基于大數據分析系統的高校財務稽核應用實踐

李星玥 徐晶

【摘要】運用大數據技術實現高校財務內控與信息系統的數據采集與堆積，創建橫向跨部門、縱向跨單位的財務稽核體系，已成為高校財務管理未來發展的必然趨勢。大數據分析系統通過提取財務數據，構建分析模型，與內控建設緊密結合，作用于高校財務稽核的各個方面，由此前移財務風險防控，尋找出其中的漏洞。文章在介紹高校財務稽核工作現狀的基礎上，闡述了高校財務稽核系統設計與應用，并對大數據分析系統在高校財務稽核中的應用與效果進行了全面分析。由此，大數據分析系統能夠有力促進高校財務管理的精準化與科學化，既是高校財務管理的現代化轉型需要，也是推進高質量發展的新動能。

【關鍵詞】大數據；高校；財務稽核；風險規避

【中圖分類號】F49

以大數據為依托，實現內控與信息系統的數據采集與堆積，創建橫向跨部門、縱向跨單位的財務稽核體系，既是高校財務管理的重要舉措，同時也是不斷強化高校戰略管控的主要手段。隨著內控體系的建設完善，部分高校已初步創建起具有線上自動稽核、監控、報告等功能的財務監管體系。加快建設基于大數據分析系統的財務稽核系統，成為高校強化內控體系建設與財務風險防控的主要發展方向[1]?，F階段，高校在運轉過程中，逐步對財務管理體系進行基于大數據分析系統的優化升級，以期通過這種方式強化資源管理能力，提高財務工作效率，防止資源濫用與流失。這種情況的出現，在極大程度上提高了高校財務管理能力，但也導致稽核工作的難度增加。為了推動高校財務稽核工作的穩步發展，強化稽核實效，實現大數據的科學評估，需要借助大數據分析系統，深入開展高校信息化智慧稽核工作，構建起完善的財務監管機制。

一、基于大數據分析系統的高校財務稽核工作現狀

（一）大數據技術對高校財務稽核的意義與挑戰

高校財務稽核是校內外審計檢查之前的首道防線，是高校財務內控體系的核心組成內容?，F階段，隨著經費規模的不斷擴大，經費來源與結構日趨復雜，高校產生的財務憑證逐漸增多，財務數據勾稽關系也趨于復雜化，因此傳統人工稽核極易出現問題，并且效率低下，顯然已無法將所有經費全面納入監管體系中[2]。在大數據與“互聯網+”的背景下，基于社會領域的信息化建設獲得顯著成就。截至2021年，信息化建設已基本滿足國家事業發展的需要，強化信息化經費監管建設已成為適應社會信息化發展的現實要求。運用信息化技術進行財務稽核能夠提高數據分析與處理的能力，但在調研中發現，目前多數高校的財務稽核信息化建設較為滯后，稽核工作多以“普通軟件+人工翻閱”的形式對會計工作的合理與合規進行稽查，僅實現了初級信息化技術對財務數據的簡單處理，建設大數據分析系統智能監控財務至今，尚沒有較多可供參考的成熟實例。鑒于此，建設大數據分析系統具有極為重要的社會價值，但同時也面臨著諸多挑戰。

（二）基于大數據分析系統的高校財務稽核工作重點

大數據時代，為了確保財務稽核工作的正常進行，滿足財務審計所需，高校應在完善稽核體系之前，抓住稽核重點，由此為后續工作提供明確方向。高校在財務稽核時需要合理使用大數據技術，不斷完善稽核體系，創設系統化的稽核數據比較模式，由此更好地滿足現階段高校財務管理的需要[3]。為了實現這一目標，需要準確把控稽核工作的重點環節，將初期與中期的工作當作重中之重，核對所有環節產生的數據，在監管的同時不斷強化風險應對能力。高?？赏ㄟ^信息化智慧稽核，擴大稽核覆蓋面，在大數據技術與其他系統的輔助下，對財務環節產生的基礎數據進行系統地整理與匯總，使財務稽核在基礎性數據分析完成后能夠快速延伸，由此擴大到高校所有領域。此外，大數據技術支持的信息化智慧稽核工作，能夠實現跨區域聯動，所以在一定程度上解決了稽核中人員不足的問題。這種特殊優勢，既提高了財務稽核能力，也對信息化智慧稽核系統的構成提出了更高要求。鑒于此，在現實操作中，應對已有的軟硬件系統進行優化升級，開發完善的財務稽核機制，細化稽核要點，充分發揮稽核審計效能。

二、基于大數據分析系統的高校財務系統架構

基于上述大數據分析系統與高校財務稽核概念的相關分析，構建出高校財務系統架構（如圖1所示）。

（一）應用終端

應用終端包括PC端與移動端，PC端結合表單與大數據技術，使用者可選擇業務模塊，利用表單提交相應業務數據，數據使用非對稱加密技術，安全可靠；移動端利用微信公眾號與小程序、App等形式，挖掘數據錄入平臺信息，相關部門可通過云辦公提交數據，不受時空限制使用加密技術，既便捷又安全。

（二）合約終端

智能終端自動對流程化的工作執行計算機代碼，基于大數據分析系統的高校財務系統主要以收支、核算、預算管理為主，所以合約終端需要從收支、核算、預算管理三方面入手，以信息化智慧財務流程優化傳統人工操作。

（三）業務終端

業務終端包括校內終端與校外終端兩類。校內設置現金收支、業務核算、業務監督等層級，各層業務管理權限相同，在不同業務場景，各層級根據自身職責審核管理數據，并對數據合理性進行判斷[4]；校外設置需要兼顧校企合作與主管部門監管審計等內容，隨著高校對外合作的不斷增強，橫向與縱向方面的課題日漸提高，與其他高校、科研機構、企業、金融機構的合作程度逐年加深，財務對接與資金需求進一步擴大，因此在財務管理方面需要提高工作效率，并保障數據安全。

（四）數據終端

在業務私有鏈上，業務終端各層根據自身職責完成數據校驗，確認數據是否合規與有效，每層完成工作后，系統會根據完成時間加蓋時間戳作為證明。所有層級均同意該業務后，系統會將財務數據轉換為哈希值，并與時間戳封裝在一起，同時利用非對稱加密技術進行加密。

三、基于大數據分析系統的高校財務稽核系統應用

高校財務稽核工作應按照紀委巡視、財政監督以及審計檢查的各項要求不斷進行完善，稽核數據挖掘越豐富、越全面，越能及時發現財務存在的風險問題[5]。在大數據技術的蓬勃發展背景下，已基本實現通過建設一套大數據財務分析系統，多渠道、多點挖掘各類數據并進行建模分析，以此實現對交易風險的預警處理（如圖2所示）。

（一）系統框架

高校財務稽核系統主要包括大數據挖掘分析平臺、財務監控平臺以及預警干預平臺三部分。大數據挖掘分析平臺是在充分整合人事系統師生信息、保障系統票據信息、市場監督管理局的工商信息等校內外數據的基礎上，由此形成一個財務信息預警體系。財務監控平臺基于預設模型，對交易數據與問題模型進行判斷比較，若達到預警閾值，便標記為異常交易，將信息發送至預警干預平臺。財務監控平臺具有較強的學習能力，能夠通過對人工復檢結果進行智能分析，自動優化預警閾值，從而提高預警準確率。預警干預平臺負責接收并處理預警異常交易，在收到信息后，平臺立即通知此時應暫停報銷，并為稽核者線下稽核提供大數據支持與輔助，由此完成稽核大數據管理[6]。除此之外，預警干預平臺對預警進行了四個等級的劃分，在這之中，判斷準確、高危敏感的異常交易屬于一級預警；后果不嚴重且疑似異常交易的屬于一般預警。對于應暫停的交易，平臺可通過微信公眾號、短信等形式告知財務管理者與相關負責人。

（二）稽核流程

大數據分析系統是以高校財務數據為核心，基于各類問題模型，匹配校內外各種數據，在財務監控平臺的判定下，超出閾值的交易均會發出預警信息。對于關聯交易而言，大數據分析系統從財務系統中以高頻進行數據讀取，主要包括交易數額、項目信息、負責人信息等。根據問題模型挖掘工商數據信息，包括法人、股東與高管姓名等。將交易企業、負責人等信息與工商數據信息一起送入財務監控平臺，在檢索比較后，若發現負責人與交易企業的法人或高管為同一人時，就應判定該交易存在疑似關聯交易的可能[7]。當系統判定為關聯交易之后，應立即向復核者發送暫停報銷的信號，并通知稽核者對其進行復檢，等待復檢完成后確定為異常關聯交易，稽核者需對該交易進行線下稽核，經審定交易符合規定的重啟復核，此時進入辦結庫；若違規則形成稽核問題原件，同時中止報銷與暫入辦結庫。

（三）系統應用

大數據財務分析系統自2017年在全國多所高校試運行以來，對大額交易、發票連號、高頻交易、關聯交易等問題進行了合理監控。結果表明：大數據財務分析系統能夠較為準確地識別交易企業注銷與高頻交易的情況。當財務報銷制單結束之后，可在復檢之前對其預警，在此過程中還可結合人工輔助。據調研可知，目前各大高校發現并處理了多次高頻交易或關聯交易的相關問題，成效顯著。

首先，預防經費拆分。針對大額交易、發票連號與高頻交易等問題，大數據分析系統會抓取財務信息與數據，對于某些易出現違法問題與敏感現象的報銷事項，如果觸發預警模型，就會對稽核者發出復核查詢提示信息。需要注意的是，此處預警提示并非是錯誤提示，而是要提醒稽核者應密切關注此項業務，需要對其進行深入的二次復查，若確定該業務合規且無誤，則可點擊“審核確認”，反之予以退回。以某高校大額交易業務為例，根據其財務報銷管理規定，如果與同一單位交易金額超過6萬元，就需要提供手續完備的業務合同與合規發票，合同對交易事項、付款進度安排、貨物驗收情況都要提前約定好，同時要有部門領導簽字蓋章。但部分人員在報銷時會提前拆分大額交易，分次報銷，以達到規避領導簽字蓋章或簽附合同的目的。大數據分析系統可對負責人與相同支付對象在一定時間內的交易總額設定閾值，判斷其是否屬于大額交易，防止拆分報銷現象的出現，即同一單位交易金額無論進行多少次分筆報銷，一旦超過6萬元就會被準確抓取并觸發預警信息，直接制止這種違規操作的實現。

其次，預防虛開發票。當出現發票連號情況時，大數據分析系統會發出預警信息，該提示與上述財務系統中的發票驗證系統聯合使用，能夠極大提高業務真實性，對那些虛開發票的銷售人員可起到警示作用。此外，還可在摘要中對“罰款”“禮品”等敏感字眼進行抓取，提醒稽核者二次復查，確定該業務是否真實合規，同時還可通過系統自動生成圖標分析其中存在的風險點。高校投入大數據分析系統后，針對業務可形成清晰的數據統計與分析圖表，這樣也為未來稽核工作的重點起到了良好的抓手作用。

最后，實時控制關聯交易。大數據分析系統強調實時控制，集成信息于內控稽核系統中，從而實現初期控制、中期稽核、后期復查。創建關聯交易模型，在搜集數據的過程中，科學匹配項目負責人與其他成員的關聯性，由此為預警提供數據支撐。借助稅務、工商系統，對當前交易單位的資信進行核查，將信用存在問題的單位與負責人拉入黑名單，避免風險出現。一般而言，利用大數據與云計算可自動采集關聯人信息，在財務工作者定義稽核規則之后，大數據分析系統開始仔細甄別發票單位、項目關聯人與負責人的關系，識別其是否存在關聯交易。除此之外，還通過這些技術自動采集并監控法人、工商以及高管的信息，及時識別報銷對象與發票單位是否已被納入黑名單。例如，運用大數據對差旅費報銷庫進行分析，對出差者在一定時間內的行程是否存在重疊現象，以及是否違規領取報銷費用進行信息化甄別。

四、大數據分析系統在高校財務稽核中的應用建議

（一）發揮技術優勢，建立智慧稽核體系

作為智慧稽核工作的重中之重，高校在運作大數據財務分析系統時，應從軟硬件等角度出發，打造完善的財務稽核管理系統。在現實應用過程中，可利用大數據、云計算、人工智能等技術手段，做好數據分析與數據比較工作，通過數據、業務、用戶三大層級，處理好財務數據，能夠讓財務工作者在短時間內快速進行稽核工作，在高校正常運轉中，將各環節的財務信息與數據統一納入稽核體系內處理。如在信息化智慧稽核系統之中，操作人員能夠對資金使用情況進行全面評估，由此實現發票數據與關聯交易的精確稽核。又如在關聯交易中，操作者在操控系統模塊時，能夠在系統中獲得經費本號以及負責方、收款方的信息，并以此為基礎，核對所有涉及的相關信息[8]。如果在核對中發現問題，系統就會立即發出提示信息，稽核工作者根據信息的關聯交易進行深入檢查，結束后將結果反饋給管理部門。為了發揮信息化智慧稽核的優勢，高校應更有針對地進行系統升級優化工作，提高稽核工作的有效性，以此使稽核體系更為智慧化。

（二）質量效率并存，有效防控風險

與傳統稽核相比，基于大數據分析的高校財務稽核具有更多優勢，效率也更高。目前，在大數據分析系統的支持下，許多稽核工作基本實現了信息精確處理與實時監控。并且，通過信息化智慧稽核，可以生成有效的數據分析表，降低人工差錯率，增強了時空靈活性，使非現場稽核成為現實[9]。另外，大數據分析系統可規避諸多財務稽核風險，在相關策略制定之前，應先對風險系數進行系統深入地分析與衡量，根據風險系數確定稽核模式與重點，同時界定好稽核順序。在具體實施過程中，確定目標后識別可能存在的風險，提出行之有效的規避與防控建議。在結束稽核時，稽核負責者應上報稽核結果，并作出科學的風險規避評價。在此風險管理過程中，借助大數據分析系統創建的財務共享數據處理系統能夠準確識別風險，逐步推動內控機制趨向于完善化。

（三）加強數據聯動，實現成果共享

現階段因數據量龐大，在對接過程中存在嚴重的數據接口不一致問題，尚不能形成統一的集成數據庫，給數據分析帶來了困難。所以應積極改進數據互通工作，突破“系統壁壘”，加強數據聯動能力，從而提高數據整合度。對于各類數據，應逐步實現互通預警，強化風險規避與管控能力，提高線上實時稽核能力。通過建設集成數據庫，逐步滿足高校內控與稽核所需。精確化、動態化與共享化是集成數據庫的主要特點，在集成數據庫創建完畢后，可為數據挖掘分析提供準確與豐富的數據支撐，由此使稽核工作的數據源更為精確，形成客觀地分析報告，為管理者提供合理化建議。這些數據包括財務數據，也包括業務數據，大數據改變了傳統數據分析因果規律的局限性，充分挖掘出數據庫中的量化關聯，能夠及時發現更多人工審核無法識別的問題，因此也就逐步實現了信息化智慧監管。

除此之外，高校財務稽核運用大數據分析系統并不是稽核部門獨立推動而成的，而是與高校、工商稅務、金融機構等諸多業務終端聯合實現而成的。高校與個人不是數據來源，而是稽核過程中的核心參與者，可根據稽核情況及時清楚自身存在問題，并予以改正，改變了傳統主體與客體的監管模式，強化了跨部門的業務合作，突破了管理束縛，充分發掘了數據信息的潛在價值，基本實現了財務信息的共享化。通過大數據技術，高校構建出教研、財務等管理系統一體化的綜合信息服務平臺，使數據采集、成本預算、編制報表等功能完成得更為高效，為滿足財務差異化管理提供了便利與可能，從本質上實現了財務工作的協同一體化，為稽核工作發展出更為全面的稽核形式。

五、結語

綜上所述，大數據分析系統的出現，使高校傳統會計核算向管理會計轉變，由此讓高校財務管理也向著更高效的信息化轉變，低效的內控建設也將順應時代發展被高效的內控體系所取代。由于技術進步所引發的治理思維與行為變革，不僅有內在動力，也存在外界推力，兩者互相作用，使傳統財務稽核在大數據分析系統的支撐下展現出新的特點，由此推動高校財務稽核的新發展。展望未來，高校財務稽核要充分利用大數據時代所帶來的有利條件，在內控體系現代化之路上不斷探索，將大數據稽核與內控緊密結合，以更高的視角為高校財務運作提供風險管控與保障，也為其他部門、領域提供經驗交流與共享平臺。

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