引言：当前，以云计算、物联网、人工智能等为代表的新一代信息技术蓬勃发展，带动数据呈爆发式增长。面对大数据时代的汹涌来袭，审计工作亟需顺应时代潮流，主动拥抱变革。习近平总书记强调，要运用大数据提升国家治理现代化水平，用新技术新手段更好感知社会态势、畅通沟通渠道、辅助决策施政。审计工作作为国家治理体系和治理能力现代化的重要内容，必须充分运用大数据思维和大数据技术武装自身，用先进理念引领审计变革，用前沿技术赋能审计实践，推动审计工作与时俱进、提质增效。

一、大数据技术特别是数据库技术与审计工作的契合点

（一）大数据技术是审计工作的利器

大数据技术具有海量性、高速性、多样性、价值性等特点，能快速获取、处理和分析海量异构数据，从复杂数据中挖掘价值信息、发现新知识、创造新价值。数据库技术作为大数据技术体系的重要支柱，为海量数据的存储、管理和应用奠定了基础^[1]。在大数据时代，审计工作面临的数据日益庞大、类型日益多样、来源日益广泛，如何有效盘活和利用好数据资源成为审计工作面临的重要课题。通过大数据技术特别是数据库技术，可以实现海量审计数据的高效采集、存储、计算、分析，极大提升审计工作的广度、深度、精度。比如，运用分布式数据库技术，能够处理海量、异构、非结构化的审计业务数据；运用内存数据库技术，能够实现审计数据的实时计算；运用图数据库技术，能够挖掘审计数据中的复杂关联；运用时序数据库技术，能够刻画事物的时间特征和演化规律。

（二）审计工作为大数据应用提供广阔舞台

审计通过审慎性、客观性、独立性的工作流程和方法，可以从海量数据中发现问题、总结规律、把握趋势，为大数据分析的有效应用提供重要参考。尤其是在预算绩效、财经违法等领域，积累了大量的结构化数据和非结构化数据，蕴含着经济运行规律和违法违纪行为特征，是大数据分析的"富矿"。审计机关是党和国家监督体系的重要组成部分，在维护国家经济安全、提高公共资金资源配置效率等方面肩负重要职责。开展审计专业数据库建设，加强对审计数据的分类整理、关联分析、综合利用，能够发挥大数据在反腐倡廉、防控风险、服务决策等方面的重要价值^[2]。

（三）数据库技术与审计工作具有内在融合基础

在大数据时代，审计工作从业务管理、流程再造到模式创新，都需要以数据库为支撑，充分运用数据库技术保障数据高效流动、价值充分释放。具体而言，在数据采集阶段，需借助数据库采集工具实现审计数据的自动采集、标准化存储；在数据存储阶段，需利用数据库的存储和管理功能，对海量、异构的审计数据进行分类存储、统一管理；在数据分析阶段，需发挥数据库的查询检索功能，通过数据关联分析、数据挖掘等手段，从审计数据中发现规律特征、揭示内在联系；在数据应用阶段，需调用数据库中的审计数据和分析结果，生成可视化图表，为决策提供数据支撑。

二、审计工作运用大数据技术面临的困境

（一）审计数据汇聚融通不足

当前，我国各级审计机关掌握了大量与国家经济运行、公共资金管理等相关的数据资源，但受制于体制机制等因素，这些数据分散在不同的业务系统和管理部门，未实现充分共享和集中管理。跨层级、跨地域、跨部门的数据共享机制尚未健全，"数据烟囱"现象普遍，数据汇聚融通不足，制约了大数据在审计领域的应用效能。

（二）审计数据治理有待加强

大数据应用需要高质量的数据支撑。然而，由于缺乏科学的顶层设计，我国审计数据管理总体比较粗放，缺少统一的数据标准规范，难以满足大数据分析的需求。比如，不同业务系统采集的数据缺乏统一格式标准，难以实现自动对接、互联互通；非结构化数据占比较大，数据的准确性、规范性、关联性不高。

（三）审计队伍大数据能力不足

审计队伍是大数据审计的关键因素。然而，受传统审计模式和知识结构的影响，当前审计从业人员普遍缺乏大数据意识和大数据技能，难以适应大数据时代的审计工作要求。一些审计人员固守传统审计思维，对大数据抱有观望甚至抵触情绪，主动学习和运用大数据的意识不强。从知识技能看，多数审计人员缺乏系统的信息化、数据化培训，在数据采集、数据分析、数据应用等关键环节存在明显短板^[3]。

三、大数据时代审计工作发展的对策建议

（一）构建集约高效的大数据审计分析平台

大数据审计分析平台是大数据技术在审计领域综合应用的基础支撑。当前，各级审计机关要加快大数据审计分析平台建设，促进"平台+数据+应用"深度融合、创新发展。要贯彻"共享、标准、创新"的建设理念，整合分散的审计数据资源，建立审计数据资源池，形成结构化、非结构化数据并存的多源异构大数据环境，为深度分析、智能审计夯实数据基础。尤其要建强审计专业数据库，发挥其在审计数据管理和分析中的作用。在数据库选型上，可考虑分布式数据库、内存数据库等先进数据库技术，保障数据分析应用的速度和稳定性。在数据的采集存储上，要遵循统一的数据标准和质量规范，注重主题域数据库的构建，增强数据的关联性和分析价值。在数据分析应用的支撑上，可基于数据库技术研发专用分析工具，开发面向审计场景的分析挖掘模型，与业务系统、可视化工具深度集成，实现数据分析、业务管理、辅助决策的无缝对接。

（二）加强审计大数据治理与安全保障

大数据时代，数据质量直接影响审计工作的效率和效果。各级审计机关要树立大数据理念，加强审计数据治理，推动形成审计数据全生命周期管理机制。具体到数据库建设中，要制定科学合理的数据分类分级标准，对原始数据进行及时归集处理，并采集审计工作中新增和变化的数据，持续丰富审计数据资产。加强对审计数据的结构化、标准化整理，确保数据库中主数据、元数据的准确性、规范性、一致性^[4]。同时，强化数据质量考核，将数据质量纳入审计机关绩效考评体系，激励各单位增强数据质量意识。在保障审计信息安全方面，要严格执行审计数据安全等级保护制度，实行重要数据库的异地容灾备份，定期开展数据安全风险评估，防范数据泄露等安全事件。探索运用区块链、同态加密等技术，保护数据隐私、维护数据主权。通过系统性的数据治理，筑牢大数据审计的质量根基和安全底线。

（三）创新拓展大数据审计方法与应用

大数据时代为创新审计理念、方法和路径提供了广阔空间。各级审计机关要主动作为，借助大数据平台和数据库技术的赋能，积极探索大数据审计的新领域、新方法、新应用。一是拓展大数据在重点领域的审计覆盖面。要聚焦国家重大政策落实、公共资金绩效、权力运行风险等关键领域，基于专业数据库进行关联分析、交叉比对，及时发现风险隐患、揭示问题线索。二是创新运用计算机辅助审计、持续审计等新型审计方式方法。要以数据库为支撑，通过RPA技术实现审计数据采集、审计程序执行的自动化；利用机器学习算法，建立审计对象画像，为精准施策、动态监控提供数据支持；深化大数据与移动互联的融合应用，为审计人员提供随时随地的现场勘查、即时取证等功能。三是加强多源异构数据的融合分析与综合运用。充分运用图数据库、时序数据库等技术，对结构化数据和非结构化数据进行关联分析，多维度、动态化反映审计对象的行为特征。要加强与政府部门、社会机构的数据共享，形成综合大数据，为宏观审计、部门审计提供全景式、立体化的数据视图。

（四）加快培养复合型大数据审计人才

大数据时代对审计人才提出了新的能力要求。各级审计机关要把人才培养摆在突出位置，加快培养一支既懂审计业务、又精通大数据技术的高素质专业化队伍。要围绕大数据背景下的审计职责定位，科学制定人才培养规划，完善人才培养体系。注重从信息技术、统计学、管理学等相关专业选拔人才，为审计队伍注入交叉学科背景的"新鲜血液"。针对审计人员普遍存在的大数据意识和大数据技能不足问题，要制定务实管用的培训计划，加大培训力度，重点提升数据思维、数据分析、数据应用的实操能力，增强用数据说话、用数据决策、用数据创新的本领。同时，要强化与高校、科研院所、数据分析机构的产学研合作，通过联合培养、项目合作等方式，加快培养高层次复合型人才。要完善以能力和绩效为导向的评价机制，在岗位晋升、薪酬待遇等方面向大数据人才倾斜，调动广大审计人员学习运用大数据的积极性、主动性。

（五）推动大数据审计法规标准建设

当前，大数据审计尚处于探索阶段，缺乏系统完善的法律法规和标准规范。亟须加快推进相关法规标准建设，为规范有序开展大数据审计提供制度支撑和行为遵循。一方面，要加快制修订数据安全、个人信息保护等领域的法律法规，明确大数据环境下的数据权属、隐私保护、安全管理等问题，为大数据审计营造良好的法治环境。要研究制定《大数据审计管理条例》，从审计职责、流程方法、平台建设、人才培养、安全保障等方面作出制度安排，使大数据审计有法可依、有章可循。另一方面，要加快构建大数据审计标准规范体系。制定数据采集、数据分析、数据应用等关键环节的操作规程和技术标准，细化量化具体要求，强化标准的执行力和约束力。同时，积极参与大数据审计国际标准的制定，加强与国际审计组织的交流合作，提升我国大数据审计的国际话语权和影响力。通过健全法规标准，规范大数据审计行为，为大数据审计工作提供基本遵循。

结语：

大数据审计是顺应时代发展的必然要求，是提升审计监督效能的必由之路。新时代审计工作要主动拥抱大数据、坚定数据自信，加快建设集约高效的大数据审计平台，强化审计数据治理和安全保障，创新拓展大数据审计的理念、流程和方法，加快培养高素质的大数据审计队伍，健全完善大数据审计法规和标准，推动大数据技术与审计工作的深度融合、协同发展。要立足审计全局，强化数据思维，将大数据理念贯穿到审计工作的全过程和各领域。要发挥数据库技术的独特优势，实现数据资源的"聚通用"，提升监督的广度、深度、精度。在运用好结构化数据的基础上，要加强非结构化数据的采集应用，丰富完善审计数据资源体系。要加快与云计算、人工智能等新技术手段的融合创新，推动大数据审计从数据分析向智慧审计演进。

参考文献：

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[2]俞立平,张矿伟,吴功兴.数字化转型对企业创新的作用机制研究:基于技术创新与管理创新的视角[J].中国软科学,2024(1):24-35.

[3]谢康,肖静华,王刊良,杨汝岱,郭迅华,杨俊,吴瑶,陈斌开,寇宗来,李雪灵.企业高质量数字化转型管理:理论前沿[J].管理学报,2024,21(1):1-9.

[4]余东华,马路萌.数字化转型、平台化变革与企业创新绩效——基于“技术—组织—创新”范式的分析[J].改革,2024(2):55-74.