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上海師范大學商學院 孫紅梅 雷喻捷
【摘 要】大數據、人工智能時代的到來，使會計云計算平臺、財務共享中心、大數據內部控制 3.0 技術、財務機器人、區塊鏈、風險預警技術等新興信息技術應運而生，給企業帶來高效和便捷的同時，也引發了潛在的內部控制風險。通過對大數據和人工智能 兩大技術可能產生的信息獲取、信息泄露、人員舞弊、新興技術不成熟、人員匱乏等風險分析，從制度、技術、人員等角度對企業內部 控制風險及其防范問題提ft建議，認為大數據、人工智能環境的內部控制風險應當由政府和企業雙重實施手段加以防范，企業內部 控制部門向技術部門與安全部門合理授權、加強各部門間的有限溝通是風險防范的有效途徑。
【關鍵詞】人工智能； 大數據； 新興信息技術； 內部控制； 風險防范
【中圖分類號】F233 【文獻標識碼】A 【文章編號】1004-5937（2019）13-0118-05
一、引言
要數據干什么？數據是一個企業的基礎設施建設，是 一個企業發展巨大無比的資產。互聯網、物聯網、車聯網、 企業ERP 等新興技術的發展，引領人們進入大數據時代； 而基于數據處理的全方位跨層次布局的人工智能（AI）技 術，將成為引領行業發展的主要工具。未來將是屬于大數 據企業的時代，越來越多的企業爭前恐后成為大數據企 業，搶占數據資源的浪潮持續升溫，這背后定會引發一系 列新的問題；與傳統企業相比，大數據企業經營環境、業務 及機構、人員設置等復雜性更強，實時風險評估與防范系 統面臨的壓力更大，在保證數據安全性的前提下，更需要 構建完善的內部控制體系。那么，大數據、人工智能環境 下，作為企業競爭力重要保障的內部控制將面臨何種風險 與挑戰呢？內部控制又將借助大數據、人工智能的發展采 取何種措施防范風險呢？
二、文獻回顧
內部控制是為企業實現既定經營目標所服務的，目的 是保證企業資源的安全性、經營的合法性、會計信息的完 整可靠性、提高企業整體運行效率。在信息爆炸性增長、AI 技術迅速發展的今天，企業不可避免地需要面對大數據、 人工智能環境下帶來的內部控制問題[1]。
（一）關于內部控制的研究
1972 年，美國審計準則委員會（ASB）在《審計準則公告》中對內部控制定義如下：內部控制是在一定的環境下， 單位為了提高經營效率，充分有效地獲得和使用各種資源，達到既定管理目標，而在單位內部實施的各種制約和調節的組織、計劃、程序和方法。盡管內部控制實踐歷史悠
久、源遠流長，但內部控制始終隨著外部經濟、社會、政治、 科技等因素的不斷變化而調整，至今已先后經歷了內部控 制系統、內部控制結構、內部控制整體框架和企業風險管 理框架等階段。
各行各業內部控制的要求及規范都有著很大的差異，2010 年起，對內部控制的研究進入了更有針對性的時代。張先治等[2]研究了中國企業內部控制體系，構建了 適合我國制度環境的“董事會內部控制評價 + 注冊會計師財務報告內部控制審計 + 政府監管部門（或非營利性機構）”新的內部控制評價模式；隨后，王兆楠等[3]進一步 提出，要將內部控制引進《會計法》的修正，明確內部控制的內涵、目標、要素，界定清楚內部控制的責任主體和法律責任等；基于政府內部控制的研究，劉永澤等[4]提出 分事行權機制、分崗設權機制、分級授權機制、定期輪崗機制和流程控制機制，構成了政府內部控制制約機制； 王 等[5-6] 研究了高校內部控制體制的構建；王學蓮[7]基于COSO 框架對人民銀行內部控制體系進行研究；鄭曉薇等[8]基于風險防范的背景，研究了基金管理公司子公 司的內部控制體系。
不難發現，目前學者關于內部控制的研究，基本是從內部監督、信息溝通、控制活動、風險評估及內部環境的角 度展開的，而大數據、人工智能等新型理念的提出，將引領 內部控制進入新的時代。
（二）關于大數據與內部控制的研究
2012 年 3 月，美國奧巴馬政府宣布啟動“大數據的研究和發展計劃”，并將數據稱為“信息的石油”，自此，大數 據上升到了各國戰略高度，這意味著數字主權將是繼邊防、海防、空防之后，另一個大國博弈的空間。
【基金項目】國家自然科學基金面上項目“我國環保產業 R&D 投入的決策理論與評價方法的研究”（71673189）
【作者簡介】孫紅梅（1967— ），女，四川巴中人，博士，上海師范大學商學院教授，研究方向：經濟金融與財務風險；雷喻捷
（1996— ），女，寧夏銀川人，上海師范大學商學院碩士研究生，研究方向：財務分析與公司治理
會 計 之 友 2019 年 第 13 期
大數據背景下，內部控制的研究主要集中在內部審計領域，白濤[9]提出充分運用大數據分析技術，實現對風險的前瞻、全面、深入、持續的審計覆蓋；楊虎等[10]科學地利用數據，設計系統的流程，構建了互聯網企業內部控制風險預 警系統；馬薇等[11]進一步研究發現，大數據可以使動態風險函數模型更精確、理論體系更健全、實時性更強，使內部控 制監督更有效。
在大數據時代，企業會計信息的效率和質量都有一定的提高，資源共享的平臺使會計信息成本大幅度降低，但企業內部控制體系也逐漸顯現出諸多問題。胡若詩[12]指出企業內部控制機制和會計信息共享平臺建設不完善，會計信息系統人員分配不明確，以及缺乏與企業實際相匹配的軟件會引起人為舞弊、計算機病毒、相關法律法規不健全的問題；孟龍華[13]認為，大多數財務管理工作人員缺乏大數據的技術和思維，只是簡單地運用計算機進行財務數據統計，使大數據的內部控制優勢難以充分體現。
（三）關于人工智能與內部控制的研究
2007 年 7 月，國務院印發《新一代人工智能發展規劃》，提出了面向 2030 年我國新一代人工智能發展的指導思想、戰略目標、重點任務和保障措施，強調部署構建我國 人工智能發展的先發優勢，加快建設創新型國家和世界科 技強國。
而人工智能對內部控制的影響主要集中在內部審計、財務機器人、經濟決策等方面。內部審計方面，喬恩·拉斐爾[14]提出，利用人工智能解決信息傳遞速度與成本之間的 困難，讓審計人員從枯燥煩瑣的體力勞動中解放出來，將精力與時間集中在提高審計質量，提升內部控制水平之上。財務機器人方面，余應敏等[15]指出財務機器人有深度 學習、精準可靠、高效低耗和快速反應等優勢，其出現必將進一步簡化企業的管理流程，降低管理成本等；但同時也給財務行業帶來巨大挑戰，基層會計將面臨失業或轉崗再就業的壓力，傳統財務理論將經受挑戰，內部控制亦會面臨新的難題。經濟決策方面，王菁等[16]認為，人工智能 的出現可以幫助財務人員區分有用與無用信息，及時、便 捷、科學地做出財務決策，這對企業的內部控制經營至關重要。
綜上，學者們普遍認為，大數據、人工智能等信息技術的發展在推動企業內部控制優化的同時，也會帶來諸多風 險。因此需要分析上述兩大技術在企業內部控制領域的應 用與可能隱含的風險，并探索風險規避的方法，以期對企 業發展有所幫助。
三、信息技術在內部控制中的應用
（一）大數據在內部控制中的應用
進行企業生產經營活動收集、加工、處理、傳遞的數據
處理技術，經歷了手工處理、機械處理、電子計算機處理、
網絡化處理四個階段，開發企業 ERP 系統，建立企業外部網、內部網，使企業數據得以共享，消除“信息孤島”，完 成企業各種信息的集成，有利于加強內部各個部門溝通， 提高企業內部控制能力。大數據特點表現為“4V”+ 無形性[17]：大量（Volume）、多樣（Variety）、價值（Value）、高速
（Velocity）、無形性。在內部控制中的應用可以分為三個方面，即構建會計云計算平臺、財務共享中心、大數據內部控制 3.0 技術。
1.會計云計算平臺
隨著會計大數據時代的到來，所有企業都需要改變傳統的觀點，向數據分析型企業轉型，構建會計大數據分析 平臺，全過程、全方位、全員地利用數據。而如何避免云平臺產生“浮云”效應，成為企業真正的“祥云”，是各個企業 內部控制必須關注的問題。
首先，企業務必深刻認識到：大數據不是信息，信息不是成功。數據分析能力可以決定價值創造過程的質量，這意味著如果沒有數據分析，“大數據”只能成為沒意義的 IT庫存，花費高額儲存成本卻無收益。對企業來說，真正有價 值的，是數據背后的信息，通過對信息的集成、處理，集思 廣益，找尋到企業的精準點，才能轉化為企業的“智慧”。每 個企業的精準點各不相同，需要靠企業各自的內部控制來挖掘。
其次，企業必須確保大數據的質量。垃圾的數據， 只會使企業獲得垃圾的信息，產生垃圾的決策，最終導致失敗，數據具有時效性、無形性、多樣性、完整性、準 確性，數據收集、傳遞、處理、分析等集成過程中的任何 一個環節都要保證質量。企業內部控制的有效性必須基于大數據的完整性、準確性、一致性、可信性、時效性和可解釋性。
最后，企業需解決內部控制的核心問題：云平臺的建設。大數據粘合性的特征決定了大數據不是單一產品、單 一部門可以解決的問題，它需要融合多個部門傳統 + 創新的技術，構造出一整套解決問題的方案。構建云平臺的基礎是構建大數據分析平臺，要求企業完善內部控制體制，協調各個部門，從大數據中挖掘出價值，構 建一個靈活的、可拓展、可延伸、易管理的企業大數據 云計算平臺。
一個完整的會計云計算生態系統主要有五大要 素：服務的消費者、服務的供應商、服務的管理者、被 管理資源池和管理平臺[ 18] 。其中，管理平臺是大數據管理的起點與基礎，依次是供應商服務建設與管理、消費者服務消費與利用、管理者對資源進行管理。云 平臺的構建主要包括業務模式和管理模式兩大板塊， 核心是企業能否獲得服務供應商提供的適合本企業 經營模式和管理模式的大數據云計算管理平臺，企業 內部控制的好壞與否，直接決定了與供應商信息溝通 的質量，對供應商的研發有著直接的影響。平臺運行
關系見圖 1 。
圖 1 內部控制在云計算處理平臺的運行圖
2.財務共享中心
財務共享中心是數據時代的一種新型內部控制模式， 其核心是“專業分層，業務融合”，將企業業務、財務融合化，以共享平臺為支撐，內部加強核算部門與其他部門之間的聯系，戰略性地實現內部業務專門化，利用大數據突破各個部門的堡壘，利用互聯網、區塊鏈等將各個企業聯合在一起；以財務部門為中心，利用共享平臺聯合帶動整個企業的協調發展。其建設包括地點選擇、流程設計、組織設置、信息技術支持等方面。
第一，地點選擇問題。財務共享中心的構建、辦公地點的選擇，直接決定企業執行力度的強弱、經營狀況的好壞及收入利益的能否獲利情況。比如中國平安，2012 年首先在上海成立財務共享體系，為了規避單一性的系統風險， 減低營運成本，陸續在內江、成都、深圳、合肥建立四個財 務分作業中心，總部統籌內部控制體系。
第二，流程設計問題。構建財務共享中心，就是要將企 業集團的財務數據繼續梳理和再造，借助大數據處理技 術，解決各個子公司財務部數據、信息異質化的問題，最大 程度發揮內部控制優勢性。比如寶鋼集團財務共享中心深入細化業務流程，流程與崗位一一對應，形成 242 個細分崗位，涉及所有能夠進行財務共享核算的業務。
第三，組織設置問題。構建財務共享系統，企業內控要解 決的關鍵問題是組織結構的深度變革，將原來分散的直線管 理的結構整合成由總公司集中領導、各部門扁平化發展的新 型管理結構，實現“協同處理、集中管理”。比如中興通訊財務 共享服務中心內部控制機構提出“三三制”。
第四，信息技術支持問題。財務共享中心的改進需要
在新信息技術的支持下完成。
3.大數據內部控制 3.0 技術
未來的企業，將繼續對大數據進行深入發掘，預測內外風險，圍繞綠色、互贏的理念，構建新型內部控制體系。 挖掘數據的方法將更加廣泛，涵蓋但不局限于神經網絡法、遺傳算法、決策樹法、覆蓋正例排斥反例法、統計分析 法、模糊集法等。挖掘的數據內容更加具體，涵蓋但不局限
于預測建模、關聯分析、聚類分析和異常檢測等。
（二）人工智能在內部控制中的應用
1.層次化處理數據，精準可靠
人工智能對企業內部控制可以分為以下三個層次：第一層主管理部門進行一致性和合規性檢查，比如利用人工智能程序自動將財務數據提取到 ERP 軟件中。第二層次， 對數據進行簡單的匯總與分析，完成數據的過濾性，達成某規則，如內外部合同評審中，自動識別、確認某種字符，事務所對審計函的處理中自動確定客戶回復。第三層次，借助人 工智能處理海量異構化數據，如利用自然語言處理系統完成自然語言理解、自然語言生成兩大功能，實現異構化海量數據的處理，數據分析后自動生成券商報告、企業財務報告、行業報告等。
2.人工智能機器人，深度學習
面對大量煩瑣、機械化的財務工作，人類難免會產生抱怨和情緒，財務人工智能可以有效解決這一問題。把復雜的財務信息分解成子信息，借助財務人工智能系統探索求解。比如德勤與Kira Systems 合作，推出財務審計機器人，替代人類開展審計、稅務、財管等工作。2016 年7 月后，普華永道、安永、畢馬威陸續引進適合自己業務的財務機器人，將引領企業不斷深度學習。
3.風險管控，高效低耗
人工智能可以讓內部控制深度參與到企業經營中去， 提高財務管理效率與交易效率，并使用戶體驗上升為企業內控最重要的因素。比如滴滴財務的客服中心，80%的問題都是機器人回答的，只有 20%的問題才需要人工處理， 這是人工智能在內部控制演進過程中帶來的變化。
（三）其他信息技術在內部控制中的應用
隨著超級計算、傳感器、5G 等技術的加速突破和廣泛應用，將對企業內部控制帶來顛覆性影響。比如區塊鏈技 術，其運用比特幣底層技術，由數據貨幣向金融、內控領域 發展，具有不可偽造和不可更改性，可以大幅降低交易成本，實現交易記錄節點全覆蓋，消除清算等多余環節，高效 縮短交易周期和時間，是內部控制極有利的工具。再比如風險預警技術，可以針對不同企業，進行不同的內部控制 風險預警處理，做到事前、事中、事后的三重防范，及時、準 確地處理問題，使企業損失降到最低。
四、大數據、人工智能環境內部控制的風險
（一）隱私與道德安全危機
1.數據獲取風險
許多系統或平臺的業務，都需要將處理結果以某種形式展示給用戶：例如，百度需要根據用戶的搜索關鍵詞展示 可能的結果網頁，淘寶需要根據用戶的關鍵詞展示相應的商 品信息，去哪兒需要根據搜索展示符合條件的機票信息，前程無憂需要根據人力資源（HR）的搜索展示合適的候選人簡歷等，這些本來是正常的業務流程。但在大數據時代，這些正
常的數據獲取業務流程，極容易出現數據的不安全因素。
（1）數據獲取結果的呈現往往導致知識產權安全的問題，一級搜索引擎獲取數據，后被多級公司挖掘數據背后的二級價值，二級價值又被一級搜索引擎所引用，相互間的數據版權又該花落誰家？比如：360 曾經上線的綜合搜索，是把其他搜索引擎的結果采集過來，然后再對各家搜索引擎結果進行綜合，展示搜索結果，一般在技術上稱為元搜索引擎。今日頭條剛開始本身并沒有生成任何資訊， 只是把各家新聞站點的新聞都采集過來，然后進行分析和整理，以自己的形式展示出來。
（2）數據獲取嚴重損害居民利益的風險。比如 2016 年7 月，法國數據保護監管機構 CNIL 向微軟發出警告函，指責微軟利用Windows 10 系統搜集過多的用戶數據另做他用，其跟蹤用戶瀏覽記錄的做法也未獲取用戶同意。同時，微軟也沒有實現對客戶信息高安全和高保密的承諾， 主要是因為未經顧客許可就默認獲取客戶信息，包括將用戶信息保存到登錄國家以外的軟件上，開啟多項數據追蹤功能等，這嚴重違反了歐盟“安全港”法規。
2.信息泄露風險
信息泄露事件頻發，由此引發的數據產權歸屬成為焦點，21 世紀爆發了雅虎、摩根大通銀行、塔吉特百貨等 14大國際數據泄露事件。目前各行各業、企業組織都涉及大量數據交互，任何一個企業信息泄露，不僅會對用戶財產造成嚴重威脅，甚至會危及到整個社會經濟、政治、人文等的發展，所以，企業必須嚴把內控，避免信息泄露。
3.人員舞弊風險
我國快遞行業頻發人員舞弊事件。2013 年 10 月，圓通客戶的地址、姓名、手機號碼等信息被暴露，近百萬條信息，購買者可隨意挑選。技術專家證實，能隨時看到全國所有客戶的實時信息，除了圓通內鬼，即便黑客也很難做到。同樣，2017 年 3 月，京東內部員工涉嫌盜取 50 億條用戶信息數據。
（二）新興技術風險
新興技術屬于正在研發，并不完全成熟的項目，仍存在 算法盲點，且其運行系統本身固有的缺陷和問題、網絡故 障、基礎設施建設與維護問題、系統設計方案不合理、人員 操作失誤都會造成嚴重后果，系統性固有風險在進一步上 升，企業對信息越依賴，系統出現問題后的損失也越大。比如 2017 年 5 月，針對Windows 操作系統，全球范圍爆發了勒索軟件（WannaCry）感染事件，使全球 100 多個國家用戶加密文件刪除受損，多個行業遭受沖擊。利用新型技術來 發掘數據漏洞使這一全球性的黑色產鏈的規模不斷擴大。
（三）人才匱乏風險
大數據的廣泛應用一方面加速了各行業的飛速發展， 另一方面由于大數據人員培養難，人才缺乏。企業均竭盡所能地去挖掘行業頂尖人才。據統計，目前大數據分析與處理人才缺口 2 000 萬左右，大數據的興起，使各個高校迫切需
要開設新型大數據相關的學科，建設大數據實訓環境及吸
納大數據教學經驗，盡快解決大數據人才缺乏問題。
五、內部控制風險防范
大數據、人工智能時代，企業內部控制在技術、制度、人才方面都面臨著重要的機遇和挑戰。因此，企業內部控制體系的構建必須要立足于技術發展、制度建設與人才培養，擴大內部控制的優勢，防控內部控制的風險，使企業搭乘信息技術時代的順風車，平穩、經濟、高效地發展。
（一）政府加強監管，提前預處理部分數據
政府運用大數據進行監督和管理，必須從層次和制度兩方面進行，需要各個主體積極主動地設計、遵守與維護。第一，在層次方面，政府要起到帶頭引領的作用，政府部門擁有大量數據，但是只有極少數據向公眾發布，大部分數 據內部的價值未發掘；所以，政府要調動企業、單位、個人 的積極性，共同設計大數據系統，建立大數據、物聯網、平臺三位一體的機制體系，挖掘深層價值。第二，在制度方面，為了進一步提高數據的公信度，政府要保證數據的獲取、收集、分析、整理、儲存、發布、決策、實施與監督等使用 大數據全流程的準確性，建立健全法律制度，推動大數據 規范化發展。
大數據規模大、時效強、密度大等特點決定了大數據預 處理過程將很復雜，所以，政府必須推動大數據信息平臺的 整合，要以企業為主體，加大大數據的關鍵技術研發、產業 發展和人才培養制度，著力推進數據的收集與匯總制度，將 公共資源數據適度合理地向公眾開放，宏觀數據的開發和 應用，借助互聯網、人工智能、大數據等新興信息技術進行 創新，但是對于公開數據，政府要在不降低信息質量的前提 下，對數據進行預處理，同時兼顧公民隱私保密的問題。
政府要聯合各部委、機構等，著重對交通、人口、社保、
衛生、教育等關乎居民生活水平的數據進行重點預處理。
（二）公司注重治理新 IT 技術
公司內部控制系統要從全局的角度出發，高度重視 IT 風險的治理，最大限度地利用資源。IT 風險治理，時刻保持風險管控意識，不僅要求技術的安全，還要重視安全的管理。公司要建立長期戰略目標體系，量化成中短期具體實施方案，從上到下，建立信息安全體系，確保整個系 統的整體性、延續性、穩定性，合理利用大數據、人工智能 等新興技術資源，恰當管控風險。使組織扁平化，責任歸屬具體部門，制定風險防控保護等級機制，最大限度地提 高經濟效率。
（三）技術嚴控風險，決策權適度放大
大數據、人工智能時代，企業內部控制機構過度依賴機器管控，而忽視了技術部門人的因素，內部控制機構不應該一味地追求機器人使用方面，而忽視了風險本身危害 程度等因素，應該正視企業的安全與風險問題。技術部門是風險最高的“一線”部門，第一，應加強安全管控人員與
內控部門之間的聯系與溝通，給予他們一定處理風險的權利，使他們及時有效地把控整體風險，避免企業遭受風險損失；第二，企業要保證技術的可靠性和可行性，及時修補漏洞，避免客戶信息泄露導致風險；第三，大數據企業要時刻走在技術的前面，加大技術資金的投入，建立專門的技術團隊，先保證技術建設再確保收益，內控部門充分衡量 成本投入與收益之比；第四，內部安全人員提高風險預警、 防范能力，借助國外的先進大數據業務處理流程與系統， 運用最新的數據分析軟件，及時修復與查驗數據庫漏洞。
（四）內部控制部門對重點技術進行評審
內部控制部門要聯合內部審計、財務、銷售、生產、投資、經營等各個部門，對大數據人工智能等新興信息技術 的相關軟硬件進行嚴格審核，對其運行的服務器、客戶端、 復核設備、軟硬件配置、補丁管理系統等進行實時監控，定期進行安全測試。對可能產生安全問題的每個環節都進行嚴格的控制和審核，以保證系統的穩定、持續、安全地運行。內部控制部門的職責已不僅僅是監測監督，還需要充分地與信息系統開發、運作、維護部門與計算機專業人員溝通，聯合開展安全管理。
（五）培養全體員工風險管控意識、吸收風險管控高端
人才
在風險控制框架下，內部控制部門應該設置特殊條例和例外處理流程，當出現未知風險，一線人員及時、有效、 從容地來應對風險，而不必層層上報，造成進一步損失。每位一線人員都應該進行專業化的培訓和充分的訓練，對企
成為了必然。本文強調了內部控制中制度、技術、人員的重 要性，認為內部控制的重點是調整內部技術部門，強化全 體員工的風險意識，加強與外部合作，并針對突發事件制 定特殊應急措施。●
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大數據”時代內部審計發展策略的理論思
控制手段管控風險，企業應建立以內部控制機構為主導， 各個部門協調管控的風險控制系統。在解決量化的已知風險基礎上，新興技術極可能帶來的是未知的風險，未知風險的防范是機器人所不能解決的，需要依靠優秀的風險管控人才，事前預測風險，制定合理而靈活的風險管控決策 機制，力圖將風險損失降到最低。
（六）加強與外部安全人員的合作
大數據時代，每個公司都需要構建一個開放的信息溝通機制，利用自身的優勢資源，及時有效地與外部人員進行溝通交流，實時了解行業環境，隨時發現企業的機遇與挑戰，精準地收集內外人員的信息與反饋，掌握大眾需求。互聯網將整個地球連為一體，任何企業都置于瞬息萬
變的大環境之中，沒有企業能獨立存在。如今，大型企業必 須建立安全緊急內部控制響應中心，與外部相關企業共同進行安全性測試，及時發現數據漏洞，低耗高效地對風險 進行測試。
六、結語
大數據、人工智能等新興技術的突起，云計算平臺、財務共享中心、財務機器人等不僅具有高效低能、節省成本 等優勢，也給企業帶來巨大的風險，內部控制體系的轉變
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