金融行业具有信息化程度高、数据量庞大，且数据管理质量较高的特点。在金融审计中，审计人员应深刻把握金融审计工作的政治性，不断创新数据分析思维，探索将大数据技术与审计实践更好结合的路径，助力提高审计质效、提升审计层次，充分发挥金融审计助力实现全面深化改革、防范化解重大风险、服务实体经济的重要作用。

一、将党中央决策部署的重点任务和相关政策转化为数据分析模型

一是抓住金融服务实体经济这个根本点。以是否有效服务实体经济和高质量发展为标尺，密切关注金融资源实际配置情况，推动揭示和纠正问题。例如在分析银行信贷数据时，对银行整体信贷规模、结构进行趋势性分析，通过实体经济企业数量、发放信贷资金和贷款企业所属行业占总体比重情况，发现异常问题，督促金融机构持续优化信贷结构，加大对重大战略、重点领域和薄弱环节的支持力度。

二是守牢防控金融风险的底线。密切关注金融机构风险防控机制，通过跨机构、多维度的数据关联，精准识别潜在风险客户，及时揭示重大风险隐患。

三是推进金融机构改革新趋势。加强对金融领域新发展理念的研究，运用大数据技术建立数据模型，尝试新模型与审计工作深度融合，切实提高工作质效。

二、加强研究 不断扩展数据分析的广度和深度

金融行业具有业务多、链条长、受众广、风险易于传导等特点，审计数据分析工作不能仅仅针对单一业务、单一机构、单一市场、单一风险展开，还要从微观行为监管向宏观审慎监管延伸、从传统金融业务向创新业务延伸、从金融合规审计向金融绩效审计延伸，充分运用系统分析，从倾向性、苗头性问题中不断深入研究判断，从中发现重大金融风险的端倪，增强风险预判预警能力，使审计发现问题立足长远，能够为政府决策提供重要参考，切实发挥审计在推进经济社会高质量发展中的重要作用。

三、转变数据分析思维 使大数据技术与审计实践相结合

一是善于利用其他行业数据。在对金融机构业务数据进行分析时，通常会面临大量企业，可以通过企业诉讼信息、企业法人股权交易信息、企业在其他金融机构交易等信息，筛选识别经营异常企业，从而快速确定审计重点。

二是深入挖掘法人关系。金融审计涉及的数据，包括亲属关系、企业控股关系、共同担保等各种关联关系。随着审计数据的不断扩展，不同法人之间的关联关系成为审计人员深入挖掘的对象，审计人员要充分利用好大数据，将原本处于不同维度的数据进行关联，找到隐藏在背后的关系，推动问题查深查透。

三是关注异常数据。在审计项目中，可以通过对不同业务、不同地区、不同行业占总体比重的变化情况，判断数据是否异常，分析异常原因，进一步核查，从而发现违规问题。