党的二十大报告提出要全面推进乡村振兴，坚持农业农村优先发展。在此背景下，中央及地方财政不断加大在脱贫攻坚、农业产业发展、乡村人居环境等领域的资金保障力度。农业农村审计需立足保障国家粮食安全、推进农业现代化建设的目标，纵深推进大数据等新技术新方法的运用，重点围绕高标准农田建设、农村基础设施建设和农村人居环境整治等方面，探索人工智能、无人机航测、探地雷达和地理信息系统的应用，着力揭示重点工程项目建设管理、专项资金使用、政策贯彻落实等方面存在的问题。

一、数智赋能农业农村审计的若干措施

（一）强化审计组织方式创新，建立“团队+双主审+专题”数据分析新模式。依托“科技强审”工作，积极适应大数据环境下审计工作的新特点、新变化和新要求，抽调大数据审计骨干，组建大数据审计攻关团队，开展前期数据分析。实行“业务主审+数据主审”双主审、“审计实施方案+数据分析方案”双方案、“审计报告+数据分析报告”双报告模式，充分发挥数据分析对农业农村审计的指引和导航作用，有效提升农业农村审计的针对性和准确性。围绕大模型、大数据和新技术3个方面，构建专题突破分析模式，全面推行智慧审计的运用和实践。

（二）强化数据分析模式创新，实行“大模型+大数据+非现场+联合审计”审计分析模式。一是人工智能助力政策措施落实分析。依托非结构化文本分析技术，开展“穿透式”审计，将项目立项、批复、招投标、建设等基本程序纳入审计范围，重点围绕重大政策落实、本部门规划执行、重大经济事项决策等事项，结合会议纪要、专题研究等文件，进行比对分析、关联分析生成疑点，确保项目程序合法、手续完备、选址合理、质量符合设计要求。利用大模型分析重点突破，归集非结构化数据，重点围绕农业农村项目中招投标领域，重点着眼“资质要求、评分标准、设置条件、招标时间期限”进行数据标准分析。二是实行“数据先行”模式。审计组根据审前调查，熟悉需要比对项目实施流程，首先对被审计对象相关电子信息数据进行采集，然后由数据团队运用大数据技术和工具对采集的数据进行专业分析，深入挖掘数据中的潜在信息和规律，将分析结果编入审计实施方案，为后续审计工作提供明确方向和重点。着力构建农业农村行业审计操作指引，以政策法规清单、数据清单、技术方法设备清单、疑点清单、落实清单、成果清单、整改清单“七张清单”为核心内容。三是实行“非现场审计”模式。审计人员借助数字化手段，从农业农村业务数据源头切入，调取全业务数据中心及相关信息化系统的建设过程管理数据，重点关注种植类补贴、农机类补贴、生态保护类补贴、养殖类补贴、产业发展类补贴，在不进入现场的情况下，通过对这些数据的分析，摸清数据流向，开展审计工作。通过构建数据分析模型，对海量数据进行筛选、比对和分析，归纳总结农业农村审计过程中各环节的风险点，据此编制更具实操性的审计实施方案。四是实行“联合审计”模式。审计机关联合相关部门和专业机构共同开展审计工作。在项目前期，各参与方发挥各自的专业优势和资源优势，研究制定审计计划和方案。如审计机关与自然资源部门、环保部门等联合，整合土地利用数据、卫星遥感影响、环境质量监测数据等各方数据资源，实现数据共享和协同分析，提升审计的深度、广度和效率。

（三）强化技术装备运用创新，实行“无人机航拍+地理信息系统+探地雷达”多种数据分析技术联用。一是充分利用无人机航拍等数据开展分析。运用无人机航测、ArcGIS 地理信息系统、遥感技术、RTK 测绘技术及卫图地理信息系统软件等新技术新手段，实现农业农村高标准农田建设审计中先进技术与大数据审计的深度融合，将高标准农田疑点图斑数据导入 ArcGIS，利用其 ArcToolbox 工具的叠加分析功能，与国情普查数据中对应地块图斑进行叠加，利用无人机航测和遥感影像分析现场情况，获取该地块土地利用现状图，快速定位“非农化”“非粮化”疑点线索，利用卫星影像地图、RTK测绘技术，精确定位问题地块，固定审计证据，为精准揭示问题提供了新途径、新手段、新方法。查看是否存在违法占用耕地用于新增工业用地及绿地等“非农化”问题，新增耕地未种植粮食作物甚至撂荒的“非粮化”问题以及重复建设、在生态保护红线内建设高标准农田等问题。二是探地雷达使用分析。对灌溉渠道进行检测时，探地雷达可检测其衬砌厚度、混凝土质量，以及是否存在裂缝和渗漏等问题。利用探地雷达发现部分灌溉渠道衬砌厚度未达到设计标准，存在偷工减料的情况。对农田道路检测，检测道路基层的压实度、厚度以及是否存在空洞等缺陷，判断道路的施工质量是否符合高标准农田的建设要求，为道路的维护和改造提供依据。在高标准农田建设中，准确的农田面积测量至关重要。探地雷达可结合 GPS 定位技术，精确测量农田边界与面积，发现虚报农田面积套取建设资金等违规行为。同时，通过与设计规划中的农田面积进行对比，核实实际建设面积是否达到要求。

二、数智赋能农业农村审计的成果开发利用

（一）建库汇数，夯实审计数据资产根基。整合审计过程中形成的各类数据资源（含项目基础信息、政策法规文件、疑点线索数据、核查结果数据、整改落实情况等），按统一标准分类、编码、存储，建立农业农村审计成果数据库。将无人机航测影像、RTK 测绘坐标数据、探地雷达检测报告、地理信息系统叠加分析结果等技术成果纳入数据库统一管理，形成可复用、可追溯的数据资产。通过数据标准化处理，打破部门数据壁垒，为跨区域、跨行业审计数据共享奠定基础，提升数据资源的利用效率。

（二）建制析策，驱动农业农村政策优化。系统梳理审计成果反映的体制机制性问题（如拆分项目规避政府采购、资产闲置浪费等），形成专题分析报告，为相关部门完善政策法规提供参考依据。基于审计数据总结不同区域、不同类型农业农村项目的共性规律，梳理突出风险，提出针对性政策优化建议，推动修订完善高标准农田建设管理办法、农业补贴资金使用细则等制度文件。将审计成果与日常监管相结合，协助行业主管部门建立风险预警机制，通过对审计数据的持续跟踪分析，提前预判政策执行偏差和项目实施风险，实现从“事后审计”向“事前预防、事中控制”转变。

（三）强技育人，提升智慧审计专业能力。总结大数据审计模式、人工智能应用、“无人机+探地雷达”等技术创新成果，编制农业农村审计技术操作手册及案例集，为农业农村审计工作提供可复制、可推广的实践经验。将审计成果中的典型案例、技术方法纳入审计人员培训内容，通过案例教学、实操演练等方式，提升审计队伍运用大数据技术开展农业农村审计的专业能力。基于审计成果中发现的技术需求，进一步优化审计数据分析模型、提升技术装备适配性，推动农业农村审计技术持续创新升级。

作者： 德州市德城区审计局  刘 栋 翟龙飞