大數據時代經濟責任審計發展趨勢及路徑探究

吳小滿 彭聰 彭喬依 孟憲瑋

【摘 要】 隨著科學技術的發展，審計工作進入大數據時代，以經濟責任審計為代表的政府審計體系，因大數據時代的到來而獲得了新的發展，而原有的審計流程也在多方面遭遇了新的沖擊。文章以經濟責任審計為主要研究方向，通過文獻研究及理論可行性分析雙視角，從工作流程、數據對接、結果評價、人才培養四個方面出發，探究了大數據背景下經濟責任審計工作所面臨的發展趨勢和挑戰，并提出應構建宏觀與微觀相結合的經濟責任審計工作流程、規范大數據審計數據接口、健全大數據經濟責任審計評價體系及構建復合型大數據審計人才團隊的應用路徑等提升策略，以期為經濟責任審計信息化實現高效化、便捷化、完善化提供新思路。

【關鍵詞】 大數據； 經濟責任審計； 數據分析； 審計測試； 信息系統

【中圖分類號】 F239.47? 【文獻標識碼】 A? 【文章編號】 1004-5937（2023）24-0028-07

一、引言

在二十屆中央審計委員會第一次會議上，習近平總書記指出在強國建設、民族復興新征程上，審計擔負重要使命，要立足經濟監督定位，聚焦主責主業，更好發揮審計在推進黨的自我革命中的獨特作用。經濟責任審計是審計機關對被審計單位黨政領導干部或國有企事業單位主要領導人是否正確、完整、高效履行經濟責任的一種監督評價體系，也是堅持全面從嚴治黨、防范化解重大風險、保障和改善民生、規范權力運行和反腐治亂等方面的有力保障[1]。中共中央辦公廳、國務院辦公廳在2019年7月印發了《黨政主要領導干部和國有企事業單位主要領導人員經濟責任審計規定》（以下簡稱“兩辦《規定》”），對新時代經濟責任審計全覆蓋、經濟責任審計的質量和水平提出了更高要求。為順應新形勢、新要求，2021年10月，十三屆全國人大常委會通過了關于修改《審計法》的決定，明確審計機關可以結合實際需要，從國家政務平臺、被審計單位信息系統等數據庫中調用數據進行檢查，或外聘專業化人員對大數據審計過程中技術應用和處理進行指導或協助。此外，還增加了審計機關要充分利用信息化手段對政府投資項目進行審計、著力打造審計管理平臺、逐步構建政府投資項目審計數據庫和加快方法體系建設等內容。《審計法》的修訂，細化了對于大數據審計的要求和責任，賦予了審計人員更多權限，體現出審計工作正向大數據時代邁進。以經濟責任審計為代表的政府審計模式，將因大數據時代的到來而獲得新的發展，并遭遇新的沖擊。因此，探討大數據時代經濟責任審計發展趨勢和現實要求并研究相應的實現路徑，對進一步完善經濟責任審計監督機制、構建高效權威評價體系、助力人才技術轉型升級具有重要的意義。

二、文獻綜述

（一）大數據時代經濟責任審計的特點

針對大數據時代經濟責任審計的特點，鄭偉等[2]通過研究表明，大數據是在新一代信息技術互相融合和革新之際出現的，是一次重大的技術變革，大數據技術對于審計發展同樣會有重要的影響。學者在對經濟責任審計信息化過程的五個階段進行了闡述分析后，從信息錄入技術、數據分析恰當性、查詢語言和計算機技術、數據匯總取證準確性以及信息化審計風險五個方面出發，說明了審計信息化的可行性，審計工作目標得以從高效審計向提高審計效能轉變[3]。與此同時，宋夏云等[4]通過研究也表明，信息技術可以對審計模式進行創新，通過建立審計動態監督平臺來實現與被審計單位數據信息的互通，借助數據分析模型或評價體系等，可以對被審計單位領導干部任職期間出現的風險予以提醒或預警，在降低審計風險的同時還能夠實現監督“關口前置”。由于大數據審計技術能夠從海量數據中獲取針對性信息，在不受時間、地域、場景影響的同時進行可視化分析，并對審計對象進行精準畫像，因此大數據審計技術可以大大降低審計風險和疑點[5]。陳卓等[6]也指出，大數據技術能夠在三個方面提高政府審計的質量，分別是提高審計技術方法的“技術性”、審計人員的“獨立性”以及審計程序的“行政性”，但在政策保障支持、機構之間數據口徑、審計理念模式方面存在風險或問題。

（二）對經濟責任審計評價體系的研究

經濟責任審計的關鍵工作就是對經濟責任審計進行評價，對于經濟責任審計評價體系，我國學術界和實務界進行了較為豐富的研究。張英福等[7]提出應當針對國有企業領導干部經濟責任審計評價的共性內容，設置通用的評價指標體系，主要包括評價財務活動真實合法性、國有資產保值增值、內部控制制度健全和執行、重大經濟決策、可持續發展和領導干部個人廉潔自律等狀況的指標。韋小泉等[8]通過研究表明，經濟責任審計的評價應以經濟責任履行為核心進行構建，建立的黨政主要領導干部經濟責任審計評價指標體系包括區域經濟和社會發展狀況、地方財政收支狀況、重要經濟決策情況、貫徹執行國家或上級黨委政府制定的政策情況和廉政勤政五個維度。然而，對于經濟責任審計評價體系的研究，學者主要集中于內部控制維度、經濟決策維度、資金資產資源管理維度、防控重大經濟風險維度等，鮮有學者將經濟責任審計評價體系與大數據技術進行聯合研究。

（三）文獻述評

通過文獻梳理，本文發現大數據技術與經濟責任審計相融合可以有效降低審計風險、提升審計效率，但同時也存在專業性強、技術性要求高的特點。此外，不同學者對于經濟責任審計評價體系的構建有不同的見解，但仍然處于探索階段，尚未形成較為權威的審計評價體系。學者們對財務及經濟視角下的經濟責任審計評價體系展開了豐富的研究，但對于大數據技術視角下經濟責任審計的發展趨勢及路徑方面，目前仍然缺乏較為系統的研究。因此，本文以大數據視角為創新點，探究大數據時代經濟責任審計的發展趨勢，分析研究了大數據時代經濟責任審計發展的提升路徑，以期能為經濟責任審計與大數據技術相融合的信息化道路提供助力。

三、大數據時代經濟責任審計的發展新趨勢

（一）審計工作組織模式創新化

審計取證是審計工作的關鍵著力點，在審計發展的過程中，審計取證模式經歷了從賬項基礎審計到制度基礎審計，再到風險導向審計模式的演變過程。三個階段對應的方法和特點如表1所示。

如表1所示，針對經濟責任審計來說，傳統審計模式多為現場單向審計，審計組成員就其審計任務采用現場“一對一”的審計方式取證，對從各部門各單位獲取的信息、資料等進行提煉分析。該審計模式受時間、地點和人力等因素制約，使得審計范圍相對有限，導致審計效率偏低和審計質量不高的情況。經濟責任審計與其他審計類型不同的地方在于，其通常涉及到被審計單位領導干部任職期間對重大方針政策執行情況等有關經濟活動，不僅需要注重現場審計、實地取證等活動，還需要注意從宏觀層面考慮。而在大數據時代背景下，審計團隊通過所連接的數據共享中心構建相應的分析模型，將被審數據與經濟審計工作數據庫中的大數據關聯比較分析，發現疑點進而分散查證，大幅提高了審計效率和審計質量。因此，利用大數據技術對結構化或非結構化數據進行處理分析、綜合運用后，得到的審計結果往往優于傳統審計模式。

（二）審計工作應用范圍拓展化

在傳統審計方式中，審計機關受到審計力量、審計時間、審計地點等因素制約，對數據全面綜合分析較為困難。因此，傳統審計通常采用抽樣審計的方法，即有針對性地選擇一些樣本量來估計總體特征。在大數據采集技術深入發展的今天，審計范圍不再受到樣本數量限制，審計人員可以全容量數據為樣本，以整體視角開展全面審計工作，從而使得審計項目更具全面性、延伸性與整體性，同時也使審計結果更具代表性與準確性。

傳統的經濟責任審計側重于被審計單位領導干部離任后審計，“逢離必審”等錯誤觀念層出不窮。而兩辦《規定》明確了任中審計的地位，不能僅僅依靠事后改正，更應突出事前和事中控制。在此背景下，將大數據信息技術運用到經濟責任審計中，將大大提升審計效率和質量。例如：在審前調查這一環節中，審計人員可通過完整的大數據信息系統來選擇、甄別本次審計需要的數據，并通過信息化平臺來獲取數據，這將比傳統方式更有效、更全面和更細致，同時也改善了經濟責任審計范圍及重要性程度的確定；在審計工作開展階段，借助大數據技術，審計團隊得以擁有更多時間對審計過程中的重點、難點、疑點進行核實。審計團隊在審計工作結束時，依然可以借助大數據技術提高資料歸檔效率，利用整合后的數據也能更加全面地反映被審計對象經濟責任履行情況，從而更好更高效地得出審計報告和結論。

（三）審計數據采集方式多維化

舍恩伯格（2012）在其著作《大數據時代》中提出了“全部樣本才能代表總體”這一概念，使得人類對大數據世界的理解發生變化。在大數據時代，獲取經濟責任審計數據的要求與舍恩伯格的全新理念具有很強的一致性。在獲取經濟責任審計數據的過程中，大數據模式在一定程度上對審計機關提出了一種以全數據為基礎的要求，審計機關需要構建全口徑、大集中、整建制的數據中心，將橫向上的同級單位、縱向上的下級政府及其所屬部門、單位財務業務數據都納入到監管的范圍之內，并對數據進行全過程的持續實時傳輸，將覆蓋范圍從審計計劃安排的單個被審計單位擴展到了所有的被審計單位和與之有關的主管部門，從而實現了樣本覆蓋維度的橫向延展、縱向貫通、實時更新。建立一個特別的數據管理部門，從聯系、采集、傳輸、轉換環節入手，對原始數據展開加工和處理，最終構建出一個統一格式的經濟責任審計數據庫，從而達到對數據的全生命周期管理的目的，完全地突破了審計數據資源匱乏、分析視角單一、績效標尺不一致等客觀限制，逐步地將“用樣本來推測整體”的傳統審計格局打破。

在大數據經濟責任審計中，審計人員能夠以審計項目需求為依據來實現審計數據的垂直歸集。因此，審計人員可以根據項目需求對數據的標準進行分類，并對與被審計對象相關的財務、業務以及往年審計結果及整改落實情況等數據進行收集。與此同時，審計人員還可以審計業務質效提升要求為依據，進行橫向總結，將財政審計、政策跟蹤審計及過去其他審計等項目中所累積的數據進行整合，最終構建出包括被審計對象的單位部門基本情況、財政財務收支、重大政策落實、前期審計發現問題及整改情況的綜合數據庫，從而實現對垂直方向的審計結果進行有效的應用。同時對數據庫進行及時更新，開展動態管理，并以此為系統內或同一地區內其他單位水平方向的審計工作提供便利，進而形成多維度的審計數據收集模式。

（四）審計模型建立方法精細化

作為對審計價值判斷的一種數據表示，審計模型包含了對審計實踐的積累、對工作重點的詮釋、對黨和國家重大政策的理解。全口徑的大數據審計線索，只有通過合理的建模及分析，才能從經濟責任審計的視角中提取出結果、產生出價值，從而成為一種真正的審計生產素材。

大數據經濟責任審計強調人與數據的有機融合，體現的是全體人員的共同智慧，而審計模型的開發則通過補充、校驗和糾正偏差等手段，來實現并突出了應用者的價值。大數據經濟責任審計將各專業屬性的人才團隊進行了分工，將財務、投資、法律、數據等方面的人才進行了有效的融合，充分利用各領域人才的特長，開展數據的研究和分析工作，從紛繁復雜的數據堆積中提取出關鍵點，在實際工作中，大數據經濟責任審計模型的產生和修正相互促進，最終形成了一個動態的、持續的模型運作閉環。隨著大數據技術的不斷發展，很有可能誕生具有自我學習能力的智慧型審計模型體系，其利用計算機來完成對審計模型的自我閱讀、自我修正和自我演進，在人與數據之間的互動過程中，大數據變成了智能審計生產力的一種催化劑。新時期的大數據經濟責任審計應堅持“數據優先”，建立智能型政府審計新機制。

四、大數據時代經濟責任審計發展面臨的挑戰

（一）傳統審計流程與大數據分析融合度不高

在開展經濟責任審計工作的過程中，往往存在傳統審計流程與大數據分析融合度不高的問題，具體表現為：

傳統的經濟責任審計方式，基本上都是以現場審計為主體，依靠審計人員對審計、會計核算等方面的知識和經驗，這樣做的不利之處在于審計人員往往把審計重點聚焦于被審計對象的財務活動，對所涉及業務的具體專業知識的缺乏可能會使其忽略很多業務資料，存在審計活動和業務活動相脫節的風險。伴隨著大數據時代的到來，以及被審單位的信息化建設程度的提升，遠程網絡審計將會變成一種重要的經濟責任審計方法，并且還會持續朝著網絡化和扁平化的方向發展，這給審計人員的審計思路和認知帶來了一種嶄新的觀念，多維專業的審計人員可以根據來自不同業務口的大量電子數據，通過數據分析技術對其進行數據分類，可以讓各個有關部門更快地找到對應的審計線索，從而極大地提高審計工作的效率和精確度。

大數據審計要求對數據進行全面分析，而傳統的經濟責任審計工作方法主要是通過審核、函證、核對、抽查、約談等取得審計證據，但抽樣審計樣本的選取本身具有一定的局限性，審計抽樣在技術層面和條件上受很大限制，不能夠收集和分析全部的數據，因此得出的審計結論帶有發生錯誤的可能性，伴隨著一定的審計風險。大數據時代的到來表示經濟責任審計流程能夠有效利用海量的業務數據，在一定程度上實現審計模式從抽樣模式向總體模式的轉變，對被審單位所涉及的所有業務數據進行分析，減少審計抽樣人為因素干擾的風險。

不難發現，傳統審計流程以現場審計為主，注重抽樣調查，容易忽視部分重要的業務數據；大數據審計流程以遠程審計為主，降低人為因素干擾，要求進行全數據分析。與傳統審計流程相比，大數據審計流程僅在對審計數據的部分處理方法和附加處理程序上借鑒了傳統審計流程的內容，而在關于審計工作的開展模式和審計范圍的劃定上，大數據審計實現了完全的顛覆和創新，兩種審計流程大部分內容無法融合。

（二）外部審計數據與大數據接口兼容性不足

一是利用大數據技術難以對非電子數據進行有效的處理。在實際工作中，由于來自外部的審計資料種類繁多、來源多樣，收集方法各異。有些審核數據是由手工操作產生的，比如手工賬本、手填收據、手寫會議紀要等，這種非電子化的紙張媒體，通常只有由手工錄入或者收集電子影像才能錄入到大數據的分析系統中，如果在錄入過程中存在著信息錄入失誤或者電子影像采集過程中存在疏漏，都可能造成非電子審計數據的失真。與完全電子化的原始審計數據相比，紙質數據的登記、歸檔不會經過電子過程多步驟、多流程的規范化與合規性審查，所以被審計單位更有可能會利用非電子化的方式來隱匿違規事項，這也是大多數被審單位電子化平臺推進效率緩慢的原因。因此，怎樣才能借助大數據的審計分析平臺，獲得全面、準確的非電子化經濟責任審計數據，從而更好地降低非電子化數據的失真度，是在大數據的背景下開展經濟責任審計必須要解決的一個關鍵問題。

二是被審計單位電子信息平臺與審計方大數據審計系統數據傳輸機制不匹配。盡管大數據審計有相關政策支持，但隨著信息量不斷擴大，各單位之間信息化程度參差不齊、數據類型不同等使得信息孤島現象明顯，大數據平臺的搭建、實施、運行以及到后期的維護和更新無法做到同步，成為構建大數據審計信息共享平臺的阻礙。在現階段的經濟責任審計工作中，由于各系統間缺乏通用的兼容協議，為獲取必要的審計數據，審計人員通常采取“見山開路、遇水搭橋”的被動審計模式。對于產生于信息化平臺的結構性電子數據，如會計日記賬、人事部門信息化平臺統計數據和OA系統日常辦公數據等，由于全面對接所有系統工作量巨大且缺乏現實性，所以只有當存在數據抽查的必要性時，審計人員才會要求IT工程師針對上述某個單一的系統進行數據對接，審計人員通常無法對數據展開橫向比較或聯合分析；對于非結構性數據，例如文字、圖像、音頻、視頻等，大數據審計分析系統缺乏計算機公式操作，審計人員需要結合內部審計職業判斷來對非結構性數據進行評估，大大增加了審計的工作量。

（三）缺少大數據經濟責任審計指標評價體系

由于經濟責任審計涉及內容廣、審計手段受局限、指標體系不健全等，目前尚未形成一套較為完善的經濟責任審計指標評價體系，在對領導干部精準畫像方面還存在一些不足之處。

一是全面評價不夠到位。經濟責任審計報告往往格式固定，對于被審計單位領導干部在經濟責任履行方面的評價僅停留在合規、合法性方面，對干部履職盡責方面的表現刻畫不夠立體。在經濟責任審計項目的實施過程中，審計思路極大地影響著審計的切入點和側重點。例如審計人員未考慮被審計單位的實際情況，將其他單位存在的普適性問題或以前年度存在的問題作為參考進行審計，未結合領導干部任期內履職盡責和權力權限的重點，對審計過程中出現的主要問題和重大風險一概而論，導致對領導干部的綜合評價不夠全面準確。二是重點聚焦不夠突出。根據兩辦《規定》，經濟責任審計的內容包括貫徹執行黨和國家經濟方針政策、地區經濟社會發展政策規劃落實等七個方面，缺乏針對性的審計實施方案，會導致審計重點不夠聚焦，在突出領導干部權力運行和責任落實方面仍然存在差距。例如在評判重大方針政策貫徹執行情況時，將關注重心放在方針政策的遵循情況而忽視了制度本身是否運行有效；在考察領導干部決策情況時，過度關注所在單位的年終總結和個人的述職報告，而忽略了決策落地的成效、被審計單位本身存在的薄弱環節以及領導干部采用何種舉措和方式改進薄弱環節等。

對領導干部的履職情況進行全面客觀監督、評價和鑒證，對其在任期間履行經濟責任情況進行精準畫像，能夠為經濟責任審計工作進一步發展和完善提供有力保障。與此同時，若畫像刻畫不夠準確勢必影響審計的質量和成效，也很難將經濟責任審計工作在干部監督管理、考核任用中的積極作用發揮出來。

（四）缺乏高素質復合型大數據審計人才團隊

隨著計算機技術的進步，數據規模和種類呈現出幾何式增長，如何充分發揮大數據信息技術在審計工作中的作用，技術和人才是關鍵所在。近年來審計監督范圍逐漸趨于完善，對審計人員的業務素質和技術水平也提出了更高的要求。尤其是在經濟責任審計工作中，需要從不同維度對領導干部履行經濟責任情況進行全面綜合考量，能夠熟練掌握財會業務知識、數據庫技術、數據分析能力的審計高素質人才往往更加能夠勝任。就現階段而言，審計項目多、任務重、時間緊，具有豐富現場審計經驗的審計人員對財會、審計專業較為了解，知識結構單一且重合，對于大數據信息技術知之甚少。因此，培育一批同時精通財會知識和大數據信息技術的專業復合型審計人才隊伍，尤為緊迫。另外，由于數據量大、結構復雜、保密性強，且貫穿于數據前期采集存儲、處理分析等各個環節，需要專業人才對硬件設備、軟件系統進行使用和維護，在實際操作層面實現的難度較大。

五、大數據時代經濟責任審計發展的提升路徑

（一）構建宏觀與微觀相結合的審計工作流程

在大數據時代開展經濟責任審計應構建宏觀與微觀相結合的工作流程，如圖1所示。

如圖1所示，大數據時代經濟責任審計“宏觀+微觀”審計工作流程分為四個模塊，在微觀層面的操作為數據采集及數據篩選，在宏觀層面的操作為數據分析及數據利用。

數據采集過程就是將方方面面的數據匯集在電子數據池中的過程，以電子數據的形式進行儲存，為進一步的數據處理與使用做最初準備。所謂電子數據池，其功能就是將從審計搜集工作中獲得的原始數據，以及對原始數據進行初步加工后所形成的資料進行匯總和儲存。針對不同的數據類型和數據來源，電子數據池應采取不同的處理方法。由手工生成的數據，比如手工賬簿、收據、會議記錄等，應該使用OCR文字識別技術并輔之以人工校驗的方法，把記錄在紙張上的文本轉換成電子數據。隨著單位內部信息化平臺的推廣和完善，手工輸入的工作量將逐漸降低；在信息系統中生成的諸如會計日記賬、人事信息系統中的數據等結構化的電子數據，可以在電腦上進行自動連接和傳輸，并與大數據系統相適應；除此之外，還存在著一些非結構性數據，比如文字、圖像、音頻、視頻等，這些數據都要通過經濟責任審計職業判斷與計算機公式操作相結合的方式，完成挑選、收集與數字化等初步處理工作，并將這些數據進行分類，再將其收集到電子數據池中。

完成數據采集后，下一步便是數據篩選工作，電子數據池中的數據需要由審計人員進行過濾，即數據去噪處理。由于大數據審計系統開展的是全樣本采集工作，所有數據都將被電子數據池收錄，特別是直接通過計算機信息平臺銜接取得的數據，其中存在與審計目標無關的“噪音”數據，包括因偶然因素產生的不具有代表性、也不具有普遍性的數據。審計人員應該根據具體的數據特征，建立一個由電腦來規范的篩選公式，以此對要過濾的數據做一個初步的運算，然后把過濾掉“噪音”后得到的數據放入數據倉庫，這樣就變成了一個可供內部審核使用的資料集。這個步驟也可以與前述數據采集過程平行開展，審計人員在采集程序之中加入計算公式，借助計算機高速計算能力實現數據邊采集邊篩選的過程。完成篩選后被儲存于數據倉庫中的審計數據信息，不應只服務于特定審計項目，還應當同時被系統“掛上”數據標簽，作為帶有特定標記的審計數據集合儲存，以便日后在開展其他經濟責任審計工作的過程中，按需通過檢索該數據標簽調取使用。隨著時間的推移，數據存儲的規模將會不斷擴大，傳統的電子存儲媒體最終將無法滿足進一步的儲存要求，此時必須利用云計算來提供存儲服務。

在完成上述微觀層面的步驟后，即可進入大數據經濟責任審計的宏觀模塊。審計數據的采集、篩選、分類等工作，都是為后續進行審計分析而進行的準備工作。在開展審計分析工作時，審計人員先利用計算機數據挖掘軟件、數據統計軟件、數據庫軟件等，構建數據模型，將電子數據代入計算公式進行深度計算和整理，將計算結果與預先設定的風險管理標準指數進行對比、分析，特別關注異常表現及期間變動。審計數據呈現出的時期性或時點性特征，會因具體審計項目性質不同而展現出不同的特點，因此，審計人員應該結合宏觀的審計目標及前期計算機進行分析的結果，進一步挖掘審計線索、找尋審計證據，并根據不同情況下的需要進一步追加審計程序。

在對原始審計數據進行采集、篩選和分析后，有用的數據被更深層次地提取出來，形成了審計證據。但是，這些信息仍然需要內部審計人員對其進行深入的綜合匯總，然后再將其歸納成審計語言，并將其記錄和表達在內部審計工作底稿及內部審計結果報告中。信息的綜合匯總工作包括三方面內容：一是以特定的經濟責任審計項目為對象，抽取與之有關的信息數據，并與同系統或同地區的其他內部審計項目相對比，再通過經濟責任審計組成員的專業判斷，以及與其他審計小組的共同討論，形成一份邏輯清晰、簡明扼要、易于理解的經濟責任審計報告，對組織運營、內部控制、風險管理等方面存在的主要問題或不足，給出審計意見與建議。二是將本次經濟責任審計中所獲取的全部有價值信息補充至大數據經濟責任審計數據庫中，與庫存的老舊信息進行對比分析，并更新正確的數據，以此修正審計數據的歷史趨勢變動、豐富大數據經濟責任審計分析模型，為后期開展下一步審計工作奠定基礎，為大數據經濟責任審計的未來價值延續做好鋪墊。三是通過對經濟責任審計結果的反饋與復盤，更新重大性層面的經濟責任審計發現，并將其錄入大數據系統中，在有必要時，可單獨設置追蹤子系統，通過該子系統追蹤被審計單位對審計中發現的重大問題的糾正及整改情況，并以點及面，將經濟責任審計的作用從具體項目拓展到整個系統。

（二）規范標準化大數據審計數據格式及接口

在大數據經濟責任審計的工作過程中，不同信息系統間數據接口不兼容、數據傳遞不暢通的問題時常出現，亟待解決。規范標準化大數據審計數據格式及接口，要從規劃與攻堅雙向入手。

一是要完善大數據審計工作規劃。在大數據經濟責任審計工作開展前，審計組及IT支持組應組織開展座談會，探討大數據審計發展思路及行動規劃。在充分論證、分析即將開展的審計業務可能會遇到的數據問題的基礎上，針對問題提出工作規劃、做好審計組與IT組的任務分工，細化工作任務，并研究制定具體的數據采集實施方案，探索數據審計新思路，積極發揮大數據審計效能。

二是成立數據攻堅專班。有關審計機構要統籌大數據審計人才組建數據攻堅專班，常態化組織業務交流，為各潛在被審計單位開展數據審計搭建平臺、提供技術支持，以此暢通被審計單位的各堵點、痛點，形成數據審計合力。數據攻堅工作專班還要為審計機關提供數據分析服務，集中力量開展重大審計項目數據采集、數據分析、數據治理等工作，不斷提升成果應用能力。

（三）健全經濟責任審計的精準畫像評價體系

經濟責任審計為領導干部個人在經濟責任履行情況的精準畫像提供了實現途徑。通過數字化審計手段健全經濟責任審計的精準畫像評價體系，提升畫像的精準性，能夠大幅提升經濟責任審計的效率與質量。

在實際操作中，經濟責任審計內容的界定是指標體系構建的依據。根據兩辦《規定》，領導干部任職期間履行經濟責任審計內容多、跨度大、范圍廣，若是采取傳統審計方式進行審計則較難滿足現實需要。大數據時代下，通過從海量數據中挖掘出可用的審計數據進行分析，從而避免了因考慮面不全、技術有限帶來的片面畫像問題。在審前調查階段，將從被審計單位搜集的數據進行匯總、轉化和清理，存入數據庫和共享中心，供審計組成員查閱和鑒證，能夠為審計實施方案的編寫和后期審計工作的順利開展奠定堅實基礎。在經濟責任審計工作開展中，結合已有數據和其他審計手段（如審計訪談、內控測試和問卷測評等）獲取的數據，對經濟責任審計涉及的七個重點方面進行深入分析，能夠全面系統地掌握被審計單位財務狀況、發展情況；根據歷史數據分析情況，結合被審計單位長期發展趨勢進行研判性分析，不僅可以對領導干部經濟責任履行情況進行精準畫像，也能為風險隱患提供預警，為未來發展趨勢提供一定的預見。在審計報告和收尾階段，基于全樣本審計數據，從宏觀角度出發對領導干部經濟責任履行情況進行多角度、立體化描述，提升審計成果的“量”和“質”，全面提高經濟責任審計報告的針對性、準確性和可用性。

（四）培養具有全局數據把控思維的審計人才

經濟責任審計作為我國審計事業現代化建設的重要部分，在推動經濟社會健康有序發展、優化資源配置、反腐治亂等方面發揮著極為重要的作用。因此，大數據背景下實現經濟責任審計工作的有效突破，需要培養一批具備較高綜合素質的職業化審計人才的“特種部隊”，為經濟責任審計工作的高質量、可持續、高效率開展保駕護航。在大數據時代背景下，審計人員需要在熟練掌握財會、審計專業知識的基礎上，將其他不同學科知識進行有機結合和融會貫通。這就需要各級審計部門在專業化人才培養過程中，注重對大數據技術、計算機信息技術，以及不同學科之間如何有機融合等方面的訓練。各級審計部門需要特別注重經濟責任審計中大數據信息技術的應用，不僅需要對審計人員進行專業知識技能培訓，還應著重培養其數據挖掘處理、信息化技術應用能力。此外，進一步提高經濟責任審計人才隊伍的綜合素質，還可以通過不同區域之間審計人力資源的統籌和整合，最終形成審計業務和人才交流互鑒的工作機制。例如，審計機關可以加強和對口高校、會計師事務所進行人才聯合培養、加強交流溝通，全面推進審計專業化人才隊伍建設。

六、結論與啟示

利用大數據技術開展經濟責任審計工作，是我國“科技強審”戰略實施的一項重大措施，對促進經濟責任審計工作高質量發展具有重大意義。大數據審計是對傳統審計內涵的一次重大拓展，也是對審計模式的一次重大變革。在新的技術環境下，審計人員要向信息化要資源，向大數據要效率，從技術層面、組織層面和制度層面引導到意識形態層面，讓大數據滲透到審計工作的規劃、實施、運行和評價的各個環節和層面。●

【參考文獻】

［1］ 蔡春，田秋蓉，劉雷.經濟責任審計與審計理論創新［J］.審計研究，2011（2）：9-12.

［2］ 鄭偉，張立民，楊莉.試析大數據環境下的數據式審計模式［J］.審計研究，2016（4）：20-27.

［3］ 孫守宇.政府經濟責任審計信息化的實現策略［J］.會計之友，2019（3）：139-143.

［4］ 宋夏云，蔡穎.經濟責任審計全覆蓋的目標和運行機制研究［J］.會計之友，2020（20）：31-35.

［5］ 侯本忠，白雪嬌，劉甜甜，等.大數據視角下企業經濟責任審計畫像指標構建研究［J］.會計之友，2021（23）：102-106.

［6］ 陳卓，武靜雨.大數據技術對政府審計質量的影響研究——以S市經濟責任審計為例［J］.會計之友，2023（9）：120-125.

［7］ 張英福，馬麗瑩.領導干部經濟責任審計評價通用指標體系的構建［J］.會計之友，2008（3下）：42-43.

［8］ 韋小泉，王立彥.地方黨政主要領導干部經濟責任審計評價指標體系構建［J］.審計研究，2015（5）：20-27.