內部審計經典書籍《索耶內部審計》中第一章就提到，數據與流程是內部審計師看問題的兩個重要視角。數據視角中的大數據思維就是一種新思維觀。用這種思維方式思考問題，解決問題是當下內部審計的潮流。下面是yjbys小編爲大家帶來的內部審計中的大數據思維的知識，歡迎閱讀。
一、數據核心思維
內部審計的視角已從“流程”核心轉變爲“數據”核心。讀過《人類簡史》的人知道，書中中有一重要結論“當今社會是個數據宗教時代”。所謂“數據宗教時代”就是人們越來越相信和依賴數據做出自己的決策。數據往往代表着科學、抽象和權威。數據能影響一個人甚至是一羣人的決策。一個對自己有較高要求的內審人，是絕不會錯失這樣一種機會的。這是一種能夠影響公司高級管理層決策的機會。下面這個故事可以反映這個現象。
一年，美國有多家媒體多次報導了海灘遊客被鯊魚咬死咬傷事件。這一事件嚴重影響了當地旅遊業發展。媒體的信息披露影響了大衆決策。但當後來媒體意識到該新聞的負面效應後，又披露了一系列數據，結果徹底扭轉了大衆對這一信息的解讀。他們事後披露的數據是當年的鯊魚傷人事件的概率實際同比反而下降了。這樣原來心存顧慮的遊客又回到了海灘遊玩。可見，一個小小的數據背後包含了多麼重要的影響力。
數據比流程更重要，通過數據庫可以開發出深層次信息。公司管理進步也越來越多地由數據來推動，海量數據分析既給內審人帶來了機遇，也構成了新挑戰。爲了應對大數據帶來的挑戰，我們需要新的審計思路和方法。用數據核心思維方式思考問題，解決問題，反映了當下社會的變革。數據成爲內審人工作的基礎，無論你需要什麼，都可以從數據庫中搜索出來，從而使你獲得你所需要的`信息。
二、數據價值思維
內審人的價值已從功能型轉變爲數據價值型。大數據真正意義在於數據使內審的價值變得顯性。正如國際內審協會祕書長所說，內審人員創造的價值是需要我們的客戶所能感受到的價值。這個恰恰是大數據思維的特點。在以前審計功能是有潛在價值的，但在互聯網時代，數據有着自身價值。如我們在政府審計和國內外內審年度報告中，無不把可用貨幣計量的審計發現作爲第一重要的工作成果。
有人把數據比喻爲蘊藏能量的煤礦。煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類。而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似，大數據並不在“大”，而在於“有用”。價值含量、挖掘成本比數據多少更爲重要。大數據核心價值是基於大數據形成決策的模式已爲不少內審部門帶來了價值和聲譽。大數據分析的真正意義在於幫助內審人建立數據價值思維，運用這種思維背後的目的在於創造價值，增加審計工作成果。
三、數據全樣本思維
審計模式從抽樣轉變爲需要全部數據樣本。我們的客戶需要全部數據樣本而不是抽樣。現代人認爲你不知道的事情比你知道的事情更重要。如果現在你的數據足夠多，它會讓規律能夠看得見、摸得着。正是因爲數據這麼大、這麼多，所以人們覺得有足夠的能力把握未來，能對不確定狀態做出判斷，從而做出自己的決策。這些現象聽起來非常普通，但是實際上背後就是現在的大數據思維方式。
在大數據時代，無論是商家還是信息的蒐集者，會比消費者自己更知道他會想什麼。有商家通過信用卡消費的記錄數據分析，成功預測了未來5年內的消費熱點。統計學裏頭最基本的一個概念就是，全部樣本才能找出規律。爲什麼能夠找出行爲規律?一個更深層的概念是人和人是一樣的，如果是一個人特例出來，可能很有個性，但當人口樣本數量足夠大時，就會發現其實每個人都是一模一樣的。內審人就是需要用全數據樣本思維方式思考問題，解決問題。因爲我們的客戶相信數據越大，真實性也就越大。全樣本分析中得到的結論比抽樣分析得到的水分少很多。
四、實時監控思維
大數據思維核心就是從事後控制轉變爲可以事前的實時控制。這種實時監控體現在很多方面。大在大數據規律面前，每個人的行爲都跟別人一樣，沒有本質變化，所以商家會比消費者更了消費者的行爲。
廣州市傷害監測信息系統通過廣州市紅十字會醫院、番禺區中心醫院、越秀區兒童醫院3個傷害監測哨點醫院，持續收集市內發生的傷害信息，分析傷害發生的原因及危險因素，系統共收集傷害患者14681例，接近九成半都是意外事故。整體上傷害多發生於男性，佔61.76%;5歲以下兒童傷害比例高達14.36%。家長和社會發現45.19%的傷害都是發生在家中，其次纔是公路和街道。
這樣通過收集監測數據，再經分析處理，把數據“深加工”利用，就可以提前採取監控措施。又如監測數據顯示，老人跌倒多數不是發生在雨天屋外，而是發生在家裏，尤其是旱上剛起牀時和浴室裏，這就提示防止老人跌倒的對策應該着重在居家。老人起牀要注意不要動作過猛，浴室要防滑，加扶手等等。
同樣大數據預測思維方式也能用來思考和解決公司內部管理問題。大數據預測、統計、分析、模式建立等等措施都有助於實現內審人員儘快幫助公司找到管理問題，減少審計成本。只有當審計效率極大提高，我們內審人的監控力量才能前移，實現實時監控才能充分體現內審工作的價值。
五、數據相關性思維
大數據思維一個最突出的特點，就是從傳統的因果思維轉向相關性思維。傳統的因果思維是說我一定要找到一個原因，推出一個結果來。而大數據沒有必要事先找到原因，不需要科學的手段來證明這個事件和那個事件之間有一個必然的因果規律。我們只需要知道，出現這種跡象的時候，數據統計的高概率顯示它會有相應的結果，那麼我只要發現這種跡象的時候，我就可以去做一個決策。
如紐約市每年接到2.5萬宗有關房屋住得過於擁擠的投訴，但市裏只有200名處理投訴的巡視員。一個分析專家小組覺得大數據可以幫助解決這一需求與資源的落差。該小組建立了一個市內全部90萬座建築物的數據庫，並在其中加入市裏19個部門所收集到的數據：欠稅扣押記錄、水電使用異常、繳費拖欠、服務切斷、救護車使用、當地犯罪率、鼠患投訴，諸如此類。接下來，他們將這一數據庫與過去5年中建築物着火記錄進行比較，希望找出相關性。一個沒怎麼預料到的結果是，非法在屋內打隔斷造成建築物擁擠，該建築物着火的可能性比其他建築物高很多。而之前他們所記錄的建築物的各種特徵數據都不是導致火災的原因。這種分析結論被證明是極具價值的，通過針對性的處罰措施極大降低的住房擁擠情況和火災發生率。
我們在內部審計案例中也是經常採取類似方法，找到審計線索。如我們定期分析全公司的電子銀行支付數據。對支付異常數據，如提現金額超出平均值的數據全部作爲重點關注事項。最終順藤摸瓜發現了存在小金庫行爲。這種審計線索全部來自審計大數據分析。
喜歡尋找原因是現代社會的一神論，大數據分析推翻了這個論斷。正是由於我們擁有更多的數據源，能夠幫助我們發現規律找出異常，才能幫助內審人員探索出一條條審計線索。過去尋對少量線索找原因的信念正在被“更好”的大數據相關性分析所取代。用大數據的相關性思維方式來思考問題，解決問題已是內審工作的常態。
轉向相關性，不是完全不要因果關係分析，因果關係還是基礎。只是在信息化時代，在大數據分析技術下，就可觀測被審計人員的行爲，尋找到相關性信息，爲內審人員快速找到審計線索提供了便利。
傳統審計人員在掌握上述五類“大數據”思維技術後，會發現有一種豁然開朗的感覺。就像整天在黑屋子裏面找東西，找不着，突然碰到了一個開關，發現那麼費力的找東西，原來很容易找得到。大數據時代不是說我們這個時代除了大數據什麼都沒有，哪怕是在互聯網和IT領域，它也不是一切，只是說在我們審計工作中裏面加上這麼一道很明顯的光，從而導致我們對當前大數據審計模式產生了一種全新感受。
