一、审计创新的必要性

对于企业来说，想要让审计数据发挥其价值，就要对审计创新给予高度重视。不断创新的主要目的是对审计理论进行不断地更新，同时对审计的目标进行灵活的调整，通过这种方式让审计工作能够更好地适应当前市场经济发展的要求，对于审计过程中出现的问题进行有效处理。从宏观层面上来看，不断的审计创新，能够让审计制度走向完善，并且向更为高效的方向不断发展。而大数据技术的成熟，让审计创新的频率加快，通过对审计工作效率的提升，让很多新的工作模式脱离了理论范围，可以投入到实际工作当中，为企业的审计工作注入了新的活力。

二、审计全覆盖重要作用

想要弄清楚如何利用大数据技术来推动审计全覆盖工作的开展问题，我们先要了解的就是企业审计全覆盖的基本含义。此项工作是审计监督工作对政府决策负责的基础，是审计机关实现其职能的一种重要手段[1]。而对于企业内部审计而言，需要构建多层次多维度审计监督体系，促使企业内部审计全覆盖成为可能。通过这种方式有助于对企业管控措施进行灵活调整，加快企业和治理能力现代化建设。

从具体作用方面来看，推行审计全覆盖，能够确保审计机构的“免疫系统”功能发挥效用。在日常工作中，想要发现并识别企业运行中的风险，就要不断提升审计预警能力，而这项能力的组成十分复杂，是在多个维度参数共同作用下所得出的一项具有高浮动性以及灵活性的能力。传统审计模式中，受限于参数的种类以及数据精度的限制，审计预警能力往往存在滞后性，而通过大数据技术，参数的维度以及数据精度得到明显提升，让此项功能重新焕发生机。

三、企业审计大数据框架的建立

在《促进大数据发展行动纲要》中已经明确指出：大数据是一种国家基础性战略资源。提升大数据发展速度、推进大数据的普及，进而建立起一个数据强国是未来发展的重要目标。在这一宏观背景下，做为国企的审计机构要充分发挥自身在数据收集以及数据整理方便的优势，开展大规模的大数据体系的创建工作。

从企业的角度来看，大数据框架的创建要以企业运行时产生的各种数据为核心。将税务、财政、经信、发改委等领域的数据作为该框架的基础性数据（如图1）。这样的搭建方式有很多的好处：第一，可以为审计分析工作提供便利，提高分析的效率，保证审计分析结构的客观性以及实用性。第二，可以充分发挥大数据技术的特点与长处，利用大数据技术强大的关联能力，从更为全面的角度来分析企业的经营状况[2]。

在实际工作当中，企业的经营活动会产生很多的数据，比如供应商数据、资金流动数据、采购商数据等，特别是在互联网技术的帮助下，这些数据规模变得十分庞大，流动性也得到了明显提升。就本质而言，这些数据均为结构性数据，可以利用其具有结构性的特点，建立起条理清晰的大数据库。此外，借助大数据库强大的运算能力，可以将生产经营活动中的一些非结构化数据，如企业发展规划、法律法规、税收筹划等进行结构化调整，通过模糊计算对其进行量化处理，拓展数据的维度。

图1 企业审计大数据模型框架图

四、分析模型的建立

在传统审计模式中，审计人员需要对每一条经营数据进行计算，根据自己的经验以及专业知识对其进行处理，这样的工作方式让审计人员感觉到了非常大的压力，而在巨大工作量的压力之下，审计的结果常常会出现错误。而大数据技术的出现改变了这一现状。如今，通过审计分析模型，工作人员只需要将需要进行审计的数据输入到分析模式的对应参数当中，该模型就可以自动对数据进行多层次、多维度的分析与处理工作[3]。在该模型中，原本一些具有抽象性特征的数据，被转化为可供计算的数学公式或者是逻辑表达式，通过对数据的处理来发现数据中存在的异常情况，通过这种方式来掌握数据处理的重点，在确定了数据处理重点环节之后，通过设置不同的筛选条件，对数据进行层层剥离，提高数据的使用价值，为下一步工作提供指导。

在审计过程当中，审计工作的对象差异巨大，即便是审计同一个对象，也会因为不同的需求，而使用不同的审计思路以及审计方法。因此在构建审计分析模型的时候，要重视限定条件的审计，同时对于审计工作本身的数据逻辑关系进行梳理，此外，还要厘清数据间相互关系以及内部数据与外部数据的关联性问题。

从审计功能方面来看，分析模式可以分为类别分析模型、系统分析模型以及个体分析模型三种。第一种是按照审计业务类别的不同来展开分析工作，通过这种方式来明确分析工作的重点。第二种分析方式是站在宏观的角度对其进行分析，从企业的运行状态、收支情况以及发展方向等层面进行运算处理。第三种主要的功能是要发现企业经营的问题，对发现的审计证据进行汇总。

五、大数据审计实例

为了方便介绍，这里以某大型国有企业的审计工作为例。该企业在进行内部审计的时候，采用了大数据技术，对审计工作进行了大胆创新，同时优化了审计的流程，让审计工作形成了全覆盖。工作小组使用采集数据对该国有企业的经营数据进行横纵向对比，通过这种方式建立起两组数据模型（即结构性数据与非结构性数据），两组数据一同组成了审计大数据模型。在此基础上，根据不同的审计需求来建立具有针对性的审计分析模型，以此来对该国有企业的经营情况进行评估。

（一）建立企业经营状况模型。审计人员需要对该企业的财务数据以及各项经营数据，按照不同规模、不同区域的方式进行采集，以此来获得项目资金数据，然后将这些数据与公司所在区域的经济发展方针进行对比，得到针对企业实际发展情况的总体评价[4]。比如说经信、科技等部门申请立项的数据，每一个项目资金支持的数据等，将这些数据与企业经营数据进行横向比对，通过对比分析发现该企业实际上通过技术改造项目而获得了大量财政补贴，但在产生严重亏损的情况下坚持进行项目推进，并且进一步扩大生产规模，造成资金的严重浪费。

（二）建立经营战略规划与落实模型。利用大数据技术强大的信息整合能力，对本行业中，不同公司的盈利、投资以及研发费用等数据进行横向对比，核查审计目标企业是否按照计划来使用资金，并且判断其自身制定的发展计划的实际完成情况。此外，还要分析公司发展计划的制定，是否与本地区的政策产生了冲突。在核查的过程中，审计人员发现该公司由于决策上的失误，造成了其海外投资失败，造成了大量经济损失。

（三）建立风险与融资模型。该模型主要以企业的财务数据以及税务数据为基础，结合大量第三方数据，利用大数据技术强大的数据处理能力，分析出该企业目前的盈利能力以及发展前景，这些数据是评估企业运行以及融资能力的重要参数，通过大数据技术，实现了对于该企业财务风险的全面监管。

六、大数据审计的优化方向

利用大数据技术，审计人员不仅可以利用新的审计方式对审计工作进行创新，同时还可以推进审计全覆盖工作的开展，具有很大的发展前景。但我们也要清楚地意识到，由于大数据技术出现的时间比较晚，与审计工作的结合主要停留在技术层面，想要充分发挥此技术的能力，就要从三个方面对其进行优化。

（一）提高工作人员素质。想要利用好大数据技术，审计人员的能力是非常重要的一点。由于大数据技术的操作平台是在计算机上，因此工作人员要具备一定的计算机能力。针对这一问题，相关部门在进行人员培训的时候，要适当增加有关计算机技术以及互联网技术的知识，在提升专业知识的同时，也提高其计算机能力。特别是对于一些年纪大的审计人员，审计机构要针对其具体情况进行针对性培养，让其可以快速适应新的工作模式。

（二）完善数据平台。大数据技术的载体是强大的数据平台，如果数据平台出现问题，那么大数据技术就无法顺利使用。因此审计机构要加快数据平台搭建工作的进度。在实际工作中，审计机构要以实际工作内容以及特点为基础，结合以往审计工作的宝贵经验，利用大数据技术，对不同行业、不同部门，制定具有差异性的数据采集标准。通过这种方式来防止跟风投资以及盲目建设。此外，还要建立大数据审计系统，在该系统内部对数据分析模式进行不断完善，以“深入强化”、“突出重点”以及“分步推行”为原则，让审计全覆盖成为可能。

（三）重视数据共享。由于大数据技术普及的时间有限，在这个阶段，大多数企业的工作重心还停留在建立企业内部大数据。特别是对于一些关键信息，由于数据规模庞大，平台公司内部数据库的建立尚未完成。在这种背景下，平台公司项下不同行业的企业之间的数据联系并未贯通。从宏观层面上看，现阶段大数据技术的渗透还是以纵向拓展为主，企业之间的横向联系比较少。针对这一情况，要加快不同行业企业之间大数据库的横向联系，让数据信息能够形成高效流动与共享。并在此基础上建立统一的数据开放平台，利用其开放性，让各个企业可以主动进行数据的采集与开放，以此来强化数据的整合，提高分析数据的精度与效率，在大数据技术强大运算能力的帮助下，实现对企业经营数据价值的深入挖掘，提高数据时效性，让审计工作变得更加客观、高效。

七、结语

大数据技术的出现，为审计工作注入了新的活力。一方面有效地推动了审计创新工作的开展，另一方面也让审计全面覆盖成为可能。想要在审计工作中充分发挥大数据技术的优势，就要通过建立不同类型的分析模型，来提升审计数据的精度。同时借助大数据技术强大的收集、分析能力来拓展审计数据参数范围，提升审计效率。