(一)數據質量風險。即審計采集的數據存在不充分、不準確等風險。主要表現有，一是獲取數據的途徑有限，外部數據的全面性不足;二是被審計單位數據錄入錯誤、系統漏洞、故意修改等原因導致被審計單位數據質量不高;三是被審計單位信息系統龐雜，系統間數據不一致，導致數據可比性不高。
(二)數據分析風險。即審計人員由于對政策法規、業務過程或對數據了解不深入導致的分析結果不準確。主要表現有，一是由于對關聯數據分析不夠導致重要線索未被發現;二是由于分析思路不當導致的分析結果不準確;三是由于技術水平限制導致工作效率低下和工作推進困難。
(三)審計實施風險。即審計程序、審計取證及審計結論的合法性風險。主要表現有，一是被審計單位對電子數據的核實、數據分析結果的準確性存有疑慮;二是法律法規對大數據審計取證、流程等尚無明確規定，可能引起的程序合法性風險;三是由于程序性風險最終導致的質量風險。
如何防范和化解大數據審計風險，筆者有以下幾點建議：
(一)注重數據整合，推動數據標準化建設。一是整合政務云平臺、扶貧、社保、財政、工商、稅務等數據，便于更全面地開展比對分析;二是整合不同政策背景下、不同階段的數據，便于分析重大政策執行情況及其結果的比對;三是對不同來源的數據進行清洗整理，形成標準化、規范化的審計可用數據。
(二)加大審計分析工具的運用，強化審計人員專業素質。一是進一步深化sql server 等審計人員常用分析工具的運用;二是由專業技術人員研發適合審計工作實際的大數據分析工具;三是加大對審計人員的技術培訓，培養既懂審計業務又懂大數據分析技術的復合型人才。
(三)處理好審計方法創新與審計規范化的關系。一是研究制定大數據審計的規范化操作流程，保證審計程序的合法性;二是探索大數據審計環境下的法規審理工作，保證審計工作的規范化;三是明確審計文書的出具，保證審計結果的嚴肅性。
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