数据作为新型生产要素，正在快速融入生产、分配、流通、消费和社会服务管理等各环节；与此同时，我国数据基础设施逐步完善，数据产业不断发展壮大，为经济社会持续健康发展提供了有力支撑。随着数据要素的丰富和数据技术应用场景的拓展，数据要素与数据技术不仅改变着当前的生产方式，更改变着原有的监督机制和治理模式。其中，财会监督作为党和国家监督体系的重要组成部分，在推进全面从严治党、推进中央政令畅通、规范财经秩序等方面发挥着重要作用。然而，我国正处于科技革命和产业变革的关键阶段，随着经济社会的快速发展，财会监督的监督对象日益增多、监督内容日趋复杂，传统的监督机制已无法满足新的需求与变化。因此，财会监督亟需充分利用数据技术进行前瞻性机制创新和工作实践，持续优化监督方式与方法，为我国经济社会发展提供更坚实的监督保障。本文结合数智化时代特征和财会监督工作实践，探讨数据驱动下财会监督的机制创新与实现路径。

而且，在数据驱动下，财会监督的内容和方法得到了延伸和拓展。一方面，从监督内容看，不仅包括被监督单位的凭证、账簿和财务报表，还包括被监督单位海量的业务数据、财务数据和外部数据。财会监督主体从被监督对象的财务报表、数据库或者数据平台中获取数据，通过网络和人工智能等方法采集、分析、处理财会活动数据，并与外部数据进行关联分析、交互分析，从而掌握更客观、更全面的财会监督证据。另一方面，从监督方法看，财会监督的方法从检查会计凭证、会计账簿和财务报表等发展为勾稽式、比对式地监督财会活动的多维数据与多渠道数据。从数据中找出财会活动的疑点、问题和异常。换言之，在数据驱动下，财会监督方法要向数据驱动转变，在继承和发展传统监督方法的基础上进一步改进与创新，从而充分满足财会监督的现实需要。

（一）财会监督的理念

数据驱动下的财会监督不仅仅是关注新兴技术在监督中的应用，更重要的是要将数智化财会监督的理念引入财会监督的工作实践中。探索将数智化技术应用于监督的全过程，并通过对海量财务数据、业务数据、市场数据等进行深度挖掘和分析，实现对监督对象的实时、动态、精准监督。

（二）财会监督的制度

随着数智化时代的到来，我国财会监督制度体系需要不断调整和完善，相关法规、技术标准和操作指南亟待进一步建立健全，以适应新的财会监督实践。更重要的是，数智化财会监督需要在制度层面上明确数据采集的依据、数据管理的办法和数据取证的程序等关键内容。例如，相较于传统的手工记账、计算机辅助记账和自动化记账，财会监督在数智化时代呈现出明显的数据驱动特点，如数据采集量巨大、采集频率高、数据结构复杂且数据标准不一。这就要求财会监督在制度层面上作出相应的调整和改革，以适应数智化财会监督的新需求。

（三）财会监督的方式

数智化财会监督将实现财会监督从静态监督向静态与动态相结合、从现场监督向现场与非现场相结合、从分主体、分类型的监督向跨层级、跨地域、跨系统和跨部门的监督转变。这主要体现在以下方面：一是从监督过程看，数智化财会监督有利于突破时空和局部视野的局限，充分发挥财会监督的综合分析职能，加强财会监督宏观管理职能；二是从监督空间看，数智化财会监督有利于突破监督地点的限制，实现现场数据和非现场数据远程、实时获取，扩大财会监督的覆盖面；三是从监督合作看，数智化财会监督有利于加强信息共享和沟通协作，贯通协同各监督部门的监督工作。

（四）财会监督的方法

在数据驱动下财会监督的方法将更加多元与丰富，要充分运用新兴技术手段，依托数据信息平台、资金监控系统和综合数据分析功能，更好适应大数据时代下财会监督对象庞大、活动量繁多、业务更新频繁等变化。具体而言：一方面，财会监督需要收集社会经济运行的多方数据，运用大数据、云计算、人工智能等技术手段开展数据挖掘，打通财务和业务等结构化数据的关联点，实现各类结构化和非结构化数据的智能化比对，有效提升财会监督发现问题和宏观判断的能力；另一方面，财会监督需要运用数据挖掘、机器学习、语义分析等前沿技术的创新应用，对数据进行挖掘分析、可视化分析和较为复杂的统计分析，有效提升财会监督分析问题和评价能力。

（五）财会监督的人员

随着科技的飞速发展，数据挖掘、机器学习、语义分析等前沿技术在财会监督领域的应用日益广泛。同时在数据驱动下，财会监督数据来源与类型的多样性，以及分析技术方法的复杂性等趋势，导致监督工作对监督人员能力要求大幅提升。具体而言：一是数据挖掘技术的应用可以为财会监督提供有力的支持。财会监督人员通过对海量财务数据进行数据挖掘分析，可以发现潜在的问题和风险，从而提高财会监督的精准度。此外，数据挖掘技术还可以实现对财务数据的自动化处理，减轻人工分析的压力，提高工作效率。二是机器学习算法的应用可以为财会监督提供更为精准的预测和评价。财会监督人员通过机器学习算法自动识别数据中的规律和趋势，能极大提高对财会活动及信息的评估精度。同时，机器学习技术还可以实现实时监控，辅助财会监督的日常工作开展。三是语义分析技术的应用可以为财会监督提供分析支持。财会监督人员通过对财务报告等文本数据进行语义分析，可以更好地理解监督对象的财会信息和业务发展逻辑，有助于财会监督人员准确把握监督项目的具体内容。

（一）创新财会监督理念

首先，依据“数据先行”的理念，财会监督亟需逐步拓宽数据采集渠道，扩大数据采集范围，全面实施数据标准化，集中数据资源整合和共享，从源头上解决财会监督数据采集、整理和贯通的难题，从而推动实现财会监督数据治理全覆盖。其次，财会监督应以问题为导向，在各项监督工作中开展初步数据分析，在把握总体的基础上识别疑点、精准核查。再次，对部分数据基础较好的财会监督项目而言，可先开展大数据试审，智能形成监督方案和数据资料清单等，高效集约地进行财会监督。最后，财会监督在监督准备、实施、报告和跟踪等流程中，均需树立信息化、数据化、智能化思维，推动实现数智化财会监督全流程覆盖。

（二）完善财会监督制度

数智化财会监督建设需把握好建立健全法律法规的契机，进一步从制度层面明确财会监督主体利用数智化技术的工作机制。首先，财会监督法律法规中应明确数据采集、存储、分析、使用等安全性、保密性的规定，确保财会监督过程中涉及的敏感数据得到充分保护，防止数据泄露、数据滥用等风险。其次，财会监督法律法规应明确数智化监督成果的形成方式与体现形式，以及数据取证的规范行为等相关规定，从而提高财会监督工作的公正性、客观性和权威性，为监督工作提供有力的法律依据。同时，通过出台数智化财会监督的具体规范，明确数智化财会监督的机构和人员支持、各主体的融合方式，保障数智化财会监督工作模式健康有序发展。最后，通过研究制定数智化财会监督工作指南，明确数智化财会监督的概念基础、操作程序、作业标准等框架体系，实现数智化财会监督实施过程的一致性和标准化。

（三）改进财会监督方式

现行财会监督组织方式还是以传统模式为主，侧重强调监督工作的计划性，主要依靠监督计划开展监督工作。这种方式有严格的财会监督目的、对象、内容和时间的限制，难以充分适应数智化财会监督的要求。因此，未来财会监督应充分利用数智化技术，协调财会监督资源开展“一盘棋、全贯通”的监督工作，加强数据分析与现场核实配合度，优化财会监督人力资源整体配置与资源领域分配。具体而言：

首先，建立常态化监督数据分析协同机制。该机制不仅要开展日常性和经常性的财会活动数据分析，还要通过数据分析确定重点风险领域或环节，调整并完善常态化分析策略，为后续财会监督工作提供依据，从而提高监督工作的精准性。

其次，建立健全财会监督数据分析多元协同机制。该机制需要整合财会监督各部门及各层级之间的资源，包括数据、人员、技术和方法等，并且通过资源共享和协同作战形成监督合力，提高财会监督效率，确保监督工作的顺利实施。

此外，还需建立非现场监督与现场监督相结合的多元机制。根据财会监督工作要点，明确非现场监督与现场监督的结合点和切入点，主要包括：在事前阶段，制定科学的监督方案和部署，推动监督工作的有序开展；在事中阶段，提高分析结果的准确性，为现场监督提供有力支持，确保全流程的协调联动；在事后阶段，构建数据分析和现场检查的流程机制，总体实现监督目标。

（四）更新财会监督方法

为有效提升财会监督的效率和准确性，数智化财会监督的方法需要进一步创新和完善。

首先，数智化财会监督需要系统梳理各监督领域现有的数据分析方法，进而提炼与开发相对成熟的数据分析模式，再将此类模式进行模型化、模块化开发，形成可推广的数据分析工具，从而提高数据分析的效率与准确性。

其次，积极探索人工智能技术在监督中的应用也至关重要。一方面，利用机器学习、深度挖掘等先进技术工具，对财会监督数据进行智能分析和预测，提高数据分析的稳定性和精准度；另一方面，通过智能预测和决策辅助，降低因主观判断导致的分析差错风险，提升财会监督的智能化水平。

再次，区块链技术具备优质的信息特性，数智化财会监督应探索利用区块链技术，如不可篡改、数字签名、共识机制等。这些技术为财会监督数据和方法的确权与共享提供了有力支持。

最后，数智化财会监督通过建立监督数据与监督方法的共享链，实现对数据的全生命周期进行记录与监控，以促进数据资源的认证、流通和共享。这不仅有助于提升财会监督的效率和透明度，还能降低数据安全风险，保障各方权益。

（五）培育财会监督人才

数智化财会监督需要大量的数据分析和数据技术的研发和应用工作，因此，为满足数智化财会监督对高质量人才的需求，亟需加强复合型财会监督人才培育，构建科学合理的财会监督能力培育体系，采取多元化的培育方式，针对不同层次、地域、类型和业务的需求，开展有针对性、多元化的财会监督能力培育。同时，还需相关部门加大对数据分析和数据技术人才培育的投入与支持，鼓励企业和研究机构开展产学研合作，推动数智化财会监督技术的创新与发展。