談談大數據在扶貧資金審計中的應用

田曉明

摘 要：扶貧資金是扶貧工作開展的基石，通過建檔立卡、駐村幫扶、產業扶貧、行業扶貧、金融扶貧等多種方式，扶貧難題正在逐一突破，對扶貧資金的審計是保障扶貧任務得以順利完成的必要手段，而大數據審計則是這場攻堅戰中不可或缺的一場重大改革。

關鍵詞：扶貧資金? 扶貧審計? 大數據審計? 扶貧攻堅

一、大數據審計概述

大數據審計是數據、分析、審計工作的集成，通過大數據審計可以實現五方面關聯：一是從中央財政到省市縣乃至每個鄉鎮的資金使用、從部門到項目具體執行單位的資金使用的縱向關聯;二是從財政到一級、二級預算單位的各種專項資金的橫向關聯;三是財政、金融和企業三方面的數據關聯;四是財政與其他多部門、多行業的數據關聯;五是財政數據與業務數據、宏觀經濟數據的關聯。在獲取到的各類型大數據基礎上運用多種數據挖掘技術，實現對數據的集中分析、疑點發現和分散核查。大數據審計是技術層面和審計理念的創新。目前審計署正在推進的“金審三期”國家審計信息化建設即是大數據系統建設的重大項目，將來建立起比較完善的數據庫后，通過現場、聯網審計，可以滿足審計業務管理需要并實現各級審計機關信息資源的共享。其內容包括審計基礎資源、審計業務資源及審計知識資源等多方面，比如審計計劃項目庫，項目執行信息庫、人力資源庫、項目成果信息庫、項目檔案庫，審計結果處理庫、審計質量控制庫等。

大數據審計應用到扶貧資金審計中，可以通過聯網政府預算執行審計數據庫、醫保定點醫療機構醫療審計數據庫、農業與資源環保審計數據庫等多方面數據，進行疑點篩查和線索追蹤，從而達到高效審計和有力監督的目的。

二、扶貧資金大數據審計實例

我國利用大數據對扶貧資金進行審計是一個漸進的過程，但發展速度卻很迅速，舉兩個例子說明。

（一）F市2016年脫貧攻堅政策落實情況審計

此審計項目是2017年初開展的扶貧資金跟蹤審計，從審計過程和審計結果來看，所使用的審計方法依然比較傳統。

審計中發現的問題如下：

（1）X縣相關精準脫貧產業實施方案、規劃尚未出臺，未編制本縣精準到村、到戶的精準脫貧產業項目年度實施方案，未編制完成本縣精準脫貧產業規劃以及脫貧產業項目資金的管理制度。

（2）貧困退出驗收工作的收入衡量指標口徑不完善。審計隨機抽查2016年貧困退出人員發現X縣兩名貧困戶，分別從駐村幫扶單位獲得了駐村幫扶脫貧資金2000元，這兩戶年人均純收入均低于3000元，而貧困退出驗收標準為3330元，由于這種不固定的額外收入導致這兩名貧困戶邁入“脫貧”行列，事實上這種屬于“輸血式”的非經常性幫扶收入并不穩定，影響了貧困退出驗收標準的精確度，容易導致脫貧后在返貧的現象。

（3）產業扶貧、教育扶貧、健康扶貧等方面均存在未能有效銜接和完全落實政策的問題，未按精準扶貧“到片到村到戶”的要求，統籌安排脫貧攻堅資金項目。2016年主導實施的種植養殖產業示范項目、培育和支持產業龍頭企業、發展農民合作組織等農事經營主體、推進農村集體土地流轉，以及就業技能培訓等項目和措施的扶貧精準性不突出，未能充分發揮脫貧攻堅政策和資金的扶持、引導、輻射和帶動作用。

（4）未實現建檔立卡貧困人口扶貧健康卡發放全覆蓋。審計人員將新賓縣扶貧健康卡發放數據與建檔立卡貧困人口數據對比發現，已發放人數占應發人數的72%;未落實貧困人口醫療減收政策。由于資金來源未解決導致符合減收40項臨床檢驗項目20%的健康扶貧政策未能落實。

通過審計報告我們發現2017年審計方法和審計手段相對還是比較傳統，對比分析內容基本還停留在人工核對層面，從審計結果來看，雖然對當地政府提出了整改建議并事后做了督促落實，但現場立即進行整改的內容較少，審計建議比較空泛，審計重點并不是很突出，審計結果有效性也不是很強。但是到了2018年以后隨著大數據審計的不斷發展，審計內容和結果已經有了明顯變化。

（二）J市A縣2017年前三季度脫貧攻堅政策落實情況審計

審計中發現的問題如下：

（1）教育方面：通過聯網A縣教育局提供的信息數據，發現2017年春季學期各階段建檔立卡精準扶貧學生發放名單中，存在非建檔立卡人員和重復錄入人員;

（2）衛計方面：建檔立卡貧困人口扶貧健康卡未發放到位。截止2017年9月末，A縣衛計局對建檔立卡貧困人口四萬多人，尚未發放精準扶貧健康卡或涵蓋精準扶貧健康卡功能的卡、手冊等，通過聯網衛生局核查未相關數據，查出未參合的建檔立卡人員，經過審計后，A縣衛計局補交了相應的新農合保險費。

（3）建檔立卡數據庫中部分人員信息動態管理調整不及時。一是建檔立卡數據庫中部分人員未及時清除。截止2017年9月末，A縣建檔立卡貧困人口數據庫中存在已死亡建檔立卡人員853人，存在建檔立卡人員死亡未及時出庫現象，經過審計以上問題做了整改。二是個別脫貧建檔立卡人員因災返貧調整不及時。審計發現，A縣建檔立卡貧困人口已脫貧17716人，其中存在2016年已脫貧人口有11戶進行了D級危房翻建，經扶貧局核實，除分散安置移民等原因外，有2戶因災房屋破壞未及時作返貧調整，但已修繕完畢。三是個別建檔立卡人員不符合建檔立卡識別條件。通過工商法人登記、地稅房產稅、個稅信息和公安車輛等共1828條信息數據篩選、對比發現，有3人不符合建檔立卡條件，審計后A縣相關部門已將3人調出建檔立卡人員系統。

通過對比不難發現2018年審計相對2017年使用大數據的手段大幅度增加，在審計過程中充分利用了建檔立卡貧困人口數據信息，設計了可量化、可操作的相關信息數據采集表，對建檔立卡的貧困人口數據與其他相關部門的關聯數據進行了有效的信息查詢、分類、篩選、對比和分析，以此精準、迅捷鎖定疑點數據，查核問題，積極運用了SQL Server數據庫管理系統和EXCEL函數等技術手段，提高了審計效率，審計結果更為有效，很多問題發現后立即進行了糾正和處理。

三、扶貧資金大數據審計的未來展望

通過近年來對扶貧資金的審計案例，我們看到大數據在審計中使用的越來越頻繁，信息化的手段越來越前沿，但實際工作中審計數據的真實可靠性、完整性依然存在完善的空間，審計數據的分析目前大部分還停留在統計分析或者網絡查詢法規、信息等，計算機分析的應用程度仍然偏低，雖然在審計過程中建立了比較成熟的數據模型，但是有些數據不規范，數據系統之間也難以貫通，審計數據的分析更多是靠人工統計和對事物判斷的經驗來得到審計結果，對于結果的不確定性在一定程度上給審計工作帶來了風險，既懂計算機又精通審計業務的復合型人才較少，隨著審計全覆蓋的不斷推進，大數據分析將成為審計全覆蓋的必經之路，通過數據采集、數據整理為數據分析提供信息基礎，建立數據分析模型，在數據分析表中發現疑點線索，并進一步核實也將是扶貧資金審計發展的未來方向。

扶貧是一項艱巨的攻堅任務，也是我國十九大報告中確立的長遠規劃和深遠戰略，扶貧資金的審計也必將是今后審計工作的重點內容之一，推動扶貧資金管理的規范化、標準化是審計機關的使命和任務，推動不同系統之間的數據貫通也是扶貧審計的職責所在。建立統一的分析平臺，并在此平臺上將諸如財政數據、工商數據、醫保數據、新農合數據、教育系統數據、相關金融系統數據等進行整合互聯形成審計大數據庫，提取審計過程中需要的信息，并對其進行整理分析，建立指標分析模型，從而直觀的查找疑點和問題癥結，實現貧困人口識別的量化、貧困程度深淺的可視化，準確確定扶貧的對象，充分利用大數據技術，將收集到的被審計單位的數據按照貧困人口的地區分布狀況、致貧原因進行分類，實現扶貧資金的精準投放和精準幫扶。

大數據審計雖然極大提高了審計工作的效率，但我們應當認識到大數據審計并不是萬能的，審計人員還是需要深入貧困村、貧困戶進行實地核查，這樣才能更深入的了解農戶的真實家庭收入情況和生活水平，結合大數據技術將采集到的扶貧建檔立卡信息數據和財政數據、車輛登記數據、房產登記數據以及工商登記數據進行逐一比對，利用審計分析平臺就能在較短的時間內充分掌握每個農戶家庭真實的收入狀況，為進一步分析扶貧資金的使用效果提供真實可靠的信息，減少判斷誤差，實現扶貧資金審計的公平有效。