摘 要：随着信息技术的不断发展，大数据技术快速融入社会各个领域，其核心价值在政务管理、金融服务、医疗健康等多个行业实践中得到充分显现。聚焦政府审计领域，伴随审计全覆盖战略的全面推进，传统审计模式在数据处理效率、风险预警精度和审计监督广度等方面面临严峻挑战，亟须技术创新突破。在此背景下，文章对大数据技术在审计全覆盖中的创新应用进行研究，系统论证大数据在提升审计效能方面的作用，并据此提出政策建议，以期为审计全覆盖顺利推进提供参考。
关键词：大数据技术；审计全覆盖；政府审计
一、问题的提出
审计作为党和国家监督体系的重要组成部分，其效能水平直接关系着国家治理现代化进程的推进。2014年10月国务院印发《关于加强审计工作的意见》（下文简称《意见》）。《意见》对审计工作提出了总体要求，对稳增长、促改革、调结构、惠民生、防风险等政策措施落实情况，以及公共资金、国有资产、国有资源、领导干部经济责任履行情况进行审计，实现审计监督全覆盖。这使审计在规范权力运行、防范系统性风险等方面发挥了不可替代的作用。伴随着审计全覆盖的推进，传统审计模式正面临多项挑战，审计机关必须构建“数据驱动、智能研判、动态预警”的新型审计范式。本文基于此现实需求，系统研究大数据技术在审计全覆盖中的创新应用路径，重点突破数据处理、审计风险防控、数据关联分析等关键技术，并从人才培养、信息系统建设，技术应用三个维度提出政策建议，为推动审计监督体系数字化转型提供理论支撑与实践参考。
二、传统审计模式存在的不足
（一）人力资源配置失衡
随着审计全覆盖战略的深入推进，审计监督范围已从传统财政财务领域拓展至政策落实、生态环保、民生保障等多个领域，审计项目数量激增。然而，审计机关规模固化与审计任务快速扩展之间的矛盾日益凸显：一方面，现有审计队伍以财务会计专业人员为核心，对数字经济、绿色金融等新兴领域存在认知盲区，难以适配全覆盖背景下跨领域、多层次的监督需求；另一方面，复合型人才培养机制滞后，现有培训体系仍以财务会计、审计法规为主，缺乏对大数据分析、政策绩效评估等跨学科知识的系统培养，导致审计监督的预防性与前瞻性功能难以充分发挥。
（二）风险防控滞后
传统审计模式下的审计全覆盖风险防控体系存在系统性缺陷，严重制约了风险识别与防控效能。时间维度上，风险防控以“事后主导”为特征，聚焦经济活动完成后的合规性审查，未能将风险防控节点前移至政策制定与项目立项等前端环节。就风险评判标准来说，也存在双重缺陷：一是风险评价指标体系过度依赖财务合规性等传统参数，忽视了政策执行效能、生态价值实现等治理指标；二是新兴领域风险标准建设滞后，碳交易确权、数字资产估值等场景缺乏针对性风险监测框架，同时风险分级分类管理机制缺位导致资源错配问题突出。
（三）技术体系较为落后
传统审计模式在推进审计全覆盖过程中存在着技术瓶颈，其技术体系难以适应现实的监督需求。在数据处理能力方面，传统工具仅能处理百万级结构化数据，在处理庞大的政务数据时效率低下，且对非结构化数据（文本、图像等）缺乏解析手段。同时，传统抽样审计方法难以应对全覆盖环境下的数据分析需求，关键风险信号漏检率较高。在智能化应用方面也还停留于简单分类任务，未能构建风险预测模型，自然语言处理技术缺位导致文本分析效率低下。
三、大数据技术在审计全覆盖中的应用分析
就大数据技术驱动审计全覆盖的路径而言，核心在于解决“如何有效实施技术赋能”的关键命题。基于数据的生命周期，本研究将技术赋能过程解构为两大核心环节：一是面向审计数据的全周期管理，涵盖数据产生机制优化与存储体系建设；二是是聚焦数据价值的深度挖掘，涉及数据处理效能提升与应用场景创新。本文后续将遵循这一逻辑框架，系统阐述大数据技术在审计数据治理与智能分析中的实施路径，为实现审计监督全覆盖这一目标提供技术支撑与方法论指引。
（一）数据的产生与存储
经济活动的数字化进程必然催生海量审计数据，回溯传统审计模式，纸质载体占据主导地位的数据存储方式不仅制约了信息追溯效率，更难以适配现代审计对数据实时性、连续性的要求。当前审计实务已进入了大数据驱动阶段，审计人员主要依托电子数据分析对审计线索进行定位，这需要数据存储形态完成从物理介质向数字空间的根本性跃迁。
值得注意的是，现阶段学术研究多聚焦于审计机关的技术应用策略，而对被审计单位数据治理的关注相对较少。审计实践表明，数据源质量直接影响技术赋能的效率：当被审计单位仍采用纸质档案进行数据管理，或电子数据存在分类标准缺失、业务时序混乱等问题时，审计机关需额外耗费更多的时间与资源进行数据预处理工作。这种数据治理断层严重制约了大数据技术在审计领域的应用，甚至可能导致分析模型失准等次生风险。面对这一关键问题，我国在“十三五”至“十四五”期间持续推进电子政务建设，已构建起包括国家数据共享平台在内的电子基础设施体系，力求破除“信息孤岛”，也为推动政务数据标准化存储提供了制度保障和技术支撑。
（二）数据的处理与应用
我国政务信息化建设取得显著成效，通过持续完善国家人口基础库、法人单位信息库等核心数据库，以及构建大数据综合信息服务平台，为审计工作数字化转型提供了重要支撑。当前，依托统一数据平台和标准化数据接口，审计机关已实现跨部门数据资源的有效整合与系统化采集。值得关注的是，在全面推进审计全覆盖的战略要求下，如何构建大数据驱动的智能审计体系，通过分布式计算、机器学习等技术实现多源异构数据的深度挖掘与实时处理，已成为提升审计监督效能的关键课题。这不仅涉及技术层面的迭代升级，更需要建立完善的跨领域数据治理机制，以推动审计模式从抽样核查向全面分析、从事后监督向事中预警的实质性转变。
针对上述问题，本文以大数据技术在民生审计中的应用为例来进行分析。作为覆盖社保、医疗、教育、食品安全等复杂民生领域的专项审计，其核心挑战集中体现在三方面：一是跨层级、跨系统的数据采集的完整性，二是多源异构数据的实时处理效能，三是审计线索的精准识别能力。省级民生项目审计通常涉及数十个市县的信息系统，日均产生超百万条结构化与非结构化数据，传统抽样核查模式已难以满足全量分析需求。
就数据采集这一环节而言，分布式存储架构展现出显著的技术优势。HDFS（Hadoop分布式文件系统）与GFS（谷歌文件系统）通过多节点并行处理机制，可支撑PB级数据存储需求。在省级医保基金审计实践中，审计机关可将市县两级医疗机构的诊疗记录、结算数据按区域划分存储于HDFS集群，这不仅实现了数据物理分散、逻辑统一的集中管理，更通过三重数据冗余机制确保审计数据安全——当某节点发生故障时，系统会自动调用其他副本完成计算任务，较传统单点存储方式而言，大大降低了数据恢复成本，节约了审计资源。
在数据分析层面，分布式计算引擎与机器学习算法的结合改变了审计线索的发现模式。基于MapReduce框架构建的异常检测模型，可在分布式集群中并行扫描数亿条民生补贴发放记录，通过特征工程自动识别异常支付模式。更值得关注的是，Spark内存计算框架支持审计模型迭代优化，可完成医疗耗材采购价格偏离度分析等复杂计算任务，从传统周期发展至实时监测。
当前技术演进正推动民生审计实现三大转变：一是存储架构从集中式向分布式演进，实现审计数据的动态纳管；二是分析方法从规则驱动向数据驱动转型，构建起智能预警体系；三是作业模式从阶段性检查向持续性监测升级，依托流式计算技术建立民生资金动态追踪机制。随着区块链存证技术与联邦学习算法的融合应用，未来审计平台将突破数据共享壁垒，在保障隐私安全的前提下实现跨域审计协同，这为构建全方位的民生审计监督体系提供了有力的技术支持。
在构建智能审计技术体系的过程中，除分布式存储技术外，审计人员还可依托Hive数据仓库与可视化分析工具形成数据处理闭环。针对民生审计中占比庞大的结构化数据，Hive数据仓库可通过类SQL查询接口（HQL）实现TB级数据的快速清洗与关联分析。同时，数据可视化技术的深度应用则重构了审计线索发现路径。基于Tableau、ECharts等工具构建的审计模型，可将医疗救助资金流向、教育补助发放进度等关键指标转化为动态热力图与时序趋势图。通过两项技术的深度融合，构建起“审计数据智能归集—模型运算可视化分析—线索穿透验证”的完整工作流程，Hive数据仓库也可确保审计数据的标准化存储与高效计算。随着自然语言处理技术的融合，未来审计人员可直接通过语义查询实现可视化分析的智能生成，推动审计决策支持系统向智能化阶段演进。
四、政策建议
（一）构建复合型人才体系
首先，在专业能力提升方面，审计机关应以复合型知识体系为基础，融合经济学、法学、管理学及数据科学等跨学科知识，培养一批既掌握大数据分析、人工智能、区块链等前沿技术工具，又兼具审计专业知识的人才，以增强对数字化风险的应对能力。同时，审计机关还可通过人才引进、组建跨专业审计小组等方式，引进专业人才，优化团队知识结构，促进传统审计人员与技术专才的能力互补，逐步培育既精通审计业务又擅长大数据技术的新型审计团队。此外，还可建立持续教育机制，结合职业资格认证和学习平台，推动技术能力动态提升，确保审计实践始终与经济社会发展同频共振。
其次，强化审计人员职业道德的机制必不可少，应将“独立性、客观性、公正性”的原则贯穿人才培养全过程，筑牢职业信念。在技术能力提升过程中应同步加强数据伦理教育，将隐私保护、算法合规等要求嵌入技术培训课程，通过典型案例研讨明确技术应用的边界，确保大数据工具的使用始终符合审计职业规范。
这种专业技术与职业道德约束并行的人才培养路径，能有效提升审计效率与审计结果的公正客观，为推进审计数字化转型提供可持续的人才支撑。
（二）加强信息系统建设
规范化的数据存储体系是推动大数据技术在审计领域深度应用的基础。若被审计单位的数据存储方式仍以非电子化形式为主，或存在数据分类混乱、存储架构分散等问题，将直接影响数据采集效率与分析精度，进而削弱大数据审计的效能。因此，构建标准化的信息管理平台尤为关键，通过结构化数据整合与规范化流程重塑，为审计数据的高效获取、精准分析以及风险识别提供底层保障。
一方面，被审计单位需系统推进数据治理体系建设，通过统一数据标准、优化存储架构，将经济活动全过程产生的业务流、资金流、信息流数据完整有序地归集于数字化平台，形成结构化、可追溯的数据资产，为审计工作的智能筛查与数据分析提供基础支撑。另一方面，在信息系统建设过程中需同步强化数据安全保障机制，例如在系统设计阶段嵌入权限分级、加密传输等安全模块，通过账号密码验证、操作日志留痕等技术手段构建数据防护体系，实现信息高效利用与风险可控的双重目标。唯有夯实数据存储的规范化与安全性根基，才能真正发挥大数据技术在审计全覆盖中的应用价值。
（三）建立动态化技术应用机制
首先，审计机关应把握大数据技术的前沿方向，结合审计现实需求及时引入数据挖掘、智能建模等创新工具。针对技术适配性强的领域，需及时调整审计方法体系，优化数据采集、分析及验证流程，以技术升级促进审计监督效率提升。其次，需强化技术成果的协同共享机制，审计机关可依托审计数字化平台构建大数据审计基础案例库，并在其中附上案例对应的数据技术资料，供审计人员参考学习，充分挖掘自身业务能力，促进彼此的经验交流，以实现良性循环。通过技术动态更新与经验共享机制的双重联动，可有效增强审计队伍的技术敏感性与实操能力，为审计工作的高质量发展注入动能。
五、结束语
审计全覆盖不仅顺应了新时代国家治理体系改革的潮流，更为审计事业的转型升级注入了强劲动能。在数字化浪潮席卷全球的当下，大数据技术的深度应用正在引领审计工作经历变革，推动传统审计模式向智能化、精准化方向转型。本文聚焦大数据技术在审计全覆盖中的应用机制，深入探讨如何通过技术手段破解审计全覆盖推进过程中的关键问题，进而构建全面高效的审计监督体系。通过探索技术赋能审计监督的实践方案，本研究还提出针对性的政策建议，以期为构建具有中国特色的审计全覆盖实践路径提供理论支撑，同时也为推进国家治理能力现代化贡献属于审计的智慧。
（文 / 何冰冰）
（作者简介：何冰冰，南京审计大学，在读硕士研究生。研究方向：政府审计）
参考文献：
[1]雷强,于泳,闫懋.审计全覆盖视角下审计大数据的应用[J].财会学习,2020(23):141-142.
[2]王继乐.大数据背景下实现预算执行审计全覆盖的对策建议[J].财讯,2023(15):177-179.
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