大数据环境下政府审计工作模式转型分析

摘要：大数据时代给政府审计工作带来全新要求和挑战，传统审计模式在数据处理、人员结构、技术应用等方面问题凸显，无法满足现代审计需求。本文系统分析大数据环境下政府审计存在的主要问题，如审计理念滞后、数据管理不足、人员结构不合理、法律法规不完善等。针对这些问题，文章提出引入数据驱动模式、应用智能化工具、优化数据管理、调整组织结构、完善法律标准等实践策略，以探索政府审计工作模式的转型路径，适应时代发展。

关键词：大数据环境；政府审计；转型路径

现阶段，大数据技术普及给各行业带来变革，政府审计面临数据体量激增、信息复杂的新局面。但传统审计模式在理念、技术、人才和制度上滞后，无法挖掘大数据价值。因此，利用大数据技术重塑审计流程、突破传统模式局限，成为亟待解决的问题。

1.政府审计工作传统模式存在的主要问题

1.1审计理念和方法滞后

传统政府审计工作长期依赖抽样方法，以局部推测整体，在大数据背景下不合时宜。抽样分析忽视现代数据环境的复杂性与多样性，难以捕捉数据间的关联和隐藏关系，易遗漏重要线索[1]。风险导向型审计模式虽被提倡，但实际应用中未受足够重视。传统审计多“事后查错”，缺乏主动识别和预警风险意识，面对复杂经济行为时灵活性与前瞻性不足，难以揭露系统性利益输送、复杂税务规避等隐藏违规行为，削弱了政府审计维护公共资金安全和提升财政透明度的效能。

1.2审计数据管理和利用不足

政府审计在数据采集与整合方面存在碎片化问题，不同部门数据来源和格式各异，缺乏统一标准，导致数据整合成本高昂，难以形成跨部门联动机制。此外，数据存储和处理能力不足也影响审计效率。多数审计机构仍依赖传统数据库管理系统，面对海量非结构化数据时力不从心，尤其在高频交易数据分析或长期历史数据挖掘中，难以满足大数据环境下的高计算需求[2]。同时，数据分析技术缺乏，审计工作多停留在简单统计阶段，无法挖掘数据深层价值，数据挖掘和可视化工具普及不足，导致大量潜在审计线索未被发现。

1.3审计人员结构不合理

审计队伍以传统财务和法律背景人员为主，跨学科复合型人才稀缺。大数据环境下，审计复杂性和技术性要求提高，单一专业背景难以满足需求，如数据建模、机器学习算法应用等知识超出传统审计人员技能范围。现有审计人员大数据认知和技能水平有待提升，部分人员对新技术接受度低，存在学习和适应障碍，仍倾向沿用传统工作流程，限制了大数据技术优势的发挥。

1.4审计法律法规和标准不完善

现行法律法规和审计标准在大数据时代滞后，对新技术规范性应用缺乏系统引导和约束。数据获取与使用合法性问题未明确界定，导致审计机构采集外部数据时顾虑重重[3]。传统审计标准和准则未及时更新，大数据审计强调全覆盖和动态化，而现有标准多关注静态数据分析与结果复核，影响审计结果权威性和公众信任。

2.大数据环境下政府审计工作模式转型的策略

2.1引入数据驱动的审计模式

引入数据驱动审计模式，核心在于技术与数据深度结合，改变传统审计范式。从经验驱动转向数据驱动，需建立基于数据的全覆盖审计方法，强化审计数据整合能力。各级政府部门应推动跨部门数据共享，建设统一政务大数据平台，汇集财政、税收等关键领域数据，解决数据孤岛问题。同时，引入流式计算和分布式存储技术，借助Hadoop和Spark等工具实现高效并行数据处理，支持多维度分析[4]。如预算执行审计中，可实时监控资金流向，发现违规问题。此外，还需优化数据分析与展示方式，开发交互式可视化工具，如基于GIS的平台，为审计决策提供精准支持。

2.2有效利用智能化审计工具

在大数据时代，有效利用智能化审计工具是实现智能化审计的关键。审计机构应借助数据挖掘技术，通过分类、聚类、关联分析等算法，挖掘海量数据中的异常模式和潜在风险。如税务审计中，关联规则挖掘可识别税收流失路径，某地区税务部门借此发现超百家企业关联交易定价异常，追缴税款近亿元，提高了审计精准度和效率。此外，需构建系统化数据挖掘模型库，涵盖不同领域场景，加强挖掘工具定制化开发，满足多样审计任务需求。结合实时数据流挖掘技术，可持续监控动态业务。同时，引入人工智能，用机器学习预测模型辅助预算编制和执行审计，预测超支领域并提出改进建议。

2.3优化审计数据管理和利用

要优化审计数据管理与利用，需多管齐下。一方面，建立健全数据采集和整合机制，针对部门、领域数据标准不一致问题，推动统一数据接口和格式标准制定，如江苏省构建跨部门数据共享平台，整合多领域数据，降低人工比对成本，提高利用效率。另一方面，提升数据存储和处理能力，采用分布式存储和计算技术，结合云计算提供弹性资源支持，降低硬件成本。此外，部署基于Python、R语言等工具的自定义分析模块，满足具体审计场景需求，像在专项资金审计中，用R的异常检测模型实时捕捉资金流向可疑点。

2.4调整审计组织和人员结构

在大数据环境下，调整审计组织和人员结构势在必行。审计机构需系统引进和培养跨领域复合型人才，构建多学科融合团队。传统审计人员多集中在会计、财务和法律领域，如今数据科学、信息技术等知识也不可或缺。政府审计部门可与高校、研究机构联合培养，引进高端人才，让其接触实际工作，提升综合素质，适应岗位，提高审计质量效率。同时，对内部现有审计人员进行技能转型培训，制定分层次、多阶段计划，涵盖数据挖掘等技术及实际案例。此外，审计组织要从科层制转为项目导向的扁平化团队模式，在审计项目中设立跨部门协作小组，动态调整配置，高效完成任务。

2.5完善审计法律法规和标准

完善审计法律法规和标准是适应大数据时代政府审计转型的重要举措。大数据审计工作涉及数据采集、使用、共享等环节，现行法律法规指引不足，亟需补充细化。政府部门要明确数据获取合法性边界，建立统一规范，可借鉴国际经验制定《政府大数据审计条例》，平衡数据使用与隐私保护。同时，修订完善现有审计标准和准则，引入大数据特有指标和方法，关注动态数据流实时分析。此外，注重技术与法律深度结合，设立跨领域专家委员会制定前瞻性规则框架。全球化背景下，加强国际合作，参与制定国际标准，借鉴国际经验完善我国审计法律体系。

3.结语

综上所述，大数据环境下政府审计工作模式转型是技术发展和现代治理体系完善的必然要求。通过引入数据驱动模式、智能化工具，优化组织与制度，政府审计能更精准高效发挥监督职能，维护财政安全与社会公平。但大数据审计模式全面推广需多方协作，从技术、人才到法规层面共同推进。展望未来，信息技术快速发展，政府审计智能化与现代化水平将显著提升。智能化审计手段将更成熟，法规制度会更完善，人才队伍不断壮大，最终成为提升国家治理能力、保障经济社会健康发展的重要力量。

参考文献

[1]王小梅.大数据背景下的政府审计创新路径研究[J].审计与经济研究，2022，35（06）：45-48.

[2]李国平，张小亮.基于大数据技术的政府审计效率提升研究[J].财会研究，2023，12（04）：77-80.

[3]陈玉芳.大数据环境下政府审计方法的创新实践[J].中国审计，2021，25（05）：26-28.

[4]杨志宏.大数据技术在政府审计中的应用探索[J].会计之友，2020，28（03）：88-89.