高校内部审计信息化建设与金融数据分析技术应用

高校内部审计是确保教育资源有效利用和教育质量提升的关键环节。它通过独立、客观的监督评价，促进学校治理结构完善和管理效率提高，内部审计不仅揭示问题，更提出改进建议，强化内部控制，预防风险，确保财经法规的执行。此外，内部审计还承担着教育资金使用的监督职责，通过审计活动，防止资金浪费和滥用，保障国家资产安全。

一、高校内部审计信息化存在的问题

（一）系统不完善与功能缺失

在高校内部审计的信息化建设过程中，面临的一大挑战是现有系统的不完善和功能缺失，多数高校的审计信息系统仍处于初级阶段，缺乏高度集成和自动化的功能，这导致审计工作无法充分利用现代信息技术，影响审计的效率和效果。系统不完善体现在其设计未能全面覆盖审计需求。这种滞后性的信息处理方式限制了审计的预警能力，不能有效地辅助决策和管理。功能缺失是另一方面的问题，在许多高校内部审计系统中，缺少关键的数据集成功能，如无法与其他学校管理系统如财务管理、学生信息系统等进行有效的数据对接，这种孤立的系统设置增加了数据处理的复杂性，审计人员需要花费大量的时间手动整合和校对信息，导致工作效率低下。此外，系统功能缺失还表现在缺乏灵活性和扩展性方面，随着审计需求的变化和技术的更新，内部审计系统需要适应新的审计标准和方法，然而，许多系统由于设计时缺乏前瞻性，难以添加新功能或更新旧功能，使得系统逐渐无法满足日益增长的审计需求。

（二）数据孤岛与信息不共享

数据孤岛问题是指在高校内部审计信息化建设中，各种数据系统之间缺乏有效的信息共享和整合，这种情况在高校中尤为常见，因为不同部门往往独立运行各自的信息系统，而这些系统之间的互操作性和数据交换能力非常有限，这导致重要信息的隔离，限制了审计工作的全面性和深入性。由于数据孤岛的存在，审计人员在进行审计活动时，难以获得一个全面的数据视图。此外，信息不共享还影响了审计的实时性和预警功能，在没有实时数据共享的环境中，审计发现问题和异常的速度受限，这影响了审计的及时性和有效性，审计部门无法快速响应可能的风险或不规范的行为，因为他们通常只能在问题已经显现或影响已经扩大后才能接触到相关的数据。信息孤岛还造成了数据的重复收集和处理，这不仅降低了工作效率，还增加了错误发生的可能性，每个部门可能都在重复进行相同的数据录入工作，而这些重复劳动的结果是数据处理错误和信息不一致，进一步影响审计结果的准确性和可靠性。

（三）安全性与隐私保护问题

在高校内部审计信息化建设中，安全性与隐私保护问题显得尤为重要，且挑战重重。安全性问题主要表现在审计系统的防护措施不足，许多高校的审计信息系统未能完全符合国际或国家的安全标准，缺乏必要的安全功能，如数据加密和访问控制方面，可能由于存在系统漏洞和缺陷而被外部攻击者利用，导致敏感信息被窃取或破坏。这些安全弱点直接威胁到了教育机构内部数据的完整性和保密性。隐私保护问题则涉及如何处理和存储个人和财务信息，由于审计数据通常包含教职工、学生个人信息以及学校详细的财务信息，缺乏严格的隐私保护措施可能导致个人信息的不当泄露。随着数据规模的增长，维护数据安全和隐私的难度也在上升，任何保护措施的失效都可能导致严重的法律和信誉风险。

二、金融数据分析技术在高校内部审计中的应用

（一）金融数据分析技术概述

金融数据分析技术包括一系列先进的分析工具和方法。传统的金融数据分析主要依赖于统计和计量经济学模型，这些模型可以对历史数据进行回顾性分析，预测未来趋势。然而，随着大数据技术的快速发展，金融数据分析已经融合了更多的计算技术，包括机器学习和人工智能等，这些现代技术能够处理复杂的数据集，识别其中的模式和异常，甚至在无须人为设定前提假设的情况下自动提出分析洞察。机器学习特别适用于处理非结构化数据，例如文本、图像和声音文件，在审计领域，机器学习可以帮助识别合同和交易记录中的异常行为，如欺诈或误操作，通过算法学习历史数据中的异常模式，并应用于新数据的监测和分析中。此外，金融数据分析还包括大数据可视化技术，这种技术能够将复杂的数据转换为直观的图形和图表，帮助审计人员迅速地理解数据的核心信息和趋势，数据可视化不仅可以提升数据分析的可接受性和易理解性，还可以加快决策过程，使得审计结果更加直观和易于沟通。

（二）数据分析技术在审计中的应用

数据分析技术在审计中的应用已成为提高审计效率和质量的关键因素，特别是在高校内部审计中，大数据分析、人工智能与机器学习以及可视化技术的应用，极大地扩展了审计的能力和视角。大数据分析允许审计人员处理和分析庞大的数据集，这些数据通常包括交易记录、财务报表以及其他与学校运营相关的数字信息，通过大数据技术，可以快速筛查和分析这些信息，识别出潜在的风险点和异常行为。在审计过程中，机器学习模型能够自动识别数据中的规律和异常，无须过多的人工干预，从而提高审计的准确性和效率，它们还可以用于持续监控，即持续审计系统会实时分析传入的数据，对异常活动进行即时警报。可视化技术在审计中的应用则使得复杂的数据分析结果易于理解和传达，通过图形和图表展示数据，审计人员可以更清楚地看到数据趋势和异常点，这有助于快速作出决策，数据可视化不仅可以提高数据呈现的直观性，也可以加强分析结果的透明度和可信度。

（三）技术应用带来的效益

技术在审计中的应用显著提升审计效率。通过自动化工具和算法，审计任务可以在更短的时间内完成，同时处理的数据量和复杂性也大大超出传统方法，例如，使用大数据分析技术，可以快速筛选出异常或需要详细审查的交易，减少了人工进行初步筛选的时间，这种技术使得审计人员可以将注意力集中在更高风险的领域，有效提升工作效率。人工智能和机器学习的应用可以进一步自动识别数据模式和异常行为，减少误报和漏报的发生，这种技术的运用不仅可以提高审计的速度，还可以增强持续监控的能力，允许审计活动实时进行，而不是仅在特定时间点进行检查，结果是审计周期缩短，对问题的响应更为迅速，从而提高整个审计流程的效率。在审计质量方面，先进的数据分析工具可以深入挖掘和分析复杂的数据集，提供更加详尽和精确的见解，通过数据可视化技术，审计结果更加清晰和易于理解，增强了报告的透明度和可信度，这些工具和方法的使用提高了审计发现的准确性，确保了审计结果的可靠性和有效性。技术的综合应用不仅可以提高审计的操作效率，还可以通过更准确的风险评估和更深入的数据分析，增强审计的整体质量。

三、高校内部审计信息化建设与金融数据分析技术的融合策略

（一）信息化建设的策略

信息化建设的策略在高校内部审计中扮演着至关重要的角色，尤其是在完善信息化基础设施、优化审计信息系统以及强化信息安全与隐私保护这三个方面，通过这些策略的实施，可以显著提升审计工作的效率和质量，同时确保数据的安全和隐私得到妥善保护。完善信息化基础设施是构建有效审计环境的基石，更新和升级网络硬件设备、确保高速的数据传输能力和足够的存储容量是基础设施升级的关键要素。此外，引入先进的服务器和数据库管理系统，不仅可以提高数据处理的速度，也可以增加数据处理的稳定性和可靠性，这样的基础设施能够支持更复杂的数据分析工具和技术的运行，从而为审计工作提供强有力的技术支持。优化审计信息系统则涉及软件应用和工作流程的改进，通过定制开发适合自身特定需求的审计软件，或是引入市场上成熟的审计信息系统，高校可以更加有效地管理和分析审计数据，系统应该支持自动化的数据收集、处理和报告生成，减少人工操作，避免人为错误，同时确保系统的用户界面友好，操作简便，大大提高审计人员的工作效率和数据处理速度。强化信息安全与隐私保护是信息化建设中不可忽视的一环，随着数据泄露和网络攻击事件的增加，高校需要采取更加严格的安全措施来保护审计信息的安全和个人隐私，这包括实施数据加密技术，确保所有传输和存储的数据都经过加密处理，同时建立强大的访问控制机制，确保只有授权人员能够访问敏感信息。此外，定期进行安全审计和隐私合规性检查，确保遵守相关的法律法规，可以有效地减少潜在的安全威胁和合规风险。

（二）金融数据分析技术的集成应用

金融数据分析技术的集成应用在高校内部审计中具有至关重要的作用，关键在于技术选型与定制开发、数据管理与分析流程优化以及培养跨学科审计人才。在技术选型与定制开发方面，高校需要评估各种可用的数据分析工具和技术，选择最适合自身审计需求的解决方案，定制开发不仅涉及软件的功能设计，还包括与现有系统的兼容性考虑，通过定制开发，可以确保审计信息系统在满足特定审计任务的同时，也能高效地处理和分析大量数据，这种技术的集成应用使审计活动更具针对性，能够深入挖掘和利用数据中的价值。数据管理与分析流程优化则关注如何更高效地处理和利用数据，优化数据管理流程包括确保数据的准确性、完整性和时效性，以及改善数据存储、访问和处理的方法，分析流程的优化则着重于如何通过自动化和智能化工具减少手动操作的需要，加快数据处理速度，提高分析的准确率，通过流程优化，可以大幅提升审计的响应速度和决策支持能力。培养跨学科审计人才是实现金融数据分析技术集成应用的另一关键因素，跨学科人才不仅须具备审计专业知识，还应掌握数据科学、信息技术等相关领域的技能，通过系统性的培训和实践经验积累，可以有效提升审计团队的整体技术水平和创新能力。

通过理论分析，确认了信息化建设和金融数据分析技术在提升高校内部审计效率和质量中的重要性。通过优化审计信息系统和应用现代金融数据分析工具，可以有效地解决审计过程中遇到的系统不足和数据处理问题，进一步的技术集成和策略实施，有助于高校内部审计向更高效、更安全的方向发展，确保教育资源的合理配置和使用，提升高校审计的管理水平和透明度。

（作者单位：贵州理工学院）