審計在巡視巡察數據分析中的創新與實踐

在全面從嚴治黨的時代背景下，傳統巡視巡察方式因自身局限性難以滿足復雜的監督需求，急需創新技術支持。本文圍繞審計技術在巡視巡察中的應用展開深入探討，通過融合大數據分析、機器學習等方法，構建跨部門數據共享平臺，可實現精準的線索挖掘與風險防控，顯著提升問題定位和風險預測精準度，對優化黨內監督體系具有重要實踐意義與推廣價值。

在新時代全面從嚴治黨的大背景下，巡視巡察作為黨內監督的關鍵手段，遭遇信息量巨大、問題復雜等難題，而傳統巡視巡察方式難以滿足高效識別與精準防控風險的要求。堅持新發展理念，促進審計技術創新應用，為提升巡視巡察效能帶來新思路。通過大數據分析技術與智能技術融合，巡查組不但能精準挖掘線索、完善風險防控體系，還可助力黨內監督機制優化，為相關單位實現高質量發展和提升治理水平提供有力支撐。

一、困境洞察與審計破局路徑

（一）巡視巡察面臨的困境及量化評估

在數據化時代，傳統巡視巡察方式在應對大數量、多領域監督任務時盡顯疲態。由于大量數據和信息流轉缺乏行之有效的管理與分析手段，致使問題線索難以被迅速捕捉，風險隱患也不易被識別?，F有的評估體系主觀性過強、量化標準缺失，很難精準衡量巡視巡察工作成效。故而，構建創新性量化評估體系迫在眉睫，借助現代化技術手段對監督效果展開全面且多維度分析，可為提升巡視巡察的精準性與效率筑牢根基。

（二）審計介入策略與效能提升模型

審計介入巡視巡察工作為監督帶來全新機遇，特別是在數據處理與風險預警方面，引入專業審計與技術手段可切實提升巡視巡察的整體效能。審計不僅能夠優化數據采集與整合流程，還能運用數據分析手段深度挖掘巡視巡察中發現的問題，進而構建更為科學的風險評估模型[1]。運用大數據技術，可對財務、行政、人事等多領域數據進行深度剖析，精準識別潛在風險因素與管理漏洞。機器學習與數據挖掘技術相結合，能夠自動發現規律性問題與異常數據，有效規避人工分析產生的偏差，提高發現問題的準確性與時效性。

二、技術驅動的審計創新架構

（一）多源數據融合與深度分析

在巡視巡察過程中，數據的來源通常是多樣化的，包括財務數據、人事檔案、項目進度、審計記錄等各類信息，通過對這些多源異構數據進行有效融合，可以建立一個全面立體的監督網絡。數據融合的核心在于將不同格式、不同結構的原始數據轉化為可用的分析數據，這一過程通常依賴于數據預處理和標準化算法。在實際操作中，數據融合可采用加權平均法或層次分析法（AHP），通過對不同來源的數據進行權重分配，確保關鍵數據對最終分析結果的影響最大化。在財務數據和審計結果融合時，可以利用以下加權平均公式：

其中，Y為分析結果，wi為第i類數據的權重，xi為第i類數據的標準化值。這種方式不僅提高了信息的準確性，還能增強對潛在風險的識別能力。在大數據環境下，結合深度學習算法和機器學習模型進一步挖掘數據中隱含的信息，為監督工作實現精準和有效提供了技術支撐。

（二）精準問題挖掘與預測

傳統的人工識別方法往往受到時間、精力和信息量的限制，難以有效地提前識別風險點，而應用大數據分析與機器學習技術，可以建立更精確的預警系統[2]。該系統基于監督學習算法，如決策樹、隨機森林等模型，通過歷史數據的訓練，能夠自動發現潛在問題；分析財務數據中異常波動，結合歷史審計結果，利用回歸分析方法預測未來可能出現的財務風險。假設某項財務指標的波動公式為：

Y=β0+β1X1+β2X2+ò

其中，Y為預測目標，X1、X2為相關財務指標，β0、β1、β2為回歸系數，ò為誤差項，通過不斷優化模型，能夠根據變化的參數預測潛在的問題，提前介入，避免風險擴大。

（三）數據價值挖掘與知識提取

數據價值的挖掘和知識提取是巡視巡察數據分析的核心所在，通過對大規模數據進行深入分析，可以從中挖掘出潛在的規律和趨勢，為決策提供有力支持。在這一過程中，運用數據挖掘算法，如聚類分析、關聯規則挖掘等，可以從海量數據中發現有價值的信息；使用聚類算法對企業財務數據進行無監督分類，識別出相似的風險特征，再通過關聯規則分析，找出數據之間潛在的關聯，進而為問題的解決提供理論依據。設定頻繁項集的支持度和置信度計算公式：

通過對這些潛在知識的提取，巡視巡察工作不僅能有效識別隱藏的問題，還能提供切實可行的優化方案，推動監督模式的創新與優化，提升黨內監督的系統化、科學化水平。

三、審計創新實踐的成果量化呈現

（一）精準的線索挖掘與問題定位

以某市預算監督為例，發現2000個不同項目的資金分配進行了700余次調整，眾多項目調整金額超過50萬元。憑借傳統手段難以迅速篩查出這些復雜調整背后潛藏的問題，而借助數據挖掘技術，對這些調整記錄與相關合同、采購記錄等進行綜合分析后，發現存在超過100個金額差異較大的合同條目，其中20余個項目在資金使用方面存在異常狀況。再以某市近三年的公用事業項目為例，此項目共計涉及1500多個施工合同以及3500份采購訂單。通過構建一個時間－事件映射模型，把不同項目的關鍵時間節點與資金流向進行關聯，發現有50余個項目的資金撥付時間和項目實際完工時間嚴重不符，其中10個項目的資金撥付日期甚至早于施工開始時間。這些發現為問題定位提供了更為精準的方向。在一項涉及180個社區的巡察工作中，通過多維度的數據分類分析，將60個社區的資金使用問題歸類為設備采購異常，40個社區歸類為基礎設施維護不足，其余的則被劃分為與社區活動經費相關的問題。

（二）風險防控體系的構建與效能評估

構建跨部門的數據共享平臺，以此確保信息資源得以有效整合，實現對各類潛在風險的實時監控與分析。某地的大型基礎設施項目涉及20余家企業以及 300多項子項目，數據實時共享平臺的搭建可使資金流、項目進度、設備采購等信息在數秒內完成同步更新。這種高效的信息整合極大地提升了對潛在風險的預警能力，尤其是在資金流動較為頻繁的項目當中，能夠通過異常數據提示風險點，有助于及時采取防控措施[3]。在對某城市的公共服務項目的監控過程中，系統針對超過1500個項目的資金流向、施工進度以及人員調動等數據展開實時分析，發現了一些預算頻繁調整的項目。分析結果顯示，這些項目資金調整次數達50次以上，而這通常是項目執行存在問題的顯著信號。通過將歷史數據與趨勢分析相結合，系統能夠預測出資金調整問題的風險等級，并提前發出預警，督促相關單位強化監管并進行整改。風險評估指標需覆蓋多個層面，不僅要綜合考量歷史問題的發生概率，還應當對外部環境的變化以及政策導向進行實時跟蹤。例如，某市在實施環境治理項目時，氣候因素、政策變化以及相關法規的調整成為影響項目順利推進的重要因素。通過構建對這些外部因素的綜合評估模型，能夠動態評估風險，并依據實時變化靈活調整防控策略。在一個涉及500多個基層單位的監管項目里，評估模型依據30個關鍵指標進行風險評估后發現，某些區域存在風險識別反應遲緩的狀況，進而提出了改進數據更新頻率和風險響應機制的建議（見表1）。

四、審計創新應用實踐

（一）高校巡察與管理優化

在某高校的巡察工作中，巡察組將資金使用、師生管理、教學質量等關鍵領域作為重點監控對象，通過多源數據融合技術，對預算支出明細、科研項目執行進度、學生反饋意見等信息進行全面剖析。在資金使用方面，巡察組發現某科研項目存在資金結余未依規退還的問題。采用數據分析技術，結合項目預算、支出憑證、報銷記錄等多源數據，精準識別出資金流動中的異常環節，推斷該項目可能存在違規支出的風險。經過深入調查，發現該項目在設備采購和勞務費用報銷中存在虛開發票、重復報銷等問題，涉及金額較大。巡察組及時介入，要求項目負責人限期整改，并將違規資金退還。在師生管理方面，巡察組通過問卷調查和座談會收集師生意見，發現部分教師存在師德師風問題，如課堂紀律松懈、對學生態度冷漠等。針對這些問題，學校加大了師德師風教育培訓力度，舉辦專題講座和案例分析活動，并將師德表現與教師的獎懲、晉升掛鉤。在教學質量方面，巡察組深入課堂，發現部分課程設置不合理、教學方法單一等問題。通過與師生交流和進行數據分析，建議相關學院優化課程設置，鼓勵教師采用多樣化的教學方法，提升學生的學習興趣和參與度。此次巡察工作不僅提高了資金使用的透明度，還推動了高校內部管理流程的優化升級。學校通過完善財務審批流程、強化內部審計監督，構建了更加完備的管理體系。

（二）國有企業巡察與效益提升

國有企業在資金使用、項目管理以及人員配置等方面往往存在一些管理漏洞，這些漏洞常常引發資源浪費、成本超支以及運營效益欠佳等問題。特別是在大型基礎設施與能源項目中，繁雜的項目流程和供應鏈管理使得風險控制面臨更為艱巨的挑戰。為有效化解這一難題，巡察工作引入先進的審計方法和數據分析工具，對企業經營活動實施全面且精準的監控。以某能源公司為例，該公司在項目管理過程中多次遭遇延期與成本超支困境，經巡察查明，問題根源在于供應商選擇失當以及項目管理流程松散[4]。這些問題致使資源配置效率低下，項目執行出現延誤。在資金管理方面，巡察助力企業優化財務結構，改進預算控制，提升資金使用的透明度，切實避免資金的浪費與濫用。風險防控機制的強化，讓企業在面對外部市場變化時，能夠更為迅速靈活地調整經營策略，有效提高整體運營效率。巡察工作推動國有企業搭建起更為透明的管理框架，增強公眾對企業治理和財務透明度的信任。透明的管理不僅提升了企業的社會責任感，更為企業可持續發展筑牢堅實基礎。

（三）鄉村巡審聯動與民生改善

鄉村振興戰略的實施，離不開強有力的監督機制，巡審聯動便是推動政策落地與民生改善的關鍵手段。通過整合鄉村發展規劃、財政資金使用、基礎設施建設等多領域數據，巡察與審計能精準識別資金使用不當、項目執行不到位等問題。如在某地鄉村振興項目中，巡察人員發現部分農村扶貧資金被挪作行政支出，進場推動資金重新分配使用。巡審聯動聚焦農村基礎設施建設維護，強化項目監督評估，使資金流動更透明，農村公共服務水平得以提升，基礎設施得到顯著改善，農民生活質量得到提升，助力鄉村振興戰略高質量實施。

五、結語

在巡視巡察工作中，審計借助大數據分析和智能技術，大幅提升了線索挖掘與問題定位的精準程度，有力增強了風險防控能力。通過搭建跨部門數據共享平臺以及實時監控平臺，可迅速發現潛在風險并及時采取相應防控舉措，保障巡察工作高效開展。構建量化評估體系為風險管理提供科學依據，有力推動管理流程的優化以及治理水平的提升。審計技術的創新應用，為黨內監督提供了更為精準高效的支撐，對相關單位實現高質量發展起到積極的促進作用[5]。

參考文獻

[1]云南省審計廳課題組，謝健.推進審計監督與紀檢監察監督、巡視巡察監督貫通協同[J].審計研究，2024，（6）：9-13.

[2]周冬戈，徐蕊.高校內部審計與巡視巡察的協同工作機制[J].綠色財會，2024，（10）：45-48.

[3]肖良斌，沈濤.國家審計與紀檢監察、巡視巡察協同治理的“中國之治”[J].商業會計，2024，（15）：29-34.

[4]陳玲玲.巡視巡察推進中國共產黨自我革命的實現機制研究[D].吉林大學，2024.

[5]肖良斌.高校內部審計與紀檢監察、巡視巡察的協同治理[J].審計與理財，2024，（5）：60-62.

（作者單位：廣東匯源通集團有限公司）

作者簡介：梁愷盈，女，1988年10月出生，漢族，廣東佛山人，研究生，中共黨員，中級審計師、中級經濟師。研究方向：監督、審計。