人工智能技术正推动审计工作迈向智能化，大大提升了审计工作效率。本文结合审计实践，总结通过数据分析查处问题线索的常用方法，并提出有关智能化审计的一些思考。

利用四类数据分析方法发现问题线索

利用税票数据对被审计单位的业务开展分析。增值税发票数据是洞察企业经营情况的重要渠道，利用增值税发票数据，能够清晰揭示被审计单位的运营状况、关联企业和潜在风险。审计中，常常利用增值税发票数据开展依存度分析，将业务上高度依赖被审计单位的企业作为审计重点，通过进一步梳理企业管理人员与被审计单位相关人员关系，确定问题线索。

利用工商、社保数据对被审计单位及其交易对手进行分析。在很多问题线索中，被审计单位或其交易对象往往存在不具备正常经营能力、社保缴纳人数少、股权变更、停业、破产、清算等特征，通过结合税票数据、财务数据，研究企业工商、社保数据等，可有效找出违规决策造成重大损失浪费或虚假交易、套取资金等问题线索。

利用财务数据对被审计单位经营情况进行分析。财务数据分析始终是审计的重要手段，常用的分析方法有趋势分析、结构分析等。其中，趋势分析主要用于查找被审计单位资产、负债、权益、收入、成本、利润等会计要素在不同会计期间的异常变动，通过锁定异常交易时间，进而抽丝剥茧、找出异常；结构分析主要是结合被审计业务特点，利用财务数据测算相关业务毛利率等财务指标，进而通过调阅业务资料，查处人为调节收支规模和利润水平等问题。如，通过调取企业电子财务数据，梳理主营业务收入、主营业务成本和利润，结合调阅购销合同、运单、资金支付凭据等资料并进行有关人员谈话，发现国有企业通过无实物流转的原地转库贸易业务虚增营收的问题。

利用业务数据对被审计单位内部控制管理进行分析。在社保、自然资源、金融等审计项目中，常以各行业特有的业务数据为主开展分析。如，在医保审计中，审计人员通过数据分析结合医院规模判断医保结算金额的合理性，以此筛选出疑点医院。通过延伸提取医院信息系统数据，发现以虚假身份入院、超核定床位虚假收治病人、超标准收费、虚列诊疗项目等方式套取医保基金的问题。

对责任人及利益输送方式进行数据分析

确定责任人。根据前期数据分析确定的线索，关注与被审计单位依存度高、成立即承揽较大金额业务的工程承包方、货物供应商等。结合被审计单位内部管理制度、决策会议纪要等资料，详细梳理被审计单位相关业务流程、各环节签字审批文件等，核实其招标、决策等程序的合规性，确定相关问题线索责任人。

研究人员关系及利益输送方式。在已掌握违法违规事实的基础上，重点围绕责任人及获利方，寻找二者之间的联系，核查利益输送方式。

智能化审计需处理好三对关系

当前，人工智能技术借助更先进、更有深度的数据处理分析能力，推动审计工作迈向智能化新阶段。在这个过程中，需处理好三对关系。

需处理好普遍性与特殊性的关系。在智能化审计时代，通过工商、税务、社保、财务等数据分析发现疑点线索将具有普遍性，但由于被审计单位业务数据的独特性，还应结合具体情况分析业务数据。面对数据质量不高的情况，应通过各类信息系统审计，督促相关单位建立完善相关数据，使数据质量进一步提高。在数据质量无法提高的情况下，可以从其他部门找寻可替代的数据资源完成数据分析目标。

需处理好有效性与安全性的关系。问题线索查处中，与人员信息相关的各类数据十分关键，在确定人员关系过程中发挥着至关重要的作用。在智能化审计时代，如何在确保信息安全的情况下，充分利用相关数据资源，进一步实现审计机关之间、审计机关与行业主管部门之间信息资源共享，从而更好发挥合力，是有待研究解决的重大问题。

需处理好数据分析与现场核查的关系。在智能化审计时代，随着数据资源深度挖掘，数据分析发现的问题线索数量呈爆发式增长，线索规模与现场审计人力配置的矛盾日益凸显，直接推动审计项目组织方式、工作模式加速调整。审计人员需在海量线索中精准取舍、高效甄别，这对深挖问题线索的专业能力以及综合研判能力，均提出了更高要求。（作者：徐灵通 审计署兰州特派办）

来源：中国审计报

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