AI时代大数据审计监督体系构建与管理优化

  阅读提示

  本文围绕人工智能时代大数据审计监督体系构建展开，从数据治理、技术融合、人才建设、制度完善四个维度，系统阐述了优化路径，针对性破解传统审计瓶颈。

  在数字经济与人工智能技术深度融合的背景下，传统审计模式的局限性日益凸显，构建智能化、一体化的大数据审计监督体系已成为必然趋势。针对当前大数据审计面临的数据治理不完善、技术应用不深入、人才短缺、制度适配性不足等现实困境，需从数据治理、技术融合、人才建设、制度完善四个维度，系统性推进大数据审计监督体系的构建与管理优化。

  构建全生命周期数据治理体系

  第一，统一数据标准规范，打破数据壁垒。由相关主管部门牵头，联合财政、税务、市场监管、金融机构等相关单位，制定统一的审计数据标准、数据格式、数据接口、元数据规范，明确数据采集、分类、编码、存储、交换的统一要求；搭建国家级、省级、市级三级大数据审计共享平台，整合各部门、各行业、各单位数据资源，建立数据互联互通、实时共享、动态更新机制，打破数据壁垒，消除信息孤岛，实现全维度数据融合应用。

  第二，强化数据质量管控，提升数据可靠性。建立数据采集、清洗、审核、入库、使用、销毁全生命周期质量管控机制，明确各环节质量标准、责任主体与管控要求；利用人工智能数据质量检测工具，自动识别错误、缺失、重复、异常数据，实时预警并督促整改；建立数据质量追溯机制，实现数据来源、处理过程、使用情况全程可追溯、可复核、可问责；加强数据源头管理，规范数据录入、更新、报送流程，从源头保障数据真实性、完整性、准确性。

  第三，筑牢数据安全防护屏障，防范安全风险。完善数据安全法律法规与管理制度，明确数据采集、传输、存储、使用、销毁各环节安全要求、责任划分与惩戒措施；采用数据加密、防火墙、入侵检测、访问控制、区块链等安全技术，构建全方位、多层次数据安全防护体系；建立数据安全风险监测、预警、应急处置机制，实时监测数据安全风险，及时处置数据泄露、网络攻击、数据篡改等安全事件；严格规范敏感数据使用，落实隐私保护要求，平衡审计监督与信息安全、隐私保护的关系。

  深化智能技术融合应用

  第一，分层推进技术应用，拓展应用广度与深度。立足不同地区、不同单位实际情况，分层分类推进智能技术应用：基层审计机关与中小企业优先普及数据自动采集、智能筛查、报表自动生成、基础风险预警等智能化应用；省级以上审计机关与大型企业重点推广机器学习、知识图谱、自然语言处理、大语言模型等高端技术应用，开发适配财政审计、企业审计、公共投资审计、经济责任审计等不同场景的智能审计模型，提升风险识别精准度与分析深度。

  第二，优化智能审计模型，增强算法可解释性。加强智能审计模型研发与优化，结合不同行业、领域、业务特点，构建针对性强、适配度高、精准度优的专用智能审计模型；提升算法透明度与可解释性，公开算法运行逻辑、参数设置、训练数据来源，建立算法解释机制，便于审计人员理解、核查与复核；建立智能审计模型全生命周期管理机制，规范模型开发、测试、部署、更新、停用流程，定期开展模型风险评估、性能测试与优化升级，防范算法偏差、算法黑箱风险，保障审计结果公正可靠。

  第三，完善技术基础设施，强化支撑保障能力。加大资金投入，升级硬件设备，提升计算能力、存储容量与网络带宽，保障海量数据存储、高速数据处理与高端智能模型稳定运行；优化智能审计系统，增强系统兼容性、稳定性、扩展性与安全性，实现与现有业务系统无缝对接、数据顺畅传输、功能高效协同；依托新型基础设施建设机遇，利用云计算、大数据中心、5G网络、工业互联网等技术，构建云审计平台，降低基层审计机关与中小企业技术应用门槛，为智能审计技术广泛应用提供坚实支撑。

  加强复合型人才队伍建设

  第一，优化高校人才培养体系，强化源头供给。推动高校审计、会计、财务管理、财政税收等相关专业改革，调整课程设置，增设大数据分析、人工智能应用、数据治理、智能审计、信息安全等核心课程，强化理论教学与实践应用结合；加强校企、校审合作，共建实践教学基地、联合实验室、研发中心，引入审计机关、企业实际智能审计案例，开展实操教学、案例教学、项目教学，提升学生实践能力与综合素养；鼓励高校开设智能审计方向相关课程，培养既懂审计业务又懂数字技术的复合型人才，扩大人才供给规模，提升人才培养质量。

  第二，强化现有人员能力提升，提升数字化素养。建立常态化、系统化培训机制，定期组织审计人员参加大数据、人工智能、数据治理、智能审计系统操作、法律法规等专题培训，邀请行业专家、技术骨干、资深审计人员开展实操指导、案例分享、经验交流；开展跨部门、跨领域、跨行业交流学习，组织审计人员到先进审计机关、标杆企业学习智能审计实践经验，拓宽视野、更新理念、提升能力；鼓励审计人员自主学习、自我提升，考取大数据、人工智能、智能审计相关职业资格证书，提升专业能力与数字化素养。

  第三，完善人才引进与激励机制，留住优秀人才。制定优惠政策，加大人才引进力度，重点引进大数据分析、人工智能算法研发、智能审计模型设计、数据治理、信息安全等领域的高端复合型人才，给予具有竞争力的薪酬待遇、职业发展空间、科研支持与生活保障；建立多元化激励机制，将智能审计工作成效、技术创新成果纳入绩效考核，对优秀人才给予表彰奖励、晋升优先、职称倾斜；优化工作环境，营造尊重人才、鼓励创新、支持探索的良好氛围，增强人才归属感、认同感与幸福感，吸引和留住优秀复合型人才。

  完善制度机制保障体系

  第一，健全大数据审计法律法规，强化制度供给。加快修订完善《中华人民共和国审计法》《中华人民共和国审计法实施条例》，明确大数据审计、智能审计的法律地位、数据采集权限、数据共享规则、数据安全责任、智能审计结果法律效力、电子证据认定标准；制定“大数据审计准则”“智能审计操作指南”“智能审计质量控制办法”等配套制度，规范智能审计流程、审计证据标准、质量控制要求、风险管控措施；完善数据安全、隐私保护、知识产权保护、人工智能应用监管等相关法律法规，明确算法责任划分、违规行为惩戒措施，为智能审计工作提供清晰、完善、可操作的法律指引。

  第二，构建标准化质量控制体系，防范审计风险。制定统一的智能审计质量标准、操作规范、评价指标体系，明确智能审计计划制定、数据采集处理、风险识别预警、现场核查取证、报告出具、整改跟踪等各环节质量要求、工作流程与责任分工；建立智能审计全过程质量监督机制，依托人工智能技术实时监控审计流程、核查审计疑点、评估审计质量、预警审计风险；规范人工智能生成电子证据的采集、审核、归档、使用流程，明确电子证据合法性、有效性、证明力的认定标准；建立审计质量责任追究机制，对审计工作中出现的违规操作、质量问题、失职渎职行为严肃追责问责，保障审计工作质量。

  第三，健全多元协同监督机制，凝聚监督合力。建立跨部门、跨行业协同监督制度，明确各部门数据共享、业务协同、联合核查、结果共用、整改联动的权责划分、工作流程、标准规范与激励约束措施，打破部门利益壁垒，提升协同效率；搭建跨部门协同审计平台，实现审计任务联合部署、审计数据共享共用、审计疑点联合核查、审计结果联合研判、整改情况联合跟踪；推动国家审计、内部审计、社会审计协同发展，建立审计成果共享、人才交流、技术互助、业务协作机制，明确三者职责定位、工作衔接与协同流程，构建全方位、多层次、全覆盖的审计监督体系，形成监督合力，提升审计监督整体效能。

  （作者单位：中盐盐穴综合利用股份有限公司）