高校中层领导干部经济责任审计作为高等教育治理体系的重要环节，在规范权力运行、防控廉政风险方面起到重要作用。随着大数据、人工智能等现代信息技术的发展，高校中层领导干部经济责任审计向数字化、智能化方向发展的需求逐渐凸显。传统审计模式存在数据分散、算法匮乏及平台割裂等问题，限制审计监督效能有效发挥，数智化技术进步为解决这些问题带来新机遇。大数据技术可打破信息壁垒实现多源数据自动整合，人工智能算法能有效提高风险识别的准确性，知识图谱技术拓宽审计监督视角构建可视化关联网络，区块链技术凭借去中心化和不可篡改特性为协同监督提供技术支撑。研究数智化背景下高校中层领导干部经济责任审计优化路径,对推动高校治理现代化、增强审计监督效能具有重要现实意义。

传统方法下高校中层领导干部经济责任审计的困境

数据孤岛阻碍审计大数据应用深化

有的高校普遍部署十几乃至数十个业务系统，在系统建设方面采用分散独立的架构模式，比如财务、教务、科研、学工、资产等系统各自独立，互不关联。这就导致如下问题：第一，不同的系统缺乏信息共享,使得审计大数据应用面临数据割裂的困境。开展经济责任审计工作时，如果需要跨系统获取数据，审计人员需向各个部门单独提出申请，再通过人工导出、格式转换、字段匹配等方式来处理数据。这种由人工进行海量数据清洗和校验的方法，既延长了数据采集周期，又增加了人工成本，同时算法容易出错，导致数据采集效率不高。第二，同一经济事项在不同平台的记录口径不一致。由于缺乏统一的数据湖或数据仓库，不同系统缺乏统一的数据标准与接口规范，同一经济事项在不同平台的数据标准不一致，增加了审计核查和比对分析的复杂程度，限制了大数据技术在经济责任审计领域的深度应用和价值实现。第三，数据价值长期处于被低估的状态，大量审计信息难以得到有效挖掘及分析。各个系统的数据质量参差不齐，存在字段缺失、逻辑矛盾、重复记录等问题。这些实时数据采集机制的缺失导致审计人员难以动态追踪中层领导干部任职期间的财务收支和资产变动情况，致使审计监督存在滞后性。

算法缺失限制风险智能识别精度

高校内部审计部门在构建风险识别算法体系方面滞后。主要体现在以下三个方面。一是缺乏有效的异常行为识别算法，影响审计发现问题的准确性及完整性。人工智能技术应用还局限于基础数据统计与报表制作等初级阶段，传统审计方法主要依赖审计人员的主观判断与人工核对，处理中层领导干部任期内海量经济业务数据时因人手不足，抽样审计比例通常较低，大量潜在风险点未被纳入审查范围。比如，审计人员难以精准识别与揭露虚假票据报销、关联交易利益输送、违规资金拆借等隐蔽性违规行为。二是知识图谱技术在经济责任审计领域应用空白，导致审计工作无法深入剖析复杂人员关系网络、资金流向及利益传导机制，难以发现跨部门、跨领域的系统性风险。三是预测分析能力缺乏使当前审计监督仍以事后问题核查为主，缺乏前瞻性风险防控机制和动态预警功能。总之，算法模型缺失让审计资源配置缺乏科学依据，无法基于风险评估结果合理确定审计重点和深度，造成审计资源低效利用和浪费。

平台孤岛弱化监督协同联动效果

高校内部不同监督主体掌握的信息平台未能有效实现信息共享。一是平台孤岛导致审计结果共享共用存在难度。纪检监察、巡视巡察、审计、组织考核等不同监督主体下各自的信息系统独立运行，缺少统一数字化协作平台支持跨部门信息共享和业务协同。纪检监察掌握的违规线索、巡视巡察发现的管理问题、审计揭示的经济问题等关键信息难以实时整合与深度分析，导致监督资源闲置且监督效果降低。领导干部经济责任审计结果仍主要通过纸质材料传递给人事部门，领导干部考评系统与审计信息系统之间缺乏数据互通渠道，审计认定的违规类型、整改进度、追责情况等重要数据无法被干部管理平台自动采集与实时更新。二是区块链技术在监督协作领域的应用尚处于探索初期，对监督数据的真实性、完整性、及时性缺乏技术层面的有效保障。比如审计整改情况缺乏智能监管工具，被审计单位提交的整改材料真实性难以验证，整改执行情况缺乏有效监控，使得整改落实不到位的情况时有发生。综上，平台孤岛的存在导致监督力量难以形成合力，对同一中层领导干部存在重复审计与监管漏洞并存的局面，既加重基层负担又削弱监督效果，进而影响高校治理体系的现代化进程。

数智化技术驱动高校中层领导干部经济责任审计变革的作用机理

大数据技术打破信息壁垒实现数据贯通

大数据技术依靠统一的数据治理框架，通过整合财务、教务、科研、学工、资产等多领域异构数据，采用优化系统流程完成自动化处理，构建起全校经济活动的一体化数据资源中心，消除高校各业务系统间的数据壁垒。基于Hadoop与Spark的分布式存储技术能够高效管理PB级数据，同时实现毫秒级查询响应，为审计工作提供快速的数据访问支持。流式计算能力可确保业务数据的实时采集与更新，对高校中层领导干部在任期间资金流动、资产变动及项目执行等关键环节进行动态追踪，弥补传统审计在时效性方面的不足。数据治理模块运用质量评估算法对采集信息进行完整性、一致性及准确性校验，保障审计数据具备可信度。标准化API接口的部署促进审计系统与纪检监察、巡视巡察、干部管理等系统的数据共享，为跨部门联合监督奠定技术基础。大数据平台支持多维数据关联分析，帮助审计人员识别系统间的数据关联性，发现异常资金流向和潜在的利益输送路径，增强经济责任审计的数据洞察力与穿透式监督效果。

人工智能算法提升风险识别精准度

人工智能算法通过对大量历史审计信息深度挖掘及特征提取，构建出面向高校中层领导干部经济责任审计的智能风险评价框架。机器学习技术能够自动识别中层领导干部履职期间出现的非常规交易记录。设置的特定算法面对复杂数据处理时，能够从海量经济业务里精准定位可疑交易模式，其识别效率远超传统人工核查方式。深度神经网络通过学习虚假凭证、关联交易、利益输送等违规行为特征模式，可在审计初期迅速确定高风险领域与重点核查对象，优化审计资源的配置。时间序列分析能够依据历史数据预测潜在风险区域，推动审计模式从事后监督向事前预警转变。自然语言处理技术应用于会议纪要及决策文件等非结构化文本分析，可自动提取关键经济决策信息与责任主体，发现决策流程中的合规缺陷。强化学习算法通过持续优化调整能够动态更新风险评价模型参数，适应高校经济活动的动态变化特征。数字化、智能化技术的应用，促使审计监督从经验判断转向数据驱动的精准识别，审计范围从抽样检验扩展至全量数据分析，风险识别能力与审计效率得到提升。

知识图谱技术拓展审计监督维度

知识图谱技术通过搭建多维关联网络将分散在各类业务系统的零散信息整合成结构化知识体系，以此推动审计监督从局部审查转向整体评价。该技术依托图数据库来存储中层领导干部的履职信息、社会关系网络、资金流动路径及资产变化情况等多种异构数据，进而构建起涵盖人员、资金、项目、资产等实体的复杂关联图谱。图算法能够自动挖掘海量数据中隐藏的深层关联模式，揭示中层领导干部与供应商、合作伙伴、项目方之间的利益链条，发现常规审计方法难以识别的关联交易和利益输送问题，准确定位关键人物和核心利益群体，帮助审计人员锁定监督重点与高风险领域。知识图谱的可视化功能将复杂的经济关系转化为直观图表，使审计人员能清晰掌握资金流向、决策链条及权力运行轨迹，提高审计分析的效率和深度。知识图谱技术同时支持跨时间维度的动态分析，追踪中层领导干部整个任期内的经济活动变化规律，为审计评价提供客观的依据。

区块链技术构建可信协同监督体系

基于去中心化、不可篡改、可追溯的技术优势，区块链为构建多方协同的可信监督生态提供技术基础。联盟链模式把纪检监察、巡视巡察、审计监督及组织人事等机构设成共识节点，达成监督数据在各参与方之间的即时共享与安全传输。通过把监督协作流程编码成智能合约，当审计系统识别出重大经济问题时，系统能自动触发线索移送程序，分别向纪检监察部门推送违规线索、向组织部门同步考核信息、向巡察部门通报管理漏洞，保证监督信息的流转与协同处理。审计资料上链存证运用相关技术对审计底稿、证据材料及被审计单位反馈等关键文件进行加密存储，从技术层面保障审计证据的原始性与法律效力。整改追踪智能合约支持整改方案制定、执行进展汇报、措施验收等环节的信息实时上链，形成完整的整改过程追溯链条，解决审计整改形式化的问题。区块链还能够实现跨机构的数据确权与隐私保护，在确保数据安全的前提下促进监督资源的高效共享，推动形成系统集成、协同联动的监督合力。

高校中层领导干部经济责任审计数智化转型的系统构建

搭建多源异构数据智能融合平台

高校需要搭建基于数据湖与数据仓库的审计大数据平台。该平台需实现从财务、教务、科研、人事、学工、资产等多类业务系统，自动化完成数据提取、转换及集成功能，同时推行统一的数据标准与元数据管理规范。运用平台流式计算技术实现业务数据的实时采集与动态更新，对中层领导干部任职期间资金流向、资产变动及项目进展等核心环节进行全程追踪，突破传统审计存在的时效滞后问题。开发数据治理模块，借助质量评估算法对采集信息开展完整性检查、一致性核验及准确性评估。通过构建数据质量评估体系自动识别并标记字段空缺、逻辑冲突、重复条目等数据缺陷，为审计人员提供数据支撑。通过构建标准化API接口实现及纪检监察、巡察监督及干部管理等系统的数据交互与资源共享，为跨部门联合监督提供技术保障。数据安全模块运用加密存储、分级授权及日志追踪等手段，保障敏感数据在采集、存储、传输及使用全流程的安全可控，降低数据泄露风险。

建立全流程风险动态识别预警机制

高校审计部门应构建基于机器学习的智能风险识别模型体系。针对资金使用、资产监管、招标采购及科研经费等高风险领域，定制训练算法模型，形成包含审前评估、审中监控、审后追踪的全周期风险管理闭环。应建立异常交易检测模型。从海量经济数据里自动筛选偏离常规的可疑交易，设置多维异常判定阈值，关联关系挖掘模型依托知识图谱技术，建立中层领导干部社会关系网络及资金流向拓扑结构。借助图算法识别隐蔽利益输送路径与关联交易模式，实现对复杂经济关系的穿透式监管。建立预测性分析模型。基于历史审计数据及当前业务动态预判潜在风险领域，输出风险与预警信息推动审计监督从事后处置向事前预防转型。建立智能审计中枢。把上述算法模型集成起来，为审计全流程提供智能化决策支撑，自动生成审计实施方案、风险评估报告及审计重点清单，并动态优化审计资源配置策略。应实行多级风险分类管理预警机制。对重大风险事项触发自动告警，向审计人员推送风险提示，确保高风险领域优先获得重点审查与深度核查。

完善区块链支撑的监督联动生态

高校要构建基于联盟链的协同监督机制，把纪检监察、巡视巡察、审计、组织人事等部门设定为共识节点实现监督数据的实时互通与安全传输，消除跨部门存在的信息隔阂。通过智能合约将监督协作流程固化成自动执行程序。当审计发现重大问题时，系统自动向纪检监察部门移送线索，同步考核信息到组织部门，通报管理缺陷给巡察部门，提升协同处置效能与监督响应时效。运用审计材料上链存证功能，借助相关技术保证审计底稿、取证资料、单位反馈等核心数据的原始性与完整性，具备防篡改和可追溯特性，为审计结论的法律效力提供技术支撑。建立整改全流程追踪系统，支持整改方案制定、措施落实、进度汇报、效果验收等环节的信息上链记录，形成完整的整改追溯链条，解决整改形式化方面的问题。建立共识机制。监督数据经过多方验证之后才可以上链，防止单一主体垄断或篡改信息，增强监督工作的公信力与权威性。区块链平台还支持跨机构数据确权与隐私保护，在确保敏感数据安全的同时促进监督资源的高效共享与业务协同，推动形成系统整合、权威高效的监督合力。

结束语

数智化技术的广泛应用给高校中层领导干部经济责任审计注入新的引擎，这是审计工作顺应时代潮流的举措。建立多源异构数据智能融合平台来实现审计信息实时采集与综合处理，有效打破数据壁垒。采用机器学习与知识图谱等智能分析工具提高审计问题发现的准确性与风险预警能力，强化审计监督针对性。构建基于区块链技术的协同监督网络，推动各监督主体间信息共享与业务联动，增强监督整体效能。数智化技术体系促使审计监督模式从传统合规性检查转变为数据驱动全维度监管，实现审计工作从事后评价到全过程管控的战略升级，为高校治理体系现代化建设及内部管理优化提供保障。

作者简介：金欢  山东农业大学