大数据视域下高校内审工作探析

李晓

一、大数据及大数据审计相关概述

互联网数据中心（IDC）将大数据描述为：“大数据”是利用信息化社会所产生的海量数据，采用相关的新架构和技术，为获取相关价值而进行技术发展与创新。2015年9月，国务院发布《促进大数据发展行动纲要》，文件指出“数据已经成为国家基础性战略资源”。大数据产业也随之上升至国家战略高度，并日益渗透到经济发展和社会生活的方方面面。

大数据审计是指审计机关遵循大数据理念，运用大数据技术方法和工具，利用数量巨大、来源分散、格式多样的经济社会运行数据，开展跨层级、跨地域、跨系统、跨部门和跨业务的深入挖掘与分析，提升审计发现问题、评价判断、宏观分析的能力。2014年国务院颁布了《国务院关于加强审计工作的意见》，明确提出“加快推进审计信息化进程，探索在审计实践中运用大数据技术的途径，加大数据综合利用力度，提高运用信息化技术查核问题、评价判断、宏观分析的能力。在审计实践中探索大数据运用技术”。2018年习近平主席在中央审计委员会第一次会议上指出：“要深化审计制度改革，解放思想、与时俱进，创新审计理念，及时揭示和反映经济社会各领域的新情况、新问题、新趋势。要坚持科技强审，加强审计信息化建设。创新审计方法和审计模式，不断强化大数据审计思维，提高审计智能化能力，切实提高审计效率和精准度”。

大数据技术主要侧重于全面的数据采集、挖掘、分析技术和方法，而以大数据为基础的大数据审计具有数据来源多样化、数据处理较复杂、数据应用综合性强的特征。

二、高校开展大数据审计工作的必要性

1.高校传统审计模式具有局限性

传统审计方式下，高校内部审计人员多以结构化的财务数据为基础，结合被审计单位提供的相关业务合同、会议记录（纪要）及业务相关的制度性文件等非结构化数据开展审计工作。随着信息化的不断推进，来自互联网和社交平台的非结构化数据也越来越凸显出其重要的参考价值。传统审计方式下，除被审计单位主动提供之外，审计人员对于非结构化数据的获取缺少途径和手段。在传统审计过程中，审计人员为提高审计效率，一般采用审计抽样的方法，抽取部分数据和信息进行审计，以样本结果推断总体特征。无论采用何种抽样方法，审计抽样不可避免的会存在样本误差，造成审计结论与实际情况之间存在偏差。

2.高校传统审计模式难以适应审计监督全覆盖的要求

2014年，李克强总理在全国审计工作会议上提出要实现审计监督全覆盖的要求。2015年,中共中央办公厅、国务院办公厅印发的《关于实行审计全覆盖的实施意见》要求审计机关全面履行审计监督职责,对公共资金、国有资产、国有资源和领导干部履行经济责任情况实行审计全覆盖,做到应审尽审、凡审必严、严肃问责。

审计监督全覆盖的提出，要求高校内部审计覆盖学校所有业务和部门，使得审计对象和范围急剧扩大，给高校内部审计带来了全新的挑战。从教育部直属高校2019年预算数据与2018年预算数据的对

比情况来看，除了10所高校负增长外，其余65所较2018年预算数都大幅增加，其中清华大学、浙江大学、北京大学等8所高校预算总数均超过百亿。随着高校预算规模不断增大，业务数据体量随之不断增加，除此之外，各高校还存在校办企业、独立学院、后勤集团、科技园、附属医院等多种类型的附属单位，业务形式复杂多样。

急剧扩大的审计范围、日益增长的经济规模、复杂多样的业务类型都给高校内部审计带来较大压力，使得内部审计工作任务日益繁重与专职审计人员不足的矛盾更为突出。对于目前大部分高校来说，仅靠现有的内部审计资源，高时效、高质量的完成各项规定的工作任务存在极大的难度，高校内部审计部门难以实现审计监督全覆盖的目标。

3.高校传统审计模式未能充分发挥内审职能

中国内部审计协会将内部审计定义为：内部审计是一种独立、客观的确认和咨询活动，它通过运用系统、规范的方法，审查和评价组织的业务活动、内部控制和风险管理的适当性和有效性，以促进组织完善治理、增加价值和实现目标。该定义提升了内部审计在组织中的战略地位，将内部审计目标与组织目标相统一。目前我国高校内部审计业务以合规性审计为主，审计重点多为资金的合法性、合规性，对资金绩效、内部控制及风险审计等涉及较少，没有充分发挥内部审计的管理咨询职能。

三、大数据对高校内部审计工作的相关影响

1.审计风险发生变化

风险导向基础上，审计风险取决于重大错报风险和检查风险，其关系表现为：审计风险=重大错报风险x检查风险。认定层次的重大错报风险又可以进一步细分为固有风险和控制风险。现代审计中抽样技术广泛使用，审计人员在控制测试和实质性程序中都会用到审计抽样。控制测试会产生信赖过度风险和信赖不足风险，实质性程序会产生误拒风险和误受风险。大数据环境下，可以利用整体数据分析替代审计抽样，风险导向基础上审计抽样风险将会被避免，相应的审计风险发生转移，其来源和构成将更加多元化、复杂化，包括信息系统固有风险、数据透明度风险、数据安全性风险等。

2.审计方法发生改变

传统审计方式下，高校内部审计人员在审计过程中，多采用审计抽样的方法，即审计人员从审计对象总体中选取一定数量的样本进行测试，并根据测试结果，推断总体特征。无论是统计抽样还是非统计抽样，都不可避免的存在抽样风险，造成审计结果偏差。大数据背景下可以广泛搜集相关信息，综合不同的数据集，形成数据库，并且充分利用人工智能技术，从事大量基础工作，为内审人员对海量数据进行高速、有效分析并发现风险提供支持，使得对全部对象进行审查成为可能。如对于假发票的审查，可以利用人工智能技术筛查连号或相近发票，通过设置条件查询发票开票日期是否在项目起止日期内，是否存在同一发票不同项目重复报销等事项，为审计人员追加必要审计程序提供判断基础，同时也提高了审计效率，为审计监督全覆盖的实现奠定了基础。

3.审计结论精度发生改变

传统审计模式下，内部审计人员获取的数据来源单一，多局限于财务数据。审计人员以财务数据为基础，结合所获取的非财务数据，采用审计抽样的方法并根据自身职业判断对审计事项做出评判，得出审计结论。受所获取的审计资料数量及质量、审计方法固有风险、审计人员业务素质的影响，审计结论的精度也相应受影响。大数据审计是审计能力的放大器，扩展了内部审计收集数据的范围。内部审计可以利用大数据技术获取大量的非结构化和半结构化数据，将资产、基建、采购、人事、招生、就业等各类别全部数据融合，检查财务数据和业务数据之间的勾稽关系，从多维数据分析发现疑点，利用多样化的数据进行交叉对比核实，深入的分析，从中发现相关性，获取的证据的相关性和可靠性更强，从而得出更准确、合理的审计结论。

4.审计关口发生变动

传统审计模式下，内部审计人员接受审计委托对被审计单位进行审计，审计人员对被审计单位已经完成的各项经济业务进行检查，发现问题，出具审计报告，并在此基础上责成其整改。对于部分业务而言，可能存在已经既成事实无法整改或整改成本太大难以执行的情况，审计时效和审计效果因而受到影响。大数据环境下，审计系统可以随时抓取财务系统数据，对正在处理的业务进行实时监督，通过设置条件，对异常数据实现主动预警，由事后审计向事前事中审计转型，实现审计关口前移。

5.审计成果应用发生变化

传统审计模式下，审计人员取得的多为财务数据，尚未对各项业务数据进行深入分析挖掘，审计成果应用深度受限。应用大数据技术，内部审计能够更好地掌握学校经济业务活动中所产生的各种数据信息，通过对数据信息的收集，以及深度挖掘来为学校的管理和发展提供更加准确的参考依据，深化学校管理，促进学校改革发展，保障国有资产安全。

6.打破审计执行地点的限制

报送审计主要适用于对经济规模较小、会计资料不多的单位执行财务审计，不能满足高校内部审计部门开展经济责任审计、内控评价等审计工作的需求。对于存在异地办学，异地办研究机构的高校而言，受审计资源和审计成本的限制，就地审计难以常态性开展，审计监督难以持续性执行。就地审计仍是目前高校内部审计部门开展审计业务的主要方式。大数据背景下，可以打破现场实地实施审计的局限。随着审计资源不断的数字化，使得对审计业务全面分析和实时监测成为可能。结合业务信息，利用多维数据交叉比对分析，可以无需现场确认直接获取审计结果。

四、大数据背景下做好高校内部审计工作的建议

1.结合实际情况，填补制度空缺目前，我国高校利用大数据开展审计工作尚未大规模普及，国家现行法律、法规、相关制度尚未对高校内部审计应用大数据进行审计做出明确规定，高校内部审计具体业务运用大数据缺乏具体操作执行指引。高校内部审计部门应在国家层面及内部审计协会没有出台大数据审计具体准则的前提下，结合实际探索审计规范，进行审计创新，为将来大数据审计规范的制定提供实践经验。

2.加强高校信息化建设，助力大数据审计

目前，我国各高校信息化建设水平参差不齐，但多存在信息化子系统各自为政的现象，数据信息的传递共享存在“信息孤岛”，各部门业务数据尚未能做到数据共享，信息传递不及时。高校内部审计人员从多部门所获取的数据，甚至会出现自相矛盾的现象。随着高校管理要求的不断提高，各项业务管理趋向精细化，信息不断积累，数据来源不断丰富，致使数据库中的数据量不断增加，而各项业务数据结构不同，互不统一，彼此数据之间存在割裂，进而给审计人员利用大数据进行数据挖掘、管理和分析带来困难。各高校应进一步加强信息化建设，为大数据审计的开展提供便捷基础。

3.培养复合型人才，优化审计队伍大数据环境下，对审计人员的大数据分析与应用能力提出了更高要求，高校内部审计发挥作用的关键在人。目前，我国高校内部审计人员的专业知识结构偏向于财务、审计、管理、建设工程等专业背景，缺乏具有信息系统、计算机等专业知识的人才。审计人员对信息化审计系统的掌握不足，多数仍采用excel软件对数据进行处理分析，无法对海量的数据进行更为高效的处理和分析。各高校一方面应采取多种途径加快原有审计人员信息化技能的培训，培养其利用大数据进行分析和判断的能力，提高其综合素质，另一方面应同时引进具备审计专业知识和计算机能力的复合型人才，优化内部审计队伍。