以全生命周期审计驱动数据资产价值充分释放

【摘 要】 数据资产是数字经济时代企业核心竞争力的重要组成部分，也是做强做优做大我国数字经济的关键所在。现阶段数据资产治理面临着数据规模急剧膨胀、类型复杂多样、价值瞬息万变、质量参差不齐等诸多挑战。数据资产审计对于保障数据资产质量、促进数字经济高质量发展至关重要。推动数据资产价值全面充分释放，需要将数据资产视为一个动态、开放、生长的生命系统，将全生命周期审计理念引入数据采集、存储、处理、分析和应用等环节，综合评估数据分析结果和数据处理过程，从多维度汇聚审计合力，高效利用现代科学技术，提升审计工作的“加速度”，防范审计现代化发展的“反作用力”，构建全流程闭环的风险防范机制，切实发挥审计“治已病、防未病”的效能，履行好“看门人”职责，提升数据安全治理监管能力，促进数据资产价值充分释放。

【关键词】 数据资产； 全生命周期； 数据资产审计； 数据资产治理； 数字经济； 数字强国

【中图分类号】 F239 【文献标识码】 A 【文章编号】 1004-5937（2025）01-0115-07

数据作为数字经济时代重要的生产要素，通过乘数效应、竞争效应和转型效应三大机制，对经济社会发展产生了深远影响[1]。党的二十届三中全会将释放数据价值提升至国家战略高度，提出要培育全国一体化技术和数据市场，进一步加快建设数字中国，提高数据管理利用效率，提升数据安全治理效能。审计机构作为承担经济监督职能的部门，是确保数据安全、深化数据治理效能的关键力量，也是数字强国建设的重要保障。数字化转型大背景下，企业通过数据采集、存储、处理和分析，洞察客户需求、预估市场趋势、作出运营决策，最终实现资源配置的优化和业务绩效的提升。数据的确权定价、流通交易以及确认、计量、报告等已逐渐成为企业运营不可或缺的一部分。数据资产审计作为一项开创性工作，对于数据资源入表具有深远影响和重要推动作用[2]。审计机构通过实施审计程序以确定企业数据资产在财务报表中确认的各类交易、账户余额、披露层次的认定是否恰当，帮助企业明晰数据来源、分布及其价值，真正将数据转化为企业价值的内在驱动力。传统审计方法往往侧重于事后检查，无法对规模庞大、复杂多样的数据资产进行深入洞察和动态监控，难以全面反映数据资产真实状况和风险隐患。这种局限性容易使企业数据治理陷入“盲人摸象”的困境，难以精准预警风险、排查问题所在，更难有效利用数据资源创造价值。采取数据采集到应用全流程的多措并举审计模式，能够突破传统审计在数据资产审计领域的局限，以其前瞻性和系统性视角，监督并确保各环节的数据权益得到合理保护、经济责任得到有效履行、资产价值得到准确认定以及相关信息得到恰当披露，以更好实现数据资产的开放共享和协同创新，为企业数据安全筑牢防线，稳步提升数据资产的治理水平和价值效能。

一、数据资产全生命周期审计的基本流程与实施要点

数据资产审计的架构需要围绕数据资产的全生命周期来构建，贯穿初始数据资源化、数据资源产品化、数据产品资产化、数据资产价值化的全流程，覆盖数据采集、存储、处理、分析和应用等环节（具体流程如图1所示）。遵循数据动态、开放、生长的生命体特质，实施从数据源头到数据应用完整链条的全方位、一体化审计监督，发挥审计工作在前期预警研判、中期应对执行以及后期复盘改进中的积极效能，以权责清晰、环环相扣、全面深入的审计监督保障数据价值的有效释放。

（一）数据采集环节：严控质量，协同互通

1.严格审查数据源，确保合法合规、真实有效。审计人员需要全面审查采集过程是否遵循相关法律法规、行业标准和组织政策，采取有效的安全措施，防止数据在传输过程中被未经授权的第三方访问、篡改或窃取。日益频繁的数据传输和共享活动中，隐私保护成为数据采集环节的核心关注点。因此，尤其需要审查个人数据是否进行谨慎采集，确保个人信息及其隐私保护，这是数据资产应用和价值发挥的前提条件。同时严格开展对采集到的数据的质量审查。一是核实数据能否真实、客观地反映绩效结果，确保不同来源方式、不同时间节点的数据能够相互验证、逻辑一致；二是核实数据是否能够完整准确、及时有效地描述业务状况，确保后续数据能够被正确处理和解析，以有效支持业务决策和运营活动。

2.注重打通部门间信息隔阂，防止各部门重复劳作。尤其在大规模企业中，不同部门可能采用不同的数据采集标准和流程，导致数据分散、孤立，甚至存在冗余和矛盾。审计人员对企业是否为同一业务的数据制定统一、规范的采集策略进行监督，以促使各部门在确立数据采集标准、实施数据采集流程时，加强联系互动、沟通协作，有效避免数据孤岛现象，并确保数据整合与共享过程中高效、快捷地获取数据资源，减少数据的重复采集和整理工作，降低人力和时间成本。

（二）数据存储环节：安全完整，便捷访问

1.聚焦数据安全、完整，确保数据具有可访问性、可读取性。数据资产审计工作需要对现有数据的保护措施进行验证，驱动企业不断优化数据存储体系。一是评估数据存储环境的安全性能，包括物理安全和系统安全。物理安全层面主要关注连结网络设备的硬件设施，如电力供应的稳定性，防火、防水、防盗措施的有效性等，避免数据因自然灾害或人为管理而损坏。系统安全指数据库操作系统的安全，督促企业设置数据加密措施和数据访问权限，减少开放不必要端口，避免数据被窃取、修改，并定期更新安全补丁以及阻断未授权、异常软件的安装，修复潜在安全漏洞。审计人员在合理评估后根据实际应用场景，为数据资产提供有效的技术和管理建议，帮助企业构建或完善数据存储管理体系，以防止因存储媒体不当使用而可能引发的数据泄露风险，同时基于企业内部的业务特性和数据存储的安全要求，判断是否针对数据逻辑存储、存储容器等建立安全控制机制。二是评估是否做好数据备份和恢复工作以确保数据完整，包括但不限于备份内容是否覆盖了所有关键数据、备份操作是否按照既定计划或需求及时进行、备份数据是否无损坏或可恢复。要求企业根据数据的重要性和时效性确定备份频率、制定备份策略，详细记录所有访问和操作日志，做到“一次存储，多次使用，次次记录”。在此过程中应特别关注可能引发数据损坏或丢失的风险点，评估企业是否采取了全面且有效的措施以减轻风险，如采用分布式存储、多副本备份、定期数据校验等，以及在风险事件发生时企业是否具备迅速定位问题根源并立即进行数据恢复的能力。

2.确保数据存储方案与企业发展需要相契合，提高数据资产的利用效率。传统企业普遍缺乏明确的数据资源经济利益实现方式，数据分布冗杂且利用水平不足，这不仅会掣肘数据资产价值的发挥，还会产生高额的数据维护和存储成本。审计人员应结合企业实际情况，综合评估数据存储的成本和效益，及时发现并跟踪企业数据资产管理的效率问题，以督促企业合理控制数据存储的时长和规模，及时升级技术并更替冗余数据、高风险数据、低收益数据。审计人员在审计时也应有目的地查阅数据，测试应用程序的反应速度并评估提取数据的准确、贴合程度，以此作为评估数据系统性能的关键环节，确保数据访问的便捷性。

（三）数据处理环节：有序归档，合规高效

1.严格管控数据因无序存放导致的价值流失。审计人员应从采集的数据中筛选出直接关联企业经营目标的数据，对其进行标签分类、分级管辖，确保审计团队能够迅速定位到审计项目所需具体数据，精准对接审计需求；督促各部门在明确责任和分工的基础上，将各个孤立的数据按照业务逻辑和审计需求进行整合，实现数据的集中存储和统一管理，形成完整的审计信息链，使审计人员在执行审计任务时能够轻松获取全面、准确的数据支持，为内部审计工作奠定坚实的基础。在此基础上采用高效工具和先进算法，绘制数据资产地图，实行可视化展示的实时数据监控，便于审计人员直观、全面地对被审计单位进行解读，更好地与利益方沟通协调，提高数据分析质量，充分盘活数据价值，同时也能够有效加强数据质量监控，及时发现数据质量下降或数据失真的潜在问题。

2.全面排查数据因过度加工引起的资源浪费。审计机构应深入企业，明确数据处理的具体目的和业务需求，确保所有加工活动均围绕企业核心价值展开，并严格遵循相关法规和政策，避免合规风险；进一步审视数据加工流程，识别并剔除其中的冗余环节，通过流程优化来提升处理效率，减少不必要的资源消耗；鼓励并引导企业采用高效的数据处理工具和技术，降低数据处理成本，提升整体效益。在数据加工过程中，审计机构需要实施严格的监控与评估机制，确保加工质量和效率并重；对于加工过程中出现的问题，审计机构及时介入并协助企业进行问题诊断与处理，推动建立问题反馈与改进机制，实现数据处理流程的持续优化与不断迭代。

（四）数据分析环节：深度剖析，科技赋能

数据资产审计应确保数据分析结构的合规性、专业性。原始数据本身很难产生价值，数据分析的作用在于将结构合理、关联性强且能为企业带来预期经济利益和商业价值的数据为企业所用，通过加工处理使其成为数据产品并实现价值创造。通过数据挖掘、分析、建模所形成的数据资产，包含着个体差异、习惯偏好、文化价值等丰富的软信息，不仅可以构建数据画像，体现其锁定优势，还可以洞察更深层次的关系和规律。在此过程中，审计人员需具备跨学科的复合能力，除扎实会计、审计的基础理论和实操技能外，还需熟练掌握统计建模、数据挖掘等前沿计算机技术，确保能够依据企业具体业务情境评估数据分析模型，算法的科学性、合理性和深入性；还需具备敏锐的洞察力，能够穿透数据表象，洞悉其背后的业务逻辑与运营规律，并及时感知隐藏在数据中的商业机会和风险，利用现代科技的尖端技术全面获取审计证据，从海量数据中精准识别出异常、可疑的审计信息，及时纠正市场舞弊行为，帮助企业制定更加精准的战略决策。

（五）数据应用环节：安全为先，价值并重

数据资产审计能够帮助企业识别潜在的数据安全风险，验证应用结果的准确性和合规性，以确保数据资产的有效利用。《中华人民共和国数据安全法》《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》《关于促进数据安全产业发展的指导意见》等法规政策的出台，对加快建立数据权属认定、利益保护制度，提升数据安全治理监管能力，建立高效便利的数据交易、流通、共享机制起到了重要推动作用。国家对于数据安全的重视达到了新的高度，被审计单位数据资产是否合法、合规使用，是否确立了数据的分类分级管理制度，是否采取了足够的安全防护手段成为审计工作需要关注的重点事项。数据应用阶段是当前数据安全的薄弱环节[3]。审计应加大监督检查力度，以高质量考核标准倒逼企业高质量发展，定期监测各参与方行为，全局把控数据安全治理形势；评估数据应用是否符合实际需求，是否具备合理性，研判数据资产价值是否充分释放，潜在价值是否被有效激活；关注企业在不同主体、不同业务、不同场景中产生信息的控制情况，梳理数据安全治理中的“卡脖子”薄弱环节，排查数据应用过程中的安全隐患，预测数据安全事件发生的可能性，并及时采取防范措施，减少因数据泄漏、滥用带来的资产贬值。

二、数据多重特质致使数据资产审计面临诸多现实挑战

数据资产具有“4V”特征[4]，即规模大（Volume）、种类多（Variety）、迭代快（Velocity）和价值密度低（Value）。这些特征不仅要求审计系统具备强大的存储和处理能力以应对海量数据，还需要审计人员掌握多种技术手段以整合和分析多样化的数据类型。而数据的快速迭代加剧了审计工作的紧迫性，审计工作必须动态推进，以实时捕捉并响应审计过程中的新变化、新趋势。审计人员需投入更多时间、精力去筛选、提取有用信息，将低价值密度、高风险的原始数据转变为高价值、低风险的数据集，无形中增加了审计成本。

（一）数据规模剧增加重审计工作负荷

大数据时代，信息技术实现了质的飞跃，原本零散的数据能够被高效整合，展现出一种聚沙成塔的规模效应。数字资源的整合创造出新的价值空间，但如何合理审计数据资产也成为数据治理以及信息化建设中需要面临的关键问题。

1.审计工作随着数据资产规模的不断增大而愈显繁重。数据呈现指数级增长，审计工作所涉及的业务处理对象也随之从有限的纸质账簿转变为浩瀚的数据海洋。数据规模的不断扩大，使得数据资产审计难度也急剧增加，不论是在采集、存储、处理、分析环节还是应用环节，都面临着前所未有的挑战。数据资产入表后，数据的筛选和甄别难度随着数据量的增加而倍增，审计师不仅需要核对更多的会计处理凭证和交易记录以验证数据资产的真实准确，更需要防止因数据资产复杂性、隐蔽性而引起的重大错报风险。

2.传统的审计工具和方法难以适应数据资产审计业务的需要。传统的审计技术与方法在应对多变的经济环境和复杂的审计需求时，既要从海量数据中筛选出具有价值的信息，同时又要避免因被错误或虚假的数据所误导而导致的执行效率下滑、审计效果减弱等问题。审计人员亟待转变固有的审计理念，突破审计质量和效率难以同时保证的瓶颈，以最小的审计成本适应新时代的发展需求。

（二）数据类型多样凸显取证模式局限

面对传统审计取证手段单一和大数据环境下数据结构、类型多样之间的矛盾，如何对各类数据进行有效识别、分类和评估，成为摆在审计人员面前的一道难题。复杂数据集的处理不仅依赖审计人员扎实的数据分析能力，还需要借助先进的技术手段和管理工具，更要求审计人员充分洞察各数据间的交互关联特征，以确保审计资料的完整准确和取证工作的顺利进行。

1.非传统数据的出现对审计取证模式的优化提出了挑战。传统审计的取证模式往往局限于结构化数据的处理，而对于结构不规整、形态不统一的数据类型，其处理能力和效率均受到较大限制。半结构化数据和非结构化数据的信息量和重要性不断提升，对审计人员的数据处理和分析能力提出了更高要求，如何充分发挥这些非传统数据源的潜在价值成为审计取证模式优化过程中亟待解决的难题。

2.数据网络错综复杂为审计取证精细化管理增添难度。数据资产的审计证据已超越单一部门或业务板块范畴，由财务、业务、管理等多部门、行业的多维度数据聚合而成，各项证据间形成相互补充又交叉验证的复杂关系。由于数据具备易复制、可共享特征，在其全生命周期中涉及多方权利主体，审计工作范畴已远超被审计企业本身，需全面覆盖并有效把控采集过程中的每一环节，从更宏观的视角审视企业财务状况和经营成果，因此，传统审计的抽样取证方式已难以满足需求，亟待向更加精细且科学的方向突破，以应对数据的复杂性和不确定性，这也大幅增加了审计取证的难度。

（三）数据迭代加速触发实时审计需求

信息技术逐步融入企业经营活动，推动了会计核算向数据分析的深度转型。审计工作不仅需要精准获取信息以构建全面且详尽的审计基础，更需要精确分析数据从中洞察企业运营的深层规律与潜在风险，因此审计人员在企业运营中扮演的角色也从事后监督向事前预测、事中控制进行拓展延伸。这意味着审计需要做到实时评估、实时预警、实时追责，从全过程、全领域、全时段更好地为企业业务转型服务[5]。

1.现有数据资产核算方式难以反映数据资产价值的快速波动。我国现行有历史成本、重置成本、可变现净值、现值与公允价值五种会计计量属性，而数据资产主流计量仍以历史成本为主。市场经济瞬息万变，数据资产价值随时间变化而快速演变，具有一定的潜在升值效应和潜在贬值效应，当应用场景改变，其价值易变性与自生性等特性使得数据资产价值可能在短时间内发生较大波动。历史数据在支撑企业战略决策和提升价值创造力方面的作用因而受限，结合历史数据开展实质性测试工作已经不能满足对企业数据价值的客观评判和信息化审计的需求。

2.现有数据平台算力难以满足实时审计的精准要求。数据迭代迅速，交易频繁，要求审计活动具备高度的实时性和敏捷性，任何滞后都可能错失重要的审计线索，致使企业承受重大风险或损失。为捕捉最新的数据动态和风险变化，便于审计师在企业需要作出战略调整和出现问题时能够及时介入，审计工作必须依赖实时监控技术，使每一条数据的使用、交易轨迹都详尽记录、清晰可查，实时呈现企业数据资产的动态变化情况，护航企业广泛、持续发展。

（四）数据质量参差不齐，增大数据处理难度

数据在现代企业管理与决策中的核心地位愈发显著。实际应用中数据资产的质量不仅直接关系到企业的运营效率，而且深刻影响着企业的战略部署和长期发展。然而随着企业业务的扩展，数据质量问题变得更加复杂。审计师在选用数据时需要注重数据与审计目标之间的相关性，做好筛选，分清楚什么是有效数据，什么是无效数据，严把数据质量关，避免数据噪声对企业运营和审计结果造成干扰。

1.数据价值密度分布不均。数据价值密度的分布存在“二八法则”，数据量并不能完全反映数据价值。一方面各类数据相互交织，使原本单一零散、杂乱无章的数据点在碰撞融合中显现出隐藏的规律与趋势并产生新的价值维度；另一方面，同一数据所承载的信息因使用者角度和需求的差异而体现出截然不同的价值，对不同使用者而言可能是“甲之蜜糖，乙之砒霜”。这种数据质量参差、价值迥异的不确定性也为数据资产的审计带来了不容小觑的挑战，尤其对数据的判断与挖掘能力提出了前所未有的考验。审计工作者需要秉持淘金者细致入微、锲而不舍的特质，从繁杂庞大的数据集中提炼出真正有用的审计信息，深度挖掘并充分释放数据整体价值，使其成为企业优化内部管理、提升运营效率的重要推手，为企业的稳步发展提供坚实保障。

2.数据质量标准难以统一。数据质量问题是制约数据资产审计效果的关键因素。现实中，低容量、碎片化、无意义数据充斥其间，搜集整合过程中常出现错配现象，数据的真实性、准确性、连续性难以保证，存在不一致、不准确、不完整的质疑。面对纷繁多样、优劣掺杂的数据资产，如若缺乏有效管理和恰当筛选机制，容易导致审计结果出现较大偏差和失真，严重削弱审计的精确度和可信度。这就需要对数据进行全口径管理，建立统一的数据质量标准，从根源上解决财务管理不规范、信息系统不完善带来的数据质量难题，确保数据质量能够支撑起高效、准确的审计工作。

三、以全生命周期审计助推企业数据资产治理提质增效

（一）多维度汇聚审计合力，牢牢把握审计监督体制的“惯性”

随着新一轮科技革命和产业变革深入，企业发展也进入了机遇挑战并存、改革发展加速的关键时期。越是情况复杂，越是需要搭建切实可靠、安全高效的审计监督体系。数据资产审计是一项错综复杂的系统性工程，既需要依托现有数据资产的确认、计量、报告等基础性法律制度进行深入探索和持续完善，更需要推进现行审计的数字化变革以及构建体系化的数据资产审计机制，统筹汇聚多方审计资源，为数据资产审计高效开展提供可靠保障。

1.建立健全数据资产审计制度。数据资产与传统资产存在显著区别，尽管《企业数据资源相关会计处理暂行规定》和《数据资产评估指导意见》对数据资产的确认、计量及报告提供了明确的指引，但是数据资产确权、价值评估、成本计量等标准不同，为企业利用数据资产核算进行财务舞弊提供了条件，提高了数据资产审计风险。政府部门应主动探索数据资产审计的规范和标准，明确审计监督的职责和权限，确保审计工作的独立性和权威性，指导数据资产审计实践。

2.培养复合型数据资产审计人才。数据资产的复杂性和审计的跨学科特征，对审计人才提出了新的挑战。培育和聚集掌握现代数字技术的高质量审计人才，是应对数字时代审计难题的关键。一方面，将培养人才作为长久抓手，充分利用定点高校合作机制，着力提高审计人员的多维度专业素养和职业道德，确保审计人员能够准确把握大数据时代下审计工作的职责定位和使命任务，依法依规开展高质量、高效率审计工作。另一方面，完善审计机关内部考核制度，将数字化能力作为审计人员的准入门槛和晋升条件，倒逼审计人员不断优化专业结构，实现自我转型，为数据资产审计的高质量开展提供有力的先决条件。

3.统筹协同推进务实合作。数据资产审计不仅关乎单一组织或个体的利益，更涉及整个经济社会的数字化转型与高质量发展。既需要总结那些数据资产审计标杆企业的宝贵经验，又要直面转型过程中的风险挑战和问题不足。面对数据资产化过程中伴随着的复杂挑战，跨界合作成为破局的关键之举。会计师事务所不仅要同内部审计部门、政府审计部门形成工作合力，共同深入推进数据资产审计工作，还需要与纪检监察、组织、财政、发改、经信、人社、公安等部门探索建立信息共享、案件协查的联动协作和联合惩戒机制。同时，积极探索与国际社会的数字经济合作，在跨境数据交流中达成审计准则共识，坚决维护我国数据主权与数据安全，防止双重征税和其他贸易障碍，避免单方面扩展监管权限，共同推进跨国数字业务的可持续开展。

（二）与时俱进更新数字技术，助力审计工作的“加速度”

大数据技术的发展加速了数据资产的产生，在政策鼓励和市场需求的双重驱动下，数字经济新业态层出不穷，为经济增长注入了源源不断的动力。数字技术已然融入企业发展的各领域全过程，成为助推产业转型升级的重要引擎和提升民生福祉的有力工具。要因地制宜发展新质生产力，打造数字经济新优势离不开先进数字技术的驱动，审计流程的数智化也成为必然趋势。随着企业生产经营活动产生的数据量不断增大，数据范围也由财务数据拓展为业务数据、内部数据拓展为外部数据。数据在部门间、行业间的互联互通，使得传统审计工具难以满足现代审计的工作需求。数智化审计能够实现对海量数据的快速处理和准确分析，帮助审计人员深入挖掘、理解、分析、利用和整合数据，得出客观结论，找出审计疑点[6]，加速数字技术与实体经济深度融合。数据资产审计要做到建设与运行协同、发展与安全兼顾，让数字技术平稳有序、智能高效地服务审计工作。

1.增强精确程度与覆盖广度。在传统的风险导向型审计实践中，审计抽样扮演着不可或缺的角色。但大数据技术的核心在于其对海量数据的搜集、储存与加工。借助尖端信息技术手段，将业务数据进行影像化、智能化处理后加以存储，并利用计算机替代部分现场审计工作，实现对全样本数据的精确分析，进而实现对审计对象、审计领域、审计内容以及审计过程的全面覆盖，提升企业风险感知和防范能力。

2.优化质量控制与流程管理。在审计技术上，审计师可以利用机器学习和自然语言处理等新技术协助筛选价值信息和规避虚假数据，提高审计工作的可信度。在审计流程上，利用区块链等新技术建立一套全面、详尽的审计流程，实现同一项目审计的可重复化，在数据格式的统一化、计算分析的自动化、底稿编制的标准化上下真功夫，大幅提升审计效率。

3.推动动态监管与智能审计。传统审计中，审计范围以财务报表、会计凭证为主，较为固定，但数据资产审计所涉及的数据信息不论在价值还是形态上都处在实时动态变化中，传统审计模式面临函证取证效率低下、实地盘点难以实现的弊端，需要开发数据采集技术、创新审计监管模式。而结合了云计算优势的一体化数据资产审计平台，使传统审计模式得到了延伸，将业务、财务、审计活动高度融合，并真实还原各活动与数据之间的映射关系[7]。一方面，部署基于云的审计工具，为审计师高效共享数据、实现远程办公提供便利，使审计工作突破时间、地域限制，为数据资产审计提供弹性、智能的计算资源。另一方面，探索集中存储和共享模式，在加强数据安全保护的同时，促使审计过程更加透明、可溯，加速部门间审计数据的流通、互认，提升公众对审计结果的信任度。

（三）建立完整闭环机制，严格防范审计现代化发展的“反作用力”

以往企业开展审计工作，主要侧重于财务报告的合法性和公允性，但在大数据背景下，企业数据生命周期中的各类活动都高度依赖于信息系统，审计人员除需满足上述审计目标外，还需保障数据系统的安全性，审计观念需要从数据的真实可靠转向企业的安全稳定运营。然而数据处理环节繁多，会产生因数据录入人员操作失误、系统程序设置错误等引发的账实不符问题，且审计人员在面对数量庞大、变动频繁的数据信息时，单纯依靠业务技能难以全面查对，容易引发审计风险。完善审计流程的闭环机制，加强审计结果的运用和反馈，是数据资产管理的关键所在。

1.前期建立智能化的风险控制体系。数据导向已然成为审计的必然趋势，依托数据驱动发展和智能技术引领审计工作，标志着未来审计数字化转型的方向。以信息化审计平台为抓手推进数智审计常态化，利用先进技术手段搭建智能预警系统，实时监控数据资产状态，当出现异常或潜在风险时，系统能够自动触发预警机制，及时通知相关人员进行处理，为企业构建坚实的数据安全保障网，增强企业的合规性和内部控制的有效性。

2.中期推行严格化的安全评估机制。数据的采集、存储及处理涉及大量敏感信息，数据安全成为不可忽视的问题。审计工作要遵从建设更高水平的平安中国这一目标，就要在实现数据有效流通的同时保证数据安全。既要充分了解被审计单位的商业模式和经济环境，开展针对性的审计工作，又要聚焦数据安全、合规问题，建立以数据伦理为导向的风险评估流程[8]，拓展数据安全这一非传统安全领域的合作机制。

3.后期设定精细化的审计操作流程。经济环境越复杂，审计工作越需要全面深入。需要减少审计流程中的冗余环节，加强审计流程的标准化和规范化，同步提高审计工作的质效，确保数据资产从开发到销毁每一步骤的全程监控和严格审查。审计人员也应切实增强审计工作的责任感和使命感，全面贯彻审计方针的总体要求和政策取向，肩负监督资源分配利用和保障政企经济安全的时代重任，以自身工作的准确性应对经济形势变化的不确定性，以实践中遇到的新问题不断优化完善分级分类审计流程设计，更好满足不同行业、不同性质的数据资产审计需要。

四、结语

随着数据成为数字经济时代的核心生产要素，高效管理和合规利用数据资产已成为衡量企业竞争力的重要标尺。推动数据资产全生命周期审计旨在构建一个覆盖数据采集、存储、处理、分析直至应用的全链条管理机制。基于全生命周期的数据资产审计不再是对入表后数据结果合规性的简单监督，更是一种前瞻性的战略工具，要求企业在数据生命周期的每一关键环节都保持高度的警觉性和责任感。全生命周期审计能够有效完善数据治理体系，通过持续监测数据质量、全面评估数据风险、不断优化数据处理流程等方式，将数据管理与企业战略深度融合，形成数据驱动决策、数据赋能业务的新常态，帮助企业提升运营效率和管理水平，充分挖掘、释放数据资产潜在价值。随着新一代信息技术的不断进步和相关法律法规的日益完善，企业应以积极的态度甄别和应对这一变革所带来的各种机遇与挑战，通过把握审计监督体制的“惯性”、提升审计工作的“加速度”、防范审计现代化发展的“反作用力”，加强数据治理团队建设，提高数据资产审计能力，确保数据资产价值在合法合规前提下得以充分释放。

【参考文献】

［1］ 徐玉德，程东.数据资产赋能数字经济发展的机制、挑战与应对［J］.财务与会计，2024（13）：4-8.

［2］ 王伟，汪祥耀.新质生产力导向下数据资源入表热点问题探讨［J］.会计之友，2024（9）：48-56.

［3］ 吴振豪，高健博，李青山，等.数据安全治理中的安全技术研究［J］.信息安全研究，2021（10）：907-914.

［4］ 时明涛.大数据时代个人信息保护的困境与出路——基于当前研究现状的评论与反思［J］.科技与法律，2020（5）：66-74.

［5］ 莫满军，宋新秀.内部审计与内部控制的融合策略［J］.中国内部审计，2018（4）：36-39.

［6］ 秦荣生.数字化时代呼唤数据导向审计［J］.中国内部审计，2023（6）：1.

［7］ 张新鹏，冯均科，李之媛.数字化驱动下“增值型”内部审计模式的构建与实现［J］.财会月刊，2021（8）：110-116.

［8］ 陆施予，程博，樊柯馨.审计新领域：数据资产审计［J］.商业会计，2022（18）：46-48.