随着信息技术的快速发展,事业单位财务审计工作正面临数字化转型的重大机遇与挑战。传统审计模式存在效率低下、覆盖面窄及实时性差等问题,难以满足新时代审计工作要求，大数据与人工智能等新技术为审计工作转型升级提供了有力支撑，构建智能审计模型,实现审计全流程数字化与智能化,对提升事业单位财务管理水平具有重要意义，当前事业单位智能审计实践中仍存在技术应用不深、数据价值挖掘不足及模型创新不够等问题。基于此,探索构建基于大数据的智能审计模型成为当务之急。

事业单位财务智能审计的技术生态体系

事业单位财务智能审计的技术生态体系构建需要以数据治理为基础,通过建立分布式数据湖架构实现多源异构数据的统一存储与管理。数据湖技术采用Lambda架构,将实时数据流与离线数据分别处理后汇聚整合,运用知识图谱对审计领域本体进行建模,构建包含财务规则、业务流程及风险模式等多维知识体系，智能审计平台基于微服务架构设计,集成RPA机器人流程自动化、OCR光学字符识别及NLP自然语言处理等人工智能技术,实现票据识别、凭证自动生成及数据一致性校验等审计流程自动化，审计数据通过区块链分布式账本进行存证,利用零知识证明等密码学技术保障数据隐私,智能合约自动执行审计规则及业务逻辑。

智能审计技术生态体系通过深度神经网络构建异常检测模型,针对事业单位预算执行、资金流向及经济业务等关键环节进行实时监控与风险预警。元宇宙技术的引入使审计场景得以数字化重构,审计人员可在虚拟空间中进行沉浸式审计作业,通过数字孪生技术映射业务流程,实现跨时空协同审计，智能审计平台基于云原生架构部署,边缘计算节点负责本地数据预处理与实时分析,云端集群提供弹性计算资源支持复杂审计任务，面向场景的智能化微服务按需组合,形成灵活可扩展的审计应用生态,持续赋能事业单位财务管理的数字化转型升级。

基于大数据的智能审计模型设计

智能审计平台架构设计

智能审计平台采用“云-边-端”三层分布式架构,云端部署Hadoop分布式计算集群与Spark流式处理引擎,负责海量审计数据的存储与计算。边缘层通过部署Docker容器运行数据处理单元,完成本地数据预处理,降低传输成本，平台运用SpringCloud微服务框架构建业务中台,将票据识别与凭证生成等功能模块化封装,支持灵活扩展，审计终端基于Flutter开发移动应用,集成生物识别与电子签章等安全机制，平台通过统一身份认证实现多租户隔离,基于ServiceMesh技术打造零信任架构,支持跨部门协同审计。

智能审计平台在数据集成层面采用Apache Nifi构建数据流水线,实现对OA系统、财务系统及资产管理系统等异构数据源的统一接入与治理。

平台基于ElasticSearch+Kibana+Logstash技术栈建设审计数据检索分析中心,支持复杂的多维度查询与可视化展示，审计工作流引擎基于BPMN2.0规范设计,将审计业务规则转化为可执行的工作流定义,通过智能路由实现任务的自动分发与协同处理，平台采用Kubernetes容器编排技术实现微服务的弹性伸缩与故障自愈,确保关键审计业务的高可用性,推动事业单位的审计工作向数字化与智能化方向转型升级。

智能算法与模型优化

智能审计算法基于深度学习框架构建多层神经网络模型,在财务异常检测中采用基于注意力机制的LSTM网络结构。该模型通过对历史审计数据的时序特征学习,构建异常交易检测评分函数:

式中：S(t)表示t时刻的异常评分；W为特征权重矩阵；h(t)为LSTM隐层状态向量；b为偏置项；α(t)为注意力权重向量；σ为sigmoid激活函数。评分函数将异常检测建模为二分类问题,通过设定阈值θ判定交易是否异常，算法通过迁移学习方法复用预训练模型,在小样本场景下快速构建适应特定审计业务的深度学习模型，知识图谱嵌入算法将审计实体与关系映射到低维向量空间,实现基于语义的智能问答与知识推理，模型优化过程中采用分布式联邦学习技术,在保护数据隐私的前提下实现跨部门审计数据的协同建模。

智能审计模型运用强化学习算法构建智能决策系统,将审计任务建模为马尔可夫决策过程,通过深度Q学习优化审计策略选择，模型集成XGBoost与LightGBM等集成学习算法,利用Bagging及Boosting技术提升异常检测准确性。算法基于贝叶斯优化方法自动调优超参数,通过对抗训练提升模型鲁棒性,引入L1与L2正则化项防止模型过拟合，系统基于MLflow搭建机器学习实验平台,实现模型版本管理与自动化部署,构建包括准确率、精确率及召回率等多维度评估指标体系，模型通过在线学习持续优化性能,结合专家规则与机器学习实现审计知识的动态更新,使智能审计系统具备自适应进化能力。

智能审计模型的创新应用与实践

元宇宙审计空间构建

元宇宙审计空间通过搭建数字化审计工作间,为审计人员提供沉浸式办公环境。审计工作间配置高清显示屏、体感交互设备及音频系统,支持审计人员通过自然手势操作查看财务报表与会计凭证等审计数据，数据展示模块采用Power BI构建可视化大屏,将预算执行与资产负债等关键财务指标，以趋势图与散点图等形式直观呈现，并对接OA系统、财务系统及资产管理系统等业务数据源,实时同步更新审计数据,确保数据时效性，审计工作间设置远程会议功能,通过高清摄像头与拾音设备支持多地审计人员开展线上评审与研讨。

数字化审计空间配备智能办公助手,集成OCR识别功能,可批量处理纸质凭证与票据,自动提取关键字段信息并生成电子档案。

系统内置审计知识库,包含历年审计案例、法律法规及内控制度等资料,审计人员可通过语音指令快速检索所需信息，审计工作间通过人脸识别与指纹验证等生物识别技术进行身份认证,结合门禁系统实现审计场所的安全管控,数据传输采用国密算法加密,有效地防范数据泄露风险。

智能化应用场景创新

事业单位绩效审计模块构建多维度评价指标体系,包含经济效益、管理效能及服务质量等方面,采用层次分析法确定指标权重,通过模糊综合评价方法计算绩效得分:

式中：G为综合绩效得分；W为权重向量；R为评价指标向量；wi为第i个指标的权重；r为第i个指标的标准化得分。系统基于历史数据建立评分标准,结合专家意见校准评价参数，预算执行监控模块实时跟踪资金支出进度,对超预算与无预算支出进行智能预警，内控评价系统通过流程挖掘技术分析业务数据,识别流程瓶颈与风险点。

智能化审计应用在采购管理场景中,系统对接政府采购平台,通过机器学习算法分析供应商资质、报价及业绩等信息,识别围标串标行为。固定资产管理模块采用RFID技术对大型设备进行定位跟踪,结合移动端APP实现资产盘点，工程审计场景中,系统对接BIM模型数据,通过对比设计图纸与实际完工情况,自动核实工程量清单,识别虚增工程量问题。

结束语

基于大数据的事业单位财务智能审计模型是一项系统性的创新工程。该模型以智能审计平台为支撑,融合多项前沿技术,实现了审计工作的智能化转型，实验研究证明了模型在提升审计效率及风险防控方面的显著成效，未来应持续深化技术创新,加强元宇宙等新技术应用,优化智能审计模型,推动事业单位财务审计工作高质量发展，同时要注重数据安全与隐私保护,健全相关制度规范,加强审计人才队伍建设,完善技术支撑体系,确保智能审计体系安全可控与持续发展。

（刘艳芬 延川县畜牧兽医服务中心）