0 引言 近年来，党和国家高度重视大数据技术的发展和在各个领域的应用。国务院发布了《促进大数据发展行动纲要》，指出要大力推动我国大数据发展。同时，从审计领域来看，《国务院关于加强审计工作的意见》的出台也为推动大数据技术在审计领域的综合运用提供了文件指导。在大数据环境下，通过利用大数据技术创新审计技术方法，实现审计全覆盖，对于提升审计工作质量和效率，扩大审计监督作用具有重要意义。 1 文献回顾 大数据时代背景下，大数据技术在金融审计领域的运用对提升金融审计工作效能起着重要作用。关于大数据与金融审计结合的研究成为学术领域的研究重点。薛丹阳指出，大数据技术在金融审计领域的运用可以精准识别异常交易行为，维护金融市场安全。马晓强针对大数据环境下的审计工作，提出应创新大数据审计理念，建构金融审计数据分析平台、完善“大数据+金融审计”的组织模式和审计方法、构建金融数据分析体系，通过跨系统关联分析、交叉验证财务、业务数据等层面，有效促进大数据环境下金融审计效率的提升。徐权和隋学深提出了应当从金融审计大数据分析的计算平台、金融审计的大数据标准和金融审计分析数据处理的技术方法这3个层面推进金融审计大数据建设。 综上所述，大数据技术与金融审计一直受到学术界的关注。如何在大数据环境下推进金融审计工作不断创新，成为众多学者关注的焦点。目前已有的研究成果为本论题研究的开展提供了重要的文献基础，而本文也进一步对此问题进行深入的挖掘。 2 金融审计的基本内涵 金融是货币资金和货币信用的融通。金融审计则是通过对货币资金和货币信用的融通进行审查、核对，是一种重要的金融监督形式。一般而言，金融审计是由专门负责金融监督的机构，以事实作为依据，以国家相关法律法规作为标准，针对金融机构的各项经营业务、财务收支、会计账务等进行检查，且检查侧重效益性、合规性及真实性，从而确保金融安全正常运行的一种重要的监督形式。对金融活动进行审计是国家审计监督体系的重要环节，是维护财经法纪，有效改善金融管理，不断地强化宏观调控，实现社会效益和经济效益显著提升的必然要求。因此，金融审计在国家审计工作中占据重要地位。这决定了审计工作中必须以整个金融活动为审计对象，从金融业务审计、金融财务审计等层面进行全面审计。其中，金融业务通常涉及信贷、储蓄、外汇、投资、结算、保险、信托等领域，而金融财务审计则侧重于关注财务管理审计和财务核算审计等层面。由此可见，金融审计涵盖内容十分广泛，在审计工作中应依据审计对象合理选择重点开展金融审计工作。 3 大数据环境对金融审计的影响分析 大数据技术以其在数据挖掘和数据分析方面的强劲优势，对金融审计产生了重要影响。集中体现在以下两个方面： 第一，通过对海量的数据进行挖掘和分析，密切留意数据之间的联系，揭露金融行业的潜在风险。金融行业一直走在信息化建设前列。在开展金融审计数据分析过程中，需要对大数据进行处理，也要在大数据环境下，通过运用大数据技术对金融行业中的海量数据进行分析，促进金融审计工作的有序开展。由此更加全面地进行数据分析、反馈金融行业的现实状况，并通过对金融审计数据的深度分析和挖掘，识别可能存在的金融风险。 第二，大数据环境下，借助大数据技术开展人工审计可以有效抵御如影子银行、外部风险冲击等对金融行业带来的影响，审查和督促金融行业改正，提升对金融风险的防范和治理能力。同时，大数据技术在金融审计领域的运用构建智慧金融审计提供了必要条件，也是维护金融安全的必然要求。同时，大数据环境下，大数据技术为金融审计的数字化、智能化提供技术支持，不仅有效地推进了金融审计方法的创新，也为推动我国金融改革创新作出贡献。 4 大数据环境下传统金融数据审计存在的问题 大数据环境下，传统金融数据审计存在的问题日渐凸显出来，集中体现在两个方面： 第一，金融行业涉及海量数据，传统数据审计无法对数据进行全面、准确和深入的分析，最终获得的审计结果无法全面地反映实际情况。大数据环境下，金融数据呈现高增长的趋势，这随之增加了金融审计工作的难度，对传统金融审计模式提出了挑战。传统金融审计工作中，依靠人工和基本的计算机辅助工具开展工作的模式已经无法对海量的金融数据进行全面、深入、准确的分析，无法深层挖掘数据之间存在的微妙关联及金融行业可能存在的风险。大数据环境下，先进的大数据技术为创新金融审计模式和金融审计方法提供了技术支持。如何利用大数据技术提升金融审计数据分析质量和效率成为当下的重要研究内容。 第二，金融数据审计平台建设滞后，在数据共享、数据安全及数据智能分析等层面有待进一步完善。互联网时代下，各行各业的信息化建设均在快速推进。国家审计机构在开展金融审计工作时，充分利用现代信息技术来推进金融数据审计平台建设，不断完善金融数据审计平台功能，提升金融数据审计平台收集、整理、分析和挖掘数据效能。从目前金融审计平台建设的情况来看，在金融审计数据共享、平台数据安全及基于大数据技术对金融审计数据的智能分析和深度挖掘等依然有待进一步完善。
