乡镇领导干部经济责任审计（以下简称“经责审计”）是对乡镇主要领导干部任职期间经济责任的监督评价。乡镇审计具有权责交叉、涉及面广、财务薄弱等特点。大数据技术针对这些特点，通过整合数据、智能识别风险，可突破传统局限。

乡镇经责审计大数据资源整合基础

智能分析技术的应用需依靠大数据资源有效整合，建立标准化的数据采集、处理及存储机制，促进跨系统数据有机融合是智能分析模型准确运行的基础条件。

多源数据采集与标准化处理

为了有效获取分散于各单位多平台的乡镇审计资料，审计机构需构建常态化的跨部门数据共享体系。以乡镇审计常见业务流程来说，需要从财政部门调取预算执行及专项资金拨付记录；从资规部门获取土地出让、征地拆迁等资料，从市监部门获取单位注册信息；也可能要通过电力公司获取用电量数据，来验证业务的真实性。为促进这些多源异构数据的高效融合，应制定统一的数据采集接口标准，并借助ETL技术定期或即时从各业务平台抓取信息，重点解决字段命名、编码规则、计量单位不统一等问题。操作中可参考宁波市审计局开发的“财务数据治理及公共数据调用平台”项目，该项目在2023年9月正式启动，通过打造具备数据采集、处理、展示、检索功能的综合应用系统，完成了包括全市各机关、乡镇街道及国有企业在内的7196个单位、14407套财务系统的集中管理，为审计工作的现场数据分析提供了非常有力的支持。这种统一化的数据管理方式，不仅打破了数据之间的孤岛状态，还依靠规范化的治理流程，确保了信息的准确性和可用性。

分布式数据仓库构建技术

面对乡镇审计中数据存储及复杂查询的实际需求，需引入分布式数据仓库架构来加以应对。通过操作数据层、数据仓库层和数据集市层的分层设计，对原始业务数据、财政收支等主题领域及具体应用场景的数据进行组织。通过列式存储、数据分区和索引优化等技术，有效提升查询效率,从而满足审计人员的即时分析需求。为了保障数据安全需实施数据分级分类与访问授权管理，并将平台构建于符合等保要求的政务云上，以确保审计数据在流通和应用过程中始终处于安全可控的状态，规避数据泄露和不当使用的风险。

乡镇经责审计智能算法模型构建方法

大数据分析的关键支撑需依靠智能算法模型的应用，借助机器学习、关联规则分析及知识图谱等手段，打造一个综合性的智能算法体系，能够深入挖掘审计数据蕴含的价值，进而为准确发现风险和明确领导干部责任归属奠定了基础。

机器学习风险评估模型设计

机器学习技术给乡镇领导干部经责审计风险识别打造了智能化解决路径，设计面向乡镇审计的多层次风险评估指标体系，该体系覆盖财政资金管理、乡镇(街道)项目执行、资产处置等环节关键风险要素。模型训练需要依托历史审计数据。以县域为例，历年积累的村级财务审计档案、乡镇经责审计案卷等都是宝贵的训练素材。可以将已查实的违规问题作为“负样本”，正常数据作为“正样本”，采用监督学习或半监督学习方法对模型进行训练，从而提高模型对已知风险模式的识别准确率。模型输出的疑点线索经审计人员核实后，无论结果如何都应反馈给系统进行再训练，形成“数据-模型-审计-反馈”的闭环优化机制。

关联规则挖掘资金链追溯

乡镇(街道)财政资金拨付的过程复杂且环节繁多，违法违规行为多样还十分隐蔽，这就要求审计工作必须具备深度追踪资金流向的能力。通过关联规则挖掘算法能够发现资金流动当中的异常模式，运用图挖掘算法来识别异常路径与可疑环路。这种方法在民生专项资金审计里成效显著，比如把公安、民政、人社、残联等多个部门的数据汇聚起来，为低保、残疾人补助、种粮补贴等各种各样的补助对象建立精准档案，凭借规则引擎与异常监测模型自动甄别出不符合资格的领取人，与此同时,整合从源头到最终收款人银行账户的资金拨付全流程数据，利用可视化技术呈现出资金流转的具体路径，清晰地反映出每笔款项的具体流向,并且对截留、挪用、拖欠等潜在风险实现自动预警。

知识图谱责任关系网络构建

在乡镇领导干部经责审计过程中，责任主体跟决策链条的复杂性给责任认定带来挑战，知识图谱技术能够系统化地梳理这类问题。把审计目标、经济活动、责任方及制度规定等转化成实体，结合关系抽取算法能够精准定位实体之间的逻辑关联。基于图数据库对知识图谱进行存储与维护，并且开发图查询语言工具集，实现责任链条的多跳查询与路径追踪，高效锁定关键责任方和项目之间的隐性联系，为审计追责提供数据方面的支持。

乡镇经责审计智能分析应用实施

智能分析应用的执行是方法体系有效落实的核心环节。借助智能预警、可视化展示及人机协作等功能，把大数据智能分析能力转化为审计工作实际成效，进而为审计全流程提供智能化支撑。

构建多维度智能预警机制

智能预警体系依靠多维度风险阈值和预警规则设定，可实时监测审计疑点并自动触发告警功能。该体系构建融合规则引擎与机器学习技术的复合预警架构，系统要依据乡镇审计的特殊性做针对性调整，实时跟踪乡镇大额或异常资金动向，像短时间内频繁向个人账户汇款，以及缺乏合同支持的工程款拨付这类情况。在土地资源管理方面，能整合卫星遥感影像与土地规划审批信息，借助图像识别和时空分析手段，自动识别新增违建、土地违规“非农化”使用，以及征地补偿款发放异常等问题线索。系统依据风险程度自动生成预警信息，推送到审计人员工作平台并关联相关证据材料和分析报告，为审计人员提供快速决策支持与现场核查依据。

开发交互式可视化决策工具

把烦琐的审计数据分析成果转化成容易理解的图形化界面，能有效减少审计人员对技术背景的依赖。用桑基图来展现财政资金从预算规划到最终拨付的全流程轨迹，如惠农资金的完整流向。通过节点面积和连线粗细体现资金体量与流动密度，借助力导向图呈现各责任方之间的连接网络，根据节点色彩区分风险水平,并用连线样式明确关联属性。配备交互式下钻功能，可协助审计人员从总体统计信息深入到具体业务细节,并调阅原始单据及附件材料，提供定制化查询模块，支持审计人员按需设置筛选标准、时间段及分析角度，以输出专项分析报告。

建立人机协同审计流程

人机协作审计模式把智能算法的高效计算能力和审计人员专业判断深度融合起来，形成闭环优化机制。审计人员对系统标记异常项目进行实地核实，并把核实结果与处理建议反馈回系统，形成标注数据集来优化算法模型。构建审计知识库，存储典型案例和专业经验，为后续审计项目提供知识复用与方法借鉴。在协同工作的过程当中，审计人员一直占据主导地位，智能工具只是当作辅助决策的一种手段，最终的审计判断与责任认定还得由专业人员来负责。

结束语

大数据智能分析方法为乡镇领导干部经责审计提供了系统化解决方案。多源数据整合与分布式仓库构建夯实了审计数据基础，机器学习、关联规则挖掘、知识图谱等智能算法模型实现了风险的自动识别与精准定位，智能预警机制、可视化工具及人机协同流程保障了方法的有效落地。该方法体系有效地破解了基层审计数据分散、人力不足、效率低下等难题，显著增强了经责审计的科学性与时效性，为基层审计机关履行经济监督职责、促进乡镇领导干部依法规范履职提供了有力的技术支撑。随着数字政府建设深入推进与审计技术持续创新，智能分析方法将成为领导干部经责审计的标准配置，为国家治理体系现代化和权力监督规范化提供持续的技术支撑。

作者简介：俞夏雨   浙江省宁海县审计局