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大数据时代内部审计的财务风险管理应用

摘要:近年来,企业的内部审计所面向的数据来源多样、类型多样、格式多样,随着企业规模的逐渐扩张与商业活动的日益频繁,内部审计所涉及的信息丰富程度不断提高,企业的财务风险管理同样面临着大数据的机遇与挑战。本文深入探讨了大数据时代下企业财务风险管理的模式与风险监督预警应用,对提升内部审计在财务风险管理中的应用深度与可靠性具有重要意义。

关键字:大数据;财务风险管理;审计

一、内部审计

工业革命以来,机械化大生产代替手工劳动,企业规模逐渐扩张,商业活动的频率、规模与复杂程度都得到了进一步增长,为了提升企业的管理水平与管理效率,内部审计逐渐被引入到企业管理模式中,以强化对企业各阶层的分级、分职能管理,有利于企业的管理者获取有效的决策信息与员工信息等[1]。内部审计通过对企业的经营管理开展独立性评价,客观准确地刻画企业各职能单元的执行效率、忠实程度、财务风险等,并以此为基础提供企业经营咨询服务,为企业管理者提供切实客观的企业信息,帮助其制定管理决策、控制企业风险,改善企业内部的组织运营模式[2]。在财务风险管理方面,企业借助内部审计可以科学客观地评估企业财务信息与企业运营信息的可靠性,企业高层可以以此为重要参考依据对企业的财务运营管理做出更为前瞻的规划与决策,如投资、筹资等,并通过内部审计确定企业当前所面临的风险大小与准确程度,减少或杜绝企业不合规的行为,监督、规避并控制企业在激烈的市场竞争中面临的风险,从而实现企业资产的保值升值[3]。

二、大数据时代内部审计在财务风险管理中的应用

随着信息技术的发展,数据的获取手段多样,获取效率提高,大数据时代已然来到。大数据是知识时代服务于科技创新的重要战略资源,是科技信息服务的重要前提与基础。大数据技术具有体量大、数据类型多、处理速度快等特征,其核心理念在于从海量数据中挖掘出潜在价值信息[4]。以往的内部审计大多依赖于企业的内部审计师开展专业的企业财务分析与风险评估工作,内部审计的客观性与科学性极大地取决于企业内部审计师的经验丰富程度与财务管理能力,某些企业由于缺乏专业的企业财务管理人员从事内部审计工作,或者企业财务管理人员在开展内部审计活动时操作不合法,均会导致财务风险难以得到有效监督与管理。大数据时代的带来为内部审计带来的新的发展机遇,加快了企业内部审计信息化建设,使得内部审计工作从监督、鉴证等职能逐渐发展成为企业提供保值增值咨询与辅助决策服务的重要手段。大数据时代带来了来源丰富、结构多样、语义复杂、实时性强的海量数据,为内部审计提供了一个覆盖结构化、半结构化、非结构化的360维度的数据库作为强大的数据源支撑;在内部审计评估与决策方面,传统的数据存储、处理、分析技术已经无法满足大数据时代的信息高效挖掘的需求,针对大数据时代的数据特征,大数据技术应运而生,涵盖了从数据预处理、数据存储、数据管理、数据分析挖掘等数据价值挖掘的整个工作流程中[5]。以大数据存储与管理为例,大数据存储与管理要用存储器把采集到的数据存储起来,建立相应的数据库,并进行管理和调用。其技术难点在于解决复杂结构化、半结构化和非结构化大数据管理、以及大数据的可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。大数据技术通过开发可靠的分布式文件系统(DFS),能够实现数据的优化存储、减少数据冗余,且成本低廉可控。目前主流的大数据存储与管理技术包括Hadoop、Gbase、HPvertica等,其中Hadoop因其具有高可靠性、高可用性、高扩展性、高容错性等优势,在大数据存储与管理方面具有极为广泛的应用场景与市场前景[6]。在大数据时代下借助云计算与云存储技术对多源、海量、异构数据进行快速分析,加快内部审计信息化建设,可以降低复杂的内部审计工作对人力成本的消耗,减少企业对内部审计工作的人力资源投入,人工干预的减少也可以提升内部审计工作的效率,降低内部审计工作的出错机率,提升审计工作的质量与可靠性,规避选择错误、过于滞后或者超前的风险,已经成为内部审计在财务风险管理应用的核心趋势。大数据为内部审计开展财务风险监督、预警、管理等工作带来了强大的数据支撑与技术支撑,是大数据应用的一大典型模式。大数据时代下,数据获取渠道与获取方式逐渐多样化,与传统的财务风险管理方式不同,互联网、尤其是移动互联网的发展使得企业内部审计人员可以在网络系统上构建完善的信息搜集归纳平台,借助广大网民的力量搜集相关数据,网络用户可以积极参与到信息搜集工作中,为企业财务风险管理工作提供大量的数据源,同时由于搜集环境为网络环境,信息资源的获取不再局限于实名制,使得信息资源的真实性也能得到进一步保障,有利于提升企业财务风险监督、识别、预警的准确性,对财务风险管理具有重要意义。信息搜集归纳平台最终目标并非是对数据的收集管理,而是通过对数据进行集中化管理之后,在海量数据中挖掘更多隐藏的、不为人知的价值,为企业管理者提供更为个性化的决策支持服务。因此充分调用大数据分析挖掘技术对搜集到的财务风险数据进行过快速计算与分析,明确企业财务风险预测的指标与相应变量,并以此为基础选择适宜的大数据挖掘模型或算法对财务风险进行预估预警,为企业管理人员提供更为优质化的服务支撑。

三、结论

大数据技术具有体量大、数据类型多、处理速度快等特征,其核心理念在于从海量数据中挖掘出潜在价值信息,大数据下的内部审计工作可以为企业财务风险监督、评估、预警、控制奠定良好的数据支撑与技术支撑。

参考文献

[1]张丽哲.基于大数据的企业财务风险管理体系模型的构建[J].中国管理信息化,2017,20(17):27-28.

[2]刘玉梅.大数据背景下企业财务管理面临的挑战与变革[J].企业改革与管理,2017,(08):100.

[3]罗茂杨,尹子涵.大数据环境下企业财务管理的优化路径[J].时代金融,2016,(21):226+229.

[4]郭舒雅.分析大数据背景下企业财务管理的挑战与变革[J].财经界(学术版),2016,(09):184+191.

[5]张金珠.互联网时代企业网络财务风险的防范措施[J].现代企业,2015,(03):58-59.

[6]汤谷良,张守文.大数据背景下企业财务管理的挑战与变革[J].财务研究,2015,(01):59-64.

作者:窦瑜雯 单位:河南大学商学院

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