審計(jì)思考 | 數據化審計(jì)的(de)定義和(hé)認知

15年前，說到(dào)數據化審計(jì)，可(kě)能(néng)覺得很高(gāo)大(dà)上(shàng)，離(lí)審計(jì)人(rén)員很遙遠。15年後的(de)今天，數據化審計(jì)已然是審計(jì)人(rén)員安身立命的(de)技能(néng)、是風險探索的(de)工(gōng)具、是審計(jì)智慧的(de)延伸、是審計(jì)進行(xíng)價值創造的(de)基礎。

正如(rú)2017年全國審計(jì)工(gōng)作會(huì)議所指出的(de)”要積極推進大(dà)數據審計(jì)，實現審計(jì)全覆蓋，需要我們在審計(jì)理(lǐ)念、審計(jì)方法上(shàng)不斷創新。否則，就會(huì)被時代淘汰“。

對數據化審計(jì)的(de)認知差異

“數據化審計(jì)”，簡單五個(gè)字，内部審計(jì)條線的(de)同事都(dōu)不陌生。

但(dàn)從内部審計(jì)工(gōng)作實踐看，正如(rú)莎士比亞所說“一千個(gè)觀衆眼中有(yǒu)一千個(gè)哈姆雷特”，對數據化審計(jì)，内審人(rén)員并不是都(dōu)統一了認識。

不同的(de)内審人(rén)，有(yǒu)的(de)覺得數據化審計(jì)無所不能(néng)的(de)，感覺是要“爲夢想而窒息”；有(yǒu)的(de)覺得數據化審計(jì)隻是用(yòng)來炫酷的(de)，實際沒啥用(yòng)；有(yǒu)的(de)覺得數據化審計(jì)是IT人(rén)員的(de)事情，和(hé)業(yè)務人(rén)員也(yě)沒啥關系；還有(yǒu)的(de)認爲數據化審計(jì)就是IT部門搭舞台，審計(jì)人(rén)員展現。

對數據化審計(jì)認知，涉及到(dào)數據化審計(jì)的(de)定位、數據化審計(jì)的(de)實施模式、數據審計(jì)的(de)作用(yòng)等等。由于認知差異的(de)存在，每個(gè)審計(jì)人(rén)員對這5個(gè)字都(dōu)有(yǒu)不同的(de)理(lǐ)解，每個(gè)審計(jì)人(rén)對“數據化”審計(jì)都(dōu)會(huì)有(yǒu)自己的(de)看法。這些看法，有(yǒu)些是正确的(de)，有(yǒu)些是不正确的(de)，即使是在正确的(de)群體中，認知高(gāo)度和(hé)認知深度的(de)差異也(yě)很大(dà)。

從學術(shù)研究的(de)角度看，根據“百度學術(shù)”的(de)數據，對“數據化審計(jì)”，從1990年開(kāi)始就有(yǒu)了相(xiàng)關研究，2016年達到(dào)最熱(rè)，至今約11,900篇相(xiàng)關論文(wén)。如(rú)下圖所示（橫軸年份、縱軸論文(wén)數）：

結合統計(jì)圖的(de)峰值，還可(kě)以初步看出，當外部風險風險越大(dà)時（2008年金(jīn)融危機、2016的(de)去杠杆），數據化審計(jì)的(de)研究越熱(rè)門。

也(yě)就是說，對“數據化審計(jì)”，作爲内審人(rén)，你(nǐ)悟或者不悟，她就在那裏，不偏不倚。

數據化審計(jì)的(de)定義

個(gè)人(rén)認爲，隻有(yǒu)對數據化審計(jì)具有(yǒu)清晰和(hé)統一的(de)認識，内審人(rén)才能(néng)在正确的(de)路(lù)徑走下去，發揮數據化審計(jì)的(de)巨大(dà)作用(yòng)。

下定義，是一種用(yòng)簡潔明(míng)确的(de)語言對事物(wù)的(de)本質特征作概括說明(míng)的(de)方法，使接受者對被說明(míng)對象有(yǒu)個(gè)明(míng)确的(de)概念。結合如(rú)上(shàng)的(de)這些理(lǐ)解和(hé)剖析，不妨給“數據化審計(jì)”下一個(gè)定義。

我認爲，數據化審計(jì)是一個(gè)系統過程，其基于系統論和(hé)内部數據治理(lǐ)工(gōng)作，以組織内部全面經營管理(lǐ)相(xiàng)關的(de)内外部數據和(hé)信息爲基礎，以信息系統平台、數據分(fēn)析軟件(jiàn)爲支撐，融合非現場(chǎng)數據分(fēn)析、現場(chǎng)檢查和(hé)審計(jì)質量控制(zhì)要求，對結構化和(hé)非結構化數據進行(xíng)抽取、聚合、轉化、提煉和(hé)存儲，持續進行(xíng)深層次分(fēn)析、挖掘、驗證、展現與共享，促進審計(jì)質效有(yǒu)效提升，實現審計(jì)價值創造。

數據化審計(jì)是跨學科應用(yòng)

數據化審計(jì)是一個(gè)系統過程，也(yě)就離(lí)不開(kāi)多學科的(de)知識支持。它不是個(gè)單一的(de)學科，而是博大(dà)精深，涉及很多門學科的(de)知識。

從“百度學術(shù)”的(de)數據看，“數據化審計(jì)”的(de)跨學科研究發展迅猛，已深入到(dào)工(gōng)商管理(lǐ)、應用(yòng)經濟學、信息與通信工(gōng)程、計(jì)算機科學與技術(shù)等多個(gè)學科，并衍生出多個(gè)交叉學科主題。基于百度學術(shù)的(de)數據生成數據化審計(jì)交叉學科關系圖如(rú)下：

從圖中我們可(kě)以看到(dào)，以數據化審計(jì)研究爲核心，涉及多個(gè)學科，學科跨度很大(dà)。圖中點的(de)大(dà)小(xiǎo)代表了相(xiàng)關聯學科的(de)重要程度。

實施數據化審計(jì)的(de)兩種模式

從不同企業(yè)、組織或機構的(de)内部審計(jì)實踐看，實施數據化審計(jì)有(yǒu)兩種模式：一種是檢查和(hé)分(fēn)析分(fēn)離(lí)模式；一種是檢查和(hé)分(fēn)析融合模式。

大(dà)多數組織采取的(de)都(dōu)是檢查和(hé)分(fēn)析分(fēn)離(lí)模式，這種模式下有(yǒu)兩支隊伍：一支專業(yè)技術(shù)隊伍和(hé)一支業(yè)務檢查隊伍。

專業(yè)技術(shù)隊伍由專業(yè)技術(shù)人(rén)員組成的(de)數據處理(lǐ)和(hé)分(fēn)析隊伍，通過探索性分(fēn)析和(hé)任務式分(fēn)析，提取問題線索或疑點，發送給業(yè)務檢查隊伍核查落實。

業(yè)務檢查隊伍由業(yè)務檢查人(rén)員組成，根據專業(yè)技術(shù)隊伍提供的(de)疑點或線索重點核查，同時向專業(yè)技術(shù)隊伍提出分(fēn)析思路(lù)或需求。

檢查和(hé)分(fēn)析分(fēn)離(lí)模式的(de)優點是“專業(yè)的(de)人(rén)做專業(yè)的(de)事”。缺點是由于兩支隊伍在時間、空間和(hé)知識上(shàng)存在共通區域的(de)錯位，信息交流鏈條比較長，信息衰減比較厲害，經常會(huì)出現“雞同鴨講”的(de)局面，比較容易陷入“有(yǒu)吓人(rén)的(de)問題線索，無實錘落地(dì)的(de)問題”的(de)怪圈中，亂了領導和(hé)自己的(de)方寸。

還有(yǒu)一些組織采取的(de)是檢查和(hé)分(fēn)析融合模式，這種模式下專業(yè)技術(shù)人(rén)員和(hé)業(yè)務人(rén)員混合組隊，沒有(yǒu)單獨的(de)數據數據分(fēn)析團隊，通過“夥伴式”學習(xí)等方式，要求每名審計(jì)人(rén)員均須具備運用(yòng)技術(shù)工(gōng)具開(kāi)展非現場(chǎng)數據分(fēn)析和(hé)現場(chǎng)檢查的(de)能(néng)力。

這種模式強調現場(chǎng)檢查和(hé)非現場(chǎng)數據分(fēn)析的(de)融合，淡化現場(chǎng)與非現場(chǎng)的(de)界限，業(yè)務和(hé)技術(shù)是合體的(de)，不是兩張皮，要求每名審計(jì)人(rén)員都(dōu)必須具備應用(yòng)IT工(gōng)具進行(xíng)數據分(fēn)析檢查的(de)能(néng)力，配套實行(xíng)系統推廣和(hé)能(néng)力培訓，有(yǒu)效地(dì)提升了審計(jì)的(de)廣度、深度和(hé)精準度。

檢查和(hé)分(fēn)析融合模式缺點是對審計(jì)人(rén)員的(de)能(néng)力要求比較高(gāo)，團隊在高(gāo)效運行(xíng)之前的(de)整體學習(xí)曲線比較陡峭。優點是團隊裏每個(gè)審計(jì)人(rén)員都(dōu)能(néng)獨當一面，成爲某一條線審計(jì)檢查的(de)戰鬥單元，好的(de)思路(lù)和(hé)方法，多次驗證成熟後，轉化爲審計(jì)支持系統的(de)固化模型和(hé)功能(néng)。

數據化審計(jì)需要“以道馭術(shù)”

做好數據化審計(jì)，需要“道、法、術(shù)”三者具備。所謂道是指審計(jì)基本原理(lǐ)、規律和(hé)規則；所謂法是指審計(jì)檢查實踐或落實的(de)思路(lù)、方法和(hé)策略；所謂術(shù)是指檢查工(gōng)作相(xiàng)關的(de)具體方式、措施和(hé)工(gōng)具。

數據化審計(jì)也(yě)是從工(gōng)具到(dào)思維，一開(kāi)始是數據化審計(jì)技術(shù)，是工(gōng)具，是“術(shù)”；随著(zhe)數據化審計(jì)的(de)深入應用(yòng)，數據化審計(jì)是“道”，變成一種思維方式。

隻有(yǒu)當數據化審計(jì)成爲思維方式，才能(néng)透過數據看到(dào)數據背後的(de)問題，才能(néng)抓住本質的(de)問題。

以道馭術(shù)，用(yòng)數據化思維駕馭數據化審計(jì)技術(shù)，才能(néng)做好數據化審計(jì)。

各類分(fēn)析代碼是流淌著(zhe)的(de)數據化審計(jì)思維，對具體案例進行(xíng)精簡提煉，抽象成數據化審計(jì)的(de)路(lù)徑和(hé)切入角度，才能(néng)站在更高(gāo)的(de)高(gāo)度做好數據化審計(jì)。

從數據化審計(jì)走向智慧審計(jì)

以商業(yè)銀行(xíng)爲例，大(dà)數據、區塊鏈、雲計(jì)算、寬帶傳輸、移動互聯等新技術(shù)的(de)應用(yòng)，推動了互聯網與金(jīn)融相(xiàng)互融合、相(xiàng)互滲透。

商業(yè)銀行(xíng)也(yě)明(míng)确将“智慧銀行(xíng)”作爲未來銀行(xíng)轉型的(de)重要方向，銀行(xíng)的(de)業(yè)務受理(lǐ)、客戶服務、授信審批、營運管理(lǐ)、風險決策等在技術(shù)驅動下，不斷探索新的(de)管理(lǐ)技術(shù)和(hé)管理(lǐ)模式。

“智慧銀行(xíng)”的(de)興起，對銀行(xíng)内部控制(zhì)和(hé)内部審計(jì)帶來了新的(de)挑戰，以“人(rén)”爲核心的(de)數據化審計(jì)，将會(huì)從面對多數的(de)已知到(dào)面對更多的(de)未知，審計(jì)人(rén)員會(huì)在趕場(chǎng)過程中，疲于奔命。因此，“智慧銀行(xíng)”時代也(yě)需要“智慧審計(jì)”。

智慧審計(jì)是傳統審計(jì)、數據化審計(jì)的(de)高(gāo)級階段，是商業(yè)銀行(xíng)在智能(néng)化趨勢、智慧銀行(xíng)轉型的(de)背景下，重新審視銀行(xíng)業(yè)務和(hé)内部控制(zhì)的(de)需求和(hé)形态變遷，利用(yòng)大(dà)數據、人(rén)工(gōng)智能(néng)、雲計(jì)算等新興技術(shù)實現商業(yè)銀行(xíng)内部審計(jì)作業(yè)方式與價值輸出模式的(de)再造和(hé)升級。

在智慧審計(jì)時代，内部審計(jì)的(de)事務性工(gōng)作、重複性工(gōng)作将由“人(rén)”轉向“人(rén)工(gōng)智能(néng)”，讓各類芯片（也(yě)許已經沒有(yǒu)計(jì)算機實體存在）自動按“人(rén)”的(de)意志“智慧”地(dì)完成内部審計(jì)的(de)審計(jì)數據分(fēn)析、問題核實、報告推送等工(gōng)作。

通過人(rén)工(gōng)智能(néng)技術(shù)構建内部控制(zhì)和(hé)各類風險知識圖譜，搭建決策引擎、風險模型工(gōng)廠(chǎng)，構建實時、精準、嚴密的(de)端到(dào)端智能(néng)審計(jì)體系，從“人(rén)審”爲主向“機審”爲主轉變，降低審計(jì)風險，實現實時審計(jì)，從定期的(de)離(lí)線式報告到(dào)準實時的(de)流式預警。

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來源：中國内部審計(jì)協會(huì)、數據化審計(jì)。版權歸原作者所有(yǒu)（如(rú)有(yǒu)轉載，請注明(míng)以上(shàng)信息）。