［摘要］随着大数据技术的快速发展，企业内外部环境面临深刻变革，传统的内部审计模式已难以满足现代企业的需求。基于此，本文首先阐述了大数据时代增值型内部审计的必要性，其次提出当前时代背景下企业构建大数据内部审计模型面临的主要挑战，最后提出搭建分布式数据采集处理平台、构建以数字化能力为核心的人才体系、建立跨部门联合分析中心等实践路径，旨在为企业优化风险管理、优化治理结构与运营效率提供参考。

　　［关键词］内部审计；价值增值；大数据；转型升级；风险防范

　　0引言

　　《全球数字经济白皮书（2022年）》指出，全球47个国家数字经济同比名义增长15.6%，占GDP比重45.0%，高于同期GDP名义增长2.5个百分点。我国政府主动求变，积极顺应经济社会数字化转型趋势，进一步加大改革力度，加快数字化发展，推动建设数字中国。目前，数据资源成为企业核心资产[1]。国际内部审计协会指出，内部审计需从传统的“监督评价”功能转向“确认与咨询”并重的增值服务，同时内部审计工作需要适应技术发展要求，推动风险管理、内部控制以及公司治理水平提高，实现增值审计，即价值型内部审计。本文结合大数据特征与增值型内部审计的内涵，并通过对相关产业进行案例分析和技术原理的讨论，探索增值型内部审计在风险控制、公司治理等领域的应用路径，为内部审计的数字化转型提供实践框架和有益借鉴。

　　1大数据驱动增值型内部审计概述

       1.1增值型内部审计的定义

　　增值型内部审计并非一种新的审计形式，而是一种新的内部审计理念。增值型内部审计是以提高机构的运作效率和增加机构的价值为目的，利用内部审计特殊的地位、资源和方法，在提高自身效率的同时，向客户提供在变化的新环境下不断实现增值的新型内部审计。这标志着内部审计进入了一个新的发展阶段，为组织“增加价值”成为引领内部审计活动的方向性旗帜。国际内审协会将增值型内部审计定义为“通过独立、客观的确认与咨询活动，增加组织价值并改善运营”[2]。其功能从合规性检查转向价值创造，具体表现为：风险防范——通过数据预测模型识别潜在风险；内部控制优化——评估流程漏洞并提供改进建议；治理协同——搭建管理层与执行层的信息桥梁，促进战略目标落地。

　　1.2大数据特征与数据增值特征

　　大数据技术的广泛应用催生了用户数据与流量资源的指数级增长，直接推动传统企业经营管理与财务决策模式发生范式转型。这种变革不仅体现在技术工具层面，更倒逼组织重新审视数据资产的价值转化逻辑。企业需通过数据清洗、建模与分析技术，从海量异构数据中提炼高价值信息，驱动决策优化。例如，通过实时交易数据分析可识别异常风险点，实现数据从“成本项”向“资产项”的转化。由此衍生的新型数据治理需求，亦为内部审计的职能重构与技术升级提供了历史性机遇，标志着内部审计从合规导向迈入价值创造的新阶段。

　　增值型内部审计并非特指特定审计形态，其本质映射了现代审计范式的理念革新。依据国际内部审计师协会(ⅡA）修订的最新定义，内部审计被界定为“一项兼具独立性与客观属性的鉴证与咨询服务，核心宗旨在于驱动企业价值增值与运营管理体系优化。该活动依托系统化方法论体系，对风险管理机制、内部控制架构及治理流程的实施效能进行监测与评价，助力组织达成战略目标”。此定义清晰揭示了内部审计的职能定位由传统监察评价向鉴证咨询服务转型，核心目标定位于为组织创造价值赋能。

　　2大数据时代增值型内部审计的必要性

       2.1应对复杂环境的需求

　　在大数据时代，企业面临着日益复杂多变的内外部环境。从外部来看，市场竞争越发激烈，经济全球化使企业面临来自不同地区、不同类型竞争对手的挑战。宏观经济政策、行业法规也处于不断调整之中，如税收政策的变化、环保法规的加强等都会对企业经营产生重大影响。内部环境同样复杂，企业规模不断扩大，业务多元化发展，组织结构日益复杂。这些复杂的内外部环境因素使企业面临的风险种类增多、风险程度加剧[3]。传统的内部审计主要关注财务合规性，难以全面识别和评估这些复杂的风险。而增值型内部审计则突破了传统的局限，利用大数据技术收集和分析海量的内外部数据，通过深度挖掘数据背后的信息，能够更加全面地识别风险，如战略风险、运营风险、市场风险等，并及时向管理层发出预警。这有助于企业在复杂环境中及时调整战略，优化经营策略，增强应对风险的能力，从而实现可持续发展。

　　2.2提升决策效率的需求

　　在企业的运营过程中，决策效率对于把握市场机会、提高竞争力至关重要。随着企业业务的不断扩展和数据量的爆炸式增长，传统的决策依据往往局限于有限的样本数据和经验判断，缺乏全面性和准确性。增值型内部审计借助大数据分析技术，可以快速整合企业内部各个部门、各个业务流程以及外部相关的数据资源。例如，销售数据、成本数据、客户反馈数据等。对这些海量数据的挖掘和分析能够为企业提供更为全面、深入、准确的信息。这些信息可以帮助管理层更好地了解企业的经营状况、市场需求、成本结构等关键因素。在进行决策时，如投资决策、产品研发决策、市场拓展决策等，企业能够基于充分的数据支持，减少决策的盲目性，提高决策的准确性和及时性。同时，增值型内部审计还可以对决策的执行过程进行实时监控和评估，及时发现决策执行过程中的偏差并提出改进建议，从而进一步提升决策效率，确保企业决策能够快速适应市场变化并带来实际的价值增值。

　　3大数据背景下增值型内部审计面临的挑战

       3.1智能化数据处理能力不足

　　在大数据背景下，增值型内部审计的智能化数据处理能力不足带来诸多挑战。首先，数据来源广泛且数据量呈爆炸式增长，内部审计面对海量的结构化与非结构化数据，如业务交易记录、客户反馈、社交媒体信息等，现有的数据处理工具难以快速、有效地进行整合与分析。其次，智能化算法与模型的应用不够成熟。虽然数据挖掘、机器学习等技术已有所发展，但在内部审计领域的应用仍处于初级阶段，难以准确地识别数据中的复杂模式与潜在风险关系。最后，内部审计人员大多缺乏深度的信息技术和数据分析技能，无法熟练操作智能化数据处理软件，限制了对数据价值的深度挖掘。例如，在识别财务数据中的异常波动时，由于不能充分利用智能化技术进行多维度分析，可能会遗漏隐藏在大量数据背后的关键信息，审计结果不够全面和精准，难以充分发挥增值型内部审计在企业风险管理和价值提升方面的作用。

　　3.2复合型数据分析人才匮乏

　　大数据背景下的增值型内部审计需要具备复合型知识结构的人才，其应该既精通审计业务又擅长数据分析，但这类人才在当前企业中极为匮乏。一方面，传统的教育体系和职业发展路径使审计专业人才和数据分析人才分属不同的领域，各自有着不同的知识体系和技能要求。审计专业人员在学校接受的教育主要集中在财务、会计、审计准则等方面，对数据分析技术、算法和编程知识涉及较少。而数据分析专业人员则更侧重于数据处理、算法优化和模型构建，对审计业务流程和企业内部控制体系缺乏深入的了解。另一方面，企业内部在人才培养和激励机制方面存在不足。企业往往没有制订复合型人才培养的系统性计划，内部培训课程大多局限于单一的审计知识或者数据分析技术，缺乏将两者融合的培训内容。同时，在激励机制方面，对于既掌握审计技能又能熟练运用数据分析技术为企业创造价值的员工，企业缺乏有效的激励措施，导致员工缺乏提升跨领域的知识和技能的动力。

　　3.3跨部门数据共享机制不健全

　　在企业内部，各部门由于职能和业务的差异，各自拥有独立的数据管理系统，这导致跨部门数据共享机制不健全，给增值型内部审计带来了诸多挑战。首先，各部门间的数据壁垒严重。各部门出于自身利益、数据安全或者工作习惯等因素，往往不愿将数据共享给其他部门。这种部门间的数据割据导致内部审计部门难以获取全面的数据，无法从整体上对企业的运营状况进行分析和评估[4]。其次，缺乏统一的数据标准和接口。不同部门的数据在格式、定义、编码等方面存在差异，这使跨部门数据整合和共享面临技术难题。即使部门之间愿意共享数据，由于数据标准不统一，内部审计人员也需要花费大量的时间和精力对数据进行清洗、转换和重新整理，这不仅降低了审计工作的效率，还增加了数据出错的风险。最后，企业缺乏有效的数据共享管理平台和协调机制。企业缺乏集中的数据共享管理平台，部门之间的数据共享只能通过临时、手动的方式实现，缺乏规范性和持续性。

　　4大数据驱动增值型内部审计的实践路径

       4.1搭建分布式数据采集处理平台

　　分布式平台能够有效应对大数据的海量性、多样性和高速性特点。首先，在数据采集方面，分布式平台可以通过多个节点同时采集来自企业内部各个部门以及外部相关数据源的数据。这种多节点采集方式能够提高数据采集的效率，确保数据的及时性和完整性。其次，在数据处理方面，分布式平台采用并行计算技术，可以对海量数据进行快速处理。对于非结构化数据，可以利用分布式文件系统（如Hadoop的HDFS）进行存储，并通过MapReduce等计算框架进行处理。这样能够将复杂的数据处理任务分解为多个子任务，在多个节点上并行执行，大幅缩短了数据处理时间。最后，分布式数据采集处理平台具有良好的扩展性。随着企业业务的发展和数据量的不断增加，平台可以方便地添加新的节点来扩充平台的存储和计算能力，以适应大数据环境下数据量不断增长的需求。

　　4.2构建以数字化能力为核心的人才体系

　　首先，在人才招聘环节，企业应明确对具有数字化能力的审计人才的需求，制定相应的招聘标准。除传统的审计专业知识要求外，企业应注重考查应聘者的数据分析、信息技术等方面的知识和技能。其次，在人才培养方面，企业应建立健全培训体系。企业应针对内部审计人员的不同层次和知识背景，设计分层分类的培训课程。对于缺乏数字化基础知识的人员，企业可以从基础的数据处理、数据分析工具使用等课程开始培训；对于已经具备一定数字化能力的人员，企业可以为其进一步提供高级数据分析技术、数据可视化、机器学习在审计中的应用等培训内容。同时，企业应鼓励内部审计人员参加外部的培训、研讨会和认证考试，以拓宽视野、提升技能[5]。最后，在人才激励机制方面，企业应建立与数字化能力相挂钩的激励措施。例如，设立专项奖金，对在利用数字化技术提高审计效率和质量方面做出突出贡献的人员给予奖励；在员工晋升考核中，将数字化能力作为重要的考核指标之一。

       4.3建立跨部门联合分析中心

　　首先，跨部门联合分析中心为部门间的数据共享提供了一个集中的平台。在这一平台上，企业内部各部门可以将自己的数据按照统一的标准进行存储和共享。其次，联合分析中心能够整合多部门的数据分析资源和人才。不同部门的数据分析人员可以在这一平台上进行合作，共同开展针对企业整体运营情况的分析项目。最后，跨部门联合分析中心可以建立定期的沟通协调机制。通过定期召开会议、开展项目合作等方式，加强部门间的沟通与协作，及时解决在数据共享和联合分析过程中出现的矛盾和问题。由此能够确保数据共享的持续稳定进行，提高增值型内部审计工作的效率和效果，为企业的健康发展提供有力的支持。

　　5结束语

　　大数据时代为增值型内部审计带来了前所未有的机遇与挑战。在转型与发展的过程中，企业必须积极应对，构建完善的数据管理体系，充分利用智能化技术手段，提升内部审计人员的综合素质。唯有如此，增值型内部审计才能在大数据的浪潮中精准把握企业运营的脉搏，有效识别风险，为企业战略决策提供可靠依据，实现从传统内部审计向增值型内部审计的成功转型，从而不断提升企业的竞争力和价值，使其在日益复杂多变的商业环境中立于不败之地。

　主要参考文献

　　［1］张熙原.高校EVA-BSC增值型内部审计综合绩效评价体系研究［J］.财会学习，2024（14）：131-133.

　　［2］李凤雏.以数字化转型推动内部审计高质量发展［J］.审计观察，2023（1）：30-35.

　　［3］焦四代.大数据时代企业内部审计质量提高研究［J］.投资与合作，2024（1）：129-131.

　　［4］张颖，郭瑞营.内部审计在数据治理中的职责与治理路径研究［J］.现代商贸工业，2024，45（8）：76-79.

　　［5］杨悦.大数据时代构建增值型内部审计模式的策略研究［J］.中小企业管理与科技，2023（8）：125-127.