浙江中医药大学   吴雪婷  郁小华   齐广媛   陶其高

随着大数据、区块链、人工智能、云计算等数智技术的不断发展，学术界对数字化时代的内部审计发展方向进行了大量的理论研究；实务界对内部审计如何利用数智技术，创新审计业务组织模式，推进数字赋能高质量审计监督也进行了大量的尝试；许多信息技术公司也在研究开发内部审计应用系统。教育部早在2017年发布的《关于推进直属高等学校内部审计信息化建设的意见》就明确要求：内部审计信息化建设要以提高内部审计质量和效率为目标，加快推进数字化审计方式，加强内部审计队伍信息化能力建设，提升运用信息化技术发现问题、评价判断、宏观分析、支撑决策的能力。就高校内部审计而言，目前的关键是充分利用数智技术，研发内部审计管理系统（本文称为“内部审计智管平台”），创新审计技术方法，提高审计能力、质量和效率，从而拓展审计监督广度和深度，着力解决内审人员少与审计全覆盖高要求这一矛盾。下面结合高校实践，就内部审计智管平台架构及运用进行探讨。

一、高校内部审计智管平台架构

教育部发布的《关于推进直属高等学校内部审计信息化建设的意见》明确提出，内部审计信息化建设的主要任务是：健全内部审计数据采集机制、推进数字化审计方式、完善内部审计管理系统、逐步开展学校信息系统审计、创新审计业务组织模式，实际上已经为高校内部审计智管平台架构指明了方向。我们可以按上述任务要求建立一个平台——内部审计智管平台，这个平台由两个端口——审计端和被审计端、三大业务系统——审计管理系统、审计作业系统、分析预警系统和一个中心——审计数据中心构成，整合运用高校各类数据，搭建分析平台，嵌入闭环流程，输出优化建议，实现全生命周期数字化内部审计。具体见下图：

（一）两个端口

内部审计智管平台主要作用就是利用大数据实行辅助审计，审计方和被审计方作为审计的两个主体，是平台的当然用户，可在智管平台存储、获取和处理各类审计文档、资料，通过平台实现审计信息资源的交互和共享，所以需要设计两个端口——审计端和被审计端。

审计端包括内部审计组成员、主审、审计组组长、审计处处长、分管审计校领导；如果内审项目购买第三方审计人员服务的，审计端还包括协审人员。被审计端包括被审计单位联系人、单位领导和其他相关人员等。

（二）三大业务系统

1.内部审计管理系统

内部审计管理系统是数字化审计的基础。在内部审计过程中，审计人员按照中国内部审计协会发布的内部审计准则组织实施内部审计，所以审计类型、审计项目、审计流程具有规律性，存在大量机械性、重复性的审计工作，具有固定的审计程序，内嵌许多流程化的审计判断与决策，需要运用许多与审计相关的法规、文书、报表，这些都可以进行标准化管理，采用数智技术嵌入管理系统，应用于内部审计实操工作中，即可以提高审计规范性，也可以提高审计工作效率。

在高校内部审计管理系统中，可以建立项目库、问题库、法规库、案例库，内嵌审计文书、工作底稿、审计报表等标准化模板，设计预警分析模型、智能方案等，方便查阅和自动调用，快速生成审计资料，提高工作效率和工作质量。如审计人员可以调用项目库、问题库和审计文书库快速编制审计计划、审计方案，发送审计通知书，有助于加强审计计划编制的科学性和规范性，便于统一调度审计资源，合理安排审计项目，整合审计力量。利用法规库、案例库、问题库，方便审计人员学习相关政策、尽快掌握审计重点、检索审计依据，提高审计能力和效率，也可以帮助被审计对象掌握制度政策、规避风险、不越底线。总之，建立内部审计管理系统，可以实现审计管理规范化，审计作业流程化，审计文书模板化，审计成果档案化，审计整改清单化，提升审计工作整体质效。

2.内部审计作业系统

内部审计就是收集证据、评价证据、整改问题的过程。内部审计作业系统就是根据审计业务与审计技术方法之间的逻辑关系，按照中国内部审计协会相关内部审计准则，采用数智技术对审计业务的全流程实施系统规范管理，为整个审计流程与程序的执行提供自动化支持，实现内部审计业务流程统一规范，审计文书、审计底稿、审计报告格式统一标准，从而减少机械性、重复性的人工作业。

根据高校内部审计类型，可以设计通用审计流程、工程跟踪审计流程、审计调查流程等。按审计类型建立标准的审计作业程序，实现从审计计划制定、审前准备、审计实施、审计报告、审计整改、审计档案归档全流程线上自动化管理，后续流程自动承接前段流程的结果，实现审计流程与审批控制相结合的自动化管理，提高审计作业过程的标准化，规范审计业务，降低审计作业过程的实施难度和风险，保证审计质量。

3.审计分析预警系统

目前高校基本上建立了人事管理系统、学工管理系统、一卡通系统、教务管理系统、采购管理系统、资产管理系统、图书管理系统、科研项目管理系统、收费管理系统、财务管理系统等信息系统，各系统内部一般都有自检功能，对系统自检警示的问题，各职能部门都会进行自我管理。

高校各类信息管理系统的建立和完善为创新审计方法和模式打下了坚实的基础。内部审计要在各系统自检自理的基础上，实行跨系统分析，整合运用数据，搭建分析平台，梳理数据管理，加大业务数据与财务数据、单位数据与行业数据以及跨行业、跨领域数据的综合比对和关联分析力度，选择关键属性，建立预测模型，以发现疑点，寻找审计线索，减少人工机械重复对比分析数据的工作量，使审计人员有更多的时间和精力针对疑点进行专业的判断，提高审计效率。

（三）建立审计数据中心

数字化时代的内部审计，需要根据业务和数据之间的逻辑关系，建立预警分析模型，发现审计线索和风险点，再进行取证查实，所以真实完整的数据是审计分析的基石，建立审计数据中心是大数据审计的基础。内部审计是对监督的再监督，审计工作的系统性与复杂性决定了审计数据的广泛性和多维性，内部审计工作对数据采集、存储和挖掘的信息化要求也更高。

高校内部审计是高校审计部门和人员对高校决策机制、机构岗位设置、信息管理、预算管理、收支管理、资产采购、基本建设、合同管理、资源利用、资产安全等内部控制设计合理性和执行有效性进行审查、确认、评价，所以必须按照业务——会计——数据——审计的大逻辑链条（也就是大家平常所说的业财审融合），有效搭建起高校审计系统与人事薪酬、采购、合同、基建、资产、科研等业务管理系统和财务管理系统的信息共享平台，建立审计数据中心，从而实现跨部门、跨系统协同审计，真正实现“以财务审计为中心”向“财务审计与管理审计并重”转型。

二、创新高校内部审计模式

（一）高校传统内部审计模式的弊端

高校传统内部审计模式一般按项目组织，采用事后审计、现场审计、抽样分析的方式，存在着很大的弊端。如财务收支和预决算审计、经济责任审计、内部控制评价、绩效审计等，审计人员确定某一审计项目后，要求被审计单位将某一时间段内的业务数据，采用纸质和电子数据通过光盘等储存介质或远程传输的形式，移交给审计人员，审计人员根据分析结果获取一定线索后，抽取一定样本进行实质性测试，获取一定量的取证后，出具审计报告。

上述审计组织方式存在着如下弊端：一是按项目组织审计，将审计范围局限在一定范围内，发现问题的广度受到限制；二是采用事后审计，有些程序性问题无法整改，已经造成的损失、出现的风险无法弥补，只能“下不为例”；三是抽样审计，以点带面、以偏概全，审计不够深入，发现问题不全面，审计证据不完整；四是现场审计，可能会影响被审计单位的正常工作开展。

（二）创新高校内部审计模式

审计对象的数字化助推内部审计的数字化转型。教育部发布的《关于推进直属高等学校内部审计信息化建设的意见》明确提出：“要充分利用有关数据软件，熟练掌握‘数据式审计’技术，研究运用‘大数据’分析，逐步形成‘总体分析、发现疑点、分散核实、系统研究’的数字化审计方式”。该要求为高校在数字化时代的审计模式创新指明了方向。

高校内部审计人员在集成学校内部管理过程中各管理系统收集的各类数据基础上，寻找数据之间的逻辑关系，发现数据中的隐藏信息，充分利用收集整理并嵌入智管平台的审计制度库、审计案例库、审计问题库、审计模型库等进行合规验证，尽最大可能进行全方位、跨系统、多维度的数据分析，发现疑点线索并进行可视化展示。

高校内部审计数字化的核心和基础是熟悉高校的业务模式和运行机制。只有在熟悉业务的基础上，才有可能理解业务和数据之间的逻辑关系并制定规则，利用数智技术根据既定规则进行自动验证，并进行结构分析、趋势分析、风险分析、改进分析，实时识别出有疑点的数据。所以，需要审计人员和信息技术人员紧密配合，投入更多精力在证据链条和验证逻辑的设计、大数据分析与异常识别等工作上，通过数据分析穿透业务逻辑，抵达数据底层，揭示数据背后隐藏的业务问题和风险点，推动业务的高质量发展。值得注意的是，通过大数据分析获得的成果基本上都是质疑性、线索性的分析疑点，不能作为直接证据，需要进一步运用审计技术方法，精准揭示问题，深挖问题根源，提出可行的审计建议。

综上所述，利用数字化实施的内部审计模式的创新，可以实现抽样审计向全样本审计转变、定期审计向持续审计转变、事后审计向实时审计转变、遵循性审计向咨询性审计转变，在审计人力资源有限的情况下，逐步达到审计全覆盖，真正做到以审促改、以审促建。

三、高校内部审计分析预警模型举例

高校内部管理数字化改革经过十多年的努力，已经建立了许多管理信息系统，我们可以运用这些系统设计分析预警模型，实时发现问题线索。

模型一：学生困难补助合理性分析模型  

学生资助工作是一项复杂的工作，现行资助对象识别主要来源于学生主动提交的申报材料，可能存在家庭经济条件尚可的学生得到了资助，有的困难学生由于心理因素不提交申报，有的接受资助学生实际上困难等级较低，以及困难学生经济变化未及时告知等情况。精准化资助对资助对象的识别提出了更高的要求，利用学生消费习惯等大数据分析模型能更有效识别学生资助工作是否合理。

分析思路：先通过学生管理系统提取接受困难资助学生的家庭经济情况、勤工俭学、学费减免、困难生补助发放等信息；再通过一卡通系统收集学生食堂餐饮消费总额、每餐平均消费金额，得出其餐饮消费频率、消费结构、消费水平情况，将餐饮消费总额和单餐消费较高和较低的学生名单列出；将上述两组数据通过学生姓名、身份证号或学号进行比对，再委托班主任、辅导员结合学生日常生活消费情况，可以基本得出学生困难补助的合理性，从而调整优化学生困难补助，使真正需要照顾的学生得到关怀。

模型二：学生学费和住宿费收取分析模型

在高校收费工作中，教务处管理学生学籍异动，学工部负责学生宿舍分配调整，财务处负责学费、住宿费收缴，如果三个部门与各二级学院各自建立信息管理系统，缺乏有效的沟通配合，就可能导致学生变动信息更新不及时，收费数据不准确，少收、漏收、错收等情况。利用数据中心集成学生信息，及时更新学生学籍变动、住宿调整、课程选择等信息，就可以保障学费收入准确无误、应收尽收、及时到位。

分析思路：先通过教务系统提取学生专业、学籍异动、课程信息、毕业等学生数据，通过宿舍系统提取学生宿舍分配信息，确定当学年学生人数和学生课程选择、寝室安排情况，再根据学生人数，不同专业学生学费及不同规格寝室住宿费收费标准设计计算公式，自动计算当学年每位学生应收学费及住宿费。最后用学生姓名、身份证号或学号匹配财务收费系统中学生缴费收费明细数据进行比对，发现是否存在学生未缴费或应缴金额与实缴金额有差异的情况。

模型三：研究生助研津贴发放情况  

为了帮助研究生顺利完成学业，高校一般规定导师给研究生发放最低标准的助研津贴。助研津贴一般从研究生完成课程学习，进入导师或导师组承担“三助”岗位开始发放，发放期限一般为基本修业年限内。实际工作中，可能存在部分导师未按学校规定支付最低助研津贴的情况。学校可以通过分析相应的数据，核实助研津贴发放情况，切实保障研究生权益。

分析思路：先通过教务系统提取研究生专业、入学时间等基本信息，根据学校规定的不同类型研究生最低津贴标准和入学时长设计计算公式，自动计算研究生应收导师津贴数。从财务系统薪酬模块提取每位研究生每年科研劳务费实际发放汇总金额，最后用研究生姓名、身份证号或工号将研究生助研津贴应发数与实发数进行自动比对，核实是否存在研究生未收到经费支持或者应发金额与实发金额有差异的情况。

模型四：公车改革规定执行情况分析模型

公车改革规定，领导干部领取一定的用车补贴后，加强了公车使用管理。实际中，还存在着公车私用、特别是节假日公车私用，公家加油卡给私车加油，下班时间公车未停在指定地点等问题。目前采取了汽车前门喷上“公务用车”字样，加装有GPS设备等措施，这些措施可以起到一定的监管作用，但是，监督效率低下，用加油卡加油记录、里程数等大数据分析模型更有效。

目前单位一般有“一车一加油卡”的规定，即一辆公车配一张加油卡，同一辆汽车一般添加相同标号（如92号、95号）的汽油。审计人员可以从加油站的系统中导出加油记录，通过分析加油记录来发现问题线索：如果发现节假日有加油记录，说明非上班时间动用了公车；如果存在前后两次加油时间异常接近、一辆车添加两种以上油品，可能存在用公家加油卡给私车加油的情况；还可以结合停车费、汽车里程数、平均公里油耗、报销过桥过路费等大数据分析发现问题线索。

随着数据量的增加，分析模型可以逐步添加和完善。

（来源：浙江中医药大学审计处供稿，《教育财会研究》2023年第8期）