财政审计作为国家治理的重要组成部分，承担着监督公共资金使用、保障财政安全的重要责任。然而，随着政府财务管理的规模扩大与复杂程度的增加，财政审计风险问题日益突出，如资金流向模糊、数据造假、内控机制薄弱等问题频繁发生，给审计工作带来了巨大挑战。大数据技术的出现，为财政审计提供了高效、精准的技术支持，通过数据挖掘、实时监测和智能分析，可以实现对审计风险的快速识别和动态防控，有效提升审计工作的科学性与实效性。

一、大数据技术在财政审计风险识别中的应用

（一）大数据技术在审计工作中的优势

大数据技术具备海量数据处理、实时分析和预测等功能，能够弥补传统审计方法在数据收集、分析、识别方面的不足。一方面，大数据技术通过Hadoop分布式存储系统、MapReduce并行计算框架，实现对海量财政数据的高效存储与计算，降低数据处理时延；另一方面，通过数据挖掘算法与机器学习模型，如决策树、支持向量机（SVM）等，实现异常数据自动识别与风险点定位。大数据技术使财政审计从抽样分析向全量数据分析转变，提升了风险识别的全面性和精准度。

（二）财政审计风险的主要类别

财政审计风险主要表现为三类：一是数据造假风险，部分单位通过篡改财务数据、虚报收入或隐瞒支出等手段，试图掩盖违规行为，增加审计工作的难度与隐蔽性；二是资金流向不明风险，政府专项资金在使用过程中存在不透明现象，个别单位可能挤占、挪用资金，导致资金流转脱离合规轨道，影响财政管理的效益与安全；三是内部控制机制失效风险，部分单位由于内部控制制度不健全或执行不到位，未能形成有效的监督与制约机制，容易滋生财务舞弊与审计漏洞。大数据技术通过全流程追踪和多维度分析，能够精准识别异常数据，揭示这些风险的具体表现及潜在成因，提升风险防控的科学性与有效性。

（三）基于大数据的风险识别流程与方法

大数据技术在财政审计风险识别中的应用主要包括三个关键流程与方法：首先是数据采集与整合，通过ETL（抽取、转换、加载）技术，从财政系统、银行记录、税务平台等多个渠道获取数据，确保审计数据的完整性、准确性和实时性，为后续分析奠定基础。其次是风险指标体系的建立，基于财政审计风险的特征，构建量化的风险评估指标体系，有助于明确风险识别的重点。最后是风险识别模型的应用，通过时间序列分析、关联规则算法等方法，挖掘数据之间的关联性和变化趋势，精准定位风险点，快速识别异常数据与潜在风险，提升财政审计的精准度与时效性^[1]。

二、大数据技术在财政审计风险防控中的策略研究

（一）构建大数据审计防控平台

财政审计防控平台的核心是实现数据共享与风险预警。首先，构建跨部门的数据共享机制，通过云平台实现财政、税务、银行等部门数据的无缝对接，形成统一的数据资源池。其次，搭建智能化风险预警系统，运用实时监测技术与风险评估模型，对高风险财政项目、异常资金流向进行预警。例如，通过BP神经网络实现风险评分与动态跟踪，有效提高风险防控的精准度与时效性。

（二）优化风险防控流程

大数据技术能够对财政审计进行全流程风险防控，提升风险管理的科学性与精准性。首先是事前风险预防，通过大数据分析建立风险预警指标体系，结合历史数据分析，识别潜在的高风险单位和项目，从源头上排查风险隐患，例如在专项资金审批环节对高风险申请单位进行重点审核。其次是事中风险动态监管，运用数据流监测工具，对资金流向和财务交易进行实时动态监控，通过实时交易匹配算法快速发现异常支付、虚假发票等违规问题，有效遏制风险扩散。最后是事后风险评估与反馈，基于大数据分析结果开展全面的风险复盘与绩效评估，量化审计效果，识别制度漏洞，为后续审计工作提供精准的数据支持与决策依据，形成闭环的风险防控体系^[2]。

（三）提升审计人员的技术能力

审计人员的技术水平直接影响大数据技术在财政审计中的应用成效，因此需要在人才培养方面加强力度。一方面，开展大数据技术培训，通过定期组织审计人员学习Python、R、Tableau等数据分析工具的应用，提升其在数据处理、建模和分析方面的技术能力；另一方面，注重复合型人才的培养，将审计专业知识与信息技术有机结合，培养既具备扎实审计业务能力又掌握数据分析技能的复合型审计人才，推动技术与业务深度融合，全面提升审计工作的精准度与效率。

三、基于大数据技术的财政审计风险防控案例分析

（一）案例背景与数据概况

以某省财政专项资金审计为案例。该省2022年专项资金总额达200亿元，审计发现部分项目存在资金去向不明、财务报表造假等问题。数据来源包括财政系统、项目审批记录、资金流向监控平台等，使用数据挖掘与关联分析等技术对数据进行处理与分析。

（二）大数据技术在风险识别中的应用

大数据技术通过先进的分析方法在财政审计风险识别中发挥了重要作用。一方面，利用K-means聚类分析对专项资金支出数据进行分类，将数据分为正常与异常两类，精准识别出与同行业平均水平偏离较大的单位支出，揭示潜在的风险点；另一方面，运用Apriori关联规则算法对资金流向进行深度追踪，发现部分资金通过关联企业绕道回流至个人账户，有效揭示了隐藏的资金流动风险。

（三）大数据技术在风险防控中的成效

大数据技术在财政审计风险防控中取得了显著成效，主要体现在两个方面：一是风险点精准定位，通过对异常数据的深入分析，快速发现资金流动中的违规问题，准确定位高风险项目与责任单位，有效提高风险识别的针对性；二是效率与精准度提升，大数据技术将审计过程由传统的被动抽样转变为全量数据审查，使审计时间大幅缩短40%，同时风险识别的准确率提高30%，显著提升了审计工作的效率与质量^[3]。

（四）案例总结与启示

本案例表明，大数据技术在财政审计风险识别与防控中具有显著成效，能够精准定位风险点，揭示资金流动中的异常与违规行为，提升审计效率与精准性。然而，在推广过程中仍面临挑战，包括数据安全问题和数据共享壁垒。为实现大数据技术的全面应用，需加强数据加密与隐私保护，建立跨部门数据共享机制，完善数据治理体系，确保数据整合与分析的高效性，为财政审计向智能化、精准化迈进提供支撑。

结论：大数据技术凭借其强大的数据处理、分析和预测能力，为财政审计风险的识别与防控提供了全新的解决方案。通过构建智能化审计防控平台、优化风险防控流程和提升审计人员的技术能力，能够有效解决财政审计中数据复杂、风险隐蔽等难题。实践表明，大数据技术不仅提高了审计效率和风险识别的精准性，同时推动了财政审计向智能化与科学化迈进。

参考文献

[1]程洁.大数据技术在财政审计中的应用[D].青岛科技大学,2022.001253.

[2]杨爽.大数据时代审计风险与应对措施[J].广东经济,2024,(12):46-48.

[3]陈心爽.大数据技术在会计师事务所审计中的应用研究[D].湖北民族大学,2023.000176.