摘 要：随着大数据技术的发展，社会进步，人们生活水平提升，审计行业也被推动着前进。传统审计技术与方法已无法满足当下对审计效果的需求，审计人员急需探寻新方法，在保障质量的同时提升效率。大数据技术在政府审计方面的应用尚处于不断完善、逐步探索创新的阶段，旨在解决审计范围受限、资源不足等问题。本文以政策落实跟踪审计为背景，探讨 Python这一大数据技术在其中不同阶段的应用场景，期望提升审计效率与质量。
关键词：Python；大数据；政策落实跟踪；审计
一、引言
“坚持科技强审，加快审计信息化建设进程” 明确了新时代审计行业的发展方向。运用大数据思维构建审计新模式与新方法，推动审计工作转型升级，已成为当下对审计技术应用的必然要求。Python（高级编程语言） 等大数据技术早已深度融入航天、医疗、物流、交通等各个领域，与人们生活紧密相连。如今审计工作面临数据来源广泛、信息类型复杂多样的局面，取证渠道从原来单一的内部资料拓展到行业和外部资料。传统审计的滞后性与低效率问题愈发突出，面临严峻挑战。审计信息化的发展，既能为审计人员提供达成目标的便捷途径，又能保障审计质量，因此在大数据背景下探讨审计创新意义重大。政策落实跟踪审计自实施以来，一直是审计工作的重要部分。其围绕经济工作重心，依据不同阶段特点和要求，对国家重大决策部署落实情况展开审计。现阶段，审计涵盖经济社会发展、民生保障、生态环境保护等相关政策措施，如减税降费、“放管服”改革、乡村振兴和污染防治等。自2014年实施以来，审计工作在供给侧结构性改革、精准脱贫、防范化解重大风险等方面成效显著。然而，目前审计工作仍存在一些问题，比如反映问题深度不够，审计人才短缺，传统审计模式和技术方法难以跟上政策落实跟踪审计的需求，项目之间也缺乏统筹协调。新时代对审计工作提出新要求与期望，审计机关和人员必须更新思维、创新方法，引入Python等大数据审计技术，以满足各领域对审计的需求。
二、Python技术在审计准备阶段的应用
（一）科学确定审计范围
审计数据的交流与共享日益受到审计人员重视。由于审计对象日趋复杂，数据量庞大，审计人员开展审计工作时不得不借助技术辅助。传统审计方法已无法满足现有审计需求，在审计过程中，审计人员会对被审计单位提供的财务数据、非财务数据及其他辅助资料进行分析，例如将财务指标与以前年度作对比分析，挑选出变化较大的指标作为审计工作的切入点，以此缩小审计着力点。此外，运用 Python 技术将审计结果以图片形式展示，往往更加直观，能更清晰地呈现各数据之间的变化趋势和异常信息。
（二）正确把握审计重点
不同审计项目的背景和面临的风险各异。外部行业数据为审计工作了解行业状况提供了丰富的资料来源和审计信息。然而，庞大的数据量背后存在数据冗余和无效的问题。面对数据的复杂性，如何高效提取可靠数据成为审计人员重点考量的问题。对于复杂的网页数据，无论是结构化还是非结构化的，均可通过 Python的爬虫技术进行爬取，这样既能保障提取内容的完整性，又能提高效率，便于审计人员轻松获取相关信息，进而开展后续审计工作。
（三）合理分配审计资源
目前，大多数审计工作仍采用现场审计方式，这要求审计人员前往被审计单位现场执行审计程序，耗费大量人力。在审计工作中融入大数据审计技术方法，能够在保障审计效果的基础上，开展远程审计，合理控制风险，节省人力资源。在审计过程中运用大数据审计技术方法，可尽快确定审计范围和重点，总结审计中的高风险点涉及的审计程序。这有助于审计组长充分了解所需的专业审计知识，针对不同风险点，分配不同专业程度的审计人员执行审计任务，从而更高效地利用审计资源。
（四）应用实例
以政策落实跟踪审计为背景，表1统计了2018—2020年三年共12个季度审计结果公告中，具体涉及的政策和审计关注的重点。从统计的数据发现，近年来政策落实跟踪审计包括的审计内容主要从政府资金使用效率、企业经营环境改善、民生保障、生态环境改善等方面。利用Python绘制词云图，通过图片可以发现，具体的政策应当包括防范化解重大风险，减税降费，深化“放管服”改革，脱贫攻坚、乡村振兴、“六稳”政策，污染防治等内容。
三、Python 技术在审计实施阶段的应用
（一）采集数据全面化
审计信息并非单一的文字或数据，既包含结构化数据，也有不便于分析和表达的非结构化数据。图片、视频等都可能成为审计证据，是审计人员需要设法获取的资料。非结构化数据比结构化数据蕴含的信息更丰富，也更容易从中发现潜在风险。大数据技术的应用，为审计人员采集非结构化数据提供了更为便捷的手段。在大数据环境下，大数据技术对审计数据的深度挖掘，能够为获取审计信息开辟更广泛的渠道。先进的技术手段和平台，更有助于发现数据之间的关联和隐藏联系，降低人为主观判断带来的风险，增强审计的公正性和客观性。
（二）分析数据科学化
数据量庞大，使得人工分析方法难以满足特定需求。审计人员通常需要借助大数据技术方法来处理和分析数据，这样更容易发现数据中存在的问题与风险点，进而设计审计程序对疑点进行剖析，提升审计效率和质量。对于审计工作而言，保障审计证据的质量是审计人员执行审计程序的关键。获取的审计证据越充分可靠，得出的结论就越可信，以往的审计工作受限于审计资源匮乏以及审计技术方法的落后，在大数据技术趋于成熟后，可利用计算机通过机器学习构建模型，将审计数据导入其中，就能实现自动化验证，查看异常数据并展开针对性分析。
（三）应用实例
在政策落实跟踪审计中，乡村振兴战略审计是审计关键点之一。由于乡村振兴审计的对象分布范围广、数量多，各部门职能交叉分散，对专业化程度要求高，且涉及知识范围广泛、知识体系结构复杂等，将大数据技术应用于审计工作，能够更有效地获取数据并进行分析。
例如，表2是从2020年第一季度乡村振兴战略审计中发现的问题，将其进行归类得出的九个类型的问题，并提取其对应问题金额进行汇总，将数据导入Python程序进行数据分析，得出如下图2线型图，问题类型之间数据的比较和变化显示更加直观。当然，如果数据更多更复杂，利用Python进行的数据分析会更能体现其便利性和适用性。
提取到表格中的数据能通过观察来比较各个数据之间的差异点，但如果对数据进行可视化操作，利用Python将数据绘制成直观的图形，从而更能直接看出数据之间的关系和变化，有利于审计人员关注重点项目，定位风险点。针对更加复杂的数据可视化得出的效果将会更加明显。
四、Python 技术在审计完成阶段的应用
（一）促进审计结果公开
在审计人员完成审计工作后，利用大数据审计技术可将审计结果以及审计查出的相关问题和风险及时上传平台。这样做不仅能督促被审计单位及时改进自身问题，接受大众监督，还可为外部监管机构提供便利，将事前、事中、事后审计组合成全流程的审计模式，提升事后审计的重要性，充分发挥审计的监督和鉴证职能。
（二）完善审计数据库
数据形式的多样化使数据的利用率得以提高，审计人员在不同审计项目中可能需要使用相同的审计信息。在使用完以前年度获取的信息后，如何存储这些审计信息，使其能在后续审计过程中再次利用，是一个值得深入探究的问题。构建审计数据库平台，可让审计人员将使用过的审计数据存储在数据库中，并不断完善、充实该数据库，以满足未来年度审计工作的需求，实现审计工作经验和信息资料的成果共享。
（三）应用实例
在乡村振兴战略审计中，基础信息的获取应便捷、可靠，这是审计实施的起点，也是审计能否顺利推进的保障。农村各地区的地理信息、面积占比、人口比例、历史变化等信息在审计开始前就应当了解和掌握。但实际情况并非如此，数据损坏、缺失、信息不可靠、内容格式不规范等问题都降低了基础数据信息的可用性。随着大数据时代的到来，以云计算为基础的云审计模式将成为未来国家审计的主要发展模式。简单来说，云审计方法是利用云计算技术创建一个“云端”服务平台，便于实时搜集、整合审计所需的各类信息，并能进行职能分类与筛选，提取问题数据以供再分析，合理选择恰当的审计模型，开展数据分析与问题探索。此外，通过云审计平台，可减少对审计终端硬件设备的依赖，使审计人员在实施政策落实跟踪审计时能够提升审计效率，保障审计质量。具体平台设计流程见表3。
五、结束语
复杂的数据、繁杂的信息以及复杂的审计环境，导致传统审计模式难以实现审计目标。审计人员需要探索新的大数据技术和方法，以满足当今时代对审计的需求，使自身从繁杂枯燥的审计工作中解脱出来。通过创新审计方法，利用Python等大数据分析技术处理海量数据，不仅能够提高审计效率，还可以在保障审计质量的前提下降低审计成本，合理利用审计资源。本文通过将Python应用于审计的三个阶段，旨在完善审计工作，推动大数据技术在审计工作中的应用，进而提高审计效率、保障审计质量。
（文 / 刘滟）
【基金项目：本文系2023年江苏省研究生科研与实践创新计划项目（SJCX23_1098）的结项成果】
（作者简介：刘滟，南京审计大学，智能审计学院，在读研究生）
参考文献
[1]陈倩倩,彭甜典,张琦.大数据背景下Python技术在审计工作中的应用[J].中国集体经济,2021(04):155-156.
[2]李益兰,姜友文.Python技术在风险导向税务审计中的应用研究[J].财会通讯,2022(03):138-141;150.
[3]林鹏,孟砚怡.Python数据分析技术在审计实践中的应用[J].审计月刊,2021,403(11):32-33.
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