大数据环境下企业内部财务审计质量提升探究

2023-12-10沈佳伟天健会计师事务所特殊普通合伙

财会学习 2023年32期

沈佳伟天健会计师事务所（特殊普通合伙）

引言

财务审计是企业治理的重要组成部分，其质量直接影响到企业的决策质量、公信力和运营效率。随着大数据技术的发展和应用，财务审计工作进入了一个新的发展阶段。大数据的引入不仅为财务审计提供了丰富、详细的数据，提高了审计精度，而且通过大数据分析工具，可以提高审计效率，使得审计人员能够从更多角度全面审计企业。然而，大数据环境下的财务审计质量提升也面临一些新的挑战。因此，对大数据环境下企业内部财务审计质量提升的探究具有重要的理论和实践意义。

一、大数据为企业内部财务审计工作带来的机遇

（一）增强审计精度

在传统的审计环境中，审计人员往往需要依赖少量抽样数据进行审计。这种方法可能会由于样本的选择偏差或者抽样误差，导致审计结果的不准确。然而，随着大数据技术的发展，审计人员现在可以对所有数据进行分析，而不仅仅是抽样数据。大数据环境下，审计人员可以接触到企业的全量数据，包括各种交易数据、账目数据、业务数据等，这为审计人员提供了全面的审计视角，大大增强了审计的精度。此外，大数据技术也提供了多种复杂的数据分析方法，如数据挖掘、机器学习等，这些方法可以帮助审计人员从海量数据中找出异常模式，揭示可能的财务问题。因此，大数据技术可以帮助审计人员更精确地发现和评估财务风险，提高审计的精度。

（二）提升审计效率

在大数据环境下，审计人员可以借助各种大数据处理和分析工具，对大量数据进行快速处理和分析。例如，通过使用大数据分析工具，审计人员可以自动化处理和分析海量数据，节省大量的人工审计时间。这样，审计人员可以将更多的时间和精力投入到更高层次的审计工作中，如审计策略的制定、审计结果的解释等[1]。此外，大数据环境下，审计人员可以实时监控企业的财务状况，及时发现和处理财务问题。这种实时审计方式不仅可以大大提高审计的效率，也能及时发现和防止财务风险。因此，大数据环境下，审计工作的效率得到了显著提升。

（三）丰富审计视角

在传统的审计环境中，审计人员通常只能从有限的角度对企业进行审计，比如从财务报表的角度、从交易记录的角度等。然而，大数据环境下，审计人员可以从更多的角度进行审计，比如从客户行为的角度、从市场环境的角度等。大数据环境下，企业的各种内部数据和外部数据都可以被审计人员利用，这为审计人员提供了丰富的审计视角。例如，通过分析企业的社交媒体数据，审计人员可以了解企业的市场声誉，发现可能的市场风险。通过分析企业的客户行为数据，审计人员可以评估企业的销售策略，发现可能的销售风险。因此，大数据环境下，审计人员可以从更多的角度对企业进行审计，丰富了审计的视角。

二、企业内部财务审计质量提升的意义

（一）提升企业决策质量

财务审计是对企业经济活动的一种监督和评估，其结果直接影响到企业的决策质量。通过高质量的财务审计，企业可以准确了解自身的财务状况，识别潜在的风险和问题，从而制定出更符合实际的决策。高质量的财务审计不仅能够发现企业的财务问题，还能够揭示企业的经营问题。例如，审计可以揭示企业的成本结构、利润来源、资产负债状况等，这些信息是企业决策的重要依据。此外，高质量的财务审计还可以提供有关市场、行业、竞争对手等外部环境的信息，帮助企业制定出更具竞争力的策略。因此，提升财务审计质量可以有效提升企业的决策质量。

（二）增强企业信用

在现代经济中，企业信用对企业的经营活动具有极其重要的影响。高质量的财务审计可以提升企业的信用。首先，财务审计可以公正、客观、准确地反映企业的经营状况，提高企业的透明度，从而增加外部投资者和合作伙伴对企业的信任[2]。其次，财务审计可以发现并防止企业的财务欺诈，保护投资者和合作伙伴的利益，从而提高企业的社会信誉。此外，财务审计也可以帮助企业建立和完善财务管理体系，增强企业的内部控制，从而提高企业的内部信用。因此，提升财务审计质量对增强企业信用具有重要意义。

（三）优化企业运营

财务审计质量的提升也可以优化企业的运营。首先，财务审计可以发现企业的内部管理问题，如资金浪费、成本过高、利润来源单一等，帮助企业优化管理，提升运营效率。其次，财务审计可以监测企业的经营风险，如市场风险、信用风险、操作风险等，帮助企业提前制定风险防控策略，避免或降低经营风险。此外，财务审计可以为企业提供有关市场、行业、竞争对手等的信息，帮助企业洞察市场动态，把握市场机会，从而优化企业的市场策略。因此，提升财务审计质量对优化企业运营具有重要意义。

三、大数据环境下企业内部财务审计质量提升中遇到的问题

（一）审计人员缺乏大数据技能

在大数据环境下，企业内部财务审计面临的一个关键性挑战是审计人员对大数据的理解和技能应用的缺乏。首先，大数据的处理和分析需要复杂的技术，包括数据挖掘、机器学习、统计建模等。然而，传统的审计人员往往在这些方面缺乏足够的知识和技能。这不仅限制了他们运用大数据进行深入、精确审计的能力，还可能导致他们在面对大数据时，不能有效地理解和解读数据，从而影响到审计的准确性和有效性。其次，大数据环境下的审计工作不仅需要处理结构化的财务数据，还需要处理非结构化的非财务数据，如文本、社交媒体数据等。这需要审计人员具备跨领域的知识和技能，包括数据科学、信息技术、业务分析等。然而，当前的审计人员在这些领域的知识和技能常常是不足的。最后，大数据环境下的审计工作也对审计人员的伦理素质和法律意识提出了更高的要求。如何在收集和使用大数据的过程中，既保障数据的安全，又尊重个人和企业的隐私权，是审计人员必须面对的问题。然而，许多审计人员在这方面的意识和技能并不强。

（二）大数据的安全和隐私问题

大数据环境下，企业内部财务审计的另一大问题是数据的安全和隐私问题。在获取、处理和利用大数据的过程中，企业必须面对数据泄露、滥用和盗用等安全问题，同时也要尊重和保护个人和企业的隐私权。第一，数据的安全问题。大数据的获取、存储和传输过程中都可能存在数据泄露的风险。一旦数据被非法获取，可能导致企业的财务信息、商业秘密等重要信息被泄露，从而给企业带来重大损失。此外，如果数据处理和分析的环节没有足够的安全措施，也可能导致数据的滥用和盗用。第二，数据的安全问题。大数据环境下，企业需要处理的数据不仅包括财务数据，还包括个人信息、客户信息等重要数据。如何在保障审计的有效性和准确性的同时，尊重并保护个人和企业的隐私权，是企业必须面对和解决的问题。第三，大数据环境下，企业需要与外部的数据提供者、服务提供者等进行大量的数据交换，这也可能导致数据的安全和隐私问题。例如，如果数据提供者的安全措施不足，或者数据传输的过程中没有足够的安全保障，都可能导致数据的泄露和滥用。

（三）大数据量导致的处理和分析难题

在大数据环境下，企业内部财务审计面临的另一个主要问题是大数据量导致的处理和分析难题。随着企业运营数据的爆炸性增长，财务审计的数据量也迅速扩大，这给数据的处理和分析带来了巨大的挑战。首先，大数据量导致的存储问题。传统的数据存储技术已经无法满足大数据审计的需求，而新的数据存储技术，如云存储、分布式存储等，其技术复杂性和成本压力让许多企业望而却步。其次，大数据量也使得数据处理和分析变得复杂。财务审计需要从海量的数据中提取出有用的信息，这需要大量的计算资源和复杂的算法。此外，数据的多样性（结构化、非结构化数据混合存在）和实时性（需要快速响应）也使得数据处理和分析面临巨大的挑战。最后，大数据量导致的审计效率问题。在大数据环境下，审计人员需要处理和分析的数据量远大于传统环境，如果没有有效的数据处理和分析工具，审计的效率将会大大降低。

四、大数据环境下企业内部财务审计质量提升的策略

（一）提供大数据技能培训

在大数据环境下，提升企业内部财务审计质量的一个有效策略是提供大数据技能培训。这样可以帮助审计人员提升他们的数据分析能力，更好地利用大数据进行审计工作。第一，企业可以设立专门的大数据技能培训项目，为审计人员提供系统的大数据知识和技能学习机会。这些培训项目可以包括大数据处理和分析的基础知识，如数据科学、机器学习、统计建模等，也可以包括大数据在审计中的应用实例和案例分析，让审计人员能够在实践中学习和提升。第二，企业可以与大学和研究机构合作，共同开发针对审计人员的大数据培训课程和教材。这不仅可以引入最新的研究成果和教学方法，提高培训的效果，也可以通过专业的教育资源，帮助审计人员系统地提升他们的大数据技能[3]。第三，企业可以利用在线教育和远程教育资源，为审计人员提供灵活的大数据学习途径。例如，企业可以购买优质的在线课程，让审计人员在工作之余进行自我学习；也可以开设内部的在线学习平台，提供各种大数据相关的学习资源和交流论坛。第四，企业还可以定期举办大数据技能的考试和竞赛，通过激励和竞争，鼓励审计人员积极参与大数据学习，持续提升他们的大数据技能。第五，企业也需要对审计人员的大数据技能进行定期的评估和反馈，以确保他们的技能能够适应大数据环境下的审计工作需求。例如，企业可以设置大数据技能的考核标准，作为审计人员的晋升和奖励的依据；也可以定期进行技能评估，为审计人员提供个性化的学习和提升建议。通过提供大数据技能培训，企业不仅可以提升审计人员的大数据技能，也可以通过大数据提升企业内部财务审计的质量和效率。

（二）建立严格的数据安全和隐私保护机制

首先，企业需要建立全面的数据安全策略。这应包括数据获取、存储、传输、处理和使用的所有环节。例如，企业可以使用加密技术来保护数据的传输和存储，避免数据在传输过程中被非法窃取。其次，企业需要建立完善的隐私保护政策。在处理和分析包含个人信息和重要数据的大数据时，企业必须遵守相关的隐私保护法律和规定，尊重和保护个人和企业的隐私权。企业应明确指定哪些数据是重要的，不能被公开或分享，对这些数据的处理应特别小心。再次，企业需要与数据提供者和服务提供者建立严格的数据安全和隐私保护协议。企业需要确保这些合作伙伴有足够的能力和措施来保护数据的安全，同时也需要他们同意并遵守企业的隐私保护政策。最后，企业需要定期进行数据安全和隐私保护的审计和评估。企业应设立专门的审计团队，定期检查和评估数据安全和隐私保护的实施情况，发现并及时修复安全和隐私保护的漏洞和问题。企业也可以邀请外部的专业审计机构进行审计，以保证数据安全和隐私保护的公正性和公信力。通过建立严格的数据安全和隐私保护机制，企业可以有效避免数据的泄露、滥用和盗用，保护企业和个人的隐私，从而提升企业内部财务审计的质量和公信力。

（三）使用专门的大数据处理和分析工具

面对大数据环境下的财务审计挑战，企业可以通过使用专门的大数据处理和分析工具，有效地解决数据量大、处理复杂、分析难度高的问题，从而提升审计质量。一是使用分布式存储和计算系统如Hadoop 或Spark 等，可以有效解决大数据存储问题。这些系统具有良好的扩展性，能够将数据分布在多个服务器上存储，不仅能有效地解决大数据存储问题，还能通过并行计算，大大提高数据处理的速度和效率[4]。二是通过使用数据清洗和预处理工具，如Pandas 和Numpy 等，审计人员可以对海量的数据进行清洗和预处理，去除无关的信息，保留对审计有帮助的数据，从而降低了数据处理的难度和复杂性。三是通过机器学习和人工智能等先进技术，可以进行深度的数据分析和挖掘。例如，使用聚类算法可以帮助审计人员发现异常的财务行为；通过使用决策树、神经网络等机器学习算法，审计人员可以从大数据中学习和发现潜在的审计规律和模式；使用自然语言处理技术，审计人员可以从非结构化的文本数据中提取有用信息。四是为了应对大数据环境下的实时性需求，审计人员还可以利用实时数据处理和分析工具，如Storm、Flink 等。这些工具能够实时处理和分析数据，使得审计人员可以及时发现并处理可能存在的审计问题。