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在大数据时代背景下，事业单位内部审计提出转型升级的要求。通过集成大数据分析工具，内部审计不但可以有效地提升工作效率，而且可以对可能存在的风险和管理漏洞进行深度挖掘。利用数据资源，是推进事业单位管理改革的一种重要手段。在信息化的背景下，传统的内部审计方式受到了新的挑战和机遇。大数据、云计算等技术的广泛应用，为事业单位提供海量数据，在提高审计准确性的同时，也对风险控制过程进行优化。在数字化转型进程中，事业单位如何有效地运用现有的大数据进行审计工作，是一个迫切需要解决的问题。
一、数据资源驱动下事业单位内部审计模式创新与实践的意义
（一）数据赋能增效，提升审计速度
利用现代信息技术，以大数据为驱动，实现对各类数据的快速采集、整合与分析。在传统的审计模式下，传统的审计方法通常要花费大量的人力来进行数据的采集与整理，而现在，借助数据挖掘、智能分析等方法，能够在海量的数据中快速地提取出重要的信息。内部审计人员无须一张一张地浏览纸质材料，只要通过数据平台，即可快速找到所需要的资料，可大幅减少审核前的准备工作。与此同时，通过使用自动审计工具，可以迅速地进行重复性、规律性的审计工作，如数据比对、离群检测等，从而大幅提升审计工作的效率，使审计人员可以把更多的时间放在对复杂问题的分析与判断上。
（二）协同共治，部门壁垒有效消融
通过构建一个统一的数据界面和授权管理系统，跨部门之间的数据可以进行实时访问和安全互动。同时，内部审计人员可获得项目执行、人员配置、物资采购等多个环节的商业数据，并构建“财务+业务+管理”的立体验证系统。由于资料流动而增加的透明性，不但加强内部监管的合力，也推动了作业过程规范化的建构。在信息共享过程中，不同部门之间要明晰各自的责任界限，共同承担风险，从而实现“数据驱动——过程优化——治理提高”的良性循环。
（三）精准洞察，风险识别立体覆盖
精准洞察在突破传统审计中信息碎片化的限制，把分散在财务系统、业务平台和管理数据库中的多维数据聚合到一个统一的分析平台上。同时，通过建立风险特征库和数据相关性分析等方法，实现对财务异常、业务违规和管理漏洞等多种风险的同步捕捉，该模型打破单部门审核的界限，将风险检测由“点状核查”转变为“网状监控”，同时提高风险的精确性和全面性。此外，扩展审计视野，使隐蔽风险无处藏身，建立一个动态的风险防范系统。
二、数据资源驱动下事业单位内部审计模式创新与实践存在的困境
（一）数据标准不一，整合难度大增
事业单位内各个业务系统的数据规范有很大的不同，财务、人事、资产管理等方面的数据格式、编码规则和字段的定义也各不相同。由于不同的系统对于相同的数据会采用不同的格式，比如“年—月—日”“年/月/日”，造成数据之间的相互联系与融合难度较大。由于数据标准的不一致，导致在建立统一的数据仓库过程中，要对数据进行清洗、转换、映射等操作，不但工作量大，而且易出现数据转换误差，从而影响到审计结果的精度。与此同时，随着新服务体系的相继推出，如果没有一个统一的规范规划，将使得集成困难更加严重，使得内部审计所面对的“数据依据无序”的状况很难得到改善。
（二）安全风险凸显，防护体系薄弱
在信息资源的集中化与共享的同时，事业单位内部审计也面临着越来越多的安全风险。审计数据中含有财务、个人隐私等诸多敏感数据，这些数据的泄漏或被篡改都会对单位和个人造成巨大的经济损失。但是，目前很多事业单位的数据安全保护制度还不健全，存在着网络安全漏洞、数据访问权限管理不严等问题。外部黑客可以利用网络攻击来盗取内部审计资料，而内部的使用者则会因为错误使用或其他行动而造成资料的外泄。此外，由于缺少可靠的加密手段与备份机制，导致系统出现数据遗失、损毁等问题，会对审计工作的持续、准确产生影响。另外，由于新兴技术的出现，在安全性方面存在诸多问题，例如：区块链的安全性、人工智能算法的可信度等。
（三）人才结构失衡，复合能力欠缺
目前，事业单位内部审计人员结构存在着严重的不合理问题，缺乏兼具专业知识的复合型人才。目前，我国审计行业普遍存在有大量的财务和审计专业背景，却缺乏IT方面专业知识的人才，很难满足基于数据资源驱动的审计模式创新需要。然而，IT从业人员对于审核的工作过程、审核方式等方面知识还不够熟练，不能很好地将其与审计工作相结合，这样的人才结构不平衡，使得事业单位在推行内部审计方式的过程中，缺少具有交叉学科知识与技术的中坚力量。与此同时，事业单位在人才引进与培养过程中，缺少面向复合型人才的制度与机制，很难吸引、留住高素质的复合型人才，进而阻碍基于数据资源驱动的内部审计发展。
三、数据资源驱动下事业单位内部审计模式创新与实践的措施
（一）数据治理体系优化，夯实审计数据基础
如何建立健全的数据管理系统，为事业单位发展提供可靠的数据支持，是推动事业单位发展的重要方向。数据治理涉及数据标准制定、质量控制和安全保障等各个方面，是保证数据可用性、准确性和安全性的重要步骤。
数据治理的基础是数据标准的建立。事业单位内的各个业务系统在数据格式、编码规则、字段含义等方面常有不同，这就造成数据的集成与共享困难。建立统一的数据标准，确定数据采集、存储、处理、使用等标准，可以有效地解决数据孤岛问题，达到数据互联的目的。比如，就财务数据而言，通过对会计账户编码、核算口径和报告格式的统一，实现各部门之间的财务资料无缝连接，为审计人员提供完整、一致的财务资料。在业务数据层面，针对核心业务如采购、资产、人事等，建立规范的数据格式，规范输入、存储方法，增强数据的标准化与易读性。
数据质量管控是数据治理的核心内容。由于数据质量差，容易造成审计结果的失真，从而降低了审计监督的效果。事业单位须建立资料品质检验机制，并对资料的完整性、准确性、一致性和及时性等状况，定期进行评估及监察。针对数据中存在的问题，采取“数据清理、纠正、补充”等方法，从根源上解决问题。在数据输入过程中，要强化数据输入，建立数据校验规则，控制权限，避免出现不正确数据或不符合规定的数据。比如，在数据输入接口中设定必填字段的校验和数据格式的校验，以保证输入的数据满足规格要求；加强资料输入人员的资料品质认知及作业技巧。
（二）审计技术工具革新，提升审计监督效能
在当今社会，以大数据、人工智能、云计算等新兴科技为事业单位内部审计提供强有力的支持。
大数据分析是提高审计监管效率的一个重要途径。事业单位经营过程中产生的海量数据，其中蕴藏着大量的审计线索与风险信息。利用大数据分析方法，快速筛选、挖掘、分析大量的审计数据，从中找出可能存在的审计问题与风险。比如，运用数据挖掘算法对事业单位的财务数据进行相关性分析，能找出资金流动中的不正常现象，如虚假交易等；通过对事业单位经营数据的趋势分析，可以对事业单位的发展趋势及潜在的风险进行预测。此外，大数据分析技术还可以实现全面审核，通过对海量数据的全面分析，可以有效地防止因取样而造成的疏漏与偏差，从而提升审计结果的精度与可靠性。
人工智能技术在内部审计中的应用也日益广泛。通过对文本、审计报告、会议纪要等文本进行关键词抽取、话题分类、情感分析等，辅助审计人员快速获取关键信息，提升审计效率。采用机器学习方法，通过对已有的审计数据与商业大数据进行学习与训练，建立基于机器学习的风险预警模型，并对其中可能存在的风险类型与异常行为进行自动识别，从而达到对风险的实时预警与动态监测。比如，通过对采购交易数据的机器学习模型，发现供应商的“围标”“串标”“虚假报价”等风险，为审计人员提供准确的审计线索。
（三）审计人才队伍培养，打造专业复合团队
基于数据源的事业单位内部审计对审计人员提出了更高的要求。为此，需要加强对审计人员的培训，以促进内部审计模式的改革和发展。
实施分级分类培训，是提高审计人员职业素质的一个重要手段。针对审计人员的不同工作要求及职业层次，对其进行有针对性地培训，并对其进行分级分类培养。对新进审计人员来说，要注重对审计的基本知识与技术的训练，让他们尽快地了解审计工作的程序与方式，并具备一定的审计技能；对具有一定工作经验的审计人员进行信息化和数据分析方面的训练，让他们掌握大数据分析、人工智能、云计算等新兴技术的运用方式，从而提升审计工作的效率与质量。对审计骨干和管理干部进行领导与管理能力的训练，提高他们的团队管理、项目管理和风险管理水平，培育出一批具有战略视野和创造力的高素质审计带头人。比如，定期组织内部审计人员参加“线上—线下”的培训班，邀请业内专家、学者来授课、辅导；推动审计人员参加CPA、CIA、大数据分析师等相关职业资格考试与证书培训，提高自身业务素质与职业竞争力。
构建事业单位内部的知识分享平台，是实现内部审计人员相互交流、相互学习的一种有效途径。通过搭建事业单位内部的知识分享平台，使事业单位间能够共享审计经验、案例、技术与结果，从而达到知识共享与传承的目的。同时，知识共享平台还能提供审计法规、审核标准、审核方法、数据分析教程等网络教学资源，便于审计人员在任何时间、任何地点学习、查询。比如，在事业单位内部网中建立一个知识分享平台，设置“经验分享”“案例库”“技术交流”“学习资源”等板块，鼓励审计人员主动地将自己的经验与成果上载并分享。
四、结语
总而言之，随着信息资源的不断涌现，事业单位内部审计工作面临着一个崭新的角度与发展契机。在新时代背景下，结合科技手段进行创新，可以提高审计的实时性、准确性和透明度。在未来，随着大数据技术的深入应用，事业单位内部审计模式将逐步向精细化、智能化方向发展。
（作者：许悦 单位：广东省地质局惠州地质调查中心）
