在金融业快速发展的过程中，时代进步与科技革新对金融机构的发展提出了更高要求，所以需要基于当前大数据时代背景，树立大数据审计工作理念，这样能够使审计工作人员的工作效率得到大幅度提高，同时对于审计机构的审计人员来讲，因为在日常工作过程中需要接收大量的数据，所以应用大数据这项技术开展金融审计工作的便利性会更高，能够在对数据审计的过程中做到更好的金融风险防范，所以应当就大数据金融审计防范金融风险相关策略进行探讨。

　　1、金融审计大数据平台的建设

　　大数据技术可以为当前金融行业的发展提供更多更加可靠的数据，满足金融企业以及行业在发展过程中对数据质量以及数量的要求，所以为了能够更好地对这些数据进行应用，金融机构需要建立基于大数据技术的审计工作平台。因为当前金融数据量的提升速度快，所以金融审计工作过程中，面对海量的数据工作难度也在不断增加，这些数据主要包括了被审计单位的财务数据以及组织结构数据和审计模型程序数据以及国家政策变更等，这些海量而且杂乱的数据之间难以产生有效的联系，所以利用起来就会存在很大的难度，在金融审计分析工作过程中就难以有效推动工作进展，所以基于这一需求需要建立更加完善的大数据审计平台。

　　对于金融审计大数据平台的建设来讲，可以通过分布式存储系统将各离散的单元进行有效的衔接，让审计工作的执行者也就是大数据技术平台的使用者，针对这些单元内容进行调度和并行处理，在此过程中所产生的成本是比较低的。同时因为在审计工作过程中需要将审计工作疑点找出，所以就需要对大量的数据进行统计、筛选、查询以及分析，对于大数据平台来讲，这些基础功能都需要具备。大数据平台需要对金融数据开展实时监控，并且对风险进行有效的预测，这样才能够构建更好的金融数学模型，及时应对可能会出现的问题及风险。

　　在新形势下，大数据应用对银行核心竞争力的提升、业务创新、盈利模式以及其所处的金融市场竞争格局等产生了巨大影响。在大数据时代，我国银行可以采取以下应对策略：培养面向大数据时代的银行竞争能力；完善自身大数据基础设施，加强数据挖掘、数据分析和整合能力；搭建银行业数据分析平台；积极防范大数据金融风险等。

　　2、审计数据收集

　　对于金融审计工作来讲，审计过程中所需的大量金融数据主要有4个方面来源：首先，最主要的来源就是经过审计的金融机构。因为在经过审计的金融机构内部会有一定量的年度资产的负债损益数据，这些数据能够为金融审计工作提供更好的数据支持。其次则是互联网平台上所拥有的金融数据。随着当前互联网的快速普及与技术进步，互联网当中所包含的金融数据越来越多，而且也越来越具有开放性，所以对于金融审计工作来讲，可以从互联网平台上抓取并获取一定量的公共金融数据。再次则是政府部门提供的金融数据，之所以需要政府部门提供金融数据，主要是因为金融审计工作的数据涉及内容广以及业务综合性高的特点，所以需要由政府部门配合出具一部分金融数据，满足金融审计工作的内在需要。最后则是过往金融审计中所产生的相关数据。因为金融数据的数量以及规模庞大，而且来源也较多，所以想要应用大数据技术，对这些信息进行收集，那么就需要进行系统化的管理，让金融数据信息能够更加准确而且更加完整和有效，这样才可以便于后续所开展的金融审计工作。

　　3、基于大数据技术的金融审计管理

　　在上述数据收集工作结束之后，为了能够使数据的有效性以及合理性得到保证，并为后续的审计分析工作提供参考，那么就需要对所收集的数据开展有效的管理。

　　首先需要对所收集到的数据当中的金融结构化以及非结构化数据进行提前处理，因为这些数据本身是具有一定区别的，而且处于杂乱无章的状态，提前进行处理之后可以检测并且纠正当前所收集数据当中存在的一些错误，然后做到更有效的数据筛选，从而保证最终参与金融审计数据的质量。

　　其次则是需要对数据的存储工作给予高度重视，因为在数据存储的过程中，结构化的数据可以在审计平台软件当中进行直接存储，但非结构化数据因为涉及的规模大，而且数量多，种类也复杂，所以存储时的难度会更高，这些非结构化的数据可以进行分类的存储。例如，非结构化数据当中的视频以及图像和录音等非文本类文件，在存储时可以在移动存储设备当中，如光盘以及磁盘等进行存储，便于后续进行查找及使用。

　　4、基于大数据技术的金融审计分析

　　因为在金融审计过程中，需要对海量以及庞大的数据进行收集和存储以及管理，所以需要在最后一步结合大数据技术对这些数据开展详尽的分析工作，这样就可以使审计工作人员在这些数据审计的过程中发现存在的问题，并以此为基础对金融审计过程中存在的风险点进行预测，然后确定审计工作重点获得审计工作证据。对于当前以大数据技术为基础的金融审计工作来讲，相关审计工作人员还需要深入思考如何结合大数据技术，对金融审计数据中的深层信息进行挖掘，从而提高对数据的分析以及利用效率，这样才能够使金融风险得到有效的防治。因为在大数据技术当中，所涉及的数据主要可以分为结构化以及非结构化2种，金融审计当前更注重的是对结构化数据进行分析。

　　4.1 结构化数据分析

　　对于审计工作人员来讲，在对数据进行分析时，采用大数据技术进行金融审计，通过数据挖掘以及结构化查询语言和专家模型等相关技术，实现整个分析过程。对于数据挖掘来讲，是通过相应的算法和程序，对海量数据当中所隐藏的深层次信息进行挖掘，并就所分析对象，也就是分析数据进行实时监测，通过更加复杂的模型为数据之间建立有效的联系，然后通过定量分析及时发现数据所反馈出来的金融风险。工作人员依托结构化查询语言，就可以找到自己所需的信息，然后和不同的数据库进行联系，开展更加全方位的信息审计。而与专家模型功能的联系，就是利用专家模型的功能，在金融审计的过程中调用专家所建立的对不同类型问题开展审计工作的模型，可以自动在计算机当中寻找并且出具问题相关数据，从而使工作人员的工作量大大降低，工作负担也得到降低。

　　4.2 非结构化数据分析

　　对于非结构化数据来讲，主要包括一些会议记录或者是文件、视频、影像以及规章制度等。针对这些非结构化数据开展分析，可以获得金融机构对各项政策的实际落实情况，以及开展内部控制工作的实施水平和企业所作出的重大决策路径等。当前金融企业对非结构化数据所开展的分析工作，以及所采取的方式相比较于结构化数据来讲有很大差距，大多数还是通过搜寻关键词的方法对非结构化数据进行分析，但这种方法的效率较低，所以若想提升对非结构化数据的分析效率，还是需要建立更加标准化的分析模式，并采用大数据技术对非结构化数据信息的潜在信息进行挖掘，弥补审计工作人员可能会忽略的金融风险。6结语综上所述，对于大数据金融审计防范金融风险这一命题来讲，是基于当前大数据时代完全到来，并在社会各领域当中发挥深刻影响其作用的前提下所提出的。对于金融审计工作来讲，过去工作过程中所面临的工作困境主要是数据量庞大而缺少有效的模型和数据审计工具，所以大数据技术为此提供了很好的平台以及基础，可以让金融审计工作人员开展工作时的工作负担大大降低，而且还能够提高工作效率，所以应当就大数据金融审计防范金融风险的应用进行深入研讨，全方位提高工作质量。