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当下，数字经济迅猛发展，在此情形下，经济责任审计面临诸多困境，内部数据管理混乱，指标评价体系跟不上时代步伐，这严重影响了审计的效率与质量。

数据管理困境

审计机构内部的数据管理很分散，没有统一的数据整合平台，在实际工作开展时，各审计项目的数据无法有效交互，比如一个大型企业集团的审计工作，不同分子公司的审计项目数据各自为政，不能实现共享。审计人员常常要反复收集相同类型的数据，这导致大量人力被浪费，也致使大量时间被浪费，还对大数据分析在审计中的高效应用形成了极大阻碍。

由于缺乏统一平台，数据的标准与格式无法实现统一。审计人员处理数据时，需耗费大量精力进行格式转换与校验。这使得审计工作的时效性和准确性大幅下降。这就好比在一个杂乱的仓库里寻找物品，花费了大量时间，却未必能找到准确的东西。

评价体系滞后

现有的经济责任审计指标评价体系，明显满足不了数字经济发展的需求，传统指标主要关注财务指标，比如评价数字科技公司领导干部时，只看重利润、资产等财务数据，却忽视了数据资产价值、数字创新能力等新的价值创造因素，这就导致无法全面评估领导干部在数字经济领域的实际贡献。

而且评价体系缺乏动态性和前瞻性，数字经济发展变化速度极快，新的业态不断出现，然而评价体系却无法及时更新来体现这些变化，以共享经济为例，共享经济模式出现时，评价体系不能及时对相关领导干部的战略规划成效等作出科学评判，这不利于激励他们推动数字经济创新发展。

构建工作流程

在数字经济时代进行经济责任审计，构建宏观与微观相结合的工作流程很有必要。在数据采集环节，要构建经济责任绩效评价模型，需综合考量多方面指标。比如评价某电商企业领导干部时，不但要关注财务指标，还应将用户活跃度、数据安全等数字经济特色指标包含进去，借此全面评估其在企业数字化转型等方面的责任履行状况。

把审计结果跟行业标杆数据做对比分析，这是关键的一步。把审计结果同政策法规要求做对比分析，这同样是关键的一步。好比审计一家金融科技企业时，得把审计数据和行业中处于领先位置的企业的数据进行对照。并且，还要参考相关的金融法规要求。这样能为审计结论和建议提供宏观方面的支持，从而提高审计质量和效果。

数据接口难题

在大数据经济责任审计工作当中，不同信息系统之间的数据接口问题非常突出，数据接口存在不兼容现象，格式不一样，传输也不稳定，这极大地阻碍了审计工作的高效开展。以某跨行业企业的审计为例，不同业务板块使用不同的信息系统，数据接口差异明显，审计人员获取数据时困难重重，处理数据时也是困难重重。

开展审计工作前，深入调研很关键，绘制数据流程图也重要，要详细了解被审计单位信息系统架构，清楚其数据分布情况，在此基础上梳理出数据处理关键环节及潜在风险点，比如审计综合性集团企业时发现其数据存储分散且存在数据丢失风险等问题，如此便能提前做好应对准备。

明确任务分工

对于数据接口等方面的问题，明确审计组和 IT 组各自的任务分工很关键。审计人员要负责明确审计需求，还要梳理业务逻辑。IT 人员着重于技术实现，也要保障数据处理。比如说在对某家互联网公司进行审计时，审计人员提出了有关用户交易数据准确性的要求，还提出了有关用户交易数据完整性的要求，IT 人员根据这些要求设计出了数据采集的方案，IT 人员根据这些要求设计出了数据清洗的方案，通过这些方案来提升审计工作的专业性，通过这些方案来提升审计工作的效率。

明确分工能降低沟通成本，明确分工还能减少工作失误。只有双方紧密配合，只有双方各自施展专业优势，才可以更好地完成大数据经济责任审计工作。比如在处理大量复杂的财务数据和业务数据时，双方要协同开展工作，如此能够更精准地挖掘出有价值的审计信息。

实现精准画像

经济责任审计可为精准刻画领导干部经济责任履行状况提供途径，不过当前评价体系不完善。依照相关规定，需从多个层面构建评价指标体系。结合既有数据及其他审计方式，对领导干部的经济责任表现进行全面评价。例如评价一名政府官员时，要综合考虑其在推动地方数字经济发展、招商引资等方面的工作成效。

借助大数据分析技术，开展多源数据关联分析，进行深度挖掘。例如将领导干部个人消费数据与单位财务支出数据进行对比，排查异常情况。通过这种办法，能更精准地勾勒领导干部的经济责任轮廓，从而为组织部门的干部任用提供更可靠的依据。

在数字经济的时代背景下，大家认为经济责任审计工作，还有哪些方面，是需要进一步完善的？赶紧到评论区，分享你的看法，别忘了点赞，以及分享这篇文章！

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