（撰稿/中国石油大学（华东）李冰玉、华侨大学陈佳榕、吉林财经大学王璐琪）2019年7月28日上午，普华永道中国风险与控制服务部门高级经理叶瑜雯老师给同学们讲述了数据分析与内审工作应用实务的相关内容。叶老师学识渊博、知性优雅，将大数据在审计工作中的应用娓娓道来，同学们获益匪浅。课堂上内容讲解主要从以下几个方面展开：

一、大数据时代背景

在第一部分，叶老师主要介绍了大数据在我们日常生活及企业业务中的应用。叶老师以一个生动的大数据案例开始了课堂讲解，利用情绪分析模型预测股价，研究人员通过两种情绪分析模型，利用格兰杰因果检验，发现公众情绪和道琼斯平均指数之间存在着明显的关联，且公众情绪的时间序列可以作为股指变化的自变量，因此，从某种程度上讲，公众情绪某些指标可以有效的预测未来股价的变动。

随后，叶老师解释了大数据如此热门的原因，首先在业务方面，由于业务模式的创新难以及精准信息和提高竞争优势等原因，使得大数据越来越受到企业的重视；其次，由于手机和存储的数据呈几何级增长，数字化的范畴和形式持续增加，传统解决方案不可行，也导致了大数据的越来越火热；最后，由于数据在信息技术支出中的比例持续增长，以及开源软件、低成本硬件的成本优势，都导致了大数据的不断更新与火热。

紧接着，叶老师分析了中国大数据的商业应用及发展趋势，在汽车行业，利用大数据分析竞争对手的价格策略，增加周期性的再次销售的机会，提升客户体验等；在保险、金融服务行业，使用大数据提升产品吸引力及顾客忠诚度，减少流失率，增加更多的销售机会，改善代理商的产出与效率；在零售行业，利用大数据设计更好的实体店以鼓励更多从线上到线下的销售与互动，创造个性化的购物体验；在体育用品行业，使用大数据评估实时广告的公众反馈，提升产品创新与客户满意度。

在第一部分的最后，叶老师向同学们展示了沃尔玛的案例。沃尔玛是最早开始投资和部署大数据应用的传统企业巨头之一，不但是大数据应用的吃螃蟹者，还设立沃尔玛大数据实验室，投资大数据技术相关的研发工作，沃尔玛采用了一些奇特的大数据采集技术，例如在服装人体的眼睛里安装摄像头，通过图像识别技术判断顾客的停留时间等。

二、数据分析与内部审计

在第二部分，叶老师主要讲解了大数据与内审工作的理论内容。大数据时代要求审计师转变思维，提升能力。大数据时代审计师思维的准备有三个方面，一是拥有全量数据模式，二是不拘泥于数据准确性，三是注重相关性。

同时，大数据时代也给审计师带来了更多挑战，（1）电子数据高度集成，传统的以审计小组为单位分散审查的审计模式难以有效发挥作用；（2）数据量大且数据结构复杂，审计人员在短时间内难以全面掌握和了解复杂的勾稽关系及大量数据信息。（3）数据类型多样，审计人员对非结构化数据进行综合分析和处理的能力有待提高。（4）大数据处理对于软硬件的资源要求远高于以往。

审计师利用大数据进行审计时，首先要明确数据收集的类型，主要有以下类型：点击次数，系统登录数据，个人记录，文件文档，交易数据，新数据，电子邮件，数据编辑，电话几轮，删除的数据，设备数据以及服务日志。其次，风险监控、持续监控、持续审计、反舞弊和敏感信息保护方面都有可能运用到大数据审计。大数据时代内审工作的重点是以数据为中心。在大数据时代，内部审计要有所建树，必须要围绕数据这个核心开展工作，大数据为有价值的业务数据必然遵循“分散到集中，从无序到有序”的过程，内部审计需要遵循大数据的基本规律和数据流分布展开。

三、数据分析在内审工作中的应用

在第三部分，叶老师介绍了大数据分析在内审工作中的具体应用。在计划编制阶段，审计师将大数据分析运用于风险评估阶段，协助进行审计计划的编制，如分析关键的业务数据，从而更集中在某一领域进行计算辅助审计。在内审现场工作阶段，审计师利用大数据提升审计工作价值。首先是价值保护，即运用数据分析，服务于内部审计的核心审计职能，如使用计算机辅助设计进行控制测试，评估问题产生的根源，考虑在实质性测试中使用计算机辅助审计。其次是价值提升，指的是运用数据分析，服务于内部审计咨询职能，如收集数据，使用计算机辅助审计以支持专项审计项目。在其他内审工作中，审计师使用大数据分析提高信息系统审计效率，如用户权限审计，对控制测试中的发现进行定量分析，通过使用计算机辅助审计，发现在采购过程中对供应商重复付款的情况，并且对重复付款的金额进行定量分析。

此外，叶老师向同学们介绍了几种常用的数据分析工具，包括SQL、SAS、SPSS、R语言、Python等软件。叶老师还讲解了统计分析与机器学习的关系，常用的统计分析包括聚类分析、回归分析、决策树分析、时间序列分析和人工神经网络分析。

四、案例分享

课堂的最后，叶老师分享了实务工作中的案例，这些生动形象的案例帮助同学们对于数据分析在内审工作中的作用有了更深入的理解。第一个案例关于绩效分析与优化，大数据分析可以在识别低利润客户、辨别高利润客户、洞悉产品盈利能力以及了解业务中心盈利能力方面起到关键作用，帮助企业进行进一步绩效分析与优化。第二个分享的案例是合规问题侦测，在GMP监控方面，运用数据分析工具监测关键指标；在敏感性分析中，获取敏感词或者敏感姓名，快速找到问题所在；在非结构化方面，调查邮件、描述性信息及文档等，发现可能出现问题的地方。第三个案例关于预测分析，在数据方面，大数据为影响因子及关联关系的发现、模型的建立与验证提供海量的样本数据；在工具方面，先进的分析技术和算法帮助获取新的角度和机会，在效率方面，高效的数据处理能力帮助企业快速响应。

叶老师深入浅出地向同学们展现了大数据时代的审计工作向智能化、数字化、标准化的方向迈进。通过这堂课程，同学们了解到未来的财务审计要更加注重以“数据抓取、挖掘”为抓手，以人的要求和逻辑为指导，发现数据规律，一方面要利用大数据技术及方法提高审计效率、突出审计效果，另一方面，审计人员还应该加强对商业的认识，把握企业的风险点，熟悉自身行业的形势发展，这样才能双管齐下为风险导向审计工作打下坚实的基础。回归当下，作为财会类研究生，更应该摸清自身的职业定位，是通过一定的技术、知识、能力积累，做创意型的岗位者；或是积累专业经验，做某具体执行部门经验的执行者，都应提前做好选择。但不管是哪一种职业定位，都是需要经历厚积薄发的过程。扎根于财会，立足于能力，不断积累各类知识，从职业活动中汲取经验，会是人生的一笔宝贵财富，也可维持自身的学习能力，不轻易错过财会行业的发展机遇。