大数据驱动下财政金融审计模式转型与策略

在财政金融审计中，传统的审计模式以抽样、事后审计为主，难以全面覆盖复杂的数据体系，准确性存在一定局限性，而大数据技术的引入，推动了财政金融审计模式从传统向数字化转型，实现了对复杂财政金融数据的全面分析。本研究目的在于探讨大数据技术对财政金融审计模式转型的影响，并通过分析大数据驱动下财政金融审计模式转型面临的具体挑战，提出具有针对性的优化策略，为提升财政金融审计的效率、精准性、科学性提供理论支撑。

财政金融审计的概述

财政金融审计是指审计机关依据相关法律法规，对国家财政收支，以及金融机构财务活动的真实性、合法性、效益性进行监督检查。财政审计主要关注政府预算执行、税收征管、财政资金使用等方面，旨在保证财政管理的规范性，而金融审计则针对中央银行、金融监管机构、国有控股金融机构的财务收支等情况，评估其运营的合规性。通过财政金融审计，可以揭示财政金融领域存在的问题，促进政策落实，防范风险，推动改革，进而维护国家经济安全。

大数据对财政金融审计的影响

一、审计信息来源更加多样化

传统审计模式依赖于单一的数据来源，数据获取具有很大的局限性，无法全面反映财政金融活动的真实状况，而大数据技术通过对海量数据的整合，大大丰富了审计的信息来源，使审计工作更加全面。首先，在传统审计中，审计人员更多依赖结构化的财务数据，但对非结构化数据的利用几乎为零，而大数据技术能够处理文本、图像、视频等非结构化数据，这些数据能够提供更全面的审计依据，从而为发现隐藏的问题提供支持。其次，传统审计数据主要来源于审计对象的内部系统，而大数据技术可以利用外部数据资源，这种外部数据的引入能够与内部数据交叉验证，从而提高数据的可靠性。最后，大数据实现了实时数据采集与更新，使审计人员能够获得动态的数据支持，这一特性尤其适用于财政资金的流动审计，以及金融机构的运营审计，能够实时分析资金流动情况，从而有利于及时发现问题。

二、审计决策更加科学精准

传统的审计决策主要依赖于审计人员的经验，这种决策方式在面对复杂的财政金融问题时往往显得不足，而大数据技术通过先进的算法，能够在海量数据中发现潜在规律，从而为科学精准的审计决策提供支持。第一，在传统审计中，数据分析往往以单一维度分析为主，容易忽略系统性的风险，而大数据技术支持多维分析，可以更准确地发现潜在的风险点，例如在财政支出审计中，通过对时间、区域、项目类型等多个维度的综合分析，可以发现资金分配中的不合理之处。第二，大数据技术通过机器学习和人工智能等手段，能够对历史数据进行深度学习，从而实现对未来的科学预测。第三，传统审计决策模型通常是固定的，难以适应不断变化的实际情况，而大数据驱动的审计模型能根据实时数据的变化自动调整参数，提高决策的灵活性，例如在金融机构风险审计中，大数据模型可以动态调整风险权重，从而保证审计决策的准确性。第四，大数据技术通过可视化工具的支持，使审计结果更加直观透明，因为审计人员可以利用可视化图表等方式展示复杂数据的分析结果，从而更好地支持决策，这不仅提高了审计决策的科学性，还增强了决策结果的可解释性。

大数据驱动下财政金融审计模式转型的挑战

一、审计人员技术能力不足

第一，许多审计人员缺少对大数据技术的深入理解与掌握，无法有效操作和应用大数据分析工具，这种技术能力的短板直接影响了对数据挖掘、清洗、建模等关键环节的处理，难以满足现代审计工作的技术要求。第二，部分审计人员对于复杂的算法和分析方法不熟悉，无法独立完成对数据的统计分析和关联分析，导致在面对大规模数据时，难以准确识别数据中的重要特征和潜在问题，从而影响审计工作的精准性和效率。第三，审计人员在数据管理和数据质量把控方面的能力不足。在大数据环境下，数据来源复杂多样，数据清洗和标准化处理变得尤为重要，但一些审计人员在处理数据时缺少系统性的管理能力，导致数据重复、遗漏、不一致的情况时有发生，从而对后续审计分析环节造成不利影响。第四，大数据审计需要结合先进的智能化技术，但现有审计人员大多对这些技术的原理和实际操作缺少足够的认识，无法在审计中灵活运用，使得工作推进缓慢。第五，审计人员的跨学科知识储备不足。大数据审计需要结合经济学、金融学、信息技术等多领域的知识，但部分审计人员仍然固守传统审计的单一学科知识框架，难以适应跨领域的审计需求，这种知识体系的局限性，导致他们在处理跨领域数据时难以提出科学的审计方案，制约了审计工作的多维度开展。

二、审计模型适配性不足

第一，大数据审计需要对结构化和非结构化数据进行全面的分析与处理，而传统模型在算法设计上缺少针对性，难以高效地从多源异构数据中提取有用信息。第二，审计模型在动态环境中的适应性也存在明显不足。大数据驱动的财政金融审计需要根据实时数据变化迅速调整分析策略，但现有的模型通常依赖固定的参数和规则，缺少动态调整能力，这种局限性使得审计模型在面对快速变化的财政金融业务和环境时，无法及时响应新出现的数据特征或风险模式。第三，审计模型的开发与实际业务需求之间存在一定脱节。现有的部分审计模型主要基于理论假设构建，与财政金融审计的具体实践存在偏差，导致模型在应用过程中效果不佳，往往难以直接指导实际审计工作。第四，大数据环境下的数据量巨大，要求审计模型具备高效的计算能力和处理能力，但现有模型在数据处理速度和容量上存在瓶颈。不仅延长了数据分析的时间，还导致对海量数据的部分信息无法覆盖，从而限制了审计的全面性。第五，大数据环境下的审计模型通常涉及复杂的算法和技术，许多模型的运行逻辑和输出结果缺少直观的解释，这种不透明性使得审计人员难以准确理解和使用模型的结果，同时也阻碍了模型在财政金融审计工作中的进一步推广和应用。

三、审计独立性不足

第一，审计过程中对审计对象数据的高度依赖削弱了审计独立性。财政金融审计在大数据环境下需要大量来自被审计对象的信息，但这些数据的完整性、真实性、客观性难以完全保证，导致审计机构在数据获取阶段过于依赖被审计方的配合，容易受到外界影响。第二，财政金融审计需要运用复杂的技术工具和算法，但许多工具由外部机构开发提供，导致审计部门在使用过程中难以完全掌控工具的核心逻辑与操作，技术上的依赖限制了独立判断能力。第三，部分审计项目的实施受到财政资金或政策安排的约束，审计部门在资源分配或项目选择上受到一定限制，会因外部压力调整审计策略，难以完全保持独立立场，从而削弱了审计在发现问题和提出改进建议方面的客观性和权威性。第四，一些审计部门在内部管理中缺少有效的监督机制，审计人员在执行过程中存在个人或部门利益驱动的风险，这种内部独立性不足，导致审计过程和结果的公正性受到挑战，容易出现偏向性或选择性审计行为。第五，在大数据环境下，审计需要依赖多个部门的数据资源，而数据提供方可能对共享范围和细节有所保留，导致数据完整性不足，审计独立性受到制约。

大数据驱动下财政金融审计模式转型的策略

一、提高审计人员的技术能力

大数据的广泛应用推动了财政金融审计从传统模式向智能化模式的转型，但审计人员的技术能力成为制约转型的重要瓶颈，因此需要从技能培训、资源支持、学习机制等方面提出系统性解决方案，以便保证审计人员能够驾驭大数据环境下的新型审计工具与方法。第一，审计部门要定期组织技术培训，内容要涵盖大数据的基础知识、主流工具的使用方法、数据处理的核心流程等，而培训形式可以采取线上课程、案例研讨、实际操作相结合的方式，以便保证审计人员能够掌握相应的技能。第二，针对审计人员对复杂算法和分析方法不熟悉的问题，需要推动“实操与学习结合”的能力建设模式，为此审计部门应引入先进的大数据分析工具，并在实际审计项目中开展试点。第三，审计部门应制定统一的数据标准，来保证审计人员在处理数据时有章可循，推动跨部门协作，分享数据治理经验，以便审计人员在实践中强化能力。第四，面对审计人员在新兴技术如人工智能和机器学习方面的技术短板，审计部门需要采取引导和扶持并重的策略，鼓励审计人员积极参与相关领域的认证考试，为技术能力突出的人员提供晋升激励，从而推动更多审计人员主动接受新技术的挑战。第五，审计部门要推动内部知识共享平台的建设，设立跨学科的学习小组，定期开展主题分享，增强审计人员的综合分析能力。同时，通过内部轮岗制度，让审计人员在不同领域积累经验，从而在面对复杂审计问题时具备更强的跨领域能力。

二、优化审计模型

第一，在模型开发过程中，需要引入更复杂的数据挖掘技术与分析技术，来保证模型能够全面处理结构化数据和非结构化数据，同时开发团队应联合数据科学家和审计专家共同设计模型，使其能够兼顾数据的广度。第二，针对审计模型在动态环境中的适应性不足，审计部门应设计能够根据实时数据更新自动调整参数的模型，还应建立实时监控系统，对模型的运行状态进行持续评估，发现问题后及时优化，以便适应财政金融审计中快速变化的业务需求。第三，对于审计模型在开发中与实际业务需求存在脱节的问题，需要加强模型研发与实际审计场景的深度结合。审计部门可以组建跨领域的联合开发团队，邀请财政金融领域的实际操作人员参与模型的设计和测试。第四，为了提升模型在处理大规模数据时的性能问题，审计部门需要加强技术基础设施建设，优化模型的计算能力，为此要优先采用分布式计算技术，将数据处理任务分解为多个子任务，从而提高处理速度。第五，针对审计模型在可解释性和透明性上的不足，审计部门应开发用户友好的模型界面，通过可视化的方式将复杂的分析过程清晰地展示出来。同时，开发模型运行日志功能，对模型的每一步计算逻辑进行记录，方便审计人员回溯分析过程，从而提升财政金融审计的整体效率。

三、提高审计独立性

第一，针对审计过程中对审计对象数据依赖性较强的问题，审计部门要建立多渠道数据获取机制，为此要通过推动与其他政府部门、公共机构、外部数据供应商的合作，来获取多样化的第三方数据来源，从而减少对被审计单位提供数据的依赖。第二，针对审计工具和技术外部依赖较强的问题，审计部门需要加大对自主技术研发的投入，推动审计工具的本地化和定制化发展。此外，审计部门还可以与科研机构、高校开展合作，共同开发具有创新性和适应性的工具，从根本上提高审计技术的独立性。第三，针对审计活动与被审计单位可能存在利益关联的问题，需要建立更加严格的审计管理机制，为此审计部门应制定清晰的行为规范和利益回避制度，保证审计人员在审计过程中的公正性。第四，对于审计机构内部监督机制的缺失问题，审计部门需要加强内部治理，建立多层级的监督体系，为此要明确内部审计部门的职责，并对审计人员的工作质量进行定期检查。第五，审计部门可以利用技术手段优化数据共享流程，例如建立统一的数据共享平台，方便各部门在授权范围内提供数据，还要加强对数据共享过程中可能出现的问题的监测，以便及时调整合作方式。（作者单位：庆云县审计局）

（责任编辑：吴辉）