經濟責任審計：乘大數據之勢再出發

大數據時代經濟責任審計的新特點

審計方式由現場單項向非現場全面轉變。傳統經濟責任審計中，審計人員多通過現場查閱會計賬簿憑證等財務資料、訪談相關人員獲取證據，這種“人盯人”的現場審計模式成本高、效率低，針對性也不強。大數據環境下，海量經濟活動數據被記錄在各類業務系統中，審計部門可通過數據采集、交換、整合等手段，遠程獲取、集中存儲并綜合分析數據，形成線上非現場審計模式。這種模式能突破時空限制，借助計算機程序篩查比對海量數據，由點及面深入分析，實現從單項審計到全面審計的升級。

審計應用由離任考核向任中監督轉型。國家電網公司當前任期審計以任中審計為重點。按干部管理權限對領導干部開展經濟責任審計，是離任考核的重要方式。傳統做法常在領導干部屆滿離任時才組織審計，導致審計工作滯后性、事后性較強。大數據時代，審計數據來源更廣泛且時效性增強，已能在領導干部履職中開展同步審計與在線監督。通過及時發現經營管理中的苗頭性問題，督促任期內整改，將審計監督關口前移，實現源頭預防與過程控制。

審計思維由局部抽樣向整體系統升級。受審計資源和技術條件限制，傳統經濟責任審計常采用抽樣審計，即從大量經濟業務中選取部分樣本查證分析。這種局部審計容易出現遺漏和偏差，可能影響結論的準確性與全面性。大數據背景下，海量數據為全景式、立體化審計提供了可能。借助大數據分析方法可突破樣本局限，將所有相關主體的全部數據納入分析，構建起事前、事中、事后完整的審計鏈條。

審計技術由手工操作向智能分析進階。大數據時代，審計可分析的數據種類越來越豐富，數量也呈爆炸式增長。傳統人工采集、手工處理的方式已難以應對，急需先進信息技術提供支撐。審計部門需搭建數據資源平臺，通過ETL工具實現數據自動提取、清洗、轉換和加載，借助NoSQL數據庫、分布式文件系統等技術，更高效可靠地存儲和管理海量數據。數據分析層面，運用聚類分析、關聯分析、社交網絡分析等大數據算法，對多源異構數據開展融合計算與智能分析，發現數據中的隱藏模式并生成模型，實現對審查對象經濟活動更精準全面的穿透式審計。可視化、自然語言處理等技術的應用，能讓復雜審計結果呈現得更清晰直觀。

大數據時代經濟責任審計的策略

健全制度體系，保障審計數據安全

大數據時代開展經濟責任審計，離不開相關法規制度的支撐與規范，健全制度法規至關重要。要進一步完善審計法律法規，明確審計機關在大數據獲取、使用、保護等方面的法定權限和責任，為大數據審計提供法治保障。尤其要解決好數據所有權、使用權和監管權的法律界定問題，筑牢大數據審計的合法性基礎。

同時要制定數據質量管理、共享交換、安全保密等方面的規章制度和技術標準，確保審計數據來源可靠、流轉有序、存儲安全。建立數據采集標準化體系和質量評估機制，保障審計數據的完整性、準確性和時效性。按照“誰主管、誰負責，誰審計、誰采集，誰使用、誰維護”的原則，健全審計數據資源管理機制，形成審計機關與相關部門分工明確、各負其責的工作格局。

創新分析工具，提升審計信息挖掘效能

審計需加強結構化與非結構化數據的協同分析。除傳統財務數據外，大數據時代的審計數據還包括合同文本、郵件往來、音視頻等類型，需通過文本挖掘、圖像識別、語音轉換等技術處理，挖掘隱藏的關聯與異常線索。針對非結構化數據，建立多維度語義分析框架，借助自然語言處理提取關鍵信息，精準理解復雜文本并識別風險。同時構建跨數據源關聯分析模型，打破數據孤島，形成全景式審計視圖。

建立面向特定領域、行業和業務的分析模型庫。借助機器學習等技術，訓練契合審計需求的智能算法，輔助甄別財務造假、內控缺陷、廉政風險等重點審計事項。加強審計知識圖譜構建，行業規則、專家經驗、歷史案例等轉化為算法模型的先驗知識，提升模型專業性和準確性。結合國網企業特點，開發電力物資采購異常檢測、工程成本分析等行業特定風險預警模型。

推進大數據與新興技術的融合應用。利用區塊鏈構建審計證據鏈，借助物聯網采集實物資產信息，可以讓審計數據可信、過程可溯、結果可核。探索人工智能輔助審計決策系統，通過專家系統和智能推理引擎，為審計人員提供智能化決策支持。搭建審計數據分析云平臺，實現算力共享和分析能力集約化，支撐跨區域協同審計。同時加強可視化工具研發，用直觀交互圖表呈現審計發現，能夠增強結果的解釋力和說服力。

打造專業團隊，提升審計人才復合素養

打造現代專業審計團隊，需強化從業人員的培訓教育。把大數據相關知識納入審計人員上崗培訓和繼續教育的必修內容，開展針對性專題培訓，提升運用數據思維與分析方法開展審計的能力。尤其要注重培養算法思維和數據建模能力，讓審計人員能夠獨立設計數據分析方案并解讀結果。

拓寬人才引進渠道同樣關鍵，面向高校、科研院所、信息企業等外部機構，招錄計算機、統計、管理等相關專業人才，能夠為審計部門注入新鮮血液。同時構建靈活的人才合作機制，通過項目合作、顧問聘請等形式吸納專業技術力量。

創新人才使用機制。在審計項目組中配備大數據審計專員，發揮其數據分析專長。通過“老帶新”“以案代訓”等方式加快能力傳承，建立審計與信息技術人才的交叉培養和輪崗制度，形成復合型人才培養的良性循環，促進跨領域知識融合創新。

更新思維模式，推動審計價值全面釋放

大數據信息技術為經濟責任審計注入新動能，也為審計價值釋放指明方向。審計機關需主動更新理念、轉變思路，將大數據審計作為提升監督效能的重要戰略選擇。

樹立全局思維。借助大數據關聯分析功能，深入研判經濟社會運行態勢，圍繞宏觀政策落實、重大工程和民生資金安全開展審計，當好各級黨委、政府及公司黨委的“經濟顧問”。

堅持問題導向。聚焦領導干部用權履職中的共性典型問題，如決策失誤、資產流失、工程違規等，通過大數據“畫像”精準定位癥結，提出務實有效的整改建議。

注重標本兼治。審計發現問題不僅要揭示表象，更要透過現象看本質，借助大數據溯源分析深層原因，推動治理機制完善。

大數據信息技術是引領未來的戰略性資源，也是審計變革的時代機遇。面對信息技術革命帶來的新質生產力，經濟責任審計需主動作為、勇于創新，以制度建設為基石、模式創新為動力、隊伍建設為保障、理念更新為先導，加快構建具有時代特征的大數據審計體系，拓展廣度、挖掘深度、提升效能，以高質量審計監督服務經濟社會高質量發展。