當“物聯網”、“雲計算”我們還沒有理解清楚時，又出了一個新的IT名詞“大數據”，它會對企業內部審計產生影響嗎？筆者認爲，大多數的企業內部審計人員都不能說清晰。那麼什麼是“大數據”呢？大數據既是一個對外部數據應用環境的階段性特徵，更代表着爲處理大數據而出現的所有革新技術的總稱。當我們在微博上分享哈爾濱的中央大街的俄羅斯風情照片，或者在博客裏評論身邊各種舌尖上的美味，當我們在利用“淘寶”進行網上購物的時候，我們都在不斷地以不同形態隨時隨地地製造數據。大數據一方面是因爲廣大消費者的消費、工作、休閒習慣的改變而產生的；另一方面也是因爲像智能手機這樣的媒體平臺和設備的增多，以及它們透過應用程序和社交平臺獲取的實時數據而加速了大數據的產生。據權威市場調查機構IDC預測，未來每隔18個月，整個世界的數據總量就會翻倍；到2020年，整個世界的數據總量將會增長44倍，達到 35。2ZB（1ZB=10億TB）。“這主要是由大數據的重要組成部分——商業數據、社交數據和傳感器數據的迅猛增長趨勢所決定的。”“大數據”時代正在來臨！
傳統方式下，孤立分析數據，單純依靠經驗發現問題，片面反映個別問題的技術方法已經無法適應企業審計發展的要求。企業審計需要全面採集與企業財務活動相關的數據，既包括財務數據，也包括業務數據和管理數據，既包括企業內部的數據，也包括主管部門、研究機構等的外部數據，既有財務數據、業務數據結構化的數據，也有會議紀要、政策法規等非結構化的數據；企業審計需要整體把握一個企業的整體情況，能夠更科學、全面地評價一個企業，企業審計需要更準確的確定審計重點，能夠在數據分析的基礎上科學確定審計重點；企業審計需要更善於把握數據的規律和趨勢，在發現企業現階段存在問題的同時，更要能夠揭示企業未來發展存在的風險和隱患。傳統審計方式下缺乏採集管理、科學分析海量電子數據的技術，也就無法滿足企業審計發展的新要求。
面對大數據時代的來臨，面對“大數據”所帶來的新技術、新思維的變革，企業內部審計需要應時而變來適應商業模式、思維模式及數據處理模式的變化，從而影響了審計方式、審計抽樣方法、審計評價模式、審計重點等。而內部審計人員不僅要能瞭解數據的變化以及數據處理技術的變革，更要能處理數據、分析數據、駕馭數據，要能夠充分、及時地從大量複雜的數據中，辨認出對內部審計的意義與價值，並進而協助內部審計人員做出最佳的決策。“大數據”對企業內部審計的影響主要表現在以下幾個方面：
（一）審計方式由傳統審計的事後審計、週期審計向連續審計轉變。
隨着大數據技術的快速發展，審計方法和模式也在與時俱進。傳統審計中，審計人員只是在完成財務報告或經過特定的週期或離職等情況的時候才進行審計，而且審計中並不是檢查所有的資訊，只是抽樣分析。這種有限的檢查對複雜的商業系統來說很難起到監督作用，而且傳統審計的測試程序主要採用常規的方法關注被審計單位活動，包括數據、授權和執行等。企業如仍然採用這種審計方式，對於確認迅速發展的商務活動的真實價值或合法性顯得過於遲緩；另外，從內部控制的角度來講，我國目前的內部審計實務多是針對財務、會計事項，對經營活動、內部控制、管理事項的監督、評價極爲有限，審計活動理念也多爲“監督導向”型，而非“服務導向”型，公司部門間的不同流程缺乏銜接都使審計工作難以爲經濟活動提供全面的監控和服務。隨着企業經濟業務日趨複雜，資訊技術迅速發展，企業電子商務和資訊化建設逐漸成熟，越來越多的人意識到連續審計的重要性，而大數據技術及大數據基礎使連續審計成爲可能。連續審計可以降低傳統審計過程中的浪費和時滯問題，降低審計錯誤和風險，促進企業發展。連續審計是資訊技術與審計學科較好交叉融合的產物，是資訊化條件下審計科學發展的`必然，尤其對內部風險控制“實時性”要求極高的特定行業，如銀行、證券、保險等金融和債務契約等行業中，實施連續審計監督迫在眉睫。某財產保險公司內部審計部門，已經在新開發的審計系統中固化了連續審計模組，該模組可以實現在線的風險預警，並安排專人進行日常數據式連續審計，將發現的風險數據、超預警值指標及問題登記爲疑點，並建立審計底稿，按照重要程度進行遠程審計、覈實或下發給現場審計人員進行現場覈實。該模組經過一段時間的使用，收到了很好的效果。
（二）審計抽樣開始系統化、模組化、智能化，並開始具有預測功能，而樣本最終將擴展至數據全體。
目前，常規審計工作已廣泛採用隨機抽查法，其意義用較小的投入來獲得審計結論，提高審計效率；但利用抽查法所得出的審計結論存在着發生重大錯誤的可能性，其可能性的大小就意味着審計風險的大小。然而，數據量的爆炸式增長使審計人員意識到現行的抽樣審計方法只是憑藉審計人員的主觀判斷和實際經驗對財務報表中的重大事項進行審查，而忽視了大量的業務活動，無法發現和揭示企業內部發生的、對財務報表真實性有重大影響的舞弊行爲和技術性錯誤，難以對企業財務報表及經營管理做出準確的判斷和評價。但是，龐大的企業規模和繁多的業務活動，致使審計工作難以回到詳細審計方式，只能在抽樣審計方法本身尋求改進。審計抽樣開始向以下幾個方向發展：一是審計抽樣系統化。透過抽樣系統增加審計抽樣的實用性和效率性，爲審計人員從大量的審計數據中抽取有用資訊，爲審計的預測分析提供依據，這樣的抽樣採用人工方式在海量數據的情況下是無法進行的；二是審計抽樣模組化。透過模組化設計，審計抽樣系統將得到最大的靈活性，以便抽樣時採用各種模型組合便抽樣更有效率；三是審計抽樣的智能化。審計抽樣系統將積極吸收審計、統計、計算機、人工智能等方面的最新研究成果，抽樣模型及時得到更新，抽樣經驗在知識庫中得到積累，審計抽樣系統開始“學習”、“推理”，不斷朝着智能化方向發展。將海量的數據經分析、預測等“加工”後，以知識的形式呈現給審計人員，爲審計人員發現審計問題提供深度支援；四是審計抽樣系統開始具有預測功能。隨着大數據技術的發展，計算機的運算能力和處理速度不斷提高。審計抽樣系統會強大到處理複雜的運算，並利用大數據技術改進後的審計抽樣算法來對這些審計數據進行分析並進行數據挖掘，找出特徵數據，縮小抽取樣本的數量，降低審計成本、提高審計效率；利用關聯規則，預測被審計單位經營風險的高低，幫助審計人員確定審計重點，提高審計效率。透過審計資訊系統所提供的龐大數據庫可以實現對被審計單位的資訊進行數據挖掘和綜合分析，對被審計單位的財務及經營狀況進行預測分析，爲被審計單位提供決策依據。目前，某財產保險公司的審計系統，應用了大數據技術進行風險數據的提取，並應用PPS抽樣、隨機抽樣、系統抽樣、模型抽樣、組合抽樣等進一步提高審計效率。而在抽樣模型中應用了汽修廠與駕駛員、報案人、定損員、收款人等的關聯程度模型，傷者、駕駛員、報案人、聯繫人、領款人等的出險頻繁度模型，人傷重複出險傷者、標的車多次與同一三者車碰撞出險等高風險模型，承保、理賠、財務系統非同一檔案中上傳相同照片等以“大數據”技術爲基礎的模型，收到良好的效果。
然而，在不久的將來，伴隨着以真實性、服務性爲基礎的各項企業內部審計的深化，隨着數據資訊化的深入以用大數據技術發展應用的深入，企業內部審計逐漸開始能夠從大量的、雜亂無章的海量數據中發現潛在的有用的資訊，能夠從這些大量的數據中發現被審計單位運作的基本規律及特徵；預測出被審計單位發展的趨勢，從宏觀上把握被審計單位科學地發展。審計也不僅僅侷限於抽樣審計，而是對企業所有財務、業務等經營數據的數字式連續審計。
（三）促進審計成果的轉化與應用。
目前，內部審計成果應用主要是針對屢查屢犯的問題重點進行檢查、督促整改，部分企業已經將審計成果應用閉環管理的手段對整改過程進行管理以達到良好的審計成果運用效果。大數據技術的出現，促進了審計成果的進一步應用。一是促進對以往審計中獲取的大量資訊資料和相關情況資料的彙總、歸納，從中找出財務、業務和經營管理等方面的內在規律、共性問題和發展趨向，透過彙總歸納宏觀性和綜合性較強的審計資訊，以及運用審計成果，爲各級領導提供數據證明、關聯分析和決策建議，從而促進完善制度、機制、決策和執行，促進企業管理水平更上一層樓；二是促進問題的全面發現，即應用大數據技術可以將同一問題歸入不同的類型使用，從不同的角度、不同的層面整合提煉以滿足不同層次的需求。同時，透過對帶有共性、普遍性、傾向性的問題進行挖掘，提煉出問題與數據中的關聯性，可以將所有問題透過IT手段檢查出來；三是應用大數據技術進行連續式審計有利於問題的整改監督；四是將審計成果進行知識化留存，透過大數據技術，將問題規則化並固化到系統中，以便於計算或判斷問題發展趨勢、對問題進行預警等；五是將審計人員與審計成果、被審計單位與審計問題進行關聯，並進行資訊化備案，在進行下次檢查時，可以根據審計方案中的重點，有側重地選取有相應檢查經驗的審計人員組成審計組，並按審計目標抽取相應被審計單位進行重點審計檢查等。
總之，大數據並非被過度渲染的產業題材，大數據對企業內部審計的影響，既是應對企業數據集中模式、數據爆炸式增長趨勢而進行的實時處理超量數據的技術升級，又是將方方面面的數據進行電子化、資訊化，並將資訊規則化、知識化，最終使各種應用網絡化、智能化的過程；大數據更是一次從分散到集成、從共享到協同、從封閉到開放、從離線孤立到持久在線雲服務、從專享到普適的挑戰。
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