摘要：大数据技术可以显著提高审计工作的效率和准确性。同时，还可以创新审计组织模式，扩大审计应用范围，使审计超越财务报表，覆盖企业经营的方方面面，增强审计的全面性和预见性。此外，大数据审计可以及时发现潜在的风险和问题，帮助企业采取预防措施，减少损失。然而，传统审计流程与大数据分析的融合程度较低，审计数据接口兼容性不足等问题也存在挑战。因此，构建宏观与微观相结合的审计工作流程，规范大数据审计数据格式和接口，完善审计评价体系，培养高素质的跨学科审计人才，都是提高大数据背景下经济责任审计有效性的关键路径。
关键词：国有企业；经济责任审计；大数据；创新；实践
唐广真诚
[中国金融电子化集团金电信息科技（北京）有限责任公司 北京 100032 ]
引言
大数据技术的发展为国有企业提高审计流程的效率、准确性和全面性开辟了新的途径。传统的审计方法通常依赖于手工流程和有限的数据源，难以跟上当代审计业务需求[1]。大数据能够处理大量审计数据，为传统的审计方法提供了一种变革性的解决方案[2]。然而，在审计中实施大数据需要克服几个挑战，包括将传统审计流程与大数据分析相结合、数据格式和接口的标准化,以及开发强大的评估框架等。本文对于指导国有企业构建更高效、更有效的经济责任审计框架具有重要的实践和理论意义。
1大数据背景下国有企业经济责任审计的必要性
随着大数据技术的兴起和发展，企业已经步入了一个全新的时代，这个时代的显著特征之一就是对国有企业经济责任审计方式的深刻变革。大数据技术的应用，不仅极大地提升了审计工作的效率，而且为审计工作的深度和广度提供了前所未有的可能性。通过大数据技术，审计人员能够处理和分析比以往任何时候都要庞大和复杂的数据，从而快速识别出潜在的风险点和异常情况。这种技术的运用，使得国有企业在进行经济责任审计时，能够更加精准和高效地评估企业的财务状况和管理效果，确保国有资产的安全和增值。因此，可以说大数据技术的出现不仅开启了国有企业经济责任审计的新时代，而且为国有企业整体的审计效率带来了质的飞跃。
1.1有利于提高国有企业经济责任审计效率和准确性
经济责任审计之所以需要大数据，主要原因之一是它能够显著提高国有企业经济责任审计的效率和准确性[3]。传统的审计方法通常依赖于手动数据收集和分析，这既耗时又容易出现人为错误。另一方面，大数据技术可以实时处理多个数据源的大量数据，为审计人员提供最新和全面的视角。大数据分析可以自动收集和处理国有企业经济财务数据、运营指标，甚至是预测市场趋势和监管变化等外部因素。这种自动化不仅加快了国有企业的审计过程，而且减少了出错的可能性。通过机器学习算法，国有企业审计人员可以识别人工检查中未被注意到的异常数据，从而确保更准确地审计国有企业的经济责任。
1.2有利于提高国有企业经济责任审计的评估准确性
大数据使审计工作人员能够更全面、多维地评估国有企业的经济责任。传统审计模式上，审计主要集中在财务报表和会计准则的遵守情况上。虽然这些方面仍然至关重要，但它们并不能提供国有企业绩效和经济责任的全貌。有了大数据，审计人员可以将其范围扩大到包括非财务指标，如运营效率、客户满意度、环境影响和社会责任等方面。通过集成来自国有企业的各种业务功能和外部来源的数据，从而对国有企业履行其经济责任的情况进行更全面的评估[4]。这种更广泛的大数据视角有利于国有企业实现更广泛的战略目标和社会期望。
1.3有利于提高国有企业经济责任审计的前瞻性风险管理
大数据在国有企业经济责任审计中的另一个显著优势是其对风险管理的前瞻性潜力。传统的审计通常是被动的，关注国有企业过去的表现和遵从性。相比之下，大数据分析可以在国有企业新出现的风险和问题升级为重大问题之前识别它们。大数据预测分析模型可以分析历史数据和当前趋势，以预测潜在的财务风险、操作效率低下或遵从性问题[5]。通过及早识别这些风险，审核员可以与管理层合作实施预防措施，从而减轻国有企业潜在的损失并增强企业的整体弹性。这种前瞻性的方法在复杂和动态的环境中特别有价值，在这些环境中，预测和解决风险的能力可能会产生重大影响。
2大数据背景下经济责任审计发展面临的挑战
虽然大数据技术和国有企业经济责任审计工作的整合为国有企业的经济责任审计提供了许多好处，但它也存在一些问题和挑战：传统审计流程与大数据分析的整合，外部审计数据与大数据接口的兼容性，缺乏大数据驱动审计的综合评估体系，以及缺乏高素质的多学科审计人才。
2.1传统审计流程与大数据分析的简单低效率整合
传统审计流程与大数据分析的简单低效率整合是主要问题大数据背景下经济责任审计发展面临的挑战之一。传统的审计方法通常是手动的，依赖于财务系统的结构化数据。这些方法并不适合处理由大数据技术产生的庞大而多样的数据集。传统的审计工作流程通常是线性和顺序的，而大数据分析需要并行或者分布式处理和实时分析[6]。这种差异可能导致两种方法之间的效率低下和步伐不一致。接受过传统方法培训的审核员可能缺乏有效利用大数据工具和技术所需的技能。这种技能差距可能会阻碍大数据在审计中的采用和有效实施。习惯传统方法的审核团队可能会抗拒改变。
2.2外部审计数据与大数据接口兼容性不足
另一个挑战是外部审计数据与大数据接口的兼容性。外部数据源，如监管报告、市场数据和社交媒体情绪，通常有各种格式和结构。将这些异构数据源集成到一个统一的大数据平台是复杂的，需要强大的数据管理和集成能力[7]。在处理来自不同数据源的信息时，经常会遇到一个普遍的问题，那就是这些数据源往往采用各自独特的标准和格式。这种多样性导致了将这些分散的数据整合成一个统一且内聚的数据集变得异常困难。为了克服这一挑战，需要采取一系列措施来标准化数据格式。这包括将数据转换成一个通用的格式，以便它们可以被有效地整合和比较。此外，确保数据源之间的一致性也是至关重要的，这涉及数据的清洗、校验和同步等多个方面。只有当数据源之间保持一致时，才能确保最终的数据集是准确和可靠的，从而为数据分析和决策提供坚实的基础。外部数据可能不完整、不准确或不一致，从而影响国有企业经济责任审计过程中的大数据分析的质量。
2.3大数据驱动审计缺乏全面的评估体系
为大数据驱动的经济责任审计开发一个综合评估体系是另一个重大挑战。传统的审计指标和框架可能不足以评估大数据分析提供的多维和复杂的视角。开发能够准确捕捉大数据分析细微差别的新指标至关重要。这些指标应该与SOE更广泛的战略目标保持一致，并提供可操作的视角。由于大数据技术的新颖性和快速发展，为大数据驱动的审计建立基准和标准具有挑战性[8]。国有企业需要制定内部基准，并不断更新，以反映大数据分析的进步。
2.4国有企业经济责任审计缺乏高素质、多学科的审计人才
高质量、多学科的审计人才短缺是大数据经济责任审计发展面临的严峻挑战。有效利用大数据需要将传统的审计技能和先进的数据分析能力相结合。对现有的审计团队来说，进行深入的大数据分析以及相关技术的培训是至关重要的。这不仅能够提升团队成员在处理大量数据时的效率和准确性，而且还能帮助他们掌握最新的技术工具和方法，从而在审计过程中发现潜在的风险和问题，确保审计结果的可靠性和有效性。这种培训既包括技术技能，如数据挖掘和机器学习，也包括软技能，如批判性思维和解决问题[9]。
3.大数据背景下经济责任审计发展的提升路径
3.1构建宏微结合的审计工作流程
加强大数据驱动型经济责任审计的关键策略之一，就是创建一个整合宏观和微观视角的工作流程。这种双重方法确保审计是全面和深刻的，涵盖广泛的战略问题和详细的业务方面。宏观层面，审计应关注战略目标、行业趋势和法规遵从性。大数据分析可以通过分析来自各种来源的大型数据集（包括财务报告、市场数据和监管文件等），为国有企业经济责任审计提供有价值的视角。预测分析可以预测行业趋势并识别可能影响国有企业经济责任审计SOE战略目标的潜在风险。在微观层面，审计应该深入研究特定的业务流程、操作效率和单个效能指标。大数据技术可以对交易数据、客户互动和员工绩效进行详细分析。实时数据分析可以监控供应链运营，识别瓶颈，并提出改进建议。因此，整合宏观和微观洞察对于整体审计至关重要。通过将高级战略分析与细粒度操作数据相结合，审计员可以提供与SOE总体目标一致的综合建议，同时处理特定的流程改进。这种综合方法确保审计不仅准确和有效，而且具有可操作性和相关性。
3.2规范大数据审计的数据格式和接口
标准化数据格式和接口对于确保大数据与审计流程的无缝集成至关重要。异构的数据源、不同的格式和不一致的接口会阻碍有效的数据分析和解释。建立标准化的数据格式确保不同数据源之间的一致性。这种标准化简化了数据集成过程，提高了大数据分析的准确性和可靠性。使用公共数据模型和模式可以促进财务、运营和外部数据的集成。确保外部数据源与大数据平台之间的兼容性对于有效的数据集成至关重要。这涉及开发能够处理各种数据格式和结构的健壮的数据管理系统问题。实现数据集成工具和中间件可以促进不同系统和平台之间的数据无缝流通。保持高数据质量对于准确和有意义的大数据分析至关重要。这涉及实现数据验证和清理过程，以确保数据完整、准确和一致。此外，定期的数据质量审计可以帮助识别和主动解决数据质量问题。
3.3构建精准的经济责任审计评价体系
一个精确的评估体系对于评估大数据驱动的经济责任审计的有效性至关重要。传统的审计指标和框架可能不足以捕捉大数据分析提供的多维和复杂的视角。开发能够准确反映大数据分析细微差别的新指标至关重要。这些指标应该与SOE的战略目标保持一致，并提供可操作的视角。度量操作效率、客户满意度和风险管理的指标可以提供对SOE经济责任的全面视图。由于大数据技术的快速发展，为大数据驱动的审计建立基准和标准具有挑战性。国有企业需要制定内部基准，并不断更新，以反映大数据分析的进步。将效能指标与行业基准进行比较可以帮助确定需要改进的领域。
3.4培养全面监管数据的高素质审计人才
有效利用大数据对国有企业经济责任进行审计，需要将传统的审计技能和先进的数据分析能力相结合，因此，对现有审计团队进行大数据分析及相关技术培训至关重要。这种培训既包括技术技能，如数据挖掘和机器学习，也包括软技能，如批判性思维和解决问题。提供关于大数据分析的认证项目和研讨会可以提高审计专业人员的技能。吸引和留住具有审计和数据分析专业知识的人才至关重要。这可能包括提供有竞争力的薪酬待遇，提供职业发展机会，以及创造一个支持性的工作环境；与大学和研究机构合作，吸引具有数据分析技能的毕业生，有助于建立强大的人才管道；鼓励审计团队和数据科学团队之间的协作可以帮助弥合技能差距；跨职能团队可以共享知识和专业知识，从而实现更有效、更创新的审计实践；建立包括审计和数据科学部门成员在内的跨学科工作组可以促进协作和创新。
结语
在经济责任审计中采用大数据不仅是技术进步，也是审计方式的根本转变。大数据技术实现了数据收集和分析的自动化，大大减少了审计所需的时间和精力，同时最大限度地减少了人为错误。审计现在可以涵盖更广泛的度量标准，包括非财务指标，如运营效率、客户满意度和社会责任，从而对企业的经济责任提供更全面的看法。预测分析和实时数据监控使审计人员能够尽早识别潜在风险和问题，从而采取前瞻性措施来减轻这些风险并提高整体弹性。数据驱动的视角为决策者提供可操作的信息，提高组织内的透明度和问责制。通过实施这些战略，国有企业可以充分利用大数据的潜力，提高审计能力，确保其经济责任的有效履行。这不仅有利于国有企业的长期成功和可持续发展，也将推动整个审计行业的现代化。
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审核：刘 坤
责编：王世明
编辑：刘 彬