［摘要］在数字经济与智能技术深度融合的当今社会，大数据技术重构企业内部控制审计体系已成为企业内部审计发展的必然趋势。本文从行业数字化转型与企业风险防控的双重驱动出发，系统性探讨大数据技术赋能内控审计的必要性、实践挑战及落地路径。通过构建全域数据中台、智能预警系统、人机协同平台及隐私计算框架，企业能够实现审计模式从抽样检查到全量分析、从事后追责到事前防控的范式升级。
       ［关键词］大数据技术；数字化；内部控制审计；具体应用

　　0引言

　　随着全球数字化进程加速，企业运营复杂度与风险隐蔽性呈指数级增长。传统抽样审计方法在应对供应链金融欺诈、跨境关联交易、智能合约漏洞等新型风险时已显乏力。2025年，欧盟《数字运营弹性法案》（DORA）与中国《数据安全法》的协同监管压力，更迫使企业探索内控审计的智能化转型。大数据技术通过全量数据分析、实时风险建模与隐私保护计算，不仅能够穿透多层法人架构识别隐性舞弊，还可实现风险防控与合规管理的动态平衡。这一技术变革既是企业适应数字经济竞争的必要选择，也是构建韧性治理体系的核心路径。

　　1企业内部控制审计中应用大数据技术的必要性

　　1.1是行业数字化转型的必然要求

　　目前，企业的运营已全面进入数字化阶段，企业日常业务所产生的数据规模也呈指数级增长。这些数据不仅涉及传统的财务记录，还涵盖供应链动态、设备运行日志、员工操作痕迹等多种类型，且大部分以非结构化形式存在。传统的审计方法依赖人工抽样检查，面对海量数据时，只能覆盖极小比例的信息，这会导致大量潜在风险无法被有效捕捉。例如，一些复杂的虚假交易往往隐藏在数据长尾中，抽样检查的局限性会让审计结果更容易出现偏差，甚至遗漏关键性问题。当企业无法通过审计全面掌握数据中的风险信号时，可能因未及时识别的漏洞而遭受重大经济损失，甚至引发监管处罚或声誉危机。在此背景下，通过大数据技术实现全量数据分析，已然成为企业适应数据资产化趋势、提升审计可靠性的必然选择。

　　同时，新的法规不仅开始强调审计结果的准确性，更要求企业具备实时监控和快速响应能力。例如，法律明确要求企业的内控审计系统，要能够追溯每一笔交易的完整数据链条，确保任何异常操作都能被及时定位和分析。对于金融机构等高风险行业，监管机构甚至强制要求其采用智能化的风险监测工具，以应对日益复杂的金融犯罪手段。在这种情况下，如果企业仍依赖人工审计或传统技术，不仅难以满足这些动态化的合规要求，还可能因技术滞后而面临高额罚款或业务限制。因此，政策压力也直接推动了大数据技术在审计领域的应用，企业必须通过技术升级来构建符合监管要求的数字化审计体系[1]。

　　1.2是企业风险防控的实际需求

　　现代企业的业务网络变得越来越复杂，尤其是跨国集团和大型平台企业，它们的供应链可能涉及数千家供应商，资金流转渠道纵横交错。传统的审计方式依靠人工核查纸质凭证或局部系统数据，很难穿透多层交易嵌套和跨区域资金流动。例如，某些关联方通过复杂的股权结构或虚拟交易转移资金，人工审计受限于信息获取和分析能力，往往无法发现此类隐蔽操作。而这类监控盲区可能被恶意利用，导致企业资金被挪用或资源违规调配。这种情况下，只有借助大数据技术对全链路数据进行关联分析，才能有效识别隐藏在复杂业务网络中的异常模式，堵住传统审计方法无法覆盖的风险漏洞。此外，随着数字经济的发展，数字货币支付、虚拟资产交易、智能合约等新场景层出不穷。这些新兴领域目前尚没有成熟的审计标准，且舞弊手段更加隐蔽。例如，加密货币的交易具有匿名性和跨境流动性，传统审计很难追踪资金去向。很多新型风险并不能通过传统审计手段有效识别，企业必须引入大数据技术，通过算法模型分析链上数据、行为日志等多维度信息，才能构建适应新业务形态的风险防控体系。

　　2企业内部控制审计中应用大数据技术所面临的挑战

　　2.1数据治理的结构性难题

　　企业内不同业务系统所生成的数据存在天然的割裂性。简单来说，生产部门的设备日志、财务部门的交易记录、销售部门的客户信息通常都有各自独立的数据标准，这就让审计部门在数据的整合分析时面临巨大困境。例如，同一家企业的ERP系统可能用结构化表格存储数据，而MES系统的生产日志可能是半结构化的文本流，审计人员需要耗费大量时间先进行格式转换和字段对齐。在这种情况下，部分关键数据的质量难以保障，如工业传感器可能会在环境干扰的情况下出现数据丢失或失真，而人工录入的财务信息也可能因操作过程中的疏忽，产生系统性偏差[2]。这些问题都将影响审计结论的准确性，甚至还可能因基础数据错误而导致更严重的风险误判。

　　2.2技术与基础设施瓶颈

　　当前，部分企业的技术体系并不能满足审计场景的实时性需求。金融行业每秒产生数万笔交易记录，但传统大数据处理框架存在明显的延迟瓶颈，很难在风险发生的瞬间完成识别与拦截。例如，反洗钱审计要求对可疑交易进行秒级响应，但现有系统往往需要数小时才能完成全量数据分析，明显难以满足需求。同时，人工智能算法的可靠性问题也日益凸显。例如，深度学习模型在识别复杂舞弊模式时，可能因训练数据偏差或特征提取不充分而产生误报。技术层面的缺陷，一方面会导致审计资源浪费，另一方面可能因错误判定而损害企业与合作方的关系，甚至引发法律纠纷。

　　2.3专业人才断层危机

　　传统审计师通常比较擅长财务核查与流程评估，但对数据挖掘、算法调优等技术环节缺乏深入理解；而技术专家虽然精通数据分析工具，却难以准确把握内控审计的业务逻辑与监管要求。这种人才层面的能力断层，会直接影响人机协作的效率。例如，部分资深审计人员对算法输出的结果可能持怀疑态度，坚持通过人工方式复核账目或流程的每一个细节，反而会拖慢整体审计进度；技术团队与审计团队在风险判定标准上可能存在认知差异，可能会导致系统设计的审计规则与业务实际的需求相脱节。

　　2.4合规与隐私风险叠加

　　全球化运营企业的数据流动面临着复杂的法律约束。不同国家和地区对数据跨境传输、存储期限、访问权限等方面的规定存在显著差异，审计部门在调取海外分支机构数据时可能触碰法律红线。例如，某些国家要求公民个人信息必须存储在本地服务器，这直接阻碍了审计中台对全球数据的集中分析。同时，人工智能模型的“黑箱”特性与审计行业的基本准则会产生一定冲突。审计报告需要明确列示证据链与判定依据，但深度学习算法的决策过程缺乏透明性，这会使审计结论的可解释性和法律效力受到质疑。这种矛盾在涉及重大财务问题的判定时尤其突出，可能引发监管机构或利益相关方的争议。

　　3大数据技术在企业内部控制审计中的具体应用

　　3.1全域数据整合与可信存储

　　企业通过构建智能数据中台，可系统性解决多源异构数据整合难题。这一平台能通过自动化数据管道技术，将分散在ERP、CRM、生产管理系统等不同业务模块的数据实时接入统一存储库。例如，财务系统的结构化交易数据、生产线传感器生成的时序日志、物流部门的运输记录影像等非结构化数据，均能被转换为标准化格式后分类存储。针对数据质量问题，平台引入了动态清洗规则库，能自动检测传感器信号中断导致的空值记录，识别人工录入中的格式错误（如日期字段混用“YYYY/MM/DD”与“MM-DD-YYYY”），并通过关联外部数据源（如税务发票验真接口）交叉验证关键信息真实性[3]。

　　区块链技术的深度集成可进一步强化数据可信度。例如，在采购合同签署环节，系统能自动提取合同金额、签约方、履约条款等核心信息生成哈希值并上链存证，任何单方修改均会触发智能合约报警；在资金审批流程中，每一步操作的时间戳、执行人信息及审批意见均可以被加密存储于分布式账本，形成不可抵赖的完整证据链。这种技术组合不仅可以消除部门间数据孤岛，还能使审计人员可以穿透式追溯业务全链条。例如，在存货审计中同时调取采购订单、生产领料单、销售出库记录及物流轨迹，精准识别虚增库存或异常损耗风险。

　　3.2实时风险识别与动态预警

　　基于流批一体计算引擎构建的实时分析系统，有望彻底突破传统审计的时效性瓶颈。在金融领域，系统每秒处理数十万笔交易流水，通过规则引擎与机器学习模型的双层过滤机制可以实现风险分级管控：规则层设置硬性拦截条件（如单账户日累计转账超限、跨境汇款至高风险国家）。模型层利用深度学习方法分析复杂模式，如通过LSTM算法捕捉交易时间序列的异常波动（如凌晨时段突发密集转账），运用图神经网络构建资金流转网络图谱，识别通过多层关联账户分散转移资金的洗钱路径。在供应链审计场景中，系统能实时监控供应商交货准时率、质量检测报告、舆情动态等多元数据。当检测到某供应商突然更换法人代表，且同期出现多起诉讼记录时，可自动触发供应商信用评级下调，并冻结待支付款项。这种类型的实时响应机制将风险处置从“事后追责”转向“事中阻断”。例如，某制造企业通过实时监测设备维修记录与备件采购数据，发现某维修服务商伪造故障报告并高价销售冗余备件的行为，其立即作出在两周内终止合作的决定，并追回损失。整个过程较传统审计周期效率显著提升。

　　3.3人机协同的智能审计作业

　　针对复合型人才短缺问题，企业内部控制审计可开发低代码分析与自动化工具融合的智能工作平台。该平台将Python数据建模能力封装为可视化模块，审计人员通过拖拽字段即可构建风险模型。例如，选择“关联交易识别”任务后，系统自动推荐股权结构数据、资金流水字段及图计算算法参数，生成供应商关联网络图谱。知识图谱技术可以将《企业内部控制基本规范》、行业审计案例库转化为可交互的智能助手。例如，在审查合同时，自动标红“无明确验收标准”“付款条件模糊”等高风险条款，并关联展示类似条款在过去三年引发的纠纷案例；在分析应收账款时，即时推送账龄分布、坏账计提比例的行业基准值对比。机器人流程自动化（RPA）则能接管机械性工作流。例如，在发票审计中，OCR技术可批量识别纸质发票代码、金额、开票日期等信息，自动对接税务平台完成真伪核验与税务编码合规性检查；在权限审计中，可每日扫描全系统用户账号，识别休眠账户、超权限访问及异常登录行为（如非工作时段多次尝试访问敏感数据）[4]。这种协作模式可以将传统审计师转型为“风险策略指挥官”，专注于设计监控规则、研判高风险线索，而技术团队则负责持续优化算法模型，逐渐形成人机能力互补的协同生态。

　　3.4隐私合规的全球化审计协同

　　企业内部控制审计通过隐私增强计算技术，可以破解跨境数据流动的合规困局。在跨国集团审计中，联邦学习框架允许各分支机构在不共享原始数据的前提下联合训练风险模型。例如，欧洲工厂的产线数据在本地完成特征提取，仅向总部传输加密后的模型参数；亚太区销售数据通过同态加密技术，使总部能直接在密文状态下计算区域销售趋势，避免触碰数据出境限制。

　　可解释性人工智能（XAI）模块采用SHAP值、注意力机制等技术，可以以可视化图表形式揭示风险判定逻辑。例如，用热力图标注导致交易被标记为可疑的关键特征（如转账金额突增300%、收款方注册于离岸金融中心等），用拓扑图展示资金经由多个空壳公司流转的路径。透明化输出更能满足审计证据准则对结论可验证性的要求，也能帮助审计人员向管理层及监管机构清晰阐述风险成因。例如，某跨国车企就曾通过该方案，在符合欧盟GDPR数据本地化存储规定的同时，对全球56个工厂的采购数据进行联合分析，发现了某区域公司通过虚构跨境运输费用套取资金的舞弊行为，从而避免了数千万欧元的经济损失。

　　4结束语

　　在数字经济时代，大数据技术正重塑企业内部控制审计的价值逻辑与实践边界。这场变革不仅推动审计作业从人工经验驱动转向数据智能驱动，更深远影响着企业治理模式与风险文化构建。未来，随着联邦学习、量子计算等技术的成熟，审计智能体或将实现跨行业风险知识共享与自适应进化，但对于技术工具与人类判断的协同边界、算法伦理与商业利益的平衡机制仍需持续探索。未来，深度融合大数据技术的智能审计体系，将成为企业驾驭不确定性、实现可持续发展的核心基础设施，为全球经济数字化转型治理提供坚实的基石。

主要参考文献

　　［1］李瑶.大数据时代下企业内部审计体系转型升级问题研究［J］.中阿科技论坛（中英文），2025（1）：43-47.

　　［2］史金聪.大数据技术在企业内部控制审计中的应用探索［J］.广东经济，2024（22）：7-9.

　　［3］高韵君.大数据背景下企业内部控制审计质量提升的探讨［J］.今日财富，2024（25）：80-82.

　　［4］白世腾.信息技术对企业内部审计的影响及企业的应对措施［J］.中国管理信息化，2016，19（3）：63-64.