大數據背景下企業審計工作面臨的挑戰與解決策略

馬青曉

摘要：隨著大數據時代的到來，企業審計工作面臨著數據量和多樣性、數據處理和分析以及數據安全性和隱私保護等多重挑戰。從數據管理、數據分析和應用以及數據安全和隱私保護三個方面，提出了解決大數據背景下企業審計工作所面臨的問題及挑戰的策略，包括數據采集和處理策略、風險評估和控制策略以及數據加密和脫敏的策略等。此外，還介紹了相關技術在企業審計中的應用，對于企業審計工作在大數據時代能力的提高具有重要的指導意義。

關鍵詞：大數據；企業審計；數據管理；數據分析；數據安全；隱私保護

引言

隨著大數據技術的快速發展和廣泛應用，企業的數據處理和管理面臨了前所未有的挑戰。在這種情況下，企業審計工作的難度也隨之增加，需要對大規模的、復雜的數據進行審計和分析。在大數據背景下，企業審計工作面臨著數據量和多樣性、數據處理和分析以及數據安全性和隱私保護等多重挑戰。為了解決這些挑戰，企業需要制定合適的數據管理和分析策略，同時加強數據安全和隱私保護措施。本文從數據管理、數據分析和應用以及數據安全和隱私保護三個方面，提出了大數據背景下解決企業審計工作中挑戰的策略，并介紹了相關技術在企業審計中的應用，旨在為企業審計工作在大數據時代的提高提供指導和參考。

一、大數據背景下企業審計工作面臨的挑戰

（一）數據獲取和整合的難度增加

在大數據背景下，企業需要處理大量的數據來進行經營和管理決策，審計工作也需要依賴這些數據來評估企業的財務狀況和運營情況。然而，數據獲取和整合的難度增加是企業審計工作面臨的一大挑戰。

首先，數據獲取的難度增加。隨著企業業務范圍和數據量的增加，獲取和收集數據的難度也隨之增加。一方面，數據來源多樣化，包括企業內部的各種業務系統、外部的市場數據、社交媒體數據等，需要審計師對數據來源進行識別、收集和整合，而這些數據來源可能存在不同的格式和結構。另一方面，數據獲取過程中可能存在一些技術性的難題，例如數據獲取速度緩慢、數據安全性難以保障等問題，這些問題可能會延遲審計進程。

其次，數據整合的難度增加。數據的整合是將不同來源和格式的數據集成到一起，使其形成一個完整的數據集，以便進行分析和評估。數據整合需要考慮到數據的一致性、準確性和完整性等因素。而隨著數據的增加和來源的多樣化，數據整合的難度也相應增加。此外，不同系統的數據可能存在格式和編碼不一致等問題，需要進行數據清洗和轉換，這也會增加數據整合的難度［1］。

最后，數據質量的保證也是一個重要的挑戰。數據的質量是審計工作的關鍵，如果數據存在錯誤或者遺漏，可能會導致審計師做出錯誤的結論。

因此，企業審計工作在大數據背景下，需要克服數據獲取和整合的難度增加的挑戰，采用先進的技術手段和方法來確保數據的準確性和完整性，從而保證審計結果的準確性和可靠性。

（二）數據的質量和準確性

在大數據背景下，數據的質量和準確性是企業審計工作面臨的另一個挑戰。由于數據的規模和來源的多樣性，數據中存在各種類型的錯誤、缺失和偏差，這些問題可能導致審計工作的不準確和不可靠。因此，審計人員需要充分理解數據的本質和數據的來源，對數據進行更加細致的分析和系統性的整合，以確保數據的質量和準確性。

在審計工作中，數據的質量和準確性是影響審計結果重要因素。因此，審計人員需要對數據進行全面、準確的分析和評估，以確定數據的來源、真實性和準確性。審計人員在對數據進行分析和評估時，需要關注數據的來源和獲取方法。數據的來源可以分為內部數據和外部數據，內部數據通常是企業內部系統生成的數據，外部數據則是從外部獲取的數據。在獲取數據時，需要確保數據來源可靠，并對數據進行準確性驗證。

此外，數據的收集方法、存儲方式、處理流程等因素也會對數據的質量和準確性產生影響。例如，數據收集、存儲、處理過程中的誤差等因素都可能導致數據質量和準確性的下降。為了確保審計工作的準確性和可信度，審計人員需要對數據的質量和準確性進行全面評估，采取必要的措施來提高數據的質量。例如，對數據進行檢驗、驗證和比對，使用數據清洗和整合工具，以及制定數據使用的規范和標準等。

總之，在審計工作中，數據的質量和準確性對于審計結果的準確性和可信度至關重要。審計人員需要全面、準確地評估數據的質量和準確性，以保證審計結果真實性和可靠性。

（三）數據安全性與隱私保護

在審計工作中，數據安全性與隱私保護是非常重要的問題。大數據環境下，數據量大、來源復雜、種類繁多，因此數據安全性和隱私保護面臨更多的挑戰。在企業內部，大量的數據可能存儲在各種不同的數據庫中。因此，審計人員需要確保這些數據庫的安全性，并遵守相關的隱私保護法律法規。

另外，在數據采集和存儲過程中，數據的泄露和篡改也是一個重要的問題。為了確保數據的安全性和隱私保護，審計人員需要采用合適的技術手段，例如加密、身份認證、訪問控制等等，保護數據的完整性和機密性。同時，審計人員需要采用合法的方式去收集數據，以避免非法數據收集和使用帶來的風險。

此外，審計人員還需要注意數據共享的問題。在大數據環境下，數據的共享可以提高數據的價值和利用率，但同時也可能泄露數據的隱私和機密信息。審計人員需要制定嚴格的數據共享政策和機制，以確保數據的安全性和隱私保護。

總之，數據安全性和隱私保護是審計工作中必須重視的問題，審計人員需要充分了解數據安全和隱私保護的相關法律法規和技術手段，以確保審計結果的準確性和可信度。同時，審計人員還需要密切關注數據安全和隱私保護的最新發展，不斷更新自身的知識和技能，以應對不斷變化的風險挑戰。

二、解決大數據背景下企業審計工作面臨挑戰的策略

（一）數據管理策略

1.數據采集和處理的策略

隨著大數據技術的快速發展，企業審計工作也正面臨著越來越多的挑戰。傳統的審計模式已經無法滿足企業對審計工作的要求，因此，大數據分析成為了當前企業審計工作的重要內容之一。在大數據背景下，數據采集和處理成了企業審計的重要策略。首先，對于數據采集，企業需要通過云計算等技術手段，將企業運營過程中產生的各種數據集中存儲，包括財務、銷售、采購、庫存、人力資源、生產等各個環節的數據，并將這些數據統一清洗、標準化。同時，企業需要建立數據中心，通過數據平臺進行數據集成，實現數據的跨系統、跨部門共享，為后續的審計工作提供基礎數據。其次，對于數據處理，企業需要建立企業級數據倉庫，將各個系統的數據匯總起來，形成完整的企業數據集。通過數據分析工具，對數據進行分析和挖掘，識別異常數據和潛在風險，并提高審計工作的效率和準確性。此外，還需要建立風險預警系統和智能審計系統，實現對企業運營過程的實時監控和預警。

2.數據存儲和備份的策略

隨著大數據時代的到來，企業中大量的數據得到了高速增長，企業審計工作也因此要面對更廣泛和復雜的挑戰。因此，在大數據背景下，數據存儲和備份成為企業審計工作中必須重視的關鍵策略。數據存儲是保證數據安全和可靠性的一項關鍵工作［2］。首先，審計部門需要選擇合適的存儲設備，從傳統硬盤、固態硬盤到云存儲等多個角度考慮。在選擇存儲設備時，企業應該注重設備的可靠性、擴展性、容量和成本等方面。其次，企業還需要注意數據存儲的數據備份策略，確保數據能夠及時備份、可恢復和數據冗余。為了解決這個問題，審計部門可以采用多種方案，如本地備份、遠程備份和云備份等。數據備份是數據存儲的有機組成部分，不可或缺。對于不同的數據應用，應該提出不同的數據備份策略，這樣才能更好地為審計工作服務。例如，對于重要的數據應該進行實時備份，并將數據保存在多個地方，避免出現因不明原因造成數據丟失的情況。同時，還需要定期主動測試備份的數據是否有效，以防止數據被惡意破壞。

3.數據清洗和標準化的策略

在大數據背景下，企業的審計工作需要依賴大量的數據，但這些數據可能存在著不規范的格式、重復的記錄、缺失的字段等問題。這時候就需要進行數據清洗和標準化的策略，以保證審計工作的準確性和有效性。首先，數據清洗是必要的。清洗的過程中需要去除重復的記錄、缺失值、異常值等問題。去除重復可以避免在數據分析和報告生成的過程中數據被重復計算，缺失值和異常值的處理則可以保證審計工作的數據準確性。在實際操作過程中，可以采用數據工具對數據進行可視化，便于發現數據中的異常，以及對數據進行分類和篩選。其次，數據標準化也是重要的。數據的格式和結構不同會導致數據在不同的系統和應用中不兼容，影響企業審計工作的進行。為了避免這種情況的發生，需要對數據進行標準化處理。這包括對數據字段、單位、數據格式等進行統一處理，確保數據在不同應用和系統中都可以被正確地讀取和使用。在數據清洗和標準化的過程中，可以應用一些技術手段，比如數據預處理技術、數據挖掘技術等。例如，使用數據預處理技術時，可以采用數據采樣、數據變換等方式對原始數據進行處理，從而得到更加清晰、準確的數據；利用數據挖掘技術，可以在數據中自動發現異常和規律，從而更有效地進行數據清洗和標準化。

（二）數據分析和應用策略

1.數據挖掘和機器學習的策略

在大數據背景下，數據挖掘和機器學習是解決企業審計工作面臨挑戰的關鍵策略之一。首先，需要明確分析目標和需要分析的數據，確定數據預處理、特征提取和模型選擇等步驟。其次，根據數據的特點選擇適合的算法和模型進行建模和優化，并進行模型評估和選擇。最后，將模型應用于實際審計工作中，發現異常數據和潛在的風險點，提高審計效率和準確性。

2.決策支持和管理的策略

一是預測模型和算法。通過建立相應的預測模型和算法，能夠將企業的歷史數據、市場數據等有關信息融合在一起，提供基于數據的決策支持。二是實時監測和風險預警。利用實時監測技術和風險預警，能夠將關鍵業務信息和風險因素及時反饋到審計人員和企業管理人員的手中，以便及時制訂應對方案。三是多元化數據源管理和報告。為了更好地支持審計工作，應確保對數據源的多元化管理，例如審計系統、財務系統、操作系統等，并建立相應的報告系統，滿足審計人員和管理人員的多元化需求。四是審計自動化。利用現代技術手段自動化審計過程，大大提高審計效率。例如，利用人工智能技術快速審查大量數據并自動發現潛在的審計風險，從而提高審計人員的工作效率和準確性。五是審計標準化。對于大數據背景下的企業審計工作，應該建立相應的標準化方案，確保審計人員的工作質量和準確性，同時也有助于企業管理人員更好地了解和評估審計工作成果。

（三）數據安全和隱私保護策略

1.數據保密和權限控制的策略

一是數據加密和訪問控制。對存儲在數據庫中的敏感數據進行加密，使用訪問控制策略來規定誰可以訪問數據以及可以如何使用數據。二是身份驗證。企業應使用多因素身份驗證，以確保只有授權的人員可以訪問數據。三是數據脫敏。對于共享數據，可以通過數據脫敏技術對數據進行處理，在保留數據關鍵屬性的同時，對數據中的敏感信息進行隱藏或替換，從而降低數據泄露的風險。四是數據備份和恢復。企業應定期備份數據，并確保備份數據與源數據之間的同步。五是審計。企業應在系統中啟用審計功能，以跟蹤誰訪問了數據以及如何使用了數據。六是數據流程控制。企業應對數據流程進行控制，這包括對數據的收集、存儲、處理、傳輸和銷毀等方面的控制。

2.安全監控和風險預警的策略

為確保審計過程中數據的安全性和隱私保護，企業應建立綜合的安全管理體系。此外，企業應持續監控數據安全并進行風險評估，以識別潛在的安全威脅并及時采取措施預防。

三、結束語

在大數據背景下，企業審計工作面臨著數據量和多樣性、數據處理和分析、數據安全和隱私保護等多重挑戰。為解決這些挑戰，企業應采取一系列策略。首先，在數據管理方面，企業應采用有效的數據采集和處理、存儲和備份、清洗和標準化等策略來確保數據的質量和可靠性。其次，在數據分析和應用方面，企業可以采用數據挖掘和機器學習、風險評估和控制、決策支持和管理等策略來提高審計的效率和準確性。最后，在數據安全和隱私保護方面，企業應采取數據保密和權限控制、數據加密和脫敏、安全監控和風險預警等策略來確保數據的安全性和隱私性。

參考文獻：

［1］陳媛.大數據時代會計人才培養思考［J］.合作經濟與科技，2023（06）：100-101.

［2］隗琳琳.大數據背景下企業內部控制與風險管理思考［J］.合作經濟與科技，2023（05）：133-135.

［3］于洪艷.探討大數據時代企業財務會計向管理會計的轉型［J］.中國集體經濟，2023（06）：148-151.