近年来，大数据应用更加广泛，它改变了固有的数据分析方式，将企业经营以及与之相关联的企业和客户信息进行收集和分析，通过新的思维处理数据与技术的难题。接下来小编汇总优秀的内部审计论文。
摘要：随着社会经济的快速发展，国家对国有企业的监管力度逐年加强，依法治企要求也更严格，转变审计方式迫在眉睫。以现代化智能技术为主的大数据分析方式开始应用于各行各业，传统的数据搜集、存储、计算方式已经逐渐被取代。内部审计作为企业工作管理与分析的重要组成部分之一，坚持大数据的运用也成了大势所趋。与以往的审计模式不同，大数据推进了审计进程的速度，实现了审计内容、审计思维、审计目标以及技术分析的全方位优化，将验证性分析变为了挖掘性分析，实现了单机审计向大数据智能化手段的演变，并把审计方式变为了风险预警审核，有助于在风险发生之前就做好预测与判断。当然，由于技术的局限性以及固有理念的制约，大数据分析在实际审计应用中还不够广泛，缺乏既熟悉专业又熟悉系统开发的复合型人才，数据收集和专业分析的宽度和深度还存在一定局限，在新的内部审计模式与大数据的结合下，审计效率亟待加强。基于这样的情况，本文就对大数据分析进行深入探讨，实施跟踪审计，深入挖掘数据分析提供的信息，并坚持多领域数据的融合应用，切实彰显大数据分析在内部审计应用中的作用和优势。
关键词：大数据分析;内部审计应用
据调查显示，目前我国很多优秀企业都将大数据作为新一轮经济增长点，从2012年开始就实现了持续增长，成了企业市场经营的巨大资料库，提高了企业的整体技术水平和竞争能力。具体而言，大数据分析是一种能够从各类信息中快速提取有用数据的一种新技术，对内部审计工作来说具有的意义不言而喻。下面就从大数据分析给内部审计带来的机遇和挑战入手，从实际出发做好应用性审计，带动审计工作发生质的飞跃。
一、大数据分析给内部审计工作带来的机遇和挑战
(一)审计目标信息化技术使用的初期，内部审计工作依赖计算机技术，可以通过对数据的观察和分析找到审计中存在的问题，为具体工作的开展提供参考。大数据分析技术的应用则将审计工作带到了新的高度，它不仅能够发现问题，还可以对风险进行评估，对效益进行分析，及时发现审计工作中存在的问题，降低内部控制风险，为企业发展做出预测性思考。
(二)审计内容数字是传统内部审计工作参考的重点，包括营业收入、费用支出、税收情况等等。大数据分析则突破了原来数字化的限制，基本内涵和审计的内容不断向外延展，打破了传统数据结构化的样式不足，在不同的时间范围内可以生成复杂多变的数据，其中包括文本、音频、视频、xml等，构建出了审计的立体化方法。
(三)分析技术大数据分析与内部审计应用的结合，最大的改变就在于技术的更新，大数据分析可以实现大数字的整合，从五大技术方面进行了完善。即可视化分析、数据挖掘算法、预测性分析、语义引擎和数据质量与管理。这些新技术可以通过标准化的形式，建立数据新模型，提取隐藏起来的内部审计信息，利用图表展示数据分析的全过程，并做出前瞻性的判断，从而提高数据的分析准确性。
二、大数据分析内部审计的方式
首先，数据验证性分析朝着数据挖掘性分析转变。即由原来的多维分析验证数据变为挖掘性技术的使用，将数据仓库和模型构建起来，做好聚类分析，找到规律性内容，并提取关联性数据。例如，在电力审计过程中，可以建立起专门的数据资料库，找到电力使用的具体数据，分析用电情况。
其次，审计方式由事后发现问题变为风险预警。企业经营难免会遇到各种风险，对市场形势进行分析，将可能存在的危机控制在萌芽阶段，是大数据分析有别于传统分析模式最大的特点。另外，大数据分析可以早期关注经济运行情况，发掘数据敏感性波动，并集合社保审计、债务数据、经济宏观运行数据，实现信息库的交叉使用，提升数据分析水平和审计能力。最后，单机审计向云审计方法的转变。云审计是基于云数据库设立的数据平台，它依靠的是中心统计分析，通过网络与“云”的对接，对审计成果进行共享。与此同时，在大数据分析云计算实施的过程中，必须坚持技术的创新与发展，建立预算、财务、执政一体化策略，设立专门的数据平台，提高信息化技术审核的质量，做好宏观分析。
三、大数据分析在内部审计中的应用
大数据分析与内部审计的综合应用是信息时代技术演变的新手段，在与内部审计结合使用的过程中必须坚持全面化使用，从制度流程、机构人员、审计业务以及技术上做好配合，全面推行新的审计方法。
(一)创新大数据工作模式创新是进步的源泉，大数据分析的推行，与内部审计工作的结合，都必须坚持创新原则，对预算执行审计有一个全面的认识。传统的孤立审计已不适应大数据审计的要求，需要打破部门之间的界限，以审计项目为管理主线，成立大审计组，进行扁平化管理。结合各预算部门的财务数据，发现是否存在预算项目在连年结转的情况下仍然安排新增预算、造成资金闲置的问题。通过对数据进行宏观整体分析，发现是否存在预算执行效率不高、分配下达预算不及时、拨付转移支付资金超期等情况。
(二)完善跟踪审计方式通过建设审计数据综合分析平台，搭建关系国计民生的重点行业联网审计系统，用Hadoop等专业工具处理半结构化、非结构化数据，规范高效地汇集和处理大规模数据信息。例如，在地税审计中，可利用地税联网审计系统，集中进行全省地税数据整理分析，探索“数据集中采集、集中统一分析、疑点分布落实、资源充分共享”的大数据审计模式，实现全省联动审计。此外，还要对资金分配结构、资金使用流向、资金管理情况进行总体分析，全面反映预算执行整体情况，实现对预算单位的审计监督全覆盖。
(三)实现多数据融合，落实经济责任审计运用关联分析，找出数据间的相互联系，分析关联规则，发现异常联系和异常数据，寻找审计疑点。在经济责任审计中，可利用财政、税务、社保、培训等数据在横向和纵向之间都做好关联性研究，做好数据的全面跟踪分析，实施和推行经济责任审计模式，提高审计效率。另外，在深入挖掘数据过程中，还要利用数据仓库和模型分析统计数据变动信息，分析关联性内容，对体制机制性问题开展研究，挖掘行业性和趋势性问题。
四、结束语
综上所述，大数据技术的发展对审计工作提出了新的、更高的要求，也为审计提供了新的工具。传统的大数据分析与内部审计工作的结合不够紧密，技术应用不够突出，且人才缺失。基于大数据分析的新情况，内部审计工作必须从数据、资源、人才方面逐步积累资源，创新大数据分析的思路和模式，研究技术发展的情况，并建立覆盖公司业务流程的审计信息化管理系统，使公司各业务线在统一、透明、标准的审计监控下阳光运行，确保大数据在内部审计中的高效应用。
参考文献：
[1]王磊.数据挖掘技术在保险公司内部审计中的运用研究[D].山东财经大学,2015.
[2]梁秀根,黄邓秋,蔡赟,魏连涛,梁国平.持续审计结合数据挖掘技术在内部审计中的探究和应用[A].全国内部审计理论研讨优秀论文集(2013)[C].2014:10.
阅读期刊：《山东审计》
《山东审计》高级会计师职称述职是由山东省审计厅主办的审计刊物。旨在大力宣传党和国家有关审计工作的方针、政策、制度规定，开展审计学术争鸣与探索，及时总结交流审计工作的新鲜经验，介绍国内外最新审计理论研究成果与工作动态。
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