大数据背景下内部审计文献综述

摘要：大数据时代的到来使内部审计产生了巨大的变革。大数据背景下内部审计的定义相比传统内部审计得到了延伸，并且大数据对于内部审计的发展产生了一系列的变革。通过分析大数据对内部审计产的积极影响和消极影响，提出国家政策;公司管理；审计人员素质等方面的措施。关键词：大数据；内部审计一、引言时代在发展，科技在进步。互联网、云计算、大数据的出现对经济社会的发展产生了深刻的变革。随着会计行业信息化的出现，传统的内部审计已无法满足信息化的要求，大数据内部审计应运而生。2008年制定的《内部审计具体准则第28号一一一信息系统审计》对内部审计的信息化做出了具体规范，2014年《政府工作报告》中总理首次提及大数据一词并强调要充分利用大数据对我国的传统产业进行改造升级，表明大数据内部审计是适应时代要求的最新产物。二、内部审计新理念在大数据背景下，传统内部审计的定义已无法适应大数据的复杂环境，内部审计定义需要创新，学者从不同的角度对大数据环境下的内部审计新理念进行了总结。国外对于信息化审计研[4]许梁冬.大数据时代公司内部审计工作探讨[J].财经界：学术版，2015(1).[5]程平.大数据时代云会计下的集团企业内部审计[N].中国会计报，2016-01-08.[6]秦荣生.大数据、云计算技术对审计的影响研究[J].审计研究,2014(6).作者：贾佳单位：河北经贸大学究较早，对于信息化审计的定义国外学者提出了不同的见解。美国Ann・barry教授(1989)曾预测未来审计工作的重心将转变为对数据库的审计。日本通产省情报协会(1995)从信息化审计的过程出发，认为信息化审计就是在审计过程中充分利用计算机系统对被审计单位进行全面的评估。可见国外学者对于审计信息化已形成了系统性的理论研究。国内学者对于信息化审计的研究进行的较晚，并且尚处于初级阶段。国际内部审计师协会(IIA)认为内部审计具有评价并改善风险水平、控制并治理审计过程的作用。大数据背景下，我国学者发展了内部审计理念，不仅拓宽了内部审计的覆盖范围，同时也对内部审计提出了更高的要求。汤靖(2016)提出大数据内部审计是新时期审计事业发展的方向，是以事实为依据，以法律规章为准绳,并且能够推动组织架构、盈利模式、管理流程方面的变革。在内部审计工作内容方面，刘荣(2015)认为大数据内部审计是对数字、文字、视频、音频等一切有用信息进行的全面审计。李若文(2016)认为内部审计工作以数据信息为核心，同时以数据的流向为关注点，对相互关联的数据进行整合、分析，挖掘有效的审计信息。三、大数据对内部审计产生的积极影响信息时代的到来，使得内部审计面临的数据量的规模不断扩大,常规的内部审计无法再可接受的时间内完成信息的获取和整理,大数据的应用为内部审计的发展创造了机遇。大数据的搜集、整合、分析数据的能力对内部审计的发展产生积极的影响。内部审计的质量和效率的提升以大数据的运用为基础，大数据是加快内部审计变革的驱动因素，为内部审计的转型提供了机会。内部审计职能大数据的应用可以增强内部审计的职能。许梁冬(2015)认为大数据的应用对于企业内部审计的检查标准具有完善作用。程平(2016)指出，大数据的应用使内部审计人员可以全面掌握企业的财务状况、业务状况以及经营状况，有利于实现企业内部审计的转型。对内部审计目标大数据的应用使内部审计的目标产生了变革，李若文(2016)认为大数据内部审计在传统纠错防弊审计目标的基础上更加重视企业价值的提升。内部审计内容和方法国外学者对于审计信息化的方法做出了明确的界定。美国学者托马斯•波特最早提出信息化时代下内部审计的方法需要变革,他认为信息化使内部审计的重要性不断提升，并且企业内部审计的复杂程度也逐步提升，为此必须进行全面有效的内部审计来适应信息化时代的到来。伊恩•吉尔霍利具体指出了在信息化时代，内部审计的内容应当更加广泛、内部审计的方法应当更加多样。随着大数据内部审计的重要性不断提升，我国学者近年来对内部审计技术和方法的变革进行了广泛的研究。大数据的出现对内部审计的方式产生了积极的影响。秦荣生(2014)提出大数据的出现将对内部审计产生深远的影响，大数据可以将审计的过程和分析进行记录。许梁冬(2015)认为大数据内部审计的方式由人工转向人机联合，节省了人力成本，提高了工作效率。大数据同样对内部审计的范围产生了积极影响。刘荣(2015)认为大数据对于内部审计方法的提升作用使得内部审计的审查材料从文字账簿延伸至视频音频等多媒体材料，消除仅观测成本收益类数据的局限性，使内部审计的范围更加广泛。程平(2016)指出大数据的应用不仅拓宽了内部审计的范围，同时也增强了从大量数据中提取数据的准确性。内部审计人员修养美国Gallegos认为，信息化审计下审计的变革将会对审计从业人员提出更高的要求。国内学者同样意识到了大数据时代有助于促进审计人员执业能力的发展。李若文(2016)认为大数据背景下对于内部审计人员提出了更高的要求，内部审计人员对于内部审计质量应当由局部和精准提升到全局和高效的层面。刘荣(2015)认为在大数据环境下，一方面，现有内部审计工作人员应当通过不断学习以适应大数据环境下的新要求。另一方面，随着内部审计重要性的提升，越来越多的高素质人才加入到内部审计的行业中。秦荣生(2014)认为大数据可以加快数据型审计师的发展速度。四、大数据对内部审计产生的消极影响在新时代背景下，企业的经营管理模式以及会计核算方法发生了巨大的变化，大数据在发挥积极作用的同时，也带来了一些问题和挑战。被审计单位财务数据的信息化、流程化，使传统内部审计纠错防弊职能无用武之地，大数据时代的到来限制了内部审计监督职能的生存空间，给传统的内部审计带来了巨大挑战。大数据对内部审计平台的存储容量、速度、兼容性以及稳定性提出了更高的要求。信息安全大数据时代在发挥积极作用的同时会增加企业所面临的风险。刘荣(2015)认为内部审计运行环境的变化使风险因子也随之改变，传统的安全预警已无法适应大数据复杂性、综合性的特点。大数据使企业的信息安全受到了威胁。李若文(2016)认为随着审计数据量的扩展，信息风险也会逐渐加大。大数据的到来同样使得企业遭受损失的几率增大。许梁冬(2015)提出以计算机为基础的内部审计，由于蓄意破坏、硬件损坏、程序错误等因素加大了工作失误的可能性，企业面临内部失控的风审计人员许梁冬（2015）提出大数据背景下，如何从海量数据中准确把握审计的切入点，对审计人员的专业能力提出了更高的要求。李若文（2016）认为内部审计人员的风险的敏感度、创新能力以及适应新环境的能力都有待提升。另外，马涅、乔羽（2016）认为现有的审计人员老龄化问题严重，审计信息化水平较低。审计平台大数据对于审计平台同样提出了新的要求，李若文（2016）认为当前大数据审计平台的运转速度、稳定性、兼容性以及储存容量都有待提高。对于审计平台成本的问题，汤靖（2016）认为虽然大数据内部审计平台构建的成本的投入是可测算的，但产出的收益一般只能是推测，因此，可能会被企业视为一种成本而产生消极的影响。五、措施建议大数据在内部审计行业的应用不是一蹴而就的，需要一个不断探索完善的过程。对于大数据在内部审计工作中面临的问题，应当有针对性地进行改善，进一步发挥大数据的积极作用，使内部审计更加适应大数据的发展。国家政策李若文(2016)认为国家应当制定内部审计工作的长远战略，大力支持发展大数据内部审计并加快完善大数据内部审计法律法规建设。刘念祖(2013)进一步提出要结合地域特点与行业差别制定出符合中国国情的法律法规。公司管理企业应当构建完善的内部审计系统。李若文(2016)认为公司应当加快构建内部审计数据库，更新内部审计分析平台。刘荣(2015)认为企业应当重新塑造内部审计的安全预警机制，为信息化内部审计的构建提供安全可靠的基础。另外，许梁冬(2015)认为企业应当将内部审计的人员、内部审计中发现的问题以及内部审计的成果三者建立相互联系的系统，使企业在今后面临类似问题时可以选取合适的人员采取有效的方法解决问题，实现审计成果的持续利用。审计人员素质李若文(2016)认为企业应当加强内部审计人员培养，建立学术精湛的专业团队。大数据对于审计人员的专业胜任能力提出了更高的要求。对于内部审计人员所应具备的能力，刘荣（2015）指出大数据背景下内部审计人员需要具备剔除信息噪音，准确获取有效信息的能力。许梁冬（2015）提出内部审计人员在提升专业素质时应以企业的利益为中心，以内控体系为基础。大数据环境下，审计人员应当做好充分的心理准备。汤靖（2016）认为审计人员首先应需要做好心理定位，接受大数据带来的便利，并直面大数据带来的挑战。对于内部审计人员培养方式，张凤元、宋紫薇（2016）提出对于审计人员的培养要建立评分机制和细则，严格奖惩，激励内部审计人员不断提升专业素质。审计内容与流程新背景下，内部审计的内容应当适应大数据的发展。许梁冬（2015）提出大数据背景下内部审计的内容要增加对于企业信息系统的审计，例如，系统硬件、软件信息系统处理信息的错误率以及系统的变更维护等信息。韩轶颖（2016）提出内部审计的内容可以增加企业对信息系统开发过程的监督和评价，保证信息系统安全运行。对于内部审计流程，刘荣（2015）认为应当重新构建内部审计的流程，改善各部门之间独立运行的现象，将组织运营信息化平台的子系统相互连接形成一个高效运行的整体。通过研读国外的文献可以发现，国外文献对于审计信息化的研究起步较早，并且研究成果丰硕，而我国学者对于审计信息化的研究尚处于起步阶段，但我国学者在国外研究的基础之上也形成了一系列符合我国国情的大数据内部审计基础理论，并且我国学者对于大数据内部审计系统的构建以及分析的方法进行了深入的研究。但在大数据的应用方面，我国企业对于大数据内部审计的认识不够深刻，重视程度不高。并且对于大数据内部审计体系的构建大多处于理论研究阶段，对于具体案例分析具体操作的研究较少。