引言
随着5G、物联网、大数据、云计算、人工智能、机器人等新兴技术的蓬勃发展与应用，企业的内外部环境已经发生了翻天覆地的变化，给内部审计工作也带来了新挑战、提出了新要求，内部审计数字化转型已是大势所趋。另一方面，伴随着新冠疫情的不确定性和常态化，传统的内部审计实施方法和模式面临严峻考验，数字化审计具备的远程审计、全量审计等创新特性，更凸显出内部审计数字化转型的重大现实意义。
本系列前两期文章（《【安永观察】数字化转型中的内部审计——顺势而为，开启转型之路》、《【安永观察】数字化转型中的内部审计（二）——深思熟路，探索建模之道》）中，初步介绍了内部审计数字化转型的必要性与其对企业审计工作的提升效果，并分享了审计模型搭建工作的思路、实例与价值。
在本期文章中，安永结合丰富的实践经验，分析归纳企业数字化转型实施过程的要点与建议，总结提炼大数据审计系统平台的建设实施方法。
一）内部审计数字化转型实施要点
安永在为各类企业提供内部审计数字化转型咨询实施服务的过程中，总结了如下实施要点：
1. 寻找突破口：找准风险领域
企业运营涉及采购应付、订单应收、费用管理、资金管理、税务管理、资产管理、预算管理、总账报表等诸多方面，可能存在的风险具有差异性与广泛性，加之企业内部管理过程中也难免存在盲点。内部审计的数字化转型实施过程，应结合企业自身实际，进行全方位的业务调研与梳理，最大程度暴露高风险业务领域，以此为突破口进行内部审计的数字化转型。以风险为导向进行内部审计的数字化转型也将更有助于实现转型成效，发挥转型价值，提升企业风险管理水平。
2. 定位着力点：选定试点单位
内部审计数字化转型是对整个企业内部审计工作的线上化与数字化，其实施牵一发动全身。内部审计数字化转型的实施阶段初期，应基于企业自身的业务特点，选择能够充分代表本企业的所属单位，以“试点先行、逐步推广”的形式进行，既能保证实施成果充分满足本企业需要，也能为后续全面转型积累实战经验。
3. 借助拉动力：驾驭数字化浪潮
内部审计数字化转型应充分调研企业当前进行的数字化转型现状，并从数据、技术、架构等方面，借助企业数字化转型取得的既有成果。如，数字化程度较高的业务系统有助于审计数据的快速获取，数据中台更是有利于实施阶段进行广泛和集中的审计数据获取、清洗和处理等，诸如此类的企业数字化转型成果都应当在内部审计的数字化转型实施过程中被识别并合理利用，成为内部审计数字化转型实施过程中的拉动力，使得内部审计数字化的实施更便捷、更高效、更可靠。
4. 运用加速器：狠抓数据质量
内部审计数字化转型需要大量的业务数据作为基础，从而发挥审计模型的价值。业务数据调研和梳理是实施过程中必不可少的一步，数据的数量与质量对模型实现有至关重要的影响，受限于业务数据积累而难以发挥审计模型设计效果的情况屡见不鲜。内部审计数字化的实施需重视数据质量，融合企业数字资产管理和数据治理工作，提升数据的完整性、一致性、可靠性，从而提高审计模型的合理性和准确性。
二）内部审计数字化转型实施步骤
建设大数据审计系统平台是实施内部审计数字化转型的典型实践，以系统为纽带，一方面促进内部审计数字化转型战略规划的落地执行，另一方面提升内部审计数字化转型的价值发挥。
安永在协助企业进行大数据审计平台建设的过程中，总结了“六步走”实施步骤，通过“可研分析，精准定位”、“研判风险，锁定领域”、“挖掘数据，搭建模型”、“化虚为实，全景展示”、“测试验证、强健系统”、“推广使用，发挥价值”六个建设阶段，逐步完成从业务到数据，从数据到模型展示、从转型试点到业务变革的全过程。
图：内部审计数字化转型实施步骤
步骤一、可研分析，精准定位
1. 评估内部审计成熟度
从制度、组织、流程、人员、技术等方面，评估企业内部审计的成熟度，着重评估内部审计的信息化、数字化水平，并与行业先进对标，进行差距分析。
2. 调研数字化转型现状
调研了解企业数字化转型战略以及数字化转型成果，重点掌握可能与实施审计数字化转型相关的数据中台、数据资产等现状，并梳理各业务系统数据的积累情况、组织范围、未来系统规划等。
3. 内部审计数字化转型规划
结合调研情况，高阶规划企业内部审计数字化转型的蓝图和演进路线，依据企业整体的IT架构和内部审计的发展规划，定位大数据审计平台的功能和价值。
步骤二、研判风险，锁定领域
1. 风险领域分析匹配业务流程
收集和统计近年各项审计项目成果等相关内容，从业务领域和管理领域维度，对汇总风险进行分类；从审计视角对汇总的风险进行分级，编制公司运营风险分布视图，揭示企业整体风险分布。
2. 梳理系统支撑，评估数据质量
根据企业整体风险分布图，选取在企业风险承受范围以外的风险，匹配业务流程和具体操作环境，形成审计高风险业务清单。配合企业系统与数据管理现状，尤其是审计高风险业务清单中的业务，从风险模型的角度出发，进一步分析数据存在的问题。
3. 可行性评估，确定建模领域
以重要性、价值性原则为基础，建立大数据审计可行领域评价模型，识别可开展大数据辅助审计的业务领域。
步骤三、挖掘数据，搭建模型
1. 风险因子拆解
根据在上一过程识别出的风险以及确定的试点业务领域，对风险模型、风险场景和风险所需判断事项进行拆解。通过拆解明确产生风险的各种场景以及各场景下的风险阈值设置，并进一步确定各场景下的审计模型类型和预警方式。
2. 风险模型设计与实现
根据风险因子拆解结果，设计风险分析的处理逻辑以及预想的风险输出。使用测试数据验证模型输出结果，必要时进行风险分析逻辑修订。
3. 模型数据准备
从企业业务系统获取业务数据底层表，并根据风险预警模型的分析逻辑验证数据，同时校验数据完整性。通过执行风险预警模型，得出分析筛查结论，并沟通数据筛查逻辑，以及结果中存在的疑似问题，便于继续跟进验证工作。
4. 数据清洗规则制定
根据企业实际数据中台建设情况搭建审计数据仓库。按照风险因子所需数据，定义数据接入规范，进行数据清理，计划接入建模所需各类经营数据和财务数据。
图：数据清洗规则
步骤四、化虚为实，全景展示
1. 可视化展示架构设计
大数据审计可视化工具选择应兼顾实现难易度、可视化展示效果、操作难易程度、应用稳定性、产品价格、安全性等角度。同时数据接入及处理过程应充分发挥企业现有数据平台优势，进行数据的接入及处理，做到因地制宜。一般而言，可视化展示架构可细分为数据接入层、数据建模层、数据展示层和工具入口层等。
图：可视化展示架构
2. 模型可视化实现
采用丰富多样的图表形式，对风险进行直观的可视化展现，并辅以参数输入框、筛选器、工具提示等手段，提升使用便捷程度。
图：丰富直观的可视化展现
步骤五、测试验证，强健系统
1. 系统测试与验证
系统正式投入使用之前，进行用户接受测试、安全性测试、性能测试等测试，确保系统的健壮性、安全性、可靠性。
2. 模型评价与验证优化
将审计模型结果输入到内部审计项目，与传统审计结果互为验证，并调整优化模型逻辑和阈值，以达到验证系统可用性、模型逻辑准确性的效果。
步骤六、推广使用，发挥价值
1. 系统培训支持
通过线上线下结合的方式，进行大数据审计可视化工具的使用以及模型逻辑的介绍，通过知识转移，以更加有利于内部审计数字化转型实际价值的发挥。
2. 系统推广使用
陆续放开大数据审计系统的组织范围、进一步扩展可进行审计数字化转型的业务领域，将大数据审计系统的使用逐步推广开来，实现更大范围的内部审计数字化转型。
3. 制度建设、流程固化
根据数字化转型的需要，不断优化与健全科学、系统、规范的内部审计制度，明确在数字化转型的新形势下，大数据审计工作的定位、权限、方法、流程，是大数据审计应用与发展的重要基础。
4. 团队搭建、思维培育
大数据审计工作的开展也需要有专业的团队进行强有力的支撑。关注培养审计人员数字化思维，定期为审计人员进行数字化审计工作培训，培养一支具备大数据思维和创新思维的高素质复合型人才队伍。
三）内部审计数字化转型实施建议
在数字化审计的实施过程中，核心的建议主要有两点：
一是充分融合企业信息化现状：
在企业对传统审计工作进行数字化转型的实施过程中，利用企业已有的信息化结构是不可或缺的一部分。针对各企业信息化水平的不同，企业应当充分发挥各领域业务信息化及数据上的优势，规避业务数据中存在的短板，进一步加强企业核心业务领域信息化建设及内部管理水平，最终达到使企业核心竞争力更加突出的目的。
二是创新突破传统审计模式：
根据企业业务领域流程特色属性，结合数字化审计对比传统审计的优势，因地制宜地创新工作也是内部审计数字化转型实施成功的关键。企业应当突破传统审计工作的思维框架，充分发挥数字化技术带来的全面性、及时性特点，对业务流程中可能存在异常的节点进行创新性发现，实现对业务流程更全面、更有效的监督，并对发生异常的业务进行更及时、更精准地整改。
本文是为提供一般信息的用途所撰写，并非旨在成为可依赖的会计、税务、法律或其他专业意见。请向您的顾问获取具体意见。
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