随着我国社会经济发展和农业农村发展进入新的历史时期,农业保险作为分散农户种养殖风险的有效手段,党中央、国务院高度重视农业保险工作,国家财政资金在政策性农业保险领域的支出逐年增加,保险覆盖面的深度和广度不断提升。在国家大力发展政策性农业保险的政策下,农业保险的信息化建设也得到极大发展。农业保险的信息化建设涵盖了农业保险的全流程,与数字经济紧密结合。农业保险行业的信息化变革为政策性农业保险审计提供了更海量、多样的审计数据。但随之也产生了相应的数据质量风险,也给大数据审计在农业保险审计中的应用提出了新的数据质量要求。本文从研究背景和意义着手,首先梳理归纳大数据审计和政策性农业保险审计的相关文献、理论以及相关概念;对我国近年来的政策性农业保险费补贴资金现状和相关的审计工作现状进行梳理;其次结合审计数据使用周期,从数据使用过程中存在的质量风险点出发对数据质量进行把控,为如何从数据质量的视角降低政策性农业保险审计风险展开优化研究。再次本文对G省审计机关开展的政策性农业保险费补贴资金审计项目进行具体介绍,指出案例审计全过程中存在的一些数据质量风险点。最后以前几部分的研究为基础,本文对政策性农业保险审计如何把控政策性农业保险审计数据质量风险提出建议。研究发现,在政策性农业保险审计过程中的不同工作阶段存在数据质量风险。为降低政策性农业保险审计中可能存在的数据质量风险,本文提出加快农业保险平台建设,提高数据采集效率;深入开展研究型审计,探索大数据技术应用;提高审计人员计算机水平,做好审计队伍建设;加强大数据审计观念,创新平台化审计组织形式;加大《审计法》普及,提高审计数据质量的建议,以期提高农业保险审计效率效果。