郑开琛
随着财政管理改革深化，行政事业单位在开展预算执行审计时，必然面临数据量激增与业务形态日益复杂的双重挑战。传统审计方法以抽样检查和事后核查为核心，在面对海量多源数据时，不仅效率低下，更容易因样本偏差而遗漏系统性风险，难以实现全过程动态监控，也无法及时捕捉潜在风险。鉴于此，本文引入大数据分析技术，构建审计预警体系，推动审计工作从事后监督向事前预防转变，切实提升审计精准度，保障财政资金安全及使用效益。
行政事业单位预算执行审计，传统上多以事后审计为主要方式，主要通过查阅会计账簿、原始凭证及现场核查开展工作。由于审计介入往往滞后于预算执行过程，导致执行中的问题难以实时纠正，信息获取也存在明显延迟；受资源约束限制，审计范围有限，通常依赖抽样方法推进，使得部分领域未能得到充分审查；分析过程不够深入，数据处理仅停留在浅层比对，难以揭示深层关联及潜在风险。
大数据技术为解决以上难题开辟了一条十分明确、具有优势的新路：凭借存储容量大、处理速度快的特性，海量数据能够对财务、业务及各业务领域间的关联信息进行充分收集与实时分析，从而自然且妥贴地将监督嵌入预算执行的全过程，推动审计重点从单纯的查错纠弊转向主动的风险防控。尤为可贵的是，大数据可对预算指标下达、资金支付进度、政府采购行为、资产变动等环节实施动态监控，通过数据挖掘技术与智能算法自动、及时地识别异常波动及潜在违规模式，在风险初露端倪时即触发预警并主动采取干预措施。而审计工作的科技赋能，既是对现代财政制度内在要求的直接回应，也切实有助于提升国家治理能力。
预算执行审计预警机制的高效构建，需要依托数据层、分析层与应用层的协同支撑，其中审计数据中心的搭建是整个体系的根基。数据来源涵盖财政一体化系统提供的预算指标与国库支付信息，以及各单位财务核算、资产管理系统数据，还有政府采购、非税收入等业务数据。数据层建设需重点解决数据采集的标准化、完整性及数据治理问题，以确保数据的准确性与可用性。分析层作为核心环节，负责运行预警模型与算法，聚焦预算执行的合规性、真实性及效益情况。进度异常、超支现象需重点关注，特定单位频繁收到大额款项的情况也应纳入监控范围。分析模型需从单一指标预警转向多维数据关联与趋势预测的复合模式，通过聚类分析、时间序列分析及关联规则挖掘等技术，精准识别潜在风险，并结合历史审计数据进行机器学习训练，不断优化模型的预警阈值与准确率。同时，预警信息将通过应用层以直观且可操作的形式呈现，风险点实现动态展示，钻取溯源关联查询功能被集成至可视化预警平台，预警管理流程同步嵌入，从而形成从预警到完善的闭环运作。系统会自动完成预警等级判定，推送信息并确认签收，分配核查任务后同步接收反馈，对处置结果进行跟踪与评价，形成管理闭环，确保预警信息有效转化为审计监督的实际效能。
预警机制能够有效运行，依靠严谨的流程设计以及具备坚实的保障条件的人员。流程设计需构建“持续监控、智能预警、精准核查、反馈整改”的循环机制：预算执行信息通过数据层开展常态化采集与更新，确保监控的实时性；预警模型按既定频次或即时启动，生成包含事项、单位、疑点及风险级别的预警清单；审计人员对预警信号进行分析，针对高风险情况启动核查流程，通过在线验证、查阅凭证、现场访谈等方式完成核实工作；核查得出审计结论后，立即推动整改，整改实际情况为预警模型优化提供依据。同时，对审计信息系统中的固化流程进行管理，实现自动化流转与留痕，确保责任清晰可追溯。
制度规范是保障机制运行的根本。因此，大数据驱动的预算执行审计预警机制要明确法定地位，厘清数据采集权限，明示预警结果的法律效力，合理划分主体责任，为机制运行筑牢扎实的制度基础。人才队伍是实现大数据审计的关键，需推动传统审计、财政法规、数据分析、数据库管理等技能的深度融合，通过专项培训与人才引进的方式加以培养。安全保密是不可逾越的底线，预算执行数据本身属于敏感信息，必须构建完善可靠的数据安全管理体系，在数据采集、传输、存储、使用各环节落实加密处理、信息脱敏、权限管控措施，在保障数据可访问性的同时切实防范信息外泄，实现数据价值利用与数据安全保障的兼顾与促进。
预算执行审计预警机制以大数据为驱动手段构建，是提升财政资金监管效能的有效途径。通过充分整合各类信息、构建完善预警模型，推动审计监督从传统的后期检查向过程管控与风险防范转变，促使制度、复合型人才、数据安全管理体系等要素各尽其责、协同发力，切实为国家治理现代化提供坚实的审计支撑。预算执行审计预警机制的落地与深化，将重塑财政审计的生态与模式，以数字化之力护航高质量发展，为国家治理体系和治理能力现代化注入强大动力。
（作者单位：广东省公安厅）
