（来源：中国改革报）

转自：中国改革报

□ 赵玉婷

财务审计是高校保障资金安全、提高资金使用效益的重要手段。传统的高校财务审计模式以抽样审计为主，存在审计范围有限、效率低下以及风险预警滞后等问题。随着高校规模扩大和经济活动复杂化，财务数据呈爆发式增长，传统审计模式已难以满足高校的需求。在此背景下，大数据技术凭借其海量数据处理、多维度分析等优势，有效摆脱传统财务审计工作的限制，实现了高校财务审计工作的全流程升级。

大数据技术在高校财务审计中的应用路径

高校财务审计工作不仅包括预算管理和费用报销等基础性内容，还包括高校隐性资产流转、科研经费审批核算等复杂领域，这些领域的数据既相互独立又有内在关联。大数据技术的介入为财务审计工作的实施提供了高效工具，其能够通过数据整合、算法建模和实时交互等核心功能，重构审计流程中的数据采集、分析和验证逻辑，大大提升高校财务审计的深度和精准度。本文将结合高校财务审计的核心场景，具体阐释大数据技术的应用路径。

预算执行审计中的应用。应用大数据技术，可整合历史预算、实际支出以及招生等数据要素，构建预算编制合理性评估模型，通过对比分析不同年份、不同部门预算编制与实际需求的匹配度，识别预算虚高、科目错配等不合理因素。此外，可利用大数据平台实时采集预算执行数据，与预算指标进行比对，生成预算执行进度报表和差异分析报告。当某项支出超出预算进度或产生异常波动时，自动发出预警，使审计人员及时介入调查。

费用报销审计中的应用。费用报销是高校财务审计的高频领域，也是风险易发区。审计人员可对接税务部门的发票数据库，利用光学字符识别技术（OCR）识别发票信息并与数据库进行实时比对，自动识别虚假发票、作废发票、套开发票等问题。同时，分析发票开具时间、地点、金额与报销人行程的关联性，识别异常发票。在日常报销合规性检查中，可将高校费用报销标准录入大数据系统，自动校验报销单据。当报销金额超出标准、报销事由与实际业务不符时，系统会自动标记并提示审计人员。

采购与资产管理审计中的应用。利用大数据技术整合采购招标数据、供应商数据以及合同信息数据等，构建采购流程合规性分析模型。基于模型分析招标过程的竞争性、合同条款与招标结果的一致性和验收记录的完整性等，进而识别采购过程中的围标串标及合同违约等问题。审计人员还可利用物联网技术采集资产购置、使用、折旧、处置等数据，建立资产全生命周期数据库。通过分析资产使用率、闲置率、维修费用等指标，评估资产管理效率，并及时发现资产流失、账实不符等问题。

科研经费审计中的应用。审计人员可整合科研项目的立项数据、经费预算数据等，全面核查科研经费的使用范围、支出标准与审批流程。例如，通过分析经费支出与项目研究内容的关联性，识别挪用科研经费、虚报支出等问题。此外，还可基于大数据系统实时监控科研经费的预算执行情况，对比预算科目与实际支出科目的差异，分析差异原因。对于长期未使用的经费或支出进度异常的项目，及时发出预警，督促科研人员合理使用经费，并通过关联分析科研经费支出与论文发表、专利申请等数据，评估科研经费的投入产出效益，为科研经费分配和管理提供依据。

大数据技术在高校财务审计中的风险控制

大数据技术在高校财务审计中面临多重风险。因数据来源复杂，易出现不完整、不准确、不一致等问题，影响审计结果。在数据安全方面，由于财务数据包含敏感信息，集中存储传输易面临黑客攻击、泄露等风险。为有效应对高校财务审计所面临的各类大数据风险、保障大数据技术的应用效果，需针对性制定并实施一系列风险控制策略。

建立数据治理体系，保障数据质量。高校财务管理部门和审计单位，应成立跨部门数据治理委员会，由审计处、财务处、信息技术中心及各二级单位代表共同参与，制定统一的数据标准规范，涵盖数据字段定义、格式要求等，尤其需要明确财务数据与教学、科研等业务数据的关联映射关系，确保数据口径一致。在此基础上，构建全流程数据质量管理机制，在数据采集环节对接各业务系统接口，运用自动化工具实现数据实时同步与格式校验，避免录入误差；在数据存储环节采用分布式数据库架构，建立数据冗余备份机制，防止数据丢失或损坏；在数据清洗环节开发智能校验算法，自动识别并标记重复值、异常值、缺失值，由专人复核修正。此外，建立动态数据质量评估机制，定期生成数据质量报告，分析数据完整率、准确率、一致性等，持续优化数据治理流程，为大数据审计提供可靠的数据基础。

强化数据安全保障，防范安全风险。在技术层面，可采用数据加密技术对敏感财务数据（如薪酬信息、科研经费明细）进行全链路加密，确保数据在任何环节都无法遭到非法窃取或篡改。技术部门还应部署新一代防火墙、入侵检测系统（IDS）和数据防泄漏（DLP）系统，实时拦截网络攻击、病毒入侵等安全威胁，对异常数据访问行为（如批量下载、异地登录）进行精准识别与阻断。在管理层面，财务管理部门需建立严格的数据分级分类管理制度，根据数据敏感程度设置差异化访问权限和操作流程，如科研经费核心数据仅向审计负责人开放查询权限，并启用双因素认证。此外，建立数据安全应急响应机制，制定详细的应急预案，定期组织数据泄露、系统瘫痪等场景的应急演练，确保发生安全事件时能够快速响应、及时处置，最大限度降低数据安全风险造成的损失。

组建大数据财管团队，持续增强审计人员的大数据应用能力。高校需构建由专业人才支撑的财务审计队伍，由财务审计部门负责人牵头，吸纳信息技术、数据管理、内控合规等领域的骨干。鉴于高校财务数据的隐私性，技术人员吸纳应建立严格的准入机制与背景审查流程。优先从校内信息技术部门、数据中心选拔具备涉密岗位工作经验的人员，并进行政治素质、职业操守双维度考核。高校还需建立长效机制，保障其业务能力始终匹配财务审计需求。每半年通过技能测试、案例答辩等方式评估人员能力短板，针对性制定补训计划。同时，将大数据审计成果与职称评聘、评优评先挂钩，形成以评促学、以用强能的良性循环，确保团队能力迭代速度跟上财务审计的数字化转型步伐。

大数据技术的深度应用，重塑了高校财务审计的实践形态，这不仅涉及审计工具革新，更推动着审计模式从经验驱动向数据驱动转型。未来，高校财务审计将在技术融合与模式创新中迈向更智能、更精准的新发展阶段，高校也应通过制度创新和人才培养等工作，充分释放大数据在财务审计中的赋能价值。

（作者系山东青年政治学院会计学院副教授）