大数据背景下高校内部审计信息化建设路径与实践探索

随着我国高等教育事业的快速发展，高校内部审计已成为保障学校治理效能、规范资源使用、防范风险的重要环节，其审计范围涵盖财务收支、科研经费管理、基建工程、物资采购及职工教育等多个领域。随着智慧校园建设的推进，高校业务数据呈现多源化、海量性、异构化特征，以人工为主、抽样为核心的传统审计模式已难以适应全流程监督、全范围覆盖的要求。本文立足于大数据技术与审计工作深度融合的趋势，分析了当前高校内部审计在数据整合、效率提升、风险防控等方面的现状与挑战，提出在新发展阶段高校开展信息化审计工作的具体路径，为推动高校内部审计模式从“事后监督”向“过程治理”转型提供解决方案。

一、高校内部审计现状与挑战

高校内部审计涉及业务领域广泛（如财务、科研、基建、采购、人事等），各领域数据分散于不同系统（财务系统、科研管理平台、资产管理系统、教务系统等），其共性问题主要体现在以下四方面。

（一）数据孤岛现象显著，跨领域整合难度大

在大数据背景下，电子化审计材料正在逐渐取代传统纸质材料，高校各职能部门均独立建设业务系统（如财务部使用财务核算系统、科研处使用科研项目管理平台、基建处使用工程管理系统等），且数据标准不统一，存在部门数据壁垒。例如，职工教育数据涉及人事、培训、财务、教学评估等多平台，其中，人事系统存储职工基本信息与培训资格数据；财务系统记录经费拨付与报销明细；在线学习平台生成课程观看时长、测验成绩等行为数据，如何从中抽取有效数据，科学评估教育质效与风险，是高校职工教育审计面临的重要问题。高校内部审计所需数据资料多且与高校内部其他非经济数据关联性强，数据重复率高且冗杂，许多高校各平台系统采用的是校内网，网络不稳定还可能导致审计数据丢失。

此外，信息化手段对数据运用要求更高，对评价指标体系要求也日益严格，相关评价指标需在数据处理后综合反映资金使用效益、培训项目质量、管理者履职情况。然而，现行审计评价方法不足以支撑数据化下的精准量化评价。例如，在评价培训项目质量时，仅以“培训出勤率≥90%”等浅层次完成标准作为核心指标，而未考虑到“课程内容与岗位需求匹配度”“培训后教学评分提升率”等深层次维度，便难以支撑对教育质量的精准量化评估。

（二）审计效率不高，信息化水平仍然偏低

当前高校内部审计主要依赖于人工翻阅档案、凭证、台账等传统方式，难以满足现代审计效率和质量的要求。同时，离线数据分析仍依赖人工抽样，未能改变“大海捞针”式审查的现状，在查阅海量实体资料时，审计人员易关注表象，疏于深入、高效的数据分析和挖掘。例如，在高校财务审计中，人工核查难以发现“拆分报销规避招标”“跨项目挪用经费”等隐蔽问题；在高校基建审计中，审计人员无法通过历史数据关联分析“工程变更的合理性”。此外，审计工具多为Excel等基础软件，缺乏对非结构化数据（如合同文本、会议纪要、科研报告）的深度解析，智能化程度较低。

（三）审计取证难度大，审计覆盖率不高

高校内部审计取证主要面临三重阻力：一是部门协同壁垒，被审计部门经常以“数据涉密”“系统维护”等为由拖延提供资料，影响审计效率；二是审计人员技能存在短板，多数审计人员擅长常规财务审计，缺乏数据分析能力，难以从海量数据中高效提取高质量证据；三是证据关联性弱，实体资料分散存放（如存放在不同二级学院档案室）、介质不一。

此外，目前多数高校内部审计多限于对重点项目或重点部门的抽样审查，难以覆盖全校所有常态化业务和高风险领域。这就需要审计人员采用信息化、自动化手段，对全校全量数据进行关联和动态分析，并基于数据分析实现审计监督全覆盖，消除监督盲区和死角。

（四）审计队伍能力与业务需求不匹配

高校内部审计人员多擅长常规财务审计，通常缺乏运用大数据技术（如Python、SQL、数据挖掘算法）和深入了解高校特色业务（如科研管理规律、教育评价体系）的复合能力。例如，在分析“科研经费间接费用分摊合理性”时，要求审计人员既能理解科研政策，又需通过数据建模测算合理区间，传统审计人员难以胜任。

二、高校开展大数据审计的设想与探索

利用大数据技术建立模块化分析系统，可对全校的业务管理实施全面可靠的实时跟踪，显著降低审计风险与成本，扩大监督覆盖面，提高审计效率。因此，大数据审计是高校内部审计信息化的必然趋势，高校应不断完善智慧校园建设，将各主要业务系统进行关联；内部审计人员则需充分了解这些系统，利用关联数据进行综合分析，为提升教育质量、防范安全风险提供数据支撑的预测与建议。

（一）搭建审计信息系统，打破数据壁垒

高校实现大数据审计的基础是建立统一的信息集成平台。该系统遵循高度共享、集中管理、统一调度、标准规范的原则，以相关法规政策为前提，以审计项目为核心，以审计人才和审计对象为基础，集成高校科研、财务、人事、教务、采购、资产等系统，实现数据互联互通。该系统包含四大闭环管理模块：审前计划模块通过预设算法自动分析历史审计数据，识别高风险领域，生成审计重点建议；审计执行模块内置数据清洗工具，可自动识别重复数据或异常数据等，可完成对审计事项相关数据的搜集并编制审计草稿，同时进行实质性和控制测试；审计结论模块可自动生成审计报告初稿，包含问题描述、数据支撑、法规依据等要素；后续跟踪模块实现对审计发现问题的闭环管理。审计人员通过标准化操作，可高效开展科研经费审计、财务管理审计、教育安全审计、专项审计调查等，为开展现场审计提供匹配问题参考。

（二）构建多维度审计模型，实现智能化分析

在信息系统基础上，需进一步构建分层级的大数据审计模型，提升数据分析的深度与精准度。以职工教育审计为例，一是扩充审计数据源，形成职工教育审计数据集市，实现全量数据动态监测。例如，审计人员可通过经费合规性分析模型比对培训预算、实际支出、报销标准，快速识别“超范围列支”“虚报支出”等问题，培训效果关联模型将培训经费、时长等投入数据，与职工考核成绩、教学评价提升率等产出数据进行相关性分析，精准得出培训效果转化率。二是建立包含项目管理、档案管理、审计风险库、问题案例库等模块的现场审计平台，实现审计流程的线上化，为现场审计提供匹配参考，提高实地核查和取证的效率。三是构建“管理人员驾驶舱”，实现对审计项目的全局督导和监控，掌握各审计项目的进展情况，追踪审计过程，以规范审计行为，提高审计项目实施效率，提升审计管理水平。

（三）创新取证方式，提高审计效率

非现场审计数据直接来源于人事、培训、财务、学习平台、安全管理系统等，实时反映高校各类业务实际发生过程。大数据审计模型通过“主动数据采集+全链路追踪”破解取证难题，系统可直接从上述源头系统抽取实时数据，无需再依赖被审计部门提供，避免“数据截留”问题。以某高校农垦系统职工培训业务为例，审计人员在分析科研管理时，如只对某个农垦培训项目进行分析，就限制了分析空间和思路，而利用大数据模型对整个农垦系统培训业务项目的数据进行分析，审计人员可以从整个农垦培训项目的各个环节、各个角度快速研判培训管理的异常和风险点，确保审计取证的充分性、相关性和可靠性，强化内部审计的权威性，提高审计效率。

（四）绘制风险层级分布图，实现审计全覆盖

高校年度审计计划确定后，审计人员要想确保每个审计项目都能有序、高效地执行，就要以数据为依据，在审前调查阶段通过收集基本经营数据，进行必要的审前沟通，并对审计对象进行整体的分析和了解。以职工教育审计为例，各高校的教务处、人事处、继续教育学院是高校职工教育的核心业务系统，审计人员可利用培训质量与效果评估模型、教育安全风险预警模型等，对全量数据信息进行关联和动态监测。此外，还可通过进行数据分析和搭建预警模型，形成高校教育质量与安全风险层级分布图，实施精准审计，变静态审计为动态审计，直观展示不同部门、岗位类型、培训项目的质量水平和安全风险等级，让业务风险无所遁形。

三、推进高校内部审计信息化的保障措施

（一）完善数据治理体系，保障数据质量和安全

审计信息化的前提是经营管理的信息化，良好的数据质量是大数据审计发挥作用的前提。高校一方面要成立由信息中心、教务处、人事处、审计处等部门组成的数据治理委员会，定期排查数据质量问题，对重复采集、冗余存储的数据及时进行优化。另一方面要建立全校统一的数据标准，明确全校各类数据的采集范围、格式规范、更新频率等，完成相关业务系统的数据化改造，并对全校数据信息完成整合。

（二）加强队伍建设，提升审计人员专业胜任能力

再好的工具也离不开优秀的使用者，为确保大数据审计模型有效发挥作用，高校应实施复合型审计人才培养计划，加强数据型审计人员的培养。审计部门需要培养既熟悉学校管理业务流程，又具备数据分析能力的复合型人才，可通过内部人才配置流转机制，使内部审计人员的来源突破财务或工程管理人员等局限，丰富内部审计人员的构成和专业知识构成，从而促进内部审计机构人员整体胜任能力的提升。同时，高校还可聘请校外大数据审计专家担任顾问，指导模型优化与复杂问题处理。

（三）建立健全相关制度，推动模型落地见效

一是修订高校内部审计相关制度，明确审计流程规范、数据安全要求、各部门协同责任等。例如，规定被审计部门需在给定时限内响应数据调取请求，将响应情况纳入年度考核；审计人员不得泄露脱敏前的敏感数据，违者追究责任等。二是将审计信息化建设纳入学校总体规划和年度预算，保障经费投入，确保系统定期升级维护。三是建立内部审计成果应用激励机制，对通过模型发现重大风险（如发现国有资产损失）的团队给予奖励，推动模型落地见效。

四、结束语

大数据审计为高校内部审计提供了全量覆盖、精准识别、动态监督的解决方案，不仅能有效解决重复率高、效率低等传统问题，而且还能推动审计关注重心从事后监督向过程防控、价值增值转变。当前，多数高校在大数据平台建设方面仍不够成熟，缺乏全校统一规划，导致系统间共享有限，审计人员过度依赖数据补录。下一步，高校应在系统建设、人才储备等方面持续发力，通过完善制度、迭代技术、提升能力的多维度协同，充分释放大数据审计的价值，让大数据审计真正成为高校治理现代化的“助推器”。

文章摘自《中国内部审计》杂志2025年第9期

作者：何高璇

单位：广西职业技术学院

编辑：孙哲

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