基于數據分析的事業單位審計問題預警機制研究

【關鍵詞】數據分析；審計監督；事業單位；風險預警；內部控制

引言

事業單位作為我國公共服務體系的關鍵組成部分，其財務活動、預算執行及資產管理情況，直接關聯著財政資金使用效率和公共利益的實現。隨著財務管理信息化水平的提高，審計監督面臨的數據量急劇增加，傳統“事后查賬”型審計模式逐漸暴露出滯后性和片面性的弊端[1]。在此背景下，利用數據分析技術構建審計問題預警機制是提升審計效能、加強風險控制的重要途徑。本文在系統梳理相關研究成果的基礎上，結合實際對事業單位審計現狀與問題進行分析，進而提出相應的優化機制與路徑選擇。

一、問題提出：事業單位審計監督現狀與預警缺失

伴隨財政資金配置方式的多元化以及事業單位業務流程的復雜化，傳統審計監督模式對日益動態的審計環境適應性變差，聚焦結果的審計方式不具備對潛在風險的前瞻性識別能力，難以達成“消禍于未萌”的監督目標。現階段事業單位審計體系存在四方面核心問題：審計模式落后陳舊、數據資源碎片化、風險預警中斷和內控制度脆弱，明顯阻礙了監督效能的提升[2]。

（一）審計仍以“事后控制”為主，干預效力不足

現階段審計主要依賴年度審計、預算審計與經濟責任審計等周期性安排，聚焦結果查核，忽視過程管控與事前干預，受限于紙質材料及靜態報表，審計難以及時跟蹤業務流程，缺乏動態識別能力。隨著財務自主權限的擴大，業務操作進一步呈現碎片化、即時化特征，傳統“賬后論斷”模式難以迅速發現問題，影響監督的及時性與權威性。

（二）數據系統未集成，信息分析支撐薄弱

即便各類業務系統大體建設完畢，但由于數據結構異構、接口交互欠佳，造成“數據孤島”情形，審計人員往往需要從多系統提取數據，隨后人工整合，效能欠佳、差錯偏高，技術類審計人才不足，數據分析手段僅局限于基礎工具，缺乏統一的數據規范及建模能力，無法支撐復雜的審計分析工作[3]。

（三）風險預警機制缺位，問題識別依賴經驗

目前風險識別大多依靠審計人員的主觀評判，缺少系統化的指標體系和量化模型。面對業務復雜性逐步升高的形勢，傳統經驗式識別方法難以契合實際需求。眾多諸如專項資金結余、跨年度使用、資產報廢等非標準事項缺少清晰的識別途徑，風險信號屢屢被遮蔽，預警失效。

（四）內部控制機制薄弱，審計穿透力不足

一些單位內控制度只重形式、不顧實際效果，缺乏流程閉環及數據聯動，關鍵控制要點缺位、權限分配不當，易引發合規性風險；關鍵業務操作環節仍依賴紙質流轉，缺失追溯能力，導致數據出現盲區；同時存在審計配合不協同、信息供給滯后、跨部門協調受阻等問題，進一步削弱了審計深入調查與風險識別能力[4]。

二、問題分析：基于數據分析的審計邏輯與機制構建需求

事業單位在履行公共服務職能期間，涉及大量財政性資金的收支、資產配置管理以及人力資源調配運用。基于這一現實背景，傳統圍繞抽樣檢查、憑證審閱的審計方式，愈發難以適應“穿透式、全覆蓋、全過程”監督的現實需求。隨著信息技術的進步，尤其是數據分析技術的日趨成熟，為推動審計自“靜態核查”向“動態預警”轉型構建了現實可行的路徑。

（一）數據分析技術為審計預警提供實現路徑

數據分析技術核心是對大規模、多源、異構的數據進行清洗、建模和鑒別，以此找出潛在的規律、走向及異常信號，就審計領域而言，此技術的導入標志著審計活動從依賴人工經驗判斷到借助技術手段達成智能識別的范式轉變，尤其在針對事業單位的審計里，數據類型彰顯出結構化與非結構化共存、實時性與周期性纏繞的復雜屬性，傳統審計手段難以達到有效覆蓋要求。數據分析技術能利用構建模型對數據變化實時捕捉，察覺財務操作、資產流轉以及人事安排等領域里或許存在的風險跡象，就預算執行這個方面舉例，事業單位預算執行的周期長、流程環節繁雜、責任主體不單一，傳統審計大多只能在年度結束之后對預算執行情形進行核查[5]。數據分析可對預算執行偏差進行階段性審視，通過數據軌跡發現預算科目異常改動、支出進度不均或大額暴增等問題，進而為審計人員提供核查線索。在資產綜合管理范疇，對資產登記、變動、報廢等全生命周期數據展開分析，可識別資產利用效率低、閑置率偏高或重復采購等風險信號。數據分析還可應用于合同履約審計中，通過將合同約定條款與實際執行數據進行比對，查找違約、虛假履約或異常支付等情形。

（二）預警機制構建需依托審計全流程數據閉環

目前，審計部門普遍存在“數據分散、系統孤立、采集滯后”的問題。預算編制數據與執行數據分屬不同平臺，資產管理系統與財務系統缺乏接口，人事工資系統獨立運行，導致各類數據“各自為政”，無法實現統一調取與分析。審計人員在獲取數據時需跨多個系統、協調多個部門，不僅效率低下，也增加了數據一致性與完整性風險。更為嚴重的是，部分關鍵數據如預算調整批復、合同變更記錄、資產實物核對等內容并未實現數字化歸檔，使得審計預警系統在面對復雜業務鏈條時常常“失明”或“誤判”。從審計邏輯上看，科學的審計預警機制應覆蓋預算事前審批、資金事中支付與結果事后評價三個階段，并在每一階段嵌入相應的數據監測點與控制節點[6]。以預算執行為例，應在預算下達、執行進度、項目結轉等環節設立動態閾值，系統實時比對歷史數據與預測值，發現偏離即發出預警信號。在缺乏全流程數據閉環支撐的情況下，任何一環數據缺失都將導致預警機制失效或預警失準。

（三）多維度風險指標體系是模型設計的基礎

在構建審計預警模型時，風險指標體系設計是基礎性工作。開展事業單位審計工作時，財務活動具有跨部門、跨年度、跨項目的多元特征，單一維度和靜態指標難以全面反映潛在風險。需要建立包含財務合規、資產流動、人事合理、項目績效等多維度且可量化的風險指標體系。目前多數事業單位尚未建立系統性的風險指標庫，審計人員開展預警分析時缺乏標準參照和量化依據。部分單位就算指標設立，其設定邏輯未獲實證驗證和行業對比，指標閾值多憑經驗設定，缺乏科學合理性和穩定性。

（四）算法模型構建需平衡解釋性與精準性

數據分析在審計預警中，核心是模型構建。模型需要具備高效識別異常的能力，同時也要有清晰的邏輯脈絡，以便審計人員理解其判斷依據和適用邊界。在實際應用中，具有高度準確性的“黑箱模型”識別效果良好，但其內部機制復雜，缺乏透明度，難以讓審計人員采納與依賴；簡單線性模型理解，但預測能力較差。在事業單位的審計流程中，構建預警模型需要平衡好“可解釋性”與“識別能力”，在模型運行過程中，如何應對“誤報”“漏報”問題、如何設定合適的模型閾值、如何解釋模型輸出結果，都是亟待解決的實際問題。目前，多數單位尚未建立模型驗證機制，也缺乏對模型參數變化的監測能力，導致模型效果持續優化受阻，難以滿足動態監管要求。

三、解決路徑：基于數據分析的審計問題預警機制構建

針對當前事業單位審計操作中“事后控制為主導態勢、數據割裂問題突出、預警手段十分薄弱、內控缺乏有力依托”等突出問題，需建立一個以數據驅動為核心、系統智能嵌入為手段的審計問題預警機制。該機制需依托統一數據平臺建設，通過多層級風險指標體系和算法模型聯動運作，借助技術工具及制度保障協同驅動，實現對財政資金流動狀態的全流程把控和風險動態識別，從而切實提升審計監督的敏銳性、時效性與覆蓋廣度。

（一）推進審計數據體系的標準化建設

審計預警機制能否實現有效運轉，其根本依賴于高質量的數據支撐。事業單位普遍存在業務系統彼此分割、數據標準未趨統一、數據質量參差不齊等問題，極大地制約了數據提取效率和分析的深度挖掘。因此，迫切需要推動審計數據的集成與標準化建設，破除系統壁壘，構建統一的數據資源底層支撐。具體而言，應把財務、資產、人事、預算等業務系統整合起來，采用接口接入、自動傳輸的方式，搭建覆蓋審計主要維度的“審計數據倉庫”，數據更新需兼具實時性與可追溯性，保障平臺數據的動態完整性。在此基礎上，應當構建統一的數據規范體系，涵蓋字段命名、單位格式、數據結構及邏輯準則等范疇。通過抽取-轉換-加載技術實現歷史數據的批量優化與結構化改造，有效解決冗余、缺失、錯配等數據質量問題，提升數據的實用價值與可比價值。數據安全也不可掉以輕心，審計數據的敏感程度十分高，應當構建多維度的信息安全架構，包括數據分級分類、訪問權限規制、操作日志記錄以及傳輸加密等機制，保障數據在采集、處理及使用的全階段的保密性、完整性與可追溯性，從基礎上保障預警機制合規運行及技術的可靠性。

（二）構建覆蓋性與精度并重的風險指標體系

若數據基礎處于穩定態勢，預警機制能否“精準識別、有效報危”，依賴于風險指標體系的合理設計，一個合理的指標體系應建立在審計業務特征及風險演化規律之上，既呈現出覆蓋屬性，還具備針對性，且具備可量化、可更新的技術品性，依層次邏輯，風險指標體系的構建可分為三個維度：第一個是基礎操作這一層級，用于監測日常操作頻率及結構的相應變化，指標含有支出頻次、采購的數量、預算調整次數等，可借助趨勢分析與偏差值判定找出行為異常；第二個是綜合評估層級，聚焦于業務運轉的系統性風險，指標諸如人員經費占比、資產的利用率、項目完成效率等，體現資源配置跟執行的偏離幅度；第三個是高風險觸發層級，主要鑒別突發性的異常情形，如集中開展采購、非經常性支出快速增長、大額合同重復發生等，此類指標要設置靜態標準與動態修正規程，以實現快速應對。需要指出的是，指標體系不可停留在靜態設計，而應搭建可延展、可進化的指標庫，按照業務發展及管理需求動態調整閾值標準和指標結構，通過指標間邏輯關系構建指標圖譜，實現跨指標耦合分析，提高對復雜風險行為的綜合認知水平。

（三）構建可嵌入業務流程的智能預警模型體系

模型是將數據與指標轉變為風險預警信號的核心載體。開發審計智能預警模型，要兼顧技術先進性、操作簡易性與業務闡釋力，強調算法邏輯的可重構性與模型輸出的可解釋性，從而保障模型不僅具備識別能力，也能獲得審計人員的認可與采納。在模型技術選擇方面，需結合審計業務特性采用多算法協同的方法：時間序列分析可識別預算執行、資產使用等具有周期性特征業務中的趨勢性偏離；聚類分析通過行為分組發掘“異常行為”，尤其適用于從大規模數據中識別非典型異常模式；邏輯回歸模型通過建模計算風險行為發生概率，輔助判斷具體行為是否存在違規傾向。采用多模型聯合實施，可有效覆蓋行為波動、結構異常與違規預測三種風險識別情形，構建穩健的智能化識別網絡。模型應采用嵌入式方式融入審計流程，在計劃編制、項目抽驗、風險排查、問題核驗等階段提供決策支持。系統輸出除預警信號外，還需配套說明觸發指標、異常情形及推薦處理措施，使審計人員能夠準確理解并恰當應對。

（四）完善制度支撐與能力保障體系

機制的可持續運轉不僅依賴技術路徑，更需制度框架與能力建設協同保障。應以信息化平臺為載體，搭建集數據處理、模型運行、結果呈現與任務管控于一體的“審計預警系統平臺”，通過統一界面及模塊化管理模式，提升工具應用效率與適配性。應制定涵蓋數據運用、模型構建、結果處理、權限管理等全流程的操作指引，明確崗位職責、操作邊界與審核環節，推動審計數據分析工作邁向規范制度層面，建立數據使用審批機制與分析行為追溯機制，強化責任約束與風險防控。為杜絕技術系統“獨自運行”，需構建“智能識別+人工復核”雙軌體系。審計人員應結合業務實際對系統輸出的風險結果加以復審，以此判定其可行性及優先次序，保證系統識別結果有效轉化為后續審計行動。經由雙重篩選機制，一方面實現了審計質量的提高，另一方面也為模型持續改進提供反饋資料。

結語

事業單位審計工作正從傳統的事后核查逐步邁向實時監測與智能預警的新階段。建立借助數據分析的審計問題預警體系，能提升風險識別的前瞻性、監督干預的及時性以及資源配置的合理性。未來須持續推進審計數據資源整合、智能模型優化與審計組織架構重構，構建以“數據驅動、風險導向、智能判斷”為核心的審計新體系。唯有持續改進手段、強化體系，才能真正實現審計監督高質量發展的既定目標。

參考文獻：

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