［摘要］在大数据时代的背景下，数据呈现爆炸式增长态势，在丰富审计信息源的同时，对企业审计工作提出了更高要求。为能够有效分析数据，提升审计的质量和效率，企业需要加快审计信息化建设的步伐，以应对大数据带来的挑战。本文阐述了大数据时代企业审计信息化建设的必要性，分析了大数据时代企业审计信息化建设现状，提出了企业审计信息化建设策略，包括建立健全大数据审计制度、加强审计信息化基础建设、强化数据管理、优化审计数据分析模型等，旨在为企业提供有益参考。

　　［关键词］大数据；企业；审计信息化；建设策略

　　0引言

　　在大数据时代背景下，信息技术的飞速发展为审计工作的信息化提供了强有力的支持。随着企业生产经营活动的日益复杂，数据量呈爆炸式增长，传统的手工审计方式已难以满足现代审计的需求，在这一背景下，企业审计信息化建设成为提升审计效率与质量的关键途径。因此，企业应该积极采取有效措施，不断引入先进的数据分析工具和平台，实现对海量数据的快速处理与深度挖掘，为审计决策提供科学依据，进而促进企业的健康发展。

　　1大数据时代企业审计信息化建设的必要性

       1.1有助于提升审计效率和效果

　　在大数据时代，传统的审计工作因依赖手工操作和抽样检查，不仅耗时耗力，而且难以全面覆盖企业的所有业务数据。随着企业业务量的不断增长，数据量级和复杂性日益增加，传统审计方式已难以满足高效审计的需求。在这一背景下，企业通过信息化手段，可以构建基于大数据的审计平台，实现对海量数据的快速处理和分析，从而大幅缩短审计周期，提高审计效率。同时，信息化审计能够利用先进的数据挖掘和人工智能技术，发现潜在的风险点和问题，为审计提供更准确、更深入的洞察，进一步增强审计效果，确保企业财务报告的真实性与合规性。

　　1.2有助于增强风险预测与管控能力

　　传统审计方式往往侧重于事后审计，难以及时发现和预警潜在风险，而审计信息化建设则能够利用大数据技术对历史数据进行深入分析，构建风险预测模型，提前识别出可能存在的风险点，为企业风险管理提供科学依据[1]。此外，信息化审计还能够实时监测企业运营数据，对异常情况进行及时预警和干预，从而有效管控风险，避免或减少损失。这种基于大数据的风险预测与管控能力，对于保障企业稳健运营具有重要意义。

　　1.3有助于应对数据量级与复杂性的挑战

　　随着企业业务量的不断增长，数据量级和复杂性日益成为审计工作的巨大挑战。传统审计方式在处理海量数据时显得力不从心，难以保证审计的全面性与准确性，而审计信息化建设则能够利用大数据技术，实现对海量数据的快速处理和分析，有效应对数据量级与复杂性的挑战。通过构建统一的数据平台，整合企业内外部数据资源，审计部门能够更全面地了解企业运营状况，发现潜在的风险和问题，还能够利用先进的数据挖掘和分析技术，深入挖掘数据背后的价值，为企业管理层提供更精准、更有价值的决策支持。

　　2大数据时代企业审计信息化建设现状

       2.1相关规章制度不够明确

　　在大数据技术的迅猛发展下，企业审计信息化建设正如火如荼推进，而在此期间，相关规章制度却未能及时跟进，导致审计信息化工作在推进过程中缺乏明确的指导和约束。正是因为规章制度的缺失，企业在实施审计信息化时感到无从下手，甚至存在盲目跟风、随意操作的现象，这不仅严重影响了审计信息化建设的进度和成效，还会因操作不当而给企业带来难以预测的风险[2]。因此，当务之急是建立健全与大数据审计紧密相连、科学合理的规章制度，以规范审计信息化工作的流程和行为，确保其健康有序的发展。

　　2.2审计信息化基础建设不够完善

　　审计信息化基础建设是支撑企业审计信息化建设的重要基础，但是，当前多数企业在基础建设方面却存在不足。一方面，部分企业由于缺乏对审计信息化的足够重视，导致在资金投入、资源配置等方面存在明显不足，审计信息化平台的建设因此滞后；另一方面，专业审计信息化建设人才的匮乏也使企业在推进审计信息化过程中步履维艰。基础建设的不完善制约着企业审计信息化建设，严重影响了审计信息化工作的质量和效率。

　　2.3数据采集不够全面

　　在大数据时代的浪潮下，数据采集的全面性与精确性对于审计信息化建设具有决定性意义。然而，众多企业在这一关键环节上却面临严峻挑战，主要表现在以下几方面。首先，数据来源的广泛性与多样性使企业在整合各类数据时显得力不从心，往往只能采集到部分数据，而忽略了其他重要信息，导致数据采集的全面性大打折扣。其次，部分企业在数据采集过程中缺乏严格的质量控制机制，采集到的数据存在诸多错误和遗漏，这不仅影响了审计工作的准确性，更为企业带来潜在的审计风险[3]。因此，加强数据采集的全面性与准确性，已成为当前企业审计信息化建设亟待解决的问题。

　　2.4数据分析不够充分

　　数据分析是审计信息化建设的核心环节，具有重要的作用，应该受到企业的高度重视。但是，从企业的实际情况来看，多数企业在数据分析方面存在重视程度不足的问题，尤其是在进行数据分析时，企业因缺乏明确的目标和规划，导致数据分析工作盲目无序，难以取得实质性成果。同时，数据分析还受限于传统数据分析方法，使企业在处理复杂、大规模的数据时难以深入挖掘数据背后的价值。同时，一些企业未能充分利用人工智能算法、机器学习等先进技术进行数据分析，导致数据分析的深度和广度均受到限制，严重影响了审计信息化建设的整体效果。因此，加强数据分析的充分性与深度，已成为当前企业审计信息化建设的重要任务。

　　3大数据时代企业审计信息化建设策略

       3.1建立健全大数据审计制度

　　在大数据时代背景下，审计信息化建设已成为企业发展的必然趋势。对于企业来说，要确保这一进程顺利推进并取得实效，需要及时建立健全与大数据审计相适应的规章制度，以便为审计信息化工作提供明确的指导和规范，以便有效防范潜在风险，提升审计质量和效率。具体而言，应从以下三方面入手。首先，应制定详尽的审计信息化建设规划。在该规划中企业需明确审计信息化建设的总体目标、阶段性任务、具体职责分工以及工作流程，使企业上下对审计信息化建设有清晰的认识和统一的行动方向，确保各项工作有条不紊地推进。在规划过程中，企业还应充分考虑大数据技术的特点和应用需求，确保审计信息化建设与大数据时代的要求相契合[4]。其次，企业要建立严格的审计信息化工作规范。企业构建的工作规范应涵盖数据采集、存储、处理、分析以及报告生成等各个环节，使每一步操作都有章可循、有据可依；同时，在该规范中还应明确审计信息化工作中的安全要求和保密规定，防止数据泄露和滥用，以此提升审计信息化工作的规范性和严谨性。最后，企业应加大制度执行力度，确保各项制度得到有效落实。企业应设立专门的监督机构或岗位，负责对审计信息化建设的推进情况进行监督和检查，对于违反制度规定的行为，应及时予以纠正和处理，以维护制度的严肃性和权威性。企业还应定期对审计信息化建设的成效进行评估和总结，及时发现问题并采取措施加以改进，促使审计信息化建设始终沿着正确的方向前进。

　　3.2加强审计信息化基础建设

　　其一，加强对审计信息化的重视。在数字化转型的大潮中，企业应深刻认识到审计信息化建设对于提升企业治理水平、防范风险的重要性。因此，企业需将审计信息化建设纳入企业发展的核心战略规划之中，使其在企业战略层面得到充分的重视和支持。在这一过程中，企业应通过加大资金投入、优化资源配置等措施，为审计信息化建设提供坚实的物质基础和全方位的保障，从而推动审计信息化工作的顺利开展，助力企业实现高质量发展。其二，引进审计信息化建设专业人才。审计信息化建设不仅需要审计专业知识，还需要深厚的信息化技术支撑[5]。因此，企业应通过多渠道招聘、内部培训等方式，积极引进和培养具备审计与信息化双重背景的专业人才，使这些人才可以成为审计信息化建设的核心力量，为企业在数据整合、分析以及平台搭建等方面提供有力的智力支持，促使审计信息化建设能够高效、精准的推进。其三，加强审计信息化平台建设。审计信息化平台是审计信息化建设的重要载体，企业需要着力构建统一、高效、智能化的审计信息化平台，实现数据采集、存储、处理和分析的全链条自动化管理，并通过引入先进的数据处理技术和分析工具，提升审计工作的效率和质量，确保审计结果更加准确、全面。同时，平台的建设还应注重安全性与稳定性，增强审计数据的安全保密性，为企业决策提供可靠的数据支撑。

　　3.3强化数据管理

　　在大数据审计的背景下，数据的全面性与准确性是审计信息化建设成功的关键。为了增强数据采集的全面性与精确性，企业需要采取有力措施，全面强化数据管理。一方面，为了保障审计数据分析的全面性准确性，企业需要着手构建更加完善且高效的数据采集机制，使该机制能够广泛覆盖多个数据来源渠道和维度，确保所采集的数据不仅包括企业内部的生产经营数据，如财务数据、销售数据、库存数据等，还要积极收集外部的市场环境数据，包括行业趋势、竞争对手动态、政策法规变化等[6]。此外，企业应充分利用现代信息技术手段，如大数据平台、云计算技术等，实现来自不同渠道和系统的数据的无缝对接与有效整合。另一方面，数据的质量控制是审计数据分析中不可或缺的一环。为了增强数据的可靠性，企业需要构建严密且高效的数据审核和校验机制，使其能够涵盖数据的整个生命周期，从采集到应用，每一个环节企业都要进行严格的把关。企业通过设定校验规则和标准，可以对数据的真实性、完整性和准确性进行全面而细致的核实，一旦发现数据存在异常或疑问，需要立即启动追溯程序，迅速定位问题源头，并进行及时的修正。唯有如此，才能确保最终用于审计分析的数据都是经过严格筛选和验证的，从而为审计决策提供坚实可靠的数据支撑。

　　3.4优化审计数据分析模型

　　第一，确定数据分析的具体目标。在审计数据分析工作开始之前，企业应根据审计的实际需求和业务特点，细致梳理数据分析的关键点，从而确定清晰、具体的分析目标。分析目标应紧密围绕审计的核心问题，能够为数据分析工作提供明确的方向和指引，这样才能使数据分析工作更具针对性和有效性，从而有助于提升审计工作的效率和准确性，确保数据分析结果能够真正服务于审计决策。第二，根据审计目标和数据特征，选择合适的数据分析方法。数据分析方法的选择是保证数据分析结果的关键一环，需要企业根据审计目标和数据的具体特征，选择适用的数据分析方法。无论是描述性统计以揭示数据的基本特征，还是回归分析以探究变量间的关联关系，抑或是聚类分析以发现数据的内在结构，企业都应结合实际情况，灵活运用各种分析方法，由此才能保证数据分析过程严谨、准确，为审计决策提供有力支撑[7]。第三，积极应用人工智能算法和机器学习技术。在审计数据分析中，企业积极引入人工智能算法和机器学习技术，能够自动挖掘数据背后的价值和风险点，提升数据分析的深度和广度，为审计决策提供更加精准、全面的支持。企业应充分利用这些技术手段，不断优化数据分析模型，提高审计工作的智能化水平，从而更有效地应对复杂多变的审计挑战。

　　4结束语

　　综上所述，大数据时代的到来，使企业的数据量急剧增加，企业在此背景下开展审计工作，需要加强信息化建设步伐，以便能够对大规模数据进行有效的分析。当前，企业在审计信息化建设过程中，还面临着相关规章制度不够明确、审计信息化基础建设不够完善、数据采集不够全面、数据分析不够充分等问题，需要企业提出有针对性的措施，以提升审计工作质量和效率，为企业获取更多市场竞争力提供坚实的保障。

主要参考文献

　　［1］王鹏.金融保险企业审计的信息化建设［J］.云端，2024（39）：130-132.

　　［2］芦迁琨.大数据时代下的投资项目审计信息化管理平台建设［J］.网络安全和信息化，2024（9）：106-108.

　　［3］张春菊.大数据时代企业内部审计信息化措施研究［J］.财会学习，2024（22）：136-139.

　　［4］庄会娟.大数据时代下国有企业审计信息化建设的探析［J］.中小企业管理与科技，2024（12）：129-131.

　　［5］王佳.大数据时代下国有企业审计信息化建设的探析［J］.商场现代化，2023（19）：80-82.

　　［6］侯念.大数据时代企业内部审计信息化措施研究［J］.财会学习，2023（26）：136-138.

　　［7］王霞.烟草企业高质量审计的信息化实现策略探析［J］.今日财富，2023（17）：80-82.