大數據背景下高校內部審計信息化建設路徑與實踐探索

隨著我國高等教育事業的快速發展，高校內部審計已成為保障學校治理效能、規范資源使用、防范風險的重要環節，其審計范圍涵蓋財務收支、科研經費管理、基建工程、物資采購及職工教育等多個領域。隨著智慧校園建設的推進，高校業務數據呈現多源化、海量性、異構化特征，以人工為主、抽樣為核心的傳統審計模式已難以適應全流程監督、全范圍覆蓋的要求。本文立足于大數據技術與審計工作深度融合的趨勢，分析了當前高校內部審計在數據整合、效率提升、風險防控等方面的現狀與挑戰，提出在新發展階段高校開展信息化審計工作的具體路徑，為推動高校內部審計模式從“事后監督”向“過程治理”轉型提供解決方案。

一、高校內部審計現狀與挑戰

高校內部審計涉及業務領域廣泛（如財務、科研、基建、采購、人事等），各領域數據分散于不同系統（財務系統、科研管理平臺、資產管理系統、教務系統等），其共性問題主要體現在以下四方面。

（一）數據孤島現象顯著，跨領域整合難度大

在大數據背景下，電子化審計材料正在逐漸取代傳統紙質材料，高校各職能部門均獨立建設業務系統（如財務部使用財務核算系統、科研處使用科研項目管理平臺、基建處使用工程管理系統等），且數據標準不統一，存在部門數據壁壘。例如，職工教育數據涉及人事、培訓、財務、教學評估等多平臺，其中，人事系統存儲職工基本信息與培訓資格數據；財務系統記錄經費撥付與報銷明細；在線學習平臺生成課程觀看時長、測驗成績等行為數據，如何從中抽取有效數據，科學評估教育質效與風險，是高校職工教育審計面臨的重要問題。高校內部審計所需數據資料多且與高校內部其他非經濟數據關聯性強，數據重復率高且冗雜，許多高校各平臺系統采用的是校內網，網絡不穩定還可能導致審計數據丟失。

此外，信息化手段對數據運用要求更高，對評價指標體系要求也日益嚴格，相關評價指標需在數據處理后綜合反映資金使用效益、培訓項目質量、管理者履職情況。然而，現行審計評價方法不足以支撐數據化下的精準量化評價。例如，在評價培訓項目質量時，僅以“培訓出勤率≥90%”等淺層次完成標準作為核心指標，而未考慮到“課程內容與崗位需求匹配度”“培訓后教學評分提升率”等深層次維度，便難以支撐對教育質量的精準量化評估。

（二）審計效率不高，信息化水平仍然偏低

當前高校內部審計主要依賴于人工翻閱檔案、憑證、臺賬等傳統方式，難以滿足現代審計效率和質量的要求。同時，離線數據分析仍依賴人工抽樣，未能改變“大海撈針”式審查的現狀，在查閱海量實體資料時，審計人員易關注表象，疏于深入、高效的數據分析和挖掘。例如，在高校財務審計中，人工核查難以發現“拆分報銷規避招標”“跨項目挪用經費”等隱蔽問題；在高校基建審計中，審計人員無法通過歷史數據關聯分析“工程變更的合理性”。此外，審計工具多為Excel等基礎軟件，缺乏對非結構化數據（如合同文本、會議紀要、科研報告）的深度解析，智能化程度較低。

（三）審計取證難度大，審計覆蓋率不高

高校內部審計取證主要面臨三重阻力：一是部門協同壁壘，被審計部門經常以“數據涉密”“系統維護”等為由拖延提供資料，影響審計效率；二是審計人員技能存在短板，多數審計人員擅長常規財務審計，缺乏數據分析能力，難以從海量數據中高效提取高質量證據；三是證據關聯性弱，實體資料分散存放（如存放在不同二級學院檔案室）、介質不一。

此外，目前多數高校內部審計多限于對重點項目或重點部門的抽樣審查，難以覆蓋全校所有常態化業務和高風險領域。這就需要審計人員采用信息化、自動化手段，對全校全量數據進行關聯和動態分析，并基于數據分析實現審計監督全覆蓋，消除監督盲區和死角。

（四）審計隊伍能力與業務需求不匹配

高校內部審計人員多擅長常規財務審計，通常缺乏運用大數據技術（如Python、SQL、數據挖掘算法）和深入了解高校特色業務（如科研管理規律、教育評價體系）的復合能力。例如，在分析“科研經費間接費用分攤合理性”時，要求審計人員既能理解科研政策，又需通過數據建模測算合理區間，傳統審計人員難以勝任。

二、高校開展大數據審計的設想與探索

利用大數據技術建立模塊化分析系統，可對全校的業務管理實施全面可靠的實時跟蹤，顯著降低審計風險與成本，擴大監督覆蓋面，提高審計效率。因此，大數據審計是高校內部審計信息化的必然趨勢，高校應不斷完善智慧校園建設，將各主要業務系統進行關聯；內部審計人員則需充分了解這些系統，利用關聯數據進行綜合分析，為提升教育質量、防范安全風險提供數據支撐的預測與建議。

（一）搭建審計信息系統，打破數據壁壘

高校實現大數據審計的基礎是建立統一的信息集成平臺。該系統遵循高度共享、集中管理、統一調度、標準規范的原則，以相關法規政策為前提，以審計項目為核心，以審計人才和審計對象為基礎，集成高校科研、財務、人事、教務、采購、資產等系統，實現數據互聯互通。該系統包含四大閉環管理模塊：審前計劃模塊通過預設算法自動分析歷史審計數據，識別高風險領域，生成審計重點建議；審計執行模塊內置數據清洗工具，可自動識別重復數據或異常數據等，可完成對審計事項相關數據的搜集并編制審計草稿，同時進行實質性和控制測試；審計結論模塊可自動生成審計報告初稿，包含問題描述、數據支撐、法規依據等要素；后續跟蹤模塊實現對審計發現問題的閉環管理。審計人員通過標準化操作，可高效開展科研經費審計、財務管理審計、教育安全審計、專項審計調查等，為開展現場審計提供匹配問題參考。

（二）構建多維度審計模型，實現智能化分析

在信息系統基礎上，需進一步構建分層級的大數據審計模型，提升數據分析的深度與精準度。以職工教育審計為例，一是擴充審計數據源，形成職工教育審計數據集市，實現全量數據動態監測。例如，審計人員可通過經費合規性分析模型比對培訓預算、實際支出、報銷標準，快速識別“超范圍列支”“虛報支出”等問題，培訓效果關聯模型將培訓經費、時長等投入數據，與職工考核成績、教學評價提升率等產出數據進行相關性分析，精準得出培訓效果轉化率。二是建立包含項目管理、檔案管理、審計風險庫、問題案例庫等模塊的現場審計平臺，實現審計流程的線上化，為現場審計提供匹配參考，提高實地核查和取證的效率。三是構建“管理人員駕駛艙”，實現對審計項目的全局督導和監控，掌握各審計項目的進展情況，追蹤審計過程，以規范審計行為，提高審計項目實施效率，提升審計管理水平。

（三）創新取證方式，提高審計效率

非現場審計數據直接來源于人事、培訓、財務、學習平臺、安全管理系統等，實時反映高校各類業務實際發生過程。大數據審計模型通過“主動數據采集+全鏈路追蹤”破解取證難題，系統可直接從上述源頭系統抽取實時數據，無需再依賴被審計部門提供，避免“數據截留”問題。以某高校農墾系統職工培訓業務為例，審計人員在分析科研管理時，如只對某個農墾培訓項目進行分析，就限制了分析空間和思路，而利用大數據模型對整個農墾系統培訓業務項目的數據進行分析，審計人員可以從整個農墾培訓項目的各個環節、各個角度快速研判培訓管理的異常和風險點，確保審計取證的充分性、相關性和可靠性，強化內部審計的權威性，提高審計效率。

（四）繪制風險層級分布圖，實現審計全覆蓋

高校年度審計計劃確定后，審計人員要想確保每個審計項目都能有序、高效地執行，就要以數據為依據，在審前調查階段通過收集基本經營數據，進行必要的審前溝通，并對審計對象進行整體的分析和了解。以職工教育審計為例，各高校的教務處、人事處、繼續教育學院是高校職工教育的核心業務系統，審計人員可利用培訓質量與效果評估模型、教育安全風險預警模型等，對全量數據信息進行關聯和動態監測。此外，還可通過進行數據分析和搭建預警模型，形成高校教育質量與安全風險層級分布圖，實施精準審計，變靜態審計為動態審計，直觀展示不同部門、崗位類型、培訓項目的質量水平和安全風險等級，讓業務風險無所遁形。

三、推進高校內部審計信息化的保障措施

（一）完善數據治理體系，保障數據質量和安全

審計信息化的前提是經營管理的信息化，良好的數據質量是大數據審計發揮作用的前提。高校一方面要成立由信息中心、教務處、人事處、審計處等部門組成的數據治理委員會，定期排查數據質量問題，對重復采集、冗余存儲的數據及時進行優化。另一方面要建立全校統一的數據標準，明確全校各類數據的采集范圍、格式規范、更新頻率等，完成相關業務系統的數據化改造，并對全校數據信息完成整合。

（二）加強隊伍建設，提升審計人員專業勝任能力

再好的工具也離不開優秀的使用者，為確保大數據審計模型有效發揮作用，高校應實施復合型審計人才培養計劃，加強數據型審計人員的培養。審計部門需要培養既熟悉學校管理業務流程，又具備數據分析能力的復合型人才，可通過內部人才配置流轉機制，使內部審計人員的來源突破財務或工程管理人員等局限，豐富內部審計人員的構成和專業知識構成，從而促進內部審計機構人員整體勝任能力的提升。同時，高校還可聘請校外大數據審計專家擔任顧問，指導模型優化與復雜問題處理。

（三）建立健全相關制度，推動模型落地見效

一是修訂高校內部審計相關制度，明確審計流程規范、數據安全要求、各部門協同責任等。例如，規定被審計部門需在給定時限內響應數據調取請求，將響應情況納入年度考核；審計人員不得泄露脫敏前的敏感數據，違者追究責任等。二是將審計信息化建設納入學校總體規劃和年度預算，保障經費投入，確保系統定期升級維護。三是建立內部審計成果應用激勵機制，對通過模型發現重大風險（如發現國有資產損失）的團隊給予獎勵，推動模型落地見效。

四、結束語

大數據審計為高校內部審計提供了全量覆蓋、精準識別、動態監督的解決方案，不僅能有效解決重復率高、效率低等傳統問題，而且還能推動審計關注重心從事后監督向過程防控、價值增值轉變。當前，多數高校在大數據平臺建設方面仍不夠成熟，缺乏全校統一規劃，導致系統間共享有限，審計人員過度依賴數據補錄。下一步，高校應在系統建設、人才儲備等方面持續發力，通過完善制度、迭代技術、提升能力的多維度協同，充分釋放大數據審計的價值，讓大數據審計真正成為高校治理現代化的“助推器”。

文章摘自《中國內部審計》雜志2025年第9期

作者：何高璇

單位：廣西職業技術學院

編輯：孫哲

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