数字化转型中的内部审计（二）.pdf

数字化转型中的内部审计（二） 引言 适应时代发展进行数字化转型，越来越多地成为企业的战略选择。 然而在新冠病毒蔓延、短期经济增长压力显著、各行各业明显承压的 时代背景下，企业的内部业务运转不可避免地呈现出高于以往的不确 定性，内部审计工作亦受到诸多限制。 传统的现场审计难以实施，灵活的远程审计优势凸显。内部审计 数字化以其可持续、高效率、低风险的优势，协助内部审计突破传统 方式的诸多掣肘，展示出顽强的韧性，被越来越多的企业接受和认可。 可以预见，通过实施内部审计数字化，可以提升内部审计工作在计划 制定、项目实施、结果交付过程中的风险承受能力，同时保证在不确 定的外部环境中内部审计职能发挥的稳定性。 在实施审计数字化过程中，审计模型的设计是极为关键的实施步 骤，同时也是内部审计数字化最为直观的成果。企业需要经过对所处 行业、监管要求、业务流程、数据质量、面临风险多方因素的深思熟 虑，结合企业信息化、数字化水平，探索符合企业发展战略、适应企 业现实情况、契合内部审计重点的审计模型。探索建模之道的过程， 既是促进审计数字化的重要动作，也是对内部审计水平的自我检阅， 有助于企业厘清管理方式上的缺陷、看清管理流程中的痛点、摸清管 理协同时的不足，全面挖掘薄弱环节，及时反哺管理优化，促进管理 水平提升。 1 一、内部审计模型设计思路 内部审计模型设计通常以价值链为导向，以风险为核心，对企业 业务流程开展现状诊断，关注重点业务及风险管控情况，通过科学的 风险评估方法，结合安永行业风险宇宙，对所收集的风险进行整理， 为内部审计模型设计奠定基础。内部审计模型设计遵循如下几个步骤： 1．风险指标拆解 针对选定的审计对象与内容，对风险进行风险因子的拆解，明确 风险因子数据源和风险计算规则等模型基本特征。将已识别的风险进 行风险驱动因素和影响拆解，形成关键绩效指标、关键风险指标；通 过关键绩效指标和关键风险指标的组合，形成大数据审计模型，因此 “风险指标拆解”是将无形的“风险”转化为“审计模型”的关键步 骤。同时，在建模过程中应用随机森林算法，先根据“行为”定义异 常“特征”，再随机将许多判断条件组合成一个森林，每个决策树在 分类的时候投票决定行为是否正常，随机森林多条件形成的判断结果 优于单个决策树的结果。 2．数据提取与运算 根据设计的风险分析逻辑，提出样例数据需求，使用样例数据对 风险分析逻辑进行试验，以验证数据与数据分析逻辑是否满足业务逻 辑的需求。 3．模型阈值设定 根据企业风险偏好和尺度、结合公司风险策略的兼容性，确定风 险预警指标监控阈值，以确定风险容忍度，风险目标等，在此基础上 确定风险阈值，并对其实施监控。系统一旦超过阈值，就会触发监控 机制，进行风险提示。模型阈值设置，主要依据数理统计法、行业参 2 数法、内部定性法以及专家征询法等方法。制定一个符合企业风险偏 好，符合风险管理要求，且与企业管理精细化程度相匹配的模型阈值 是内部审计模型准确性的关键。 4．内部审计模型优化 对于直接可识别出问题的模型，归类为精准定位型；对于识别后 仍需进一步现场核实的模型，归类为疑似提示型。内部审计模型优化 主要有如下几个方面：  模型阈值调整。对验证有效但异常数据量较大的模型，可通过 调整模型阈值，“收紧”异常判定条件，从而减少异常数据核 实数量。  模型业务逻辑优化。对验证有效但可通过逻辑优化、数据交叉 验证、多重判定等方式提升准确性的模型，从业务角度和数据 角度调整模型逻辑。  数据清洗逻辑调整。对数据质量导致的异常数据，可考虑调整 数据清洗规则，在审计数据集市清洗掉异常数据，避免被再次 筛选，从而提升模型准确性。 二、内部审计模型设计示例 在采购管理领域，对采购计划、招标、评标、定标到采购合同履 行通过全量数据分析和审计模型预设，执行全业务链监控，用以监督 采购过程中超预算采购、评标不规范、定标不规范、围标串标及超合 同结算等风险，排查出疑似问题，实现关键风险的及时预警，提升审 计问题发现的广度、深度、效率和效果。 在资金管理领域，对资