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内部审计含义和大数据下的应用 大数据在内部审计的价值形式篇一
内部审计经典书籍《索耶内部审计》中第一章就提到，数据与流程是内部审计师看问题的两个重要视角。数据视角中的大数据思维就是一种新思维观。用这种思维方式思考问题，解决问题是当下内部审计的潮流。下面是yjbys小编为大家带来的内部审计中的大数据思维的知识，欢迎阅读。
内部审计的视角已从“流程”核心转变为“数据”核心。读过《人类简史》的人知道，书中中有一重要结论“当今社会是个数据宗教时代”。所谓“数据宗教时代”就是人们越来越相信和依赖数据做出自己的决策。数据往往代表着科学、抽象和权威。数据能影响一个人甚至是一群人的决策。一个对自己有较高要求的内审人，是绝不会错失这样一种机会的。这是一种能够影响公司高级管理层决策的机会。下面这个故事可以反映这个现象。
一年，美国有多家媒体多次报导了海滩游客被鲨鱼咬死咬伤事件。这一事件严重影响了当地旅游业发展。媒体的信息披露影响了大众决策。但当后来媒体意识到该新闻的负面效应后，又披露了一系列数据，结果彻底扭转了大众对这一信息的解读。他们事后披露的数据是当年的鲨鱼伤人事件的概率实际同比反而下降了。这样原来心存顾虑的游客又回到了海滩游玩。可见，一个小小的数据背后包含了多么重要的影响力。
数据比流程更重要，通过数据库可以开发出深层次信息。公司管理进步也越来越多地由数据来推动，海量数据分析既给内审人带来了机遇，也构成了新挑战。为了应对大数据带来的挑战，我们需要新的审计思路和方法。用数据核心思维方式思考问题，解决问题，反映了当下社会的变革。数据成为内审人工作的基础，无论你需要什么，都可以从数据库中搜索出来，从而使你获得你所需要的`信息。
内审人的价值已从功能型转变为数据价值型。大数据真正意义在于数据使内审的价值变得显性。正如国际内审协会秘书长所说，内审人员创造的价值是需要我们的客户所能感受到的价值。这个恰恰是大数据思维的特点。在以前审计功能是有潜在价值的，但在互联网时代，数据有着自身价值。如我们在政府审计和国内外内审年度报告中，无不把可用货币计量的审计发现作为第一重要的工作成果。
有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类。而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数据多少更为重要。大数据核心价值是基于大数据形成决策的模式已为不少内审部门带来了价值和声誉。大数据分析的真正意义在于帮助内审人建立数据价值思维，运用这种思维背后的目的在于创造价值，增加审计工作成果。
审计模式从抽样转变为需要全部数据样本。我们的客户需要全部数据样本而不是抽样。现代人认为你不知道的事情比你知道的事情更重要。如果现在你的数据足够多，它会让规律能够看得见、摸得着。正是因为数据这么大、这么多，所以人们觉得有足够的能力把握未来，能对不确定状态做出判断，从而做出自己的决策。这些现象听起来非常普通，但是实际上背后就是现在的大数据思维方式。
在大数据时代，无论是商家还是信息的搜集者，会比消费者自己更知道他会想什么。有商家通过信用卡消费的记录数据分析，成功预测了未来5年内的消费热点。统计学里头最基本的一个概念就是，全部样本才能找出规律。为什么能够找出行为规律?一个更深层的概念是人和人是一样的，如果是一个人特例出来，可能很有个性，但当人口样本数量足够大时，就会发现其实每个人都是一模一样的。内审人就是需要用全数据样本思维方式思考问题，解决问题。因为我们的客户相信数据越大，真实性也就越大。全样本分析中得到的结论比抽样分析得到的水分少很多。
大数据思维核心就是从事后控制转变为可以事前的实时控制。这种实时监控体现在很多方面。大在大数据规律面前，每个人的行为都跟别人一样，没有本质变化，所以商家会比消费者更了消费者的行为。
广州市伤害监测信息系统通过广州市红十字会医院、番禺区中心医院、越秀区儿童医院3个伤害监测哨点医院，持续收集市内发生的伤害信息，分析伤害发生的原因及危险因素，系统共收集伤害患者14681例，接近九成半都是意外事故。整体上伤害多发生于男性，占61.76%;5岁以下儿童伤害比例高达14.36%。家长和社会发现45.19%的伤害都是发生在家中，其次才是公路和街道。
这样通过收集监测数据，再经分析处理，把数据“深加工”利用，就可以提前采取监控措施。又如监测数据显示，老人跌倒多数不是发生在雨天屋外，而是发生在家里，尤其是旱上刚起床时和浴室里，这就提示防止老人跌倒的对策应该着重在居家。老人起床要注意不要动作过猛，浴室要防滑，加扶手等等。
同样大数据预测思维方式也能用来思考和解决公司内部管理问题。大数据预测、统计、分析、模式建立等等措施都有助于实现内审人员尽快帮助公司找到管理问题，减少审计成本。只有当审计效率极大提高，我们内审人的监控力量才能前移，实现实时监控才能充分体现内审工作的价值。
大数据思维一个最突出的特点，就是从传统的因果思维转向相关性思维。传统的因果思维是说我一定要找到一个原因，推出一个结果来。而大数据没有必要事先找到原因，不需要科学的手段来证明这个事件和那个事件之间有一个必然的因果规律。我们只需要知道，出现这种迹象的时候，数据统计的高概率显示它会有相应的结果，那么我只要发现这种迹象的时候，我就可以去做一个决策。
如纽约市每年接到2.5万宗有关房屋住得过于拥挤的投诉，但市里只有200名处理投诉的巡视员。一个分析专家小组觉得大数据可以帮助解决这一需求与资源的落差。该小组建立了一个市内全部90万座建筑物的数据库，并在其中加入市里19个部门所收集到的数据：欠税扣押记录、水电使用异常、缴费拖欠、服务切断、救护车使用、当地犯罪率、鼠患投诉，诸如此类。接下来，他们将这一数据库与过去5年中建筑物着火记录进行比较，希望找出相关性。一个没怎么预料到的结果是，非法在屋内打隔断造成建筑物拥挤，该建筑物着火的可能性比其他建筑物高很多。而之前他们所记录的建筑物的各种特征数据都不是导致火灾的原因。这种分析结论被证明是极具价值的，通过针对性的处罚措施极大降低的住房拥挤情况和火灾发生率。
我们在内部审计案例中也是经常采取类似方法，找到审计线索。如我们定期分析全公司的电子银行支付数据。对支付异常数据，如提现金额超出平均值的数据全部作为重点关注事项。最终顺藤摸瓜发现了存在小金库行为。这种审计线索全部来自审计大数据分析。
喜欢寻找原因是现代社会的一神论，大数据分析推翻了这个论断。正是由于我们拥有更多的数据源，能够帮助我们发现规律找出异常，才能帮助内审人员探索出一条条审计线索。过去寻对少量线索找原因的信念正在被“更好”的大数据相关性分析所取代。用大数据的相关性思维方式来思考问题，解决问题已是内审工作的常态。
转向相关性，不是完全不要因果关系分析，因果关系还是基础。只是在信息化时代，在大数据分析技术下，就可观测被审计人员的行为，寻找到相关性信息，为内审人员快速找到审计线索提供了便利。
传统审计人员在掌握上述五类“大数据”思维技术后，会发现有一种豁然开朗的感觉。就像整天在黑屋子里面找东西，找不着，突然碰到了一个开关，发现那么费力的找东西，原来很容易找得到。大数据时代不是说我们这个时代除了大数据什么都没有，哪怕是在互联网和it领域，它也不是一切，只是说在我们审计工作中里面加上这么一道很明显的光，从而导致我们对当前大数据审计模式产生了一种全新感受。
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