大数据审计有什么特点？

　　大数据审计不只是汇集大量数据和运用先进技术，它有着鲜明的数据、业务和技术“三融合”的特征，具体表现在以下五个方面：

　　一是多来源，审计数据不是单一部门领域的单一类型数据。它是审计机关遵循“以审促采”原则，通过采集众多审计对象的财务、业务和管理等数据汇聚而成。审计数据涉及对象更多、领域更宽、覆盖范围更广，通常包括结构化、半结构化和非结构化等多种数据类型。

　　二是多技术，大数据审计技术包括数据采集、存储管理和挖掘分析等一系列技术和方法，贯穿审计全过程。

　　三是多关系，审计数据反映的是被审计对象与相关单位之间的业务关系，是被审计对象在不同层级、不同地域的经济活动。我们依据“全样本”数据分析，有助于审计人员多维度分析问题，提升审计成果的客观性和准确性。

　　四是多模式，运用“数据分析+现场核查”的审计模式和常态化数据分析模式，能够缩短现场审计时间，减轻被审计单位的负担，开展常态化“经济体检”，提高审计效率。例如大数据审计的作用和优势在去年新冠肺炎疫情中就得到了充分展示，在疫情防控初期和后期，我们分别开展了疫情防控资金和捐助资金物资审计，帮助企业复工复产，惠企16条政策落实情况的审计，都是利用大数据，通过远程数据分析，加上重点现场核查来实施，取得了非常好的效果。

　　五是多视角，审计数据的整体性、连续性，使得大数据审计既可以描绘政策执行、资金使用和权力运行的过程和效果，又能了解掌握被审计对象的整体状况，为审计视角从单点离散向多点连续转变、从事后向事后事中事前结合转变、从微观局部向宏观整体转变提供了条件。