大数据监督在审计的应用探讨

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摘要:以销售企业为例，浅析如何运用大数据思维和技术方法优化目前审计体系，完善系统功能，将工作重心从事后审计转移到事前预防及过程控制上。通过实现大数据对系统的自动分析及对风险的自动预警功能，有效解决风险管控问题，为销售企业降低监管成本，提高审计覆盖面进行有益尝试。

关键词:大数据;审计监管;体系构建

随着成品油销售企业业务的扩展及规模的扩大，企业需要建立内控制度加强风险管理。风险管理有助于减少决策错误、避免损失、提高企业附加价值。审计是风险管理的手段之一。审计模式的发展大致可以分为四个阶段：账项基础审计阶段、制度基础审计阶段、风险基础审计阶段、风险导向审计阶段。目前销售公司推行的内控导向审计注重对企业现存内控制度的剖析和对财务报表的分析。内控导向审计较账项基础审计提高了审计效率，节约了审计时间和成本。但由于审计人员对委托单位内部控制的评价可能存在较主观或随意性，这种审计模式很难有效制约误报、舞弊、决策失败等情况，审计结论的可信性受到影响。大数据分析为企业内控工作带来新的机遇和挑战。大数据的特点是对所有数据而不是随机样本进行分析，既有精确性又有混杂性。在审计工作中应探索和尝试引进大数据监督，利用大数据的分析帮助实现销售各环节、各过程的事前控制以及过程监督，从而最终实现企业风险可控、执行有效的目的，提升企业的竞争力。

1企业内部审计存在问题

1.1企业缺乏对内控建设的重要性认识。成品油销售行业属于传统行业，一些旧有管理方法仍在沿用，过度强调销售业绩的考核体系导致销售企业内部普遍对内控制度的重要性认识不够。员工往往只注重销售业务的发展，缺乏学习内控知识的主动性。特别在一些基层库站，员工认为内控制度是为了应付检查，内控制度建设流于形式。1.2执行中面临的困难。（1）当前销售企业二级单位内部审计的内控人员都是兼职，专项审计多由外聘会计师事务所完成。近年来，公司层面统一组织的审计项目激增，兼职人员很难实现审计监督全覆盖和系统化的目标。随着业务的不断发展，以审计、财会专业为主的审计人员的知识结构需要不断更新，而公司对兼职人员定期组织相关业务培训有一定困难。在现有内审体系之下，内审资源不足与内审任务不断增长的矛盾将会长期存在。（2）有些已经形成的问题由来已久，要查清问题的来龙去脉，必须对海量数据进行倒查，工作量大且耗时费力。如果原始数据缺失会进一步加大工作难度。需要异地取证的审计工作，更要消耗大量的人力物力。（3）由于审计人员对环境的不熟悉会影响审计质量，受审人员的配合程度也影响审计效果。同一问题可能由于审计人员的不同而得出的结论不同，内审权威性、公正性都会受到质疑。1.3事后审计和重复审核存在弊端。目前的审计是对已存在的问题进行查处和修补，还未能发挥内部审计的预防功能，无法对潜在的风险及时干预和及时纠错。例如周期性审计、离任审计等大多是进行事后审计；审计任务主要关注被审计单位是否违反销售纪律，账务处理是否正确等常规问题；审计目标是查错防弊，纠正已发生的违规违纪问题。另外，存在直接责任人或主要责任人本身责任心不强、业务不熟悉甚至直接参与到舞弊事件中现象，导致问题无法及时暴露，往往仅以单纯的业绩考核及行政处分盖棺定论。事后审计时风险已经发生、损失已经形成，类似问题屡犯屡查，屡查屡犯，造成的经济损失难以挽回。企业的财务检查、内控测试及审计有重复交叉部分，增加了基层的负担。基层员工对各种检查的抵触情绪也导致审核效率、权威性、公正性降低。

2大数据监督与审计

2.1大数据对审计工作的影响。新型内控制度的建立能够保证销售企业整体运行的全过程受控，提高整体的经济效益。大数据的新思维、新技术和方法给企业内部审计带来了深远的影响，主要表现在以下几个方面：（1）从抽样变为“全样本”分析抽样分析往往会遗漏关键的审计节点和证据，通过大数据“全样本”分析可以补足这一短板。（2）从财务领域延伸至相关各领域大数据的出现颠覆了现行内部审计管理的理念和模式。内部审计将不再局限于传统的财务领域，而是向地产、销售、采购、人力资源等多个领域延伸和渗透。大数据提供的基本证据支持将对今后企业的经营决策发挥重要的指导作用。（3）从传统审计转向大数据审计模式大数据审计模式可以利用条件查询锁定审计的重点方向；通过新的审计手段和审计方式，拓宽审计视野；利用大数据建立内控制度有利于单位整体运行的透明化；大数据监督能有效展示全体销售人员的工作情况、工作结果。（4）从定期审计向持续审计发展定期审计是“局部审计”。持续审计是在事项发生的同时或在事项发生后的较短时间内，通过系统查询结果，由内控专员到现场对与事项真相进行调查，并及时将审计结果公布于内控平台，更有实效性。以大数据为依托的持续性审计具有报告时隔短、审计范围广、追踪事件及时、风险控制强等优点。（5）从人工判定到智能化辅助设立大数据审计规则后，计算机分析的条件判定部分取代了人的经验判定，将人力资源从最繁琐的筛选过程中解放出来，实现系统的自我升级进化。（6）从事后审计到主动预警审计不仅仅要查错纠弊，更要能防患于未然。主动预警将成为工作常态。通过一些已知的发展趋势推理甚至演算出未来的发展趋势，对于未来审计工作的推进有着深远的意义。大数据和网络空间密切相关，网络内每一笔交易、每一个输入信息都是数据。通过计算机做筛选、整理、分析，不仅处理业务简单明了、结论客观，更能帮助企业经营决策，实现品牌价值的进一步提升。2.2大数据监督引入审计工作是大势所趋。企业审计工作面临的新情况和新问题层出不穷，原有的审计方法没有大数据环境的支撑很难完成审计全覆盖的艰巨任务。大数据技术被认为是“全样本数据”在销售领域内的应用，更关注于现象之间的数据相关性。大数据专业化分析技术具有信息量大、分析相对客观、计算准确、实效性强和效率高的特点。大数据消灭了抽样，把智能复算、核对及经济活动分析建成监控模型。以“风险融入业务、融入信息化”为指导思想，颠覆了传统的风控及审计方法。有针对性地设计开发大数据监控平台，可以形成事前、事中、事后三维一体的监控模式。审计人员可以通过大数据的专业化处理，探索和尝试解决审计工作面临的新老问题。2.3大数据监督符合企业发展需求。大数据监督会把人的经验作为运算规则，再以这种规则指导监控体系的运行，进而形成一套完整的风险管控体系。这一体系能够做到事前预判风险、强化过程控制、业务事项的审计确认，对业务事项事前、事中、事后三个阶段进行管控，形成三维一体的全过程管控。风险、内控、审计融合的业务模式符合未来企业管控的发展需求。2.4引进大数据监督的可行性。企业信息资源是大数据的基础。目前企业内部有ERP系统（EnterpriseResourcePlanning企业资源计划）、监控系统、网站、企业公众号等，来自内部的数据采集不存在技术上的障碍；外部销售数据来源也相应准确可靠。审计人员的审计经验可以提供审计需要的关键切入点并协助制定大数据对信息进行筛选的规则。

3大数据审计体系的构建思路

大数据审计体系的构建思路聚焦于内部审计中最关注和分析需求最迫切的投资管理、财务核算、资产管理、资金往来、物资采购、合同管理、销售管理及招投标等重点领域，根据业务需求定制数据服务和专属应用。将审计作业数据与审计对象数据依托数据库平台进行统一整合，完成数据采集、数据处理、数据分析和建模，构建审计数据分析工具，开发搭建大数据监控平台上线，协助实现审核效率及审计工作的权威性和公正性。3.1整合构建公司级数据库。大数据监控平台正式投运前要进行数据优化。首先，在数据收集方面，要将网络包括RMS（RecordManagementSystem）系统和各类支付平台原始数据转化为标准数据，尽可能收集异源甚至是异构的数据，必要时还须与历史数据对照，多角度验证数据的全面性和可信性，并对数据进行压缩以方便检索。其次，在数据处理方面，要将多实体多平台间的交互动态性数据进行数据降维处理。通过降维，减少冗余信息所造成的误差，提高识别精度，寻找数据内部的本质结构特征。第三，将结果可视化呈现，实现人机交互界面，使结果更加直观，便于监察。构建公司级数据目录，逐步实现数据共享和数据资产化管理，为大数据监督提供基础信息和保障。3.2构建系统风险数据模型库。系统风险数据模型库应以支持风险预警、事前监控为主导；本着循序渐进的原则，从薄弱环节或重点抓起，优先满足需求迫切的业务需求；统筹规划，使系统风险数据模型库随着数据分析的内容和思路日益丰富，逐步形成事前、事中、事后三维一体的监控模式。通过初步的数据筛选，分析数据与实际个案之间的关联性，找出其中规律，为确定后续风险的应对方法提供切入点。重点监测模型应依据风险防范的重点及企业内部各部门的需求集中开发，配置所需要的数据结构和数据清单，并导入数据服务器。运用数据分析工具制作出标准表、基本表、录制模型脚本。监测模型经过稳定性测试、模型测试等环节后上线运行，定期监测。3.3大数据监控平台上线后的持续审计模式。大数据监测平台审计信息的主要内容应包括风险监测（T+1）、非现场检查（T+7）、日常查询、探索实验、智能优化、数据服务模块等。平台通过集成核心业务系统和信用风险管理系统的关键数据及部分人工导入数据，同时引入来自工商、税务、法院以及社会公开的部分信息，进行T+1与T+7两种频率的风险预警。系统通过不断积累数据和经验，实现人工智能的自我升级，对违规案例的逻辑分析能力将不断进步。平台应支持企业内部审计和其他管理部门等多用户监测运营。根据用户角色，设置相应的处理、复核、查询等权限。风险监测及非现场检查的操作人员根据需要，可以进行查看疑点、查证情况、分析反馈结果、自定义报表等多种操作。公司可根据自身需求设计审计频率，实现对主营业务和支持业务的全员、全过程、全周期的监控。3.4保障措施。大数据审计体系的持续性发展和完善需要加强组织领导和统筹规划，加大资金保障，将大数据审计体系纳入预算，设立专项资金。组建专业数据攻关团队，大力培养既懂计算机、网络、数据库又懂审计的复合型人才，加快人才培养，为大数据技术在审计工作中的应用保驾护航。建立绩效评估体系，特别是对平台已发现问题的跟踪整改情况要纳入相应职能部门的业绩考核，定期通报，注重内部审计的实施效果。

4结束语

大数据监控在销售企业的内控体系还处于起步阶段，相关的理论研究和管理机制大都还在摸索阶段。随着市场竞争的不断加剧，成品油销售企业在更加开放的经济市场环境下将不断面临新的挑战。通过大数据监控平台建立有效的内控机制，提升企业管理效率，为企业发展提供强有力的保障。

作者:王义欢 单位:中油碧辟石油有限公司