以促进「价值」提升为导向，以「业务」为中心，以「流程」为主线进行全流程梳理优化，为实现数字化审计转型打下基础。系统从设计之初对整体建设框架应瞄准高端，要具有一定的前瞻性，便于今后功能的提升和扩展。

今后大数据模型的建设主要应基于业务需要进行研究、开发和使用。可模拟成立数据实验室、工作室和调度室。

一是对业务部门提出的业务信息系统的主要业务建设需求进行充分研究，从业务信息系统有关监督管控功能模型入手，结合审计项目的经验、做法进行模型搭建；二是模型工作室对试验后可行模型进行进一步的刻画研究，负责模型的搭建和迭代开发；三是模型调度室主要开展日常监测，可以手工触发，也可自动定期运行，发现异常情况，问题不大的直接反馈至业务部门进一步落实核查，对于普遍性疑点经批准可反馈至板块或职能部门进行核实，对于问题较严重、潜在风险较大的可进行审计立项或反馈给正在实施的审计项目团队。

非结构化的数据研究开展普遍不够，今后对这些数据如何打上数据标签，如何进行智能化的分析识别难度很大，但却是势在必行，要予以提前布局，认真思考。初步考虑有以下建议：

一是对于外部数据，特别是天眼查、企查查、动产融资公示网（中登网）、中国裁判文书网、巨潮资讯网等常用外部网站信息，首先购买数据使用权，根据年度审计项目计划的安排或者常态化的审计项目需要，对相关单位涉及的事项，利用RPA（流程自动化机器人）抓取有用的信息。

二是对于标准合同之外的非结构化合同、标书、会议纪要、章程协议，可考虑应用OCR、自然语言处理（NLP）等技术进行相应的开发，避免都是凭借审计人员的肉眼去核对大量的文本和图像信息。