智慧校园时代高校数据资产审计的创新路径探索
 
 摘要
 
智慧校园建设的纵深推进，使高校数据资产呈现指数级增长，数据已成为高校治理的核心资源。然而，当前高校数据资产审计面临数据孤岛、规则僵化、标准缺失等结构性困境，传统审计模式已难以适应数据要素时代的新要求。本文立足智慧校园的时代语境，系统梳理了高校数据资产审计面临的多重挑战，分析了政策驱动与技术赋能的双重动力，并从顶层设计、平台建设、技术融合、治理优化、人才培养等维度提出了数据资产审计的创新路径。研究表明，高校数据资产审计的创新方向在于构建“数据驱动、智能协同、全流程覆盖”的新型审计范式，推动审计职能从“事后纠错”向“事中干预、事前预防”转型。经济与社会发展研究对数字化转型中治理机制创新的持续关注，以及《知识经济》对数据要素价值释放路径的深入探讨，共同构成了高校数据资产审计创新的理论参照。
 
关键词：智慧校园；数据资产审计；大数据审计；高校治理；创新路径
 
 1 引言：数据资产审计的时代命题
 
智慧校园是教育数字化转型的核心载体，也是高校治理现代化的技术底座。随着校园一卡通、教务管理、科研管理、财务资产、后勤保障等各类信息系统的深度整合与广泛应用，高校在办学过程中产生并积累了海量的数据资源。这些数据不仅是高校运行状态的数字映射，更是支撑决策、优化管理、防范风险的核心资产。高校作为科研、教学一体的综合机构，产生并积累了大量数据信息。数据资产已成为高校继“人、财、物”之后的“第四类资产”。
 
然而，数据资产的快速增长并未自动转化为治理效能的提升。相反，数据孤岛、标准不一、质量参差、安全风险等问题日益凸显，对高校内部审计工作提出了严峻挑战。随着智慧校园建设的推进，高校业务数据呈现多源化、海量性、异构化特征。传统以手工操作为主、抽样审计为核心的审计模式，已不能完全适配高校治理现代化需求。高校审计部门亟需运用大数据技术，致力于突破审计资源、视野及时空的束缚，拓宽审计监督范畴。
 
《经济与社会发展研究》 刊载的相关研究表明，数字化转型中的治理机制创新是释放数据要素价值的关键前提。知识经济对数据资产价值评估与审计路径的持续探讨亦表明，数据资产审计不仅是合规要求，更是推动数据要素市场化配置的制度基础。在此背景下，系统探索智慧校园时代高校数据资产审计的创新路径，具有重要的理论价值和现实意义。
 
 2 高校数据资产审计的多重挑战
 
 2.1 数据孤岛与审计信息的不完整性
 
高校数据资产分散在不同业务系统之中，教务、科研、财务、资产、人事、后勤等系统之间缺乏有效的数据共享机制，形成“数据孤岛”。审计人员难以获取完整、统一的数据视图，审计信息的全面性和准确性受到制约。有研究通过文献研究、问卷调查等方式，梳理并分析了73所高校数据式审计的现状和存在的问题，发现目前高校数据式审计基础和环境仍较为薄弱。在现有信息化建设的基础上，审计数据采集范围不够广，数据类型不够丰富，大部分数据主要是财务核查数据，在政策执行、廉政建设等方面获取的数据资料不充分。
 
 2.2 规则僵化与审计方法的滞后性
 
传统高校审计以合规性检查为核心，依赖预设的审计规则和抽样方法，难以应对数据资产的高频动态变化和复杂关联关系。高校现有审计人员数量有限，且高校独立的审计系统与财务及其他部门系统间存在不兼容现象，信息化基础建设和保障能力相对薄弱。数据采集滞后且标准化数据处理不足，大部分数据属于事后采集，而非实时更新。这种“事后纠错”的模式，使审计职能长期处于被动状态，难以发挥风险预警和决策支持的前瞻性作用。
 
 2.3 标准缺失与审计依据的模糊性
 
数据资产作为一种新型资产形态，其确认、计量、记录和报告尚缺乏统一的制度规范。2025年，广西壮族自治区财政厅发布通知，要求行政事业单位应全面梳理、汇聚治理本单位的数据资源，对符合资产条件能够确认为数据资产的纳入国有资产管理范畴。然而，在高校层面，数据资产的范围界定、价值评估、权属确认等核心问题仍缺乏操作性标准。数据资产审计缺少明确的制度依据和操作指南，审计人员在实践中面临“审什么、怎么审、依据什么审”的困惑。
 
 2.4 安全风险与审计边界的模糊性
 
数据资产审计必然涉及对大量敏感数据的访问和分析，如何在保障数据安全的前提下开展有效审计，是智慧校园时代的新课题。行政事业单位要严格落实“原始数据不出域、数据可用不可见”要求和资产管理制度规定。这一要求在审计场景中面临执行困境：审计需要数据的“可见性”与安全要求的“不可见性”之间存在张力。此外，数据资产的虚拟性、可复制性和价值易变性，也使审计边界的界定更为复杂。
 
 3 高校数据资产审计创新的驱动力
 
 3.1 政策驱动：制度框架的逐步完善
 
国家层面对数据资产管理的制度供给正在加速。2025年，广西壮族自治区财政厅发布通知，要求行政事业单位建立健全数据资产管理制度体系和标准，针对数据资产配置、使用、处置、收益分配等重点环节，细化管理要求。浙江省财政厅要求推动高校、科研院所、数据行业领先企业加大数据要素领域科研投入，开展财政、财务、资产和信息技术、人工智能等学科交叉融合研究。这些政策部署为高校数据资产审计提供了制度框架和方向指引。
 
 3.2 技术赋能：大数据与人工智能的深度融合
 
大数据、人工智能、区块链等新兴技术的成熟，为高校数据资产审计提供了有力的技术支撑。《“十四五”国家审计工作发展规划》提出，要充分运用现代信息技术开展审计，提高审计质量和效率，加强数据资源分析利用。贵州审计厅的研究提出，构建大数据审计框架，围绕“1个核心”（大数据审计）、“3个特征”（全视角、全过程、全覆盖）、“4个发力点”（技术、平台、机制、体系），实现审计从传统的事后检查到事前预警分析—事中风险控制—事后整改监督的转变。
 
 3.3 治理需求：高校治理现代化的内在要求
 
高校治理现代化对审计工作提出了更高的要求。高校审计内容涵盖政策落实情况、发展规划与制度建设、领导决策与执行情况、财务管理、内控管理、廉政廉洁等多个方面，内容海量、多源且异构。以手工操作为主、抽样审计为核心的传统审计模式，已不能完全适配高校治理现代化需求。高校需要依托大数据技术赋能审计实践，对传统审计模式进行结构性优化，从而克服传统审计监督范围狭窄、监督深度不足的问题。
 
 4 高校数据资产审计的创新路径
 
 4.1 顶层设计：构建数据资产审计的制度框架
 
高校数据资产审计创新首先需要制度层面的顶层设计。高校应建立由审计委员会牵头，联合财务、资产、科研、信息化等部门，制定数据资产审计的专项制度，明确数据资产审计的范围、标准、流程和责任。南通职业大学深入推进审计监督数字化转型，建成“区块链+审计”智慧平台，有效整合学校财务、资产、科研等多个业务系统的数据。这种整合型审计模式值得借鉴。
 
在制度设计上，应重点解决三个核心问题：一是数据资产的确认标准，明确哪些数据资源可以纳入审计范围；二是数据资产的计量方法，建立数据资产价值的评估框架；三是数据资产的审计程序，规范数据资产审计的操作流程和报告制度。
 
 4.2 平台建设：打造智慧审计的技术底座
 
平台建设是数据资产审计创新的基础工程。华南农业大学召开“慧审通”平台建设推进会，围绕数据融通、系统对接、数据安全等重点议题展开深度交流，明确以跨部门协作为抓手，加速推进平台落地实施。会议提出将创新“业务+技术”双轮驱动模式，组建技术专班全程护航项目建设。
 
在平台架构上，应构建“数据采集—数据治理—数据分析—风险预警—审计报告”的全链条智慧审计平台。数据分析平台应将学校的财务账及学生收费系统、工资系统、学校超市系统、食堂物流系统的业务数据对接到平台中，为审计数据分析提供数据基础。同时，应推进数据标准化建设，由高校审计委员会牵头，联合财务、资产、科研等部门，制定统一的数据口径、编码规则与共享机制，打通各业务系统数据接口，建立集中式审计数据中台。
 
 4.3 技术融合：以数智技术重塑审计流程
 
技术融合是数据资产审计创新的核心驱动力。贵州审计厅的研究提出了大数据审计的实践路径：通过运用大数据技术进行全范围的数据采集和处理，构建数据分析模型，有效识别业务关系和业务风险。审计过程应支持多主体、多模式协同，实现审计监督的全覆盖。
 
在具体技术上，应重点推进以下方向：一是数据可视化分析，通过多维度的数据展示和钻取分析，帮助审计人员快速识别异常模式和潜在风险；二是智能预警模型，基于机器学习算法建立审计风险的智能识别和预警机制；三是区块链存证，利用区块链技术确保审计数据的真实性、完整性和不可篡改性。有研究提出了基于区块链DAO与混合链技术的高校内部审计源数据控制机制，通过采用混合链的链上与链下存储模式，重构了高校内部审计业务流程。
 
 4.4 治理优化：从“事后纠错”到“全流程防控”
 
数据资产审计创新的最终目标是推动审计职能从“事后纠错”向“事中干预、事前预防”转型。山东财经大学“数审鹰眼团队”构建了一套覆盖“决策-执行-合规”全流程的智能审计体系，推动审计职能从“事后纠错”向“事中干预、事前预防”转型。这一实践代表了高校审计创新的方向。
 
在全流程防控体系中，应建立“事前预警分析—事中风险控制—事后整改监督”的闭环机制。事前阶段，通过数据分析和风险评估，提前识别潜在风险点；事中阶段，通过实时监控和智能预警，及时干预异常行为；事后阶段，通过审计整改和制度完善，形成持续改进的闭环。山东大学的数据分析平台将学校的财务账及多个业务系统的数据对接到平台中，从而为财务业务数据分析提供数据基础。
 
 4.5 人才培养：建设复合型审计人才队伍
 
数据资产审计对审计人员的专业能力提出了全新要求。审计人员不仅要具备传统的财务审计知识，还需要掌握数据分析、信息技术和人工智能等跨学科能力。南京审计大学2026年增设“审计学+数据科学”双学士学位复合型人才培养项目，支持学生跨学科修读、提升跨界能力。同时，与江苏省审计厅、省财政厅共建人工智能审计研究院，将大数据、AI技术全面融入课程与实验教学。
 
在在职培训方面，宜宾市审计局与成都信息工程大学联合开展计算机审计中级培训，启动两年联合办学试点，搭建一体化智能审计人才培育体系。这种校地协同的人才培养模式，为高校数据资产审计人才队伍建设提供了可借鉴的路径。
 
 5 结语
 
智慧校园时代的高校数据资产审计，正经历着从“传统抽样审计”到“大数据全量审计”、从“事后纠错”到“全流程防控”、从“合规性检查”到“价值评估与风险预警”的深刻转型。这一转型既是教育数字化改革的必然要求，也是高校治理现代化的内在驱动。
 
《经济与社会发展研究》 所关注的数字化转型中的治理机制创新，为高校数据资产审计的制度设计提供了理论参照。《知识经济》 对数据要素价值释放路径的深入探讨，则为数据资产审计从“合规导向”走向“价值导向”提供了方法论启示。当数据资产审计从“查错纠弊”的工具升级为“价值创造”的引擎，高校的数据资产便不再是沉睡的“数字资源”，而是支撑高质量发展的“战略资产”。高校应以智慧校园建设为契机，以顶层设计为引领，以平台建设为基础，以技术融合为驱动，以人才培养为保障，加快构建适应数据要素时代要求的新型审计范式，推动高校治理体系和治理能力现代化。
 
 
 参考文献
 
[1] 广西壮族自治区财政厅. 关于加强行政事业单位数据资产管理的通知: 桂财资〔2025〕7号[Z]. 2025-02-27.
 
[2] 曹执令, 杨凤鸣, 洪敏, 等. 审计全覆盖视角下高校大数据审计框架构建与实现路径[J]. 中国内部审计, 2025(9).
 
[3] 山东财经大学. “数审鹰眼团队”参赛项目《山东财大“智控中枢”：数据驱动的风险闭环解决方案》[EB/OL]. 2025-10-15.
 
[4] 华南农业大学. “慧审通”平台建设推进会[EB/OL]. 2025-05-22.
 
[5] 大数据背景下高校内部审计信息化建设路径与实践探索[J]. 中国内部审计, 2025(9).