吴小满 彭聪 彭乔依 孟宪玮
【摘 要】 随着科学技术的发展，审计工作进入大数据时代，以经济责任审计为代表的政府审计体系，因大数据时代的到来而获得了新的发展，而原有的审计流程也在多方面遭遇了新的冲击。文章以经济责任审计为主要研究方向，通过文献研究及理论可行性分析双视角，从工作流程、数据对接、结果评价、人才培养四个方面出发，探究了大数据背景下经济责任审计工作所面临的发展趋势和挑战，并提出应构建宏观与微观相结合的经济责任审计工作流程、规范大数据审计数据接口、健全大数据经济责任审计评价体系及构建复合型大数据审计人才团队的应用路径等提升策略，以期为经济责任审计信息化实现高效化、便捷化、完善化提供新思路。
【关键词】 大数据； 经济责任审计； 数据分析； 审计测试； 信息系统
【中图分类号】 F239.47 【文献标识码】 A 【文章编号】 1004-5937（2023）24-0028-07
一、引言
在二十届中央审计委员会第一次会议上，习近平总书记指出在强国建设、民族复兴新征程上，审计担负重要使命，要立足经济监督定位，聚焦主责主业，更好发挥审计在推进党的自我革命中的独特作用。经济责任审计是审计机关对被审计单位党政领导干部或国有企事业单位主要领导人是否正确、完整、高效履行经济责任的一种监督评价体系，也是坚持全面从严治党、防范化解重大风险、保障和改善民生、规范权力运行和反腐治乱等方面的有力保障[1]。中共中央办公厅、国务院办公厅在2019年7月印发了《党政主要领导干部和国有企事业单位主要领导人员经济责任审计规定》（以下简称“两办《规定》”），对新时代经济责任审计全覆盖、经济责任审计的质量和水平提出了更高要求。为顺应新形势、新要求，2021年10月，十三届全国人大常委会通过了关于修改《审计法》的决定，明确审计机关可以结合实际需要，从国家政务平台、被审计单位信息系统等数据库中调用数据进行检查，或外聘专业化人员对大数据审计过程中技术应用和处理进行指导或协助。此外，还增加了审计机关要充分利用信息化手段对政府投资项目进行审计、着力打造审计管理平台、逐步构建政府投资项目审计数据库和加快方法体系建设等内容。《审计法》的修订，细化了对于大数据审计的要求和责任，赋予了审计人员更多权限，体现出审计工作正向大数据时代迈进。以经济责任审计为代表的政府审计模式，将因大数据时代的到来而获得新的发展，并遭遇新的冲击。因此，探讨大数据时代经济责任审计发展趋势和现实要求并研究相应的实现路径，对进一步完善经济责任审计监督机制、构建高效权威评价体系、助力人才技术转型升级具有重要的意义。
二、文献综述
（一）大数据时代经济责任审计的特点
针对大数据时代经济责任审计的特点，郑伟等[2]通过研究表明，大数据是在新一代信息技术互相融合和革新之际出现的，是一次重大的技术变革，大数据技术对于审计发展同样会有重要的影响。学者在对经济责任审计信息化过程的五个阶段进行了阐述分析后，从信息录入技术、数据分析恰当性、查询语言和计算机技术、数据汇总取证准确性以及信息化审计风险五个方面出发，说明了审计信息化的可行性，审计工作目标得以从高效审计向提高审计效能转变[3]。与此同时，宋夏云等[4]通过研究也表明，信息技术可以对审计模式进行创新，通过建立审计动态监督平台来实现与被审计单位数据信息的互通，借助数据分析模型或评价体系等，可以对被审计单位领导干部任职期间出现的风险予以提醒或预警，在降低审计风险的同时还能够实现监督“关口前置”。由于大数据审计技术能够从海量数据中获取针对性信息，在不受时间、地域、场景影响的同时进行可视化分析，并对审计对象进行精准画像，因此大数据审计技术可以大大降低审计风险和疑点[5]。陈卓等[6]也指出，大数据技术能够在三个方面提高政府审计的质量，分别是提高审计技术方法的“技术性”、审计人员的“独立性”以及审计程序的“行政性”，但在政策保障支持、机构之间数据口径、审计理念模式方面存在风险或问题。
（二）对经济责任审计评价体系的研究
经济责任审计的关键工作就是对经济责任审计进行评价，对于经济责任审计评价体系，我国学术界和实务界进行了较为丰富的研究。张英福等[7]提出应当针对国有企业领导干部经济责任审计评价的共性内容，设置通用的评价指标体系，主要包括评价财务活动真实合法性、国有资产保值增值、内部控制制度健全和执行、重大经济决策、可持续发展和领导干部个人廉洁自律等状况的指标。韦小泉等[8]通过研究表明，经济责任审计的评价应以经济责任履行为核心进行构建，建立的党政主要领导干部经济责任审计评价指标体系包括区域经济和社会发展状况、地方财政收支状况、重要经济决策情况、贯彻执行国家或上级党委政府制定的政策情况和廉政勤政五个维度。然而，对于经济责任审计评价体系的研究，学者主要集中于内部控制维度、经济决策维度、资金资产资源管理维度、防控重大经济风险维度等，鲜有学者将经济责任审计评价体系与大数据技术进行联合研究。
（三）文献述评
通过文献梳理，本文发现大数据技术与经济责任审计相融合可以有效降低审计风险、提升审计效率，但同时也存在专业性强、技术性要求高的特点。此外，不同学者对于经济责任审计评价体系的构建有不同的见解，但仍然处于探索阶段，尚未形成较为权威的审计评价体系。学者们对财务及经济视角下的经济责任审计评价体系展开了丰富的研究，但对于大数据技术视角下经济责任审计的发展趋势及路径方面，目前仍然缺乏较为系统的研究。因此，本文以大数据视角为创新点，探究大数据时代经济责任审计的发展趋势，分析研究了大数据时代经济责任审计发展的提升路径，以期能为经济责任审计与大数据技术相融合的信息化道路提供助力。
三、大数据时代经济责任审计的发展新趋势
（一）审计工作组织模式创新化
审计取证是审计工作的关键着力点，在审计发展的过程中，审计取证模式经历了从账项基础审计到制度基础审计，再到风险导向审计模式的演变过程。三个阶段对应的方法和特点如表1所示。
如表1所示，针对经济责任审计来说，传统审计模式多为现场单向审计，审计组成员就其审计任务采用现场“一对一”的审计方式取证，对从各部门各单位获取的信息、资料等进行提炼分析。该审计模式受时间、地点和人力等因素制约，使得审计范围相对有限，导致审计效率偏低和审计质量不高的情况。经济责任审计与其他审计类型不同的地方在于，其通常涉及到被审计单位领导干部任职期间对重大方针政策执行情况等有关经济活动，不仅需要注重现场审计、实地取证等活动，还需要注意从宏观层面考虑。而在大数据时代背景下，审计团队通过所连接的数据共享中心构建相应的分析模型，将被审数据与经济审计工作数据库中的大数据关联比较分析，发现疑点进而分散查证，大幅提高了审计效率和审计质量。因此，利用大数据技术对结构化或非结构化数据进行处理分析、综合运用后，得到的审计结果往往优于传统审计模式。
（二）审计工作应用范围拓展化
在传统审计方式中，审计机关受到审计力量、审计时间、审计地点等因素制约，对数据全面综合分析较为困难。因此，传统审计通常采用抽样审计的方法，即有针对性地选择一些样本量来估计总体特征。在大数据采集技术深入发展的今天，审计范围不再受到样本数量限制，审计人员可以全容量数据为样本，以整体视角开展全面审计工作，从而使得审计项目更具全面性、延伸性与整体性，同时也使审计结果更具代表性与准确性。
传统的经济责任审计侧重于被审计单位领导干部离任后审计，“逢离必审”等错误观念层出不穷。而两办《规定》明确了任中审计的地位，不能仅仅依靠事后改正，更应突出事前和事中控制。在此背景下，将大数据信息技术运用到经济责任审计中，将大大提升审计效率和质量。例如：在审前调查这一环节中，审计人员可通过完整的大数据信息系统来选择、甄别本次审计需要的数据，并通过信息化平台来获取数据，这将比传统方式更有效、更全面和更细致，同时也改善了经济责任审计范围及重要性程度的确定；在审计工作开展阶段，借助大数据技术，审计团队得以拥有更多时间对审计过程中的重点、难点、疑点进行核实。审计团队在审计工作结束时，依然可以借助大数据技术提高资料归档效率，利用整合后的数据也能更加全面地反映被审计对象经济责任履行情况，从而更好更高效地得出审计报告和结论。
（三）审计数据采集方式多维化
舍恩伯格（2012）在其着作《大数据时代》中提出了“全部样本才能代表总体”这一概念，使得人类对大数据世界的理解发生变化。在大数据时代，获取经济责任审计数据的要求与舍恩伯格的全新理念具有很强的一致性。在获取经济责任审计数据的过程中，大数据模式在一定程度上对审计机关提出了一种以全数据为基础的要求，审计机关需要构建全口径、大集中、整建制的数据中心，将横向上的同级单位、纵向上的下级政府及其所属部门、单位财务业务数据都纳入到监管的范围之内，并对数据进行全过程的持续实时传输，将覆盖范围从审计计划安排的单个被审计单位扩展到了所有的被审计单位和与之有关的主管部门，从而实现了样本覆盖维度的横向延展、纵向贯通、实时更新。建立一个特别的数据管理部门，从联系、采集、传输、转换环节入手，对原始数据展开加工和处理，最终构建出一个统一格式的经济责任审计数据库，从而达到对数据的全生命周期管理的目的，完全地突破了审计数据资源匮乏、分析视角单一、绩效标尺不一致等客观限制，逐步地将“用样本来推测整体”的传统审计格局打破。
在大数据经济责任审计中，审计人员能够以审计项目需求为依据来实现审计数据的垂直归集。因此，审计人员可以根据项目需求对数据的标准进行分类，并对与被审计对象相关的财务、业务以及往年审计结果及整改落实情况等数据进行收集。与此同时，审计人员还可以审计业务质效提升要求为依据，进行横向总结，将财政审计、政策跟踪审计及过去其他审计等项目中所累积的数据进行整合，最终构建出包括被审计对象的单位部门基本情况、财政财务收支、重大政策落实、前期审计发现问题及整改情况的综合数据库，从而实现对垂直方向的审计结果进行有效的应用。同时对数据库进行及时更新，开展动态管理，并以此为系统内或同一地区内其他单位水平方向的审计工作提供便利，进而形成多维度的审计数据收集模式。
（四）审计模型建立方法精细化
作为对审计价值判断的一种数据表示，审计模型包含了对审计实践的积累、对工作重点的诠释、对党和国家重大政策的理解。全口径的大数据审计线索，只有通过合理的建模及分析，才能从经济责任审计的视角中提取出结果、产生出价值，从而成为一种真正的审计生产素材。
大数据经济责任审计强调人与数据的有机融合，体现的是全体人员的共同智慧，而审计模型的开发则通过补充、校验和纠正偏差等手段，来实现并突出了应用者的价值。大数据经济责任审计将各专业属性的人才团队进行了分工，将财务、投资、法律、数据等方面的人才进行了有效的融合，充分利用各领域人才的特长，开展数据的研究和分析工作，从纷繁复杂的数据堆积中提取出关键点，在实际工作中，大数据经济责任审计模型的产生和修正相互促进，最终形成了一个动态的、持续的模型运作闭环。随着大数据技术的不断发展，很有可能诞生具有自我学习能力的智慧型审计模型体系，其利用计算机来完成对审计模型的自我阅读、自我修正和自我演进，在人与数据之间的互动过程中，大数据变成了智能审计生产力的一种催化剂。新时期的大数据经济责任审计应坚持“数据优先”，建立智能型政府审计新机制。
四、大数据时代经济责任审计发展面临的挑战
（一）传统审计流程与大数据分析融合度不高
在开展经济责任审计工作的过程中，往往存在传统审计流程与大数据分析融合度不高的问题，具体表现为：
传统的经济责任审计方式，基本上都是以现场审计为主体，依靠审计人员对审计、会计核算等方面的知识和经验，这样做的不利之处在于审计人员往往把审计重点聚焦于被审计对象的财务活动，对所涉及业务的具体专业知识的缺乏可能会使其忽略很多业务资料，存在审计活动和业务活动相脱节的风险。伴随着大数据时代的到来，以及被审单位的信息化建设程度的提升，远程网络审计将会变成一种重要的经济责任审计方法，并且还会持续朝着网络化和扁平化的方向发展，这给审计人员的审计思路和认知带来了一种崭新的观念，多维专业的审计人员可以根据来自不同业务口的大量电子数据，通过数据分析技术对其进行数据分类，可以让各个有关部门更快地找到对应的审计线索，从而极大地提高审计工作的效率和精确度。
大数据审计要求对数据进行全面分析，而传统的经济责任审计工作方法主要是通过审核、函证、核对、抽查、约谈等取得审计证据，但抽样审计样本的选取本身具有一定的局限性，审计抽样在技术层面和条件上受很大限制，不能够收集和分析全部的数据，因此得出的审计结论带有发生错误的可能性，伴随着一定的审计风险。大数据时代的到来表示经济责任审计流程能够有效利用海量的业务数据，在一定程度上实现审计模式从抽样模式向总体模式的转变，对被审单位所涉及的所有业务数据进行分析，减少审计抽样人为因素干扰的风险。
不难发现，传统审计流程以现场审计为主，注重抽样调查，容易忽视部分重要的业务数据；大数据审计流程以远程审计为主，降低人为因素干扰，要求进行全数据分析。与传统审计流程相比，大数据审计流程仅在对审计数据的部分处理方法和附加处理程序上借鉴了传统审计流程的内容，而在关于审计工作的开展模式和审计范围的划定上，大数据审计实现了完全的颠覆和创新，两种审计流程大部分内容无法融合。
（二）外部审计数据与大数据接口兼容性不足
一是利用大数据技术难以对非电子数据进行有效的处理。在实际工作中，由于来自外部的审计资料种类繁多、来源多样，收集方法各异。有些审核数据是由手工操作产生的，比如手工账本、手填收据、手写会议纪要等，这种非电子化的纸张媒体，通常只有由手工录入或者收集电子影像才能录入到大数据的分析系统中，如果在录入过程中存在着信息录入失误或者电子影像采集过程中存在疏漏，都可能造成非电子审计数据的失真。与完全电子化的原始审计数据相比，纸质数据的登记、归档不会经过电子过程多步骤、多流程的规范化与合规性审查，所以被审计单位更有可能会利用非电子化的方式来隐匿违规事项，这也是大多数被审单位电子化平台推进效率缓慢的原因。因此，怎样才能借助大数据的审计分析平台，获得全面、准确的非电子化经济责任审计数据，从而更好地降低非电子化数据的失真度，是在大数据的背景下开展经济责任审计必须要解决的一个关键问题。
二是被审计单位电子信息平台与审计方大数据审计系统数据传输机制不匹配。尽管大数据审计有相关政策支持，但随着信息量不断扩大，各单位之间信息化程度参差不齐、数据类型不同等使得信息孤岛现象明显，大数据平台的搭建、实施、运行以及到后期的维护和更新无法做到同步，成为构建大数据审计信息共享平台的阻碍。在现阶段的经济责任审计工作中，由于各系统间缺乏通用的兼容协议，为获取必要的审计数据，审计人员通常采取“见山开路、遇水搭桥”的被动审计模式。对于产生于信息化平台的结构性电子数据，如会计日记账、人事部门信息化平台统计数据和OA系统日常办公数据等，由于全面对接所有系统工作量巨大且缺乏现实性，所以只有当存在数据抽查的必要性时，审计人员才会要求IT工程师针对上述某个单一的系统进行数据对接，审计人员通常无法对数据展开横向比较或联合分析；对于非结构性数据，例如文字、图像、音频、视频等，大数据审计分析系统缺乏计算机公式操作，审计人员需要结合内部审计职业判断来对非结构性数据进行评估，大大增加了审计的工作量。
（三）缺少大数据经济责任审计指标评价体系
由于经济责任审计涉及内容广、审计手段受局限、指标体系不健全等，目前尚未形成一套较为完善的经济责任审计指标评价体系，在对领导干部精准画像方面还存在一些不足之处。
一是全面评价不够到位。经济责任审计报告往往格式固定，对于被审计单位领导干部在经济责任履行方面的评价仅停留在合规、合法性方面，对干部履职尽责方面的表现刻画不够立体。在经济责任审计项目的实施过程中，审计思路极大地影响着审计的切入点和侧重点。例如审计人员未考虑被审计单位的实际情况，将其他单位存在的普适性问题或以前年度存在的问题作为参考进行审计，未结合领导干部任期内履职尽责和权力权限的重点，对审计过程中出现的主要问题和重大风险一概而论，导致对领导干部的综合评价不够全面准确。二是重点聚焦不够突出。根据两办《规定》，经济责任审计的内容包括贯彻执行党和国家经济方针政策、地区经济社会发展政策规划落实等七个方面，缺乏针对性的审计实施方案，会导致审计重点不够聚焦，在突出领导干部权力运行和责任落实方面仍然存在差距。例如在评判重大方针政策贯彻执行情况时，将关注重心放在方针政策的遵循情况而忽视了制度本身是否运行有效；在考察领导干部决策情况时，过度关注所在单位的年终总结和个人的述职报告，而忽略了决策落地的成效、被审计单位本身存在的薄弱环节以及领导干部采用何种举措和方式改进薄弱环节等。
对领导干部的履职情况进行全面客观监督、评价和鉴证，对其在任期间履行经济责任情况进行精准画像，能够为经济责任审计工作进一步发展和完善提供有力保障。与此同时，若画像刻画不够准确势必影响审计的质量和成效，也很难将经济责任审计工作在干部监督管理、考核任用中的积极作用发挥出来。
（四）缺乏高素质复合型大数据审计人才团队
随着计算机技术的进步，数据规模和种类呈现出几何式增长，如何充分发挥大数据信息技术在审计工作中的作用，技术和人才是关键所在。近年来审计监督范围逐渐趋于完善，对审计人员的业务素质和技术水平也提出了更高的要求。尤其是在经济责任审计工作中，需要从不同维度对领导干部履行经济责任情况进行全面综合考量，能够熟练掌握财会业务知识、数据库技术、数据分析能力的审计高素质人才往往更加能够胜任。就现阶段而言，审计项目多、任务重、时间紧，具有丰富现场审计经验的审计人员对财会、审计专业较为了解，知识结构单一且重合，对于大数据信息技术知之甚少。因此，培育一批同时精通财会知识和大数据信息技术的专业复合型审计人才队伍，尤为紧迫。另外，由于数据量大、结构复杂、保密性强，且贯穿于数据前期采集存储、处理分析等各个环节，需要专业人才对硬件设备、软件系统进行使用和维护，在实际操作层面实现的难度较大。
五、大数据时代经济责任审计发展的提升路径
（一）构建宏观与微观相结合的审计工作流程
在大数据时代开展经济责任审计应构建宏观与微观相结合的工作流程，如图1所示。
如图1所示，大数据时代经济责任审计“宏观+微观”审计工作流程分为四个模块，在微观层面的操作为数据采集及数据筛选，在宏观层面的操作为数据分析及数据利用。
数据采集过程就是将方方面面的数据汇集在电子数据池中的过程，以电子数据的形式进行储存，为进一步的数据处理与使用做最初准备。所谓电子数据池，其功能就是将从审计搜集工作中获得的原始数据，以及对原始数据进行初步加工后所形成的资料进行汇总和储存。针对不同的数据类型和数据来源，电子数据池应采取不同的处理方法。由手工生成的数据，比如手工账簿、收据、会议记录等，应该使用OCR文字识别技术并辅之以人工校验的方法，把记录在纸张上的文本转换成电子数据。随着单位内部信息化平台的推广和完善，手工输入的工作量将逐渐降低；在信息系统中生成的诸如会计日记账、人事信息系统中的数据等结构化的电子数据，可以在电脑上进行自动连接和传输，并与大数据系统相适应；除此之外，还存在着一些非结构性数据，比如文字、图像、音频、视频等，这些数据都要通过经济责任审计职业判断与计算机公式操作相结合的方式，完成挑选、收集与数字化等初步处理工作，并将这些数据进行分类，再将其收集到电子数据池中。
完成数据采集后，下一步便是数据筛选工作，电子数据池中的数据需要由审计人员进行过滤，即数据去噪处理。由于大数据审计系统开展的是全样本采集工作，所有数据都将被电子数据池收录，特别是直接通过计算机信息平台衔接取得的数据，其中存在与审计目标无关的“噪音”数据，包括因偶然因素产生的不具有代表性、也不具有普遍性的数据。审计人员应该根据具体的数据特征，建立一个由电脑来规范的筛选公式，以此对要过滤的数据做一个初步的运算，然后把过滤掉“噪音”后得到的数据放入数据仓库，这样就变成了一个可供内部审核使用的资料集。这个步骤也可以与前述数据采集过程平行开展，审计人员在采集程序之中加入计算公式，借助计算机高速计算能力实现数据边采集边筛选的过程。完成筛选后被储存于数据仓库中的审计数据信息，不应只服务于特定审计项目，还应当同时被系统“挂上”数据标签，作为带有特定标记的审计数据集合储存，以便日后在开展其他经济责任审计工作的过程中，按需通过检索该数据标签调取使用。随着时间的推移，数据存储的规模将会不断扩大，传统的电子存储媒体最终将无法满足进一步的储存要求，此时必须利用云计算来提供存储服务。
在完成上述微观层面的步骤后，即可进入大数据经济责任审计的宏观模块。审计数据的采集、筛选、分类等工作，都是为后续进行审计分析而进行的准备工作。在开展审计分析工作时，审计人员先利用计算机数据挖掘软件、数据统计软件、数据库软件等，构建数据模型，将电子数据代入计算公式进行深度计算和整理，将计算结果与预先设定的风险管理标准指数进行对比、分析，特别关注异常表现及期间变动。审计数据呈现出的时期性或时点性特征，会因具体审计项目性质不同而展现出不同的特点，因此，审计人员应该结合宏观的审计目标及前期计算机进行分析的结果，进一步挖掘审计线索、找寻审计证据，并根据不同情况下的需要进一步追加审计程序。
在对原始审计数据进行采集、筛选和分析后，有用的数据被更深层次地提取出来，形成了审计证据。但是，这些信息仍然需要内部审计人员对其进行深入的综合汇总，然后再将其归纳成审计语言，并将其记录和表达在内部审计工作底稿及内部审计结果报告中。信息的综合汇总工作包括三方面内容：一是以特定的经济责任审计项目为对象，抽取与之有关的信息数据，并与同系统或同地区的其他内部审计项目相对比，再通过经济责任审计组成员的专业判断，以及与其他审计小组的共同讨论，形成一份逻辑清晰、简明扼要、易于理解的经济责任审计报告，对组织运营、内部控制、风险管理等方面存在的主要问题或不足，给出审计意见与建议。二是将本次经济责任审计中所获取的全部有价值信息补充至大数据经济责任审计数据库中，与库存的老旧信息进行对比分析，并更新正确的数据，以此修正审计数据的历史趋势变动、丰富大数据经济责任审计分析模型，为后期开展下一步审计工作奠定基础，为大数据经济责任审计的未来价值延续做好铺垫。三是通过对经济责任审计结果的反馈与复盘，更新重大性层面的经济责任审计发现，并将其录入大数据系统中，在有必要时，可单独设置追踪子系统，通过该子系统追踪被审计单位对审计中发现的重大问题的纠正及整改情况，并以点及面，将经济责任审计的作用从具体项目拓展到整个系统。
（二）规范标准化大数据审计数据格式及接口
在大数据经济责任审计的工作过程中，不同信息系统间数据接口不兼容、数据传递不畅通的问题时常出现，亟待解决。规范标准化大数据审计数据格式及接口，要从规划与攻坚双向入手。
一是要完善大数据审计工作规划。在大数据经济责任审计工作开展前，审计组及IT支持组应组织开展座谈会，探讨大数据审计发展思路及行动规划。在充分论证、分析即将开展的审计业务可能会遇到的数据问题的基础上，针对问题提出工作规划、做好审计组与IT组的任务分工，细化工作任务，并研究制定具体的数据采集实施方案，探索数据审计新思路，积极发挥大数据审计效能。
二是成立数据攻坚专班。有关审计机构要统筹大数据审计人才组建数据攻坚专班，常态化组织业务交流，为各潜在被审计单位开展数据审计搭建平台、提供技术支持，以此畅通被审计单位的各堵点、痛点，形成数据审计合力。数据攻坚工作专班还要为审计机关提供数据分析服务，集中力量开展重大审计项目数据采集、数据分析、数据治理等工作，不断提升成果应用能力。
（三）健全经济责任审计的精准画像评价体系
经济责任审计为领导干部个人在经济责任履行情况的精准画像提供了实现途径。通过数字化审计手段健全经济责任审计的精准画像评价体系，提升画像的精准性，能够大幅提升经济责任审计的效率与质量。
在实际操作中，经济责任审计内容的界定是指标体系构建的依据。根据两办《规定》，领导干部任职期间履行经济责任审计内容多、跨度大、范围广，若是采取传统审计方式进行审计则较难满足现实需要。大数据时代下，通过从海量数据中挖掘出可用的审计数据进行分析，从而避免了因考虑面不全、技术有限带来的片面画像问题。在审前调查阶段，将从被审计单位搜集的数据进行汇总、转化和清理，存入数据库和共享中心，供审计组成员查阅和鉴证，能够为审计实施方案的编写和后期审计工作的顺利开展奠定坚实基础。在经济责任审计工作开展中，结合已有数据和其他审计手段（如审计访谈、内控测试和问卷测评等）获取的数据，对经济责任审计涉及的七个重点方面进行深入分析，能够全面系统地掌握被审计单位财务状况、发展情况；根据历史数据分析情况，结合被审计单位长期发展趋势进行研判性分析，不仅可以对领导干部经济责任履行情况进行精准画像，也能为风险隐患提供预警，为未来发展趋势提供一定的预见。在审计报告和收尾阶段，基于全样本审计数据，从宏观角度出发对领导干部经济责任履行情况进行多角度、立体化描述，提升审计成果的“量”和“质”，全面提高经济责任审计报告的针对性、准确性和可用性。
（四）培养具有全局数据把控思维的审计人才
经济责任审计作为我国审计事业现代化建设的重要部分，在推动经济社会健康有序发展、优化资源配置、反腐治乱等方面发挥着极为重要的作用。因此，大数据背景下实现经济责任审计工作的有效突破，需要培养一批具备较高综合素质的职业化审计人才的“特种部队”，为经济责任审计工作的高质量、可持续、高效率开展保驾护航。在大数据时代背景下，审计人员需要在熟练掌握财会、审计专业知识的基础上，将其他不同学科知识进行有机结合和融会贯通。这就需要各级审计部门在专业化人才培养过程中，注重对大数据技术、计算机信息技术，以及不同学科之间如何有机融合等方面的训练。各级审计部门需要特别注重经济责任审计中大数据信息技术的应用，不仅需要对审计人员进行专业知识技能培训，还应着重培养其数据挖掘处理、信息化技术应用能力。此外，进一步提高经济责任审计人才队伍的综合素质，还可以通过不同区域之间审计人力资源的统筹和整合，最终形成审计业务和人才交流互鉴的工作机制。例如，审计机关可以加强和对口高校、会计师事务所进行人才联合培养、加强交流沟通，全面推进审计专业化人才队伍建设。
六、结论与启示
利用大数据技术开展经济责任审计工作，是我国“科技强审”战略实施的一项重大措施，对促进经济责任审计工作高质量发展具有重大意义。大数据审计是对传统审计内涵的一次重大拓展，也是对审计模式的一次重大变革。在新的技术环境下，审计人员要向信息化要资源，向大数据要效率，从技术层面、组织层面和制度层面引导到意识形态层面，让大数据渗透到审计工作的规划、实施、运行和评价的各个环节和层面。●
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