政府审计质量控制的根本是引导政府审计人员自律、自觉地履行审计责任。笔者运用大数据预测原理，尝试在进行审计前预测政府审计人员的审计行为并对其进行适时引导，在审计进行中对政府审计人员的审计行为进行实时监督和控制，从根本上提升政府审计质量。 一、政府审计人员行为预测的前提 服务业组织特征为：产出无形、生产和消费同时发生、劳动和知识密集型、与顾客的互动强、人员因素至关重要、服务质量可以感知不易测量、快速响应、服务机构设点极为重要（理查德·L.达夫特，2011）。政府审计是典型的服务业，具有上述特征，特别是其中“人员因素至关重要、服务质量可以感知不易测量”这一特征在政府审计工作中表现得尤为明显。也就是说，政府审计人员在政府审计服务中发挥着至关重要的作用，审计工作特别需要审计人员的专业技能和专业判断，审计行为直接决定了政府审计质量的好坏。因此，关注政府审计人员的审计行为并对其进行预测和控制，是提高政府审计质量的根本措施，审计行为预测势在必行。 随着大数据时代的到来，信息和网络技术突飞猛进发展，人们不再只依赖于结构化数据的分析和运用，大量非结构化数据（如视频、图片等）的处理更为普遍。计算是按照一定的规则对数据进行转换的过程，而对文本、图片、音频和视频等的搜索和挖掘也是计算。社会领域的计算主要是研究个人和群体的行为，包括过去和现在的行为，也包括有组织的群体行为和无组织的群体行为（涂子沛，2014）。大数据的核心就是预测，建立在相关关系分析法基础上的预测是大数据的核心。麻省理工学院媒体实验室人类动力学实验室主任亚历山大·彭特兰和他的学生南森·伊格尔所倡导的“现实挖掘”指的是通过处理大量来自手机的数据，发现和预测人类行为（维克托·迈尔-舍恩伯格，2013）。因此，对审计行为进行预测已具备条件。 二、政府审计人员行为预测的原理 （一）大数据预测的基本原理 预测分析就是通过学习经验（数据）来预测个人未来行为的技术，以更好地做出决策。在每项预测中要用系统化和科学化的方法来开发并持续改进预测技术，让计算机自动“学习”如何预测，这就是机器学习，即让电脑自动获取新知识和新能力，持续不断地输入数据（埃里克·西格尔，2014）。由此可知，大数据预测的基本原理和流程为：输入数据→建立预测模型→输出预测结果。第一步是输入，根据行为预测的需要最大可能地输入相关的结构化数据（如数字）和非结构化数据（如图片、音频、视频等）到计算机自动学习系统；第二步是建模，运用统计学和计算机科学等方法，由计算机自动学习系统对数据进行整理、分析和挖掘，以建立并修正预测模型，从而找出关联物和行为之间的关联关系；第三步是输出，利用上述预测模型所确立的关联关系，判断某一群体或个体可能发生的行为及其概率。 （二）政府审计人员行为预测的原理 政府审计人员行为预测是基于大数据的预测分析，每项行为预测都要依赖于机器学习。具体来说，就是基于大数据预测的基本原理，运用先进的计算机技术，通过机器自我学习建立预测模型，找出与政府审计人员审计行为相关的关联物，从而预测政府审计人员某一审计行为发生的概率。 政府审计人员的审计行为从表面上看都是遵循审计工作的基本流程，似乎没有发挥的空间。但实际上，政府审计人员完成每一项工作都需要大量的专业判断，同时审计行为往往又与个人情绪、人格、价值观、态度、能力、知觉、动机等密切相关，不同的审计人员在完成同一审计工作时往往会产生不同的效果。因此，某一政府审计人员一定时间段内的审计行为与其个人特质存在必然的联系，有规律可循。同时，政府审计人员作为一个群体，其行为也具备一定的群体特征，其行为过程和行为结果之间存在一定的内在联系。 三、政府审计人员行为预测的方式 政府审计人员行为预测在审计工作开始前（审计行为前）和审计工作进行中（审计行为中）都可以根据实际情况选择特定的自变量（表示预测时考虑的因素，或者建立预测模型时输入的数据）和因变量（表示将要或者能够预测的内容，或者预测模型输出的结论）进行实施。行为前控制阶段可以使用横向预测方式；行为中控制阶段可以选择纵向预测或实时预测方式。借鉴组织行为学的研究成果，考虑政府审计人员身份特征和政府审计工作职业特性，本文确定审计行为前的行为影响指标、行为过程指标和行为结果指标（见图1），作为行为预测的基础。 （一）行为前控制阶段——横向预测 审计行为做出前的横向预测是利用全部政府审计人员的行为影响指标和行为过程指标，通过机器自动学习建立预测模型，找出政府审计人员的群体行为规律，从而预测某一政府审计人员做出某一审计行为的可能性。根据前述大数据预测的基本原理和流程，横向预测的流程如下：输入自变量→建立预测模型→输出因变量（见图2）。具体来说，首先在计算机自动学习系统中输入自变量，其次通过机器学习建立预测模型，最后将某→审计人员的各项行为影响指标的测量结果输入预测模型，即可得到该人员做出某一审计行为的预测分数，分数越高则表明该人员做出这种行为的可能性越高。 政府审计人员行为预测模型建立时应考虑的自变量及其可能得出的关系见图3。 图3中的不规范审计行为是指政府审计人员具有搭便车、机会主义、偷懒等利己倾向，在外在监督不力或对其违反制度的惩罚力度不够的情况下可能违背职业道德而产生为己谋利的审计行为（梁淑香，2007）。不规范审计行为在审计实践中可以细分为：偷懒（如未按照审计准则搜集审计证据）、以权谋私（如故意增删或修改审计证据、故意做出不当的审计结论、违反审计中关于保密的规定、做出不恰当的审计处罚决定、不遵守回避制度）和接受贿赂（如隐瞒被审计单位违规行为、与被审计单位勾结串通）。
