习近平总书记强调，要坚持科技强审，加强审计信息化建设。《“十四五”国家审计工作发展规划》明确提出，要加强审计技术方法创新，充分运用现代信息技术开展审计，提高审计质量和效率。作为审计监督体系的“神经末梢”，基层审计机关肩负着保障基层经济健康运行的重要使命。大数据审计以其高效处理海量、多源数据的能力，为基层审计工作带来了全新机遇，同时也引发了对传统审计模式的挑战与反思。开展大数据审计不仅是提升基层审计效能、实现监督全覆盖的必然选择，更是推动国家治理体系和治理能力现代化的关键路径。

一、基层审计机关开展大数据审计的挑战

（一）数据获取与质量问题

1.数据壁垒采集难度显著。基层审计机关在获取数据时，常常受到诸多限制。一方面，与上级审计机关相比，基层审计机关缺乏统一的数据共享平台和高效的数据获取机制，难以从多个部门和系统中便捷地获取所需数据。例如，在对民生资金进行审计时，需要整合民政、社保、财政等多个部门的数据，但由于各部门之间数据系统独立，数据格式和标准不统一，导致数据采集工作困难重重，耗费大量的时间和精力。另一方面，部分被审计单位对数据提供存在顾虑，担心数据泄露或影响自身利益，从而对审计机关的数据采集工作配合度不高，甚至存在拖延、拒绝提供数据的情况。

2.数据质量影响审计精度。基层审计机关获取的数据往往存在数据缺失、错误、重复等质量问题。一些部门的数据录入不规范，缺乏有效的数据审核机制，导致数据的准确性和完整性无法保证。如在财政预算执行审计中，部分预算单位提供的财务数据存在科目分类错误、金额录入偏差等问题，使得审计人员在进行数据分析时难以得出准确的结论，增加了审计风险。此外，由于数据更新不及时，审计人员获取的数据可能无法反映被审计单位的最新业务情况，影响了审计的时效性。

（二）技术与人才短板

1.技术设施薄弱，难以满足需求。在大数据审计环境下，需要具备高性能的硬件设备和先进的软件工具来支持海量数据的存储、处理和分析。然而，部分基层审计机关的计算机设备陈旧，运算速度慢，存储容量有限，无法满足大数据处理的需求。同时，缺乏专业的数据分析软件和工具，审计人员只能使用一些基本的办公软件进行简单的数据处理，难以实现对复杂数据的深度挖掘和分析。

2.专业人才短缺，队伍建设滞后。大数据审计要求审计人员既具备扎实的审计业务知识，又掌握先进的信息技术和数据分析技能。但目前基层审计机关的人员结构中，大部分审计人员熟悉传统审计方法，对大数据技术的了解和应用能力有限。他们在面对海量的数据时，缺乏有效的数据处理和分析手段，难以从数据中发现有价值的审计线索。此外，基层审计机关缺乏对大数据审计人才的引进和培养机制，导致人才队伍建设滞后，无法满足大数据审计工作的需要。

（三）审计思维与方法滞后

1.传统思维固化，创新动力不足。一些审计人员习惯于传统的审计模式，认为大数据审计只是审计手段的简单升级，没有充分认识到大数据审计带来的审计理念和方法的变革。在审计过程中，他们仍然侧重于手工查阅账本、凭证等传统方式，对大数据技术的应用积极性不高。

2.方法适配性差，风险评估失准。在大数据时代，审计对象的业务数据化、管理信息化程度不断提高，传统的审计方法在面对复杂的信息系统和海量的数据时显得力不从心。例如，传统的审计方法难以对跨系统、跨部门的数据进行关联分析，无法发现隐藏在数据背后的深层次问题。此外，在大数据环境下，审计风险的特征和表现形式也发生了变化，传统的审计风险评估方法难以准确识别和评估新的审计风险。

二、大数据审计在基层审计机关的应用实践

（一）数据平台建设

基层审计机关通过数据整合与建设分析平台，打破壁垒，构建审计数据中枢。莒南县审计局率先建成数据分析平台，集成财务、业务、GIS及BIM数据，配备国产高性能服务器，实现跨系统数据融合。该平台通过标准化接口接入民政、财政等部门数据，打破信息孤岛，并采用“采集－清洗－标准化”流程确保数据质量。类似地，浙江省桐乡市审计局建成“数智审计平台”，建立覆盖财政、社保等领域的审计数据池，实现数据实时采集与动态更新。更有寿光市审计局在2023年入选山东省智慧审计试点单位。

（二）重点领域大数据审计创新

1.预算执行审计中的大数据应用。基层审计机关运用SQL技术深度挖掘财政数据。以某基层审计机关开展的年度财政预算执行审计为例，该审计机关充分利用大数据技术，对财政部门提供的预算编制、执行和决算数据进行全面分析。首先，通过建立数据分析模型，将预算数据与执行数据进行关联比对，重点关注预算调整的合理性、资金支出的合规性以及项目执行的进度等方面。通过大数据分析，发现了一些预算单位存在预算编制不细化、预算执行进度缓慢以及违规调整预算等问题。其次，利用大数据技术对财政资金的流向进行追踪。通过整合银行账户数据和财政支付数据，构建资金流向分析模型，实现对财政资金从预算安排到最终支出的全过程监控。审计人员发现部分资金在流转过程中存在被截留、挪用的情况，通过进一步核实，确定了具体的违规单位和金额，为财政资金的安全使用提供了有力保障。如成都市审计局2022年通过大数据审计发现违规资金3.2亿元；无锡市审计局则利用“金审三期”系统，对一级预算单位财务数据开展多维度关联分析，实现一级预算单位数据分析覆盖率100%。

2.民生资金审计中的大数据应用。在对某地区民生资金的审计中，基层审计机关运用大数据技术整合民政、社保、医保等多个部门的数据，实现了对民生资金的全方位审计监督。通过建立数据分析模型，将不同部门的数据进行关联比对，重点审查民生资金的申请、审批、发放等环节。例如，在对低保资金的审计中，通过将民政部门的低保人员信息与公安部门的户籍信息、车辆管理部门的车辆登记信息以及房产管理部门的房产登记信息进行比对，发现部分不符合低保条件的人员违规领取低保资金的问题。例如，甘肃省审计厅通过数据比对筛查违规享受救助待遇线索，涉及重复领取补贴等问题。此外，利用大数据分析还能够发现民生资金发放过程中的异常情况。通过对社保养老金发放数据的分析，发现一些养老金领取人员存在死亡后仍继续领取养老金的现象。审计人员通过进一步调查核实，追回了违规领取的养老金，并督促相关部门完善了养老金发放的审核机制，确保民生资金真正惠及需要的人群。

3.政府投资项目审计中的大数据应用。某基层审计机关在对政府投资项目进行审计时，将无人机航拍与BIM技术结合，自动计算工程量差异，提高了审计的效率和准确性。在项目前期，审计人员通过收集项目的招投标文件、设计图纸、工程量清单等数据，建立项目的BIM模型。利用BIM模型，审计人员可以直观地了解项目的设计方案、工程结构和工程量等信息，为后续的审计工作提供了基础。在项目实施过程中，审计人员通过实时采集项目的施工进度、质量检测、资金支付等数据，并将这些数据与BIM模型进行关联分析，及时发现项目实施过程中的问题。例如，通过对比施工进度数据和BIM模型中的计划进度，发现部分项目存在施工进度滞后的情况；通过分析资金支付数据与工程量完成情况，发现一些项目存在超进度支付工程款的问题。在项目竣工结算阶段，利用BIM模型进行工程量的核算，避免了因工程量计算错误而导致的造价虚增问题，有效提高了政府投资项目的审计质量。

（三）技术融合创新

1. 地理信息技术深化空间分析。基层审计机关通过融合地理信息系统（GIS）与审计业务，实现空间数据与业务数据的深度关联分析，显著提升审计精准度。广州市天河区审计局在2021年市政管养资金审计中，运用GIS技术对市政设施分布、养护范围等空间数据进行可视化分析，精准识别重复养护区域与低效养护路段，推动优化养护方案，节约财政资金800万元。深圳市坪山区审计局在市政绿化管养审计中，利用GIS矢量数据叠加分析功能，将绿化养护范围与实际用地数据进行比对，发现多处重复管养区域，成功追回多支付的养护费用。绵阳市审计局在世界银行贷款项目审计中，借助GIS技术辅助核查项目资产的空间位置与使用状态，有效解决传统审计难以定位和核查实物资产的难题，大幅提升审计效率与准确性。

2. 机器学习与智能预警。基层审计机关积极探索人工智能技术与审计业务的融合应用，构建智能化审计分析体系。无锡市审计局引入NineData人工智能服务，通过代码服务层优化审计人员编写的SQL语句，实现自动代码生成与执行效率提升。经统计，人工智能优化后的代码使审计人员等待时间缩短约72%，显著提高数据处理效率。福州市审计局依托大数据审计平台，综合运用多维分析、关联分析等技术，构建常态化风险预警模型，自动识别异常数据与潜在风险点。通过设定规则库与动态阈值，系统可实时监控审计数据并触发预警，推动审计工作从“事后审查”向“事前预警”转变，为风险防控提供前瞻性支持。

（四）人才机制保障

1. 复合型人才队伍建设。基层审计机关通过多元化培养模式打造复合型审计队伍，创新实施“技能比武+实战演练”培养机制，将大数据分析技能纳入审计人员考核体系，定期组织数据处理、模型搭建等实操竞赛，加速审计人员向数据主审转型。同时出台《审计项目双主审实施办法》，明确设置业务主审与数据分析主审双岗位，要求数据分析主审须具备数据建模、SQL编程等核心能力，推动审计业务与技术深度融合。莒南县审计局打破科室壁垒，组建跨部门数据分析团队，通过“审计业务+Python数据分析”双认证制度，系统培训团队成员掌握数据采集、清洗、可视化等全流程技术，形成既懂审计实务又精于数据分析的专业队伍，为大数据审计提供人力支撑。

2. 制度与流程优化。基层审计机关以制度创新推动人才效能释放，构建标准化管理体系，如推行“双主审制”，从制度层面规范业务主审与数据分析主审的职责分工、协作流程，通过建立定期沟通机制、联合研判机制，实现审计方案制定、证据获取、报告撰写等环节的高效协同。如甘肃省审计厅针对数据审计流程制定专项规范，统一数据采集标准、字段定义及传输格式，明确数据管理岗位责任，通过建立数据质量追溯机制和审核制度，确保数据采集、处理、存储各环节规范有序，为审计人员开展数据分析提供制度保障，有效提升审计工作的标准化、专业化水平。

基层审计机关通过数据平台建设、行业审计创新、技术融合与人才培养，已形成“数据驱动、技术赋能、协同高效”的大数据审计模式。实践表明，大数据技术不仅突破了传统审计的效率瓶颈，更推动了审计理念从“查错纠弊”向“风险预警”转变。未来，随着隐私计算、联邦学习等技术的引入，基层审计机关将进一步释放数据价值，为基层治理现代化提供更坚实的审计保障。

三、基层审计机关开展大数据审计的发展路径

（一）完善数据治理体系

1.打破数据壁垒，健全共享机制。基层审计机关应积极推动与其他部门之间的数据共享，加强与政府大数据管理部门的沟通协作，借助政府数据共享平台，实现数据的快速获取和共享。同时，制定统一的数据采集标准和规范，明确各部门在数据提供过程中的责任和义务，确保数据采集工作的顺利进行。例如，通过建立数据共享协议，规定各部门按照统一的格式和标准定期向审计机关提供相关数据，提高数据采集的效率和质量。

2.强化质量管控，保障数据可靠。基层审计机关应建立数据质量审核机制，对采集到的数据进行严格的审核和清洗，确保数据的准确性、完整性和一致性。在数据审核过程中，运用数据校验算法和规则，对数据的逻辑关系、格式规范等进行检查，及时发现并纠正数据中的错误和异常。同时，建立数据更新机制，定期对数据进行更新，保证数据的时效性。

（二）加强技术创新与人才培养

1. 加大技术投入，提升审计效能。基层审计机关应积极引进先进的大数据分析技术和工具，如数据挖掘、机器学习、人工智能等，提升数据分析的能力和效率。同时，结合本地实际情况，鼓励审计人员自主研发适合基层审计工作的数据分析模型和工具。如利用机器学习算法建立审计风险预测模型，通过对历史审计数据和相关业务数据的学习，预测潜在的审计风险点，为审计工作提供决策支持。

2.优化人才结构，强化能力建设。一方面，基层审计机关应制定系统的人才培养计划，通过内部培训、外部进修、以干代训等方式，提高现有审计人员的大数据技术应用能力和审计业务水平。定期组织审计人员参加大数据审计培训课程，邀请专家学者进行授课，分享最新的大数据审计技术和实践经验。另一方面，积极引进具有大数据、计算机、统计学等专业背景的人才，充实基层审计机关的人才队伍，优化人员结构。

（三）转变审计思维与创新方法

1. 重塑审计理念，树立大数据思维。加强大数据审计理念宣传与培训，引导审计人员摒弃传统思维定式，从全量数据视角出发，运用大数据分析挖掘审计线索，提升审计精准度与效率。将大数据分析纳入审计方案制定的必要环节，推动其常态化应用。

2. 创新审计方法，拥抱技术变革。在保留传统审计方法优势的基础上，充分运用大数据分析技术开展跨部门、跨系统数据关联分析、趋势分析等。同时，积极探索区块链等新技术在审计领域的应用，提升数据安全与验证能力，全面提升审计质量与水平。

大数据审计为基层审计工作注入了新动能，有效突破了传统审计的局限性，显著提升了监督效能。尽管当前基层审计机关在推进大数据审计过程中面临诸多挑战，但通过完善数据治理、强化技术人才支撑、革新审计思维方法，必将充分释放大数据审计潜力，更好地发挥审计监督“经济体检”作用，为基层经济社会高质量发展保驾护航，助力国家治理现代化建设迈向新台阶。

作者：巨野县审计局  赫晓曼 史琳娜