大数据审计是落实“科技强审”、实现审计“全覆盖”的重要途径。在预算执行审计中利用大数据模型筛选，加大了非现场数据分析力度，促进了预算执行审计提质增效。在预算执行大数据审计实践中，针对风险控制方面提出几点建议：

一是明确数据分析组与现场核实组的风险控制范围。在分析筛选过程中，一方面要明确数据组的筛选范围、审计重点、疑点思路与现场核实组传统预算执行审计的范围，做到分工明确，分析不重复，疑点有落实、风险各自承担。另外一方面要加强数据组与现场核实组的及时沟通，在数据分析和现场核实过程中，互相补充、完善、更新双方的审计数据，打破各自在自己“山头”上埋头苦干的模式，双方要根据审计进展情况、审计疑点核查情况，现场审计实施情况，及时调整审计重点，延伸审计事项，共同防范审计风险。

二是定制专业化审计分析模型。预算执行审计有其共性、普遍性的一面，同时，各预算单位根据各自职能，在具体预算执行过程中又各有特点，这就要求在应用大数据审计过程中，要建立有针对性的，体现业务特点的专业化审计分析模型，实现“靶向”分析，为现场实施提供更精准目标，同时，实现在预算单位专项资金审计方面主动风险控制。

三是充实审计经验方法库。一方面要注重总结积累行之有效的模型、方法，构建审计经验方法库，在辐射出新思路、新方法、新经验。在审计实践中检验其可行性，形成创新、实践、总结、再创新的良好循环，利用不断的创新实践匹配持续更新的审计问题，从方法论方面提高风险控制力度。另外一方面要注重数据分析团队建设，数据分析说到底还是要依靠审计人员的分析思路、分析经验、创建、充实审计经验方法库，在加强审计分析团队动态管理、团队人员培训等方面具有积极的延续性意义，有利于数据分析团队管理方面审计人员能力风险控制。