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摘要：近年來，企業的內部審計所面向的數據來源多樣、類型多樣、格式多樣，隨著企業規模的逐漸擴張與商業活動的日益頻繁，內部審計所涉及的信息豐富程度不斷提高，企業的財務風險管理同樣面臨著大數據的機遇與挑戰。本文深入探討了大數據時代下企業財務風險管理的模式與風險監督預警應用，對提升內部審計在財務風險管理中的應用深度與可靠性具有重要意義。

關鍵字：大數據；財務風險管理；審計

一、內部審計

工業革命以來，機械化大生產代替手工勞動，企業規模逐漸擴張，商業活動的頻率、規模與復雜程度都得到了進一步增長，為了提升企業的管理水平與管理效率，內部審計逐漸被引入到企業管理模式中，以強化對企業各階層的分級、分職能管理，有利于企業的管理者獲取有效的決策信息與員工信息等[1]。內部審計通過對企業的經營管理開展獨立性評價，客觀準確地刻畫企業各職能單元的執行效率、忠實程度、財務風險等，并以此為基礎提供企業經營咨詢服務，為企業管理者提供切實客觀的企業信息，幫助其制定管理決策、控制企業風險，改善企業內部的組織運營模式[2]。在財務風險管理方面，企業借助內部審計可以科學客觀地評估企業財務信息與企業運營信息的可靠性，企業高層可以以此為重要參考依據對企業的財務運營管理做出更為前瞻的規劃與決策，如投資、籌資等，并通過內部審計確定企業當前所面臨的風險大小與準確程度，減少或杜絕企業不合規的行為，監督、規避并控制企業在激烈的市場競爭中面臨的風險，從而實現企業資產的保值升值[3]。

二、大數據時代內部審計在財務風險管理中的應用

隨著信息技術的發展，數據的獲取手段多樣，獲取效率提高，大數據時代已然來到。大數據是知識時代服務于科技創新的重要戰略資源，是科技信息服務的重要前提與基礎。大數據技術具有體量大、數據類型多、處理速度快等特征，其核心理念在于從海量數據中挖掘出潛在價值信息[4]。以往的內部審計大多依賴于企業的內部審計師開展專業的企業財務分析與風險評估工作，內部審計的客觀性與科學性極大地取決于企業內部審計師的經驗豐富程度與財務管理能力，某些企業由于缺乏專業的企業財務管理人員從事內部審計工作，或者企業財務管理人員在開展內部審計活動時操作不合法，均會導致財務風險難以得到有效監督與管理。大數據時代的帶來為內部審計帶來的新的發展機遇，加快了企業內部審計信息化建設，使得內部審計工作從監督、鑒證等職能逐漸發展成為企業提供保值增值咨詢與輔助決策服務的重要手段。大數據時代帶來了來源豐富、結構多樣、語義復雜、實時性強的海量數據，為內部審計提供了一個覆蓋結構化、半結構化、非結構化的360維度的數據庫作為強大的數據源支撐；在內部審計評估與決策方面，傳統的數據存儲、處理、分析技術已經無法滿足大數據時代的信息高效挖掘的需求，針對大數據時代的數據特征，大數據技術應運而生，涵蓋了從數據預處理、數據存儲、數據管理、數據分析挖掘等數據價值挖掘的整個工作流程中[5]。以大數據存儲與管理為例，大數據存儲與管理要用存儲器把采集到的數據存儲起來，建立相應的數據庫，并進行管理和調用。其技術難點在于解決復雜結構化、半結構化和非結構化大數據管理、以及大數據的可存儲、可表示、可處理、可靠性及有效傳輸等幾個關鍵問題。大數據技術通過開發可靠的分布式文件系統（DFS），能夠實現數據的優化存儲、減少數據冗余，且成本低廉可控。目前主流的大數據存儲與管理技術包括Hadoop、Gbase、HPvertica等，其中Hadoop因其具有高可靠性、高可用性、高擴展性、高容錯性等優勢，在大數據存儲與管理方面具有極為廣泛的應用場景與市場前景[6]。在大數據時代下借助云計算與云存儲技術對多源、海量、異構數據進行快速分析，加快內部審計信息化建設，可以降低復雜的內部審計工作對人力成本的消耗，減少企業對內部審計工作的人力資源投入，人工干預的減少也可以提升內部審計工作的效率，降低內部審計工作的出錯機率，提升審計工作的質量與可靠性，規避選擇錯誤、過于滯后或者超前的風險，已經成為內部審計在財務風險管理應用的核心趨勢。大數據為內部審計開展財務風險監督、預警、管理等工作帶來了強大的數據支撐與技術支撐，是大數據應用的一大典型模式。大數據時代下，數據獲取渠道與獲取方式逐漸多樣化，與傳統的財務風險管理方式不同，互聯網、尤其是移動互聯網的發展使得企業內部審計人員可以在網絡系統上構建完善的信息搜集歸納平臺，借助廣大網民的力量搜集相關數據，網絡用戶可以積極參與到信息搜集工作中，為企業財務風險管理工作提供大量的數據源，同時由于搜集環境為網絡環境，信息資源的獲取不再局限于實名制，使得信息資源的真實性也能得到進一步保障，有利于提升企業財務風險監督、識別、預警的準確性，對財務風險管理具有重要意義。信息搜集歸納平臺最終目標并非是對數據的收集管理，而是通過對數據進行集中化管理之后，在海量數據中挖掘更多隱藏的、不為人知的價值，為企業管理者提供更為個性化的決策支持服務。因此充分調用大數據分析挖掘技術對搜集到的財務風險數據進行過快速計算與分析，明確企業財務風險預測的指標與相應變量，并以此為基礎選擇適宜的大數據挖掘模型或算法對財務風險進行預估預警，為企業管理人員提供更為優質化的服務支撐。

三、結論

大數據技術具有體量大、數據類型多、處理速度快等特征，其核心理念在于從海量數據中挖掘出潛在價值信息，大數據下的內部審計工作可以為企業財務風險監督、評估、預警、控制奠定良好的數據支撐與技術支撐。

參考文獻

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[6]湯谷良,張守文.大數據背景下企業財務管理的挑戰與變革[J].財務研究,2015,(01):59-64.

作者:竇瑜雯 單位:河南大學商學院