CN113792961A - 基于审计大数据的任中经济责任审计决策方法及设备 - Google Patents

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Abstract

本公开提供一种基于审计大数据的任中经济责任审计决策方法及设备，方法包括：获取审计对象的审计数据；基于所述审计数据中与所述任中经济责任审计关联的数据生成所述审计对象的标签数据的标签分数；基于所述标签数据的标签分数以及对应的权重计算所述审计对象的任中经济责任审计评分；基于所述任中经济责任审计评分确定是否对所述审计对象执行任中经济责任审计。根据本公开，能够准确地评估审计对象的任中经济责任审计的情况，给出是否执行任中经济责任审计提供决策意见，提高了判断执行任中经济责任审计的准确性以及整体审计的效率，使得执行任中经济责任审计根据针对性，同时也减少了人工评估的工作量，降低错误率。

Description

基于审计大数据的任中经济责任审计决策方法及设备
技术领域
本公开涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于审计大数据的任中经济责任审计决策方法及设备。
背景技术
经济责任审计可以在领导干部任职期间进行，也可以在领导干部离任后进行，以任职期间审计为主。在实践过程中，相比离职经济责任审计，任中经济责任审计，有多方面的优势，一是审计的时效性更强，早期发现违法违规问题；二是把监督关口前移，防患于未然；三是有利于提高审计工作计划性，充分利用审计资源。然而，现有的任中经济责任审计决策方法都是人工对审计对象进行判断，由于审计数据的数据量庞大，人工判断效率低，容易出错。此外，对所有的审计对象都进行审计会增加审计的工作量，现有技术无法区分哪些审计对象需要进行任中经济责任审计，哪些审计对象可以不进行任中经济责任审计，导致审计工作没有针对性，这些问题降低了整体审计的效率。
发明内容
有鉴于此，本公开的目的在于提出一种基于审计大数据的任中经济责任审计决策方法及设备。
基于上述目的，根据本公开的第一方面，提供了一种基于审计大数据的任中经济责任审计决策方法，包括：
获取审计对象的审计数据；
基于所述审计数据中与所述任中经济责任审计关联的数据生成所述审计对象的标签数据的标签分数；
基于所述标签数据的标签分数以及对应的权重计算所述审计对象的任中经济责任审计评分；
基于所述任中经济责任审计评分确定是否对所述审计对象执行任中经济责任审计。
可选地，所述标签数据包括如下至少一种：已任职年限、距上次审计时间间隔、财务计划完成率、单位规模、员工数量变动率、关键岗位人员变动、审计问题数量、审计违规金额、审计问题整改、完成经营指标压力、任职期间是否接受外部审计、任职期间是否接受纪检监察。
可选地，已任职年限的标签分数＝(已任职年限-a)×b，其中，a和b为自然数；
距上次审计时间间隔的标签分数＝(距上次审计时间间隔-c)×d，其中，c和d为自然数；
财务计划完成率的标签分数包括：财务计划完成率处于不同的范围对应不同的标签分数，其中，财务计划完成率＝当年完成收入/当年计划收入；
员工数量变动率的标签分数包括：员工数量变动率处于不同的范围对应不同的标签分数，其中，员工数量变动率＝(全口径用工数–任命年的全口径用工数)/任命年的全口径用工数；
关键岗位人员变动的标签分数包括：在任期内关键职位的岗位变动人数增加则关键岗位人员变动的标签分数增加；
审计问题数量的标签分数包括：审计报告中的审计问题越多，审计问题数量的标签分数增加；
审计违规金额的标签分数包括：审计违规金额累计审计金额占本单位营收比例越多，审计违规金额的标签分数增加；
审计问题整改的标签分数包括：未整改的审计问题越多，审计问题整改的标签分数增加。
可选地，基于所述标签数据的标签分数以及对应的权重计算所述审计对象的任中经济责任审计评分，包括：
所述任中经济责任审计评分为每个标签分数与对应的权重的乘积之和。
可选地，所述方法还包括：
将所述审计数据导入审计中间表，以筛选与所述任中经济责任审计关联的数据。
可选地，所述方法还包括：基于已完成审计的任中经济责任审计数据修正所述标签数据对应的权重。
可选地，基于所述任中经济责任审计评分确定是否执行任中经济责任审计，包括：
如果所述任中经济责任审计评分大于或等于预设阈值，进行预警和/或确定对所述审计对象执行任中经济责任审计，并输出执行任中经济责任审计的年份。
根据本公开的第二方面，提供了一种基于审计大数据的任中经济责任审计决策装置，包括：
获取模块，用于获取审计对象的审计数据；
标签模块，用于基于所述审计数据中与所述任中经济责任审计关联的数据生成所述审计对象的标签数据的标签分数；
评分模块，用于基于所述标签数据的标签分数以及对应的权重计算所述审计对象的任中经济责任审计评分；
决策模块，用于基于所述任中经济责任审计评分确定是否对所述审计对象执行任中经济责任审计。
根据本公开的第三方面，提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如第一方面所述的方法。
根据本公开的第四方面，提供了一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令用于使计算机执行第一方面所述方法。
从上面所述可以看出，本公开提供的基于审计大数据的任中经济责任审计决策方法及设备，通过审计数据对审计对象的任中经济责任审计相关数据进行分析得到标签数据的标签分数，结合相应的权重得到审计对象的任中经济责任审计评分，从而确定是否对审计对象执行任中经济责任审计。能够准确地评估审计对象的任中经济责任审计的情况，给出是否执行任中经济责任审计提供决策意见，提高了判断执行任中经济责任审计的准确性以及整体审计的效率，使得执行任中经济责任审计根据针对性，同时也减少了人工评估的工作量，降低错误率。
附图说明
为了更清楚地说明本公开或相关技术中的技术方案，下面将对实施例或相关技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为根据本公开实施例的基于审计大数据的任中经济责任审计决策方法的示意性流程图；
图2为根据本公开实施例的基于审计大数据的任中经济责任审计决策方法的示意性原理图；
图3为根据本公开实施例的基于审计大数据的任中经济责任审计决策装置的示意性框图；
图4为本实施例所提供的一种更为具体的电子设备硬件结构示意图。
具体实施方式
为使本公开的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本公开进一步详细说明。
需要说明的是，除非另外定义，本公开实施例使用的技术术语或者科学术语应当为本公开所属领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本公开实施例中使用的“第一”、“第二”以及类似的词语并不表示任何顺序、数量或者重要性，而只是用来区分不同的组成部分。“包括”或者“包含”等类似的词语意指出现该词前面的元件或者物件涵盖出现在该词后面列举的元件或者物件及其等同，而不排除其他元件或者物件。“连接”或者“相连”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接，而是可以包括电性的连接，不管是直接的还是间接的。“上”、“下”、“左”、“右”等仅用于表示相对位置关系，当被描述对象的绝对位置改变后，则该相对位置关系也可能相应地改变。
针对不同的待审计对象，经济责任审计的实施时机的选取，既要按照工作要求做到符合审计全覆盖的原则，做到应审尽审，又要选择执行任中经济责任审计或离任经济责任审计，还要考虑审计组人员力量、审计费用等，因此如何确定是否执行任中经济责任审计、在任期哪一年执行任中经济责任审计，是非常重要的。然而，现有的任中经济责任审计决策方法都是人工对审计对象进行判断，由于审计数据的数据量庞大，人工判断效率低，容易出错。此外，对所有的审计对象都进行审计会增加审计的工作量，现有技术无法区分哪些审计对象需要进行任中经济责任审计，哪些审计对象可以不进行任中经济责任审计，导致审计工作没有针对性，这些问题降低了整体审计的效率。
基于上述考虑，本公开提供了一种基于审计大数据的任中经济责任审计决策方法、装置、设备及存储介质。参见图1，图1示出了根据本公开实施例的基于审计大数据的任中经济责任审计决策方法的示意性流程图。如图1所示，基于审计大数据的任中经济责任审计决策方法，包括：
步骤S110，获取审计对象的审计数据；
步骤S120，基于所述审计数据中与所述任中经济责任审计关联的数据生成所述审计对象的标签数据的标签分数；
步骤S130，基于所述标签数据的标签分数以及对应的权重计算所述审计对象的任中经济责任审计评分；
步骤S140，基于所述任中经济责任审计评分确定是否对所述审计对象执行任中经济责任审计。
其中，通过审计数据对审计对象的任中经济责任审计相关数据进行分析得到标签数据的标签分数，结合相应的权重得到审计对象的任中经济责任审计评分，从而确定是否对审计对象执行任中经济责任审计。能够准确地评估审计对象的任中经济责任审计的情况，给出是否执行任中经济责任审计提供决策意见，提高了判断执行任中经济责任审计的准确性以及整体审计的效率，使得执行任中经济责任审计根据针对性，同时也减少了人工评估的工作量，降低错误率。
根据本公开实施例的方法可以部署于具备智能显示的终端、如智能手机、平板、电脑等，其执行主体可以为这些终端的处理器。
根据本公开实施例，在步骤S110中，获取审计对象的审计数据。
在一些实施例中，可以从基础数据库中获取所述审计数据。
在一些实施例中，参见图2，图2示出了根据本公开实施例的基于审计大数据的任中经济责任审计决策方法的示意性原理图。如图2所示，数据库中的审计数据可以包括如下至少一种：人资数据、财务数据、物资数据、营销数据、工程数据、产业数据、金融数据、其他数据。
具体来说，针对审计对象，比如大型电力企业，把各项内部审计数据汇集、清洗、规约、整合，形成结构化的基础数据库，例如，根据每个种类的数据，将各项内部审计数据汇集整理成结构化的数据库(如MySQL数据库)。
在一些实施例中，在步骤S120之前，所述方法还包括：
将所述审计数据导入审计中间表，筛选与所述任中经济责任审计关联的数据。
具体来说，如图2所示，将审计数据导入审计中间表，可以将审计数据可以对审计数据进行整理汇集，使得不同种类的数据更加清楚、数据结构更加统一，方便对其进行利用，以筛选数据。
根据本公开实施例，在步骤S120中，基于所述审计数据中与所述任中经济责任审计关联的数据生成所述审计对象的标签数据的标签分数。
在一些实施例中，如图2所示，标签库中的标签数据可以包括规则类、统计类，和数据挖掘类。
在一些实施例中，标签数据可以包括如下至少一种：已任职年限、距上次审计时间间隔、财务计划完成率、单位规模、员工数量变动率、关键岗位人员变动、审计问题数量、审计违规金额、审计问题整改、完成经营指标压力、任职期间是否接受外部审计、任职期间是否接受纪检监察。
在一些实施例中，已任职年限的标签分数＝(已任职年限-a)×b，其中，a和b为自然数。例如，已任职年限＝当前时间–任命时间，标签评分＝(已任职年限-1)×2，如任职4年，得6分，为简化计算，年份可以按半年、整年计算。
在一些实施例中，距上次审计时间间隔的标签分数＝(距上次审计时间间隔-c)×d，其中，c和d为自然数。例如，距上次审计时间间隔＝当前时间-上次审计时间，标签评分＝(距上次审计时间间隔-1)×2；为简化计算，年份按半年、整年计算。
在一些实施例中，财务计划完成率的标签分数包括：财务计划完成率处于不同的范围对应不同的标签分数，其中，财务计划完成率＝当年完成收入/当年计划收入。例如，从领导上任起的当年计算该完成率，年度财务计划完成率>100％时，标签评分为0，即认为不构成风险因素；年度财务计划完成率<100％时，相比100％每减少4％，该标签分数增加2分；计算各年份的财务计划完成累计标签分数。
在一些实施例中，员工数量变动率的标签分数包括：员工数量变动率处于不同的范围对应不同的标签分数，其中，员工数量变动率＝(全口径用工数–任命年的全口径用工数)/任命年的全口径用工数。例如，标签分数按梯度打分，设定变动率参考阈值为T，T是3％、4％、5％的任何一个。当变动率在(0，T)以内时，标签分数为2分，在(-T，0)范围内时，标签分数为3分；当变动率在(T，2T)以内时，标签分数为4分，在(-2T，-T)范围内时，标签分数为5分；当变动率在(2T，3T)以内时，标签分数为6分，在(-3T，-2T)范围内时，标签分数为7分；当变动率>3T时，标签分数为8分，当变动率<-3T时，标签分数为9分。如果据领导干部上任尚不足1年，则本标签分数记为0分。
在一些实施例中，关键岗位人员变动的标签分数包括：在任期内关键职位的岗位变动人数增加则关键岗位人员变动的标签分数增加。例如，关键岗位人员变动的初始标签分数是0分。比较人资数据库内该企业总经理、副总经理、财务负责人等关键职位的岗位变动，在任期内，每增加1个关键人员变动，本标签分数+2，如果变动岗位人员为年龄到期退休，则不增加标签分数。
在一些实施例中，审计问题数量的标签分数包括：审计报告中的审计问题越多，审计问题数量的标签分数增加。例如，检查任期内的审计报告，如果没有，审计问题数量的标签分数记为0；如果在任期内企业各项审计报告里每发现1个审计问题，审计问题数量的标签分数增加1分。
在一些实施例中，审计违规金额的标签分数包括：审计违规金额累计审计金额占本单位营收比例越多，审计违规金额的标签分数增加。例如，检查任期内审计报告，审计违规金额累计审计金额占本单位营收比例每增加1％的，审计违规金额的标签分数增加4分。
在一些实施例中，审计问题整改的标签分数包括：未整改的审计问题越多，审计问题整改的标签分数增加。例如，检查任期内审计问题整改情况，每增加1个未整改问题，标签分数增加4分。
需要说明的是，上述标签数据仅为示例，并不旨在对标签数据的数量和类型进行限制，还可以包括更多或更少的标签数据，在此不做限制。
根据本公开实施例，在步骤S130中，基于所述标签数据的标签分数以及对应的权重计算所述审计对象的任中经济责任审计评分。
在一些实施例中，基于所述标签数据的标签分数以及对应的权重计算所述审计对象的任中经济责任审计评分，包括：
所述任中经济责任审计评分为每个标签分数与对应的权重的乘积之和。
具体地，如图2所示，可以使用分层分析法或熵值法进行确定权重的值。进而根据标签数据的标签分数以及对应的权重计算审计对象的任中经济责任审计评分，以生成审计对象的任中经济责任决策画像，实现了对审计对象的审计时间和是否需要审计的量化数据基础，使得评分值更加准确，保证决策的准确性。
在一些实施例中，权重可以是预先设置的。在一些实施例中，基于已完成审计的任中经济责任审计数据修正所述标签数据对应的权重。
具体来说，利用已完成经济责任审计的数据来对已完成审计的对象形成训练画像，并利用形成的训练画像对标签数据的权重向量进行修正，以提高判断画像的精准度。
根据本公开实施例，，基于所述任中经济责任审计评分确定是否执行任中经济责任审计，包括：
如果所述任中经济责任审计评分大于或等于预设阈值，进行预警和/或确定对所述审计对象执行任中经济责任审计，并输出执行任中经济责任审计的年份。
具体来说，如图2所示，根据预设的预警阈值对判断画像评分进行判断，如果超过阈值，就进行经济责任审计画像预警，否则停止执行本画像的决策判断程序。
在一些实施例中，所述方法还可以包括：
利用大数据平台内待审计企业下属的各级子公司的审计数据，按年份生成多组经济责任审计判断画像，其中，在本公开实施例中，在形成经济责任审计判断画像时，是对待审计企业下属的各级子公司按年份分别生成一个经济责任审计判断画像，由此按年份形成针对每一待审计企业单位的多组经济责任审计判断画像，即每一子公司单位每年的经济责任审计判断画像为一组判断画像；具体地，利用大数据平台内待审计企业下属的各级子公司的审计数据，按年份生成多组经济责任审计判断画像，其中，每一单位每年的经济责任审计判断画像为一组判断画像，例如，利用公司内部的审计数据按照不同的年份生成每个年份每个子公司一组的经济责任审计判断画像，所述判断画像为每一个年份每一个子公司一组，有n个年份m个子公司就有n*m组判断画像。
利用所述多组经济责任审计判断画像对所述待审计企业单位的经济责任审计进行最终决策；具体地，利用所述多组经济责任审计判断画像对所述待审计企业的经济责任审计进行最终决策，例如，根据多个组的经济责任审计判断画像分别对子公司是否需要审计进行判断，或将多组经济责任审计判断画像综合起来对待审计企业单位是否需要审计进行判断决策。由此，根据判断决策结果，不但能够得到是否需要进行审计预警，还能够分别针对不同的年份进行审计预警，从而实现对什么时候需要进行经济责任审计进行精准判断和决策。
本实施例的方法通过经济责任审计决策的方式，解决了被审计对象所有年份难以一起进行经济责任审计决策的问题，利用大数据平台使得审计对象的审计时间更长，记录的审计数据也更为准确。
需要说明的是，本公开实施例的方法可以由单个设备执行，例如一台计算机或服务器等。本实施例的方法也可以应用于分布式场景下，由多台设备相互配合来完成。在这种分布式场景的情况下，这多台设备中的一台设备可以只执行本公开实施例的方法中的某一个或多个步骤，这多台设备相互之间会进行交互以完成所述的方法。
需要说明的是，上述对本公开的一些实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于上述实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
基于同一发明构思，与上述任意实施例方法相对应的，本公开还提供了一种基于审计大数据的任中经济责任审计决策装置。
参考图3，所述基于审计大数据的任中经济责任审计决策装置，包括：
获取模块，用于获取审计对象的审计数据；
标签模块，用于基于所述审计数据中与所述任中经济责任审计关联的数据生成所述审计对象的标签数据的标签分数；
评分模块，用于基于所述标签数据的标签分数以及对应的权重计算所述审计对象的任中经济责任审计评分；
决策模块，用于基于所述任中经济责任审计评分确定是否对所述审计对象执行任中经济责任审计。
为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种模块分别描述。当然，在实施本公开时可以把各模块的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。
上述实施例的装置用于实现前述任一实施例中相应的基于审计大数据的任中经济责任审计决策方法，并且具有相应的方法实施例的有益效果，在此不再赘述。
基于同一发明构思，与上述任意实施例方法相对应的，本公开还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上任意一实施例所述的基于审计大数据的任中经济责任审计决策方法。
图4示出了本实施例所提供的一种更为具体的电子设备硬件结构示意图，该设备可以包括：处理器1010、存储器1020、输入/输出接口1030、通信接口1040和总线1050。其中处理器1010、存储器1020、输入/输出接口1030和通信接口1040通过总线1050实现彼此之间在设备内部的通信连接。
处理器1010可以采用通用的CPU(Central Processing Unit，中央处理器)、微处理器、应用专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、或者一个或多个集成电路等方式实现，用于执行相关程序，以实现本说明书实施例所提供的技术方案。
存储器1020可以采用ROM(Read Only Memory，只读存储器)、RAM(Random AccessMemory，随机存取存储器)、静态存储设备，动态存储设备等形式实现。存储器1020可以存储操作系统和其他应用程序，在通过软件或者固件来实现本说明书实施例所提供的技术方案时，相关的程序代码保存在存储器1020中，并由处理器1010来调用执行。
输入/输出接口1030用于连接输入/输出模块，以实现信息输入及输出。输入输出/模块可以作为组件配置在设备中(图中未示出)，也可以外接于设备以提供相应功能。其中输入设备可以包括键盘、鼠标、触摸屏、麦克风、各类传感器等，输出设备可以包括显示器、扬声器、振动器、指示灯等。
通信接口1040用于连接通信模块(图中未示出)，以实现本设备与其他设备的通信交互。其中通信模块可以通过有线方式(例如USB、网线等)实现通信，也可以通过无线方式(例如移动网络、WIFI、蓝牙等)实现通信。
总线1050包括一通路，在设备的各个组件(例如处理器1010、存储器1020、输入/输出接口1030和通信接口1040)之间传输信息。
需要说明的是，尽管上述设备仅示出了处理器1010、存储器1020、输入/输出接口1030、通信接口1040以及总线1050，但是在具体实施过程中，该设备还可以包括实现正常运行所必需的其他组件。此外，本领域的技术人员可以理解的是，上述设备中也可以仅包含实现本说明书实施例方案所必需的组件，而不必包含图中所示的全部组件。
上述实施例的电子设备用于实现前述任一实施例中相应的基于审计大数据的任中经济责任审计决策方法，并且具有相应的方法实施例的有益效果，在此不再赘述。
基于同一发明构思，与上述任意实施例方法相对应的，本公开还提供了一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行如上任一实施例所述的基于审计大数据的任中经济责任审计决策方法。
本实施例的计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。
上述实施例的存储介质存储的计算机指令用于使所述计算机执行如上任一实施例所述的基于审计大数据的任中经济责任审计决策方法，并且具有相应的方法实施例的有益效果，在此不再赘述。
所属领域的普通技术人员应当理解：以上任何实施例的讨论仅为示例性的，并非旨在暗示本公开的范围(包括权利要求)被限于这些例子；在本公开的思路下，以上实施例或者不同实施例中的技术特征之间也可以进行组合，步骤可以以任意顺序实现，并存在如上所述的本公开实施例的不同方面的许多其它变化，为了简明它们没有在细节中提供。
另外，为简化说明和讨论，并且为了不会使本公开实施例难以理解，在所提供的附图中可以示出或可以不示出与集成电路(IC)芯片和其它部件的公知的电源/接地连接。此外，可以以框图的形式示出装置，以便避免使本公开实施例难以理解，并且这也考虑了以下事实，即关于这些框图装置的实施方式的细节是高度取决于将要实施本公开实施例的平台的(即，这些细节应当完全处于本领域技术人员的理解范围内)。在阐述了具体细节(例如，电路)以描述本公开的示例性实施例的情况下，对本领域技术人员来说显而易见的是，可以在没有这些具体细节的情况下或者这些具体细节有变化的情况下实施本公开实施例。因此，这些描述应被认为是说明性的而不是限制性的。
尽管已经结合了本公开的具体实施例对本公开进行了描述，但是根据前面的描述，这些实施例的很多替换、修改和变型对本领域普通技术人员来说将是显而易见的。例如，其它存储器架构(例如，动态RAM(DRAM))可以使用所讨论的实施例。
本公开实施例旨在涵盖落入所附权利要求的宽泛范围之内的所有这样的替换、修改和变型。因此，凡在本公开实施例的精神和原则之内，所做的任何省略、修改、等同替换、改进等，均应包含在本公开的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于审计大数据的任中经济责任审计决策方法，包括：
获取审计对象的审计数据；
基于所述审计数据中与所述任中经济责任审计关联的数据生成所述审计对象的标签数据的标签分数；
基于所述标签数据的标签分数以及对应的权重计算所述审计对象的任中经济责任审计评分；
基于所述任中经济责任审计评分确定是否对所述审计对象执行任中经济责任审计。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述标签数据包括如下至少一种：已任职年限、距上次审计时间间隔、财务计划完成率、单位规模、员工数量变动率、关键岗位人员变动、审计问题数量、审计违规金额、审计问题整改、完成经营指标压力、任职期间是否接受外部审计、任职期间是否接受纪检监察。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，
已任职年限的标签分数＝(已任职年限-a)×b，其中，a和b为自然数；
距上次审计时间间隔的标签分数＝(距上次审计时间间隔-c)×d，其中，c和d为自然数；
财务计划完成率的标签分数包括：财务计划完成率处于不同的范围对应不同的标签分数，其中，财务计划完成率＝当年完成收入/当年计划收入；
员工数量变动率的标签分数包括：员工数量变动率处于不同的范围对应不同的标签分数，其中，员工数量变动率＝(全口径用工数–任命年的全口径用工数)/任命年的全口径用工数；
关键岗位人员变动的标签分数包括：在任期内关键职位的岗位变动人数增加则关键岗位人员变动的标签分数增加；
审计问题数量的标签分数包括：审计报告中的审计问题越多，审计问题数量的标签分数增加；
审计违规金额的标签分数包括：审计违规金额累计审计金额占本单位营收比例越多，审计违规金额的标签分数增加；
审计问题整改的标签分数包括：未整改的审计问题越多，审计问题整改的标签分数增加。
4.根据权利要求1所述的方法，其中，基于所述标签数据的标签分数以及对应的权重计算所述审计对象的任中经济责任审计评分，包括：
所述任中经济责任审计评分为每个标签分数与对应的权重的乘积之和。
5.根据权利要求1所述的方法，还包括：
将所述审计数据导入审计中间表，筛选与所述任中经济责任审计关联的数据。
6.根据权利要求1所述的方法，还包括：基于已完成审计的任中经济责任审计数据修正所述标签数据对应的权重。
7.根据权利要求1所述的方法，其中，基于所述任中经济责任审计评分确定是否执行任中经济责任审计，包括：
如果所述任中经济责任审计评分大于或等于预设阈值，进行预警和/或确定对所述审计对象执行任中经济责任审计，并输出执行任中经济责任审计的年份。
8.一种基于审计大数据的任中经济责任审计决策装置，包括：
获取模块，用于获取审计对象的审计数据；
标签模块，用于基于所述审计数据中与所述任中经济责任审计关联的数据生成所述审计对象的标签数据的标签分数；
评分模块，用于基于所述标签数据的标签分数以及对应的权重计算所述审计对象的任中经济责任审计评分；
决策模块，用于基于所述任中经济责任审计评分确定是否对所述审计对象执行任中经济责任审计。
9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至7任意一项所述的方法。
10.一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令用于使计算机执行权利要求1至7任一所述方法。
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