淺談如何用大數據助力精準扶貧審計

李蕊

摘 要：精準扶貧是黨中央國務院作出的一項重大戰略部署，開展精準扶貧審計，有利于加強對扶貧資金管理使用的審計監督。由于扶貧審計環境的特殊性，傳統的審計方法在審計分析方面存在一定的局限性。在大數據的背景下，應用新興的信息技術對不同領域的扶貧數據進行高效整合并關聯分析，可以迅速地發現審計疑點、確定審計方向，更好地促進精準扶貧政策的落實。

關鍵詞：大數據；精準扶貧；精準審計

中圖分類號：F323.8 文獻標識碼：A 文章編號：1004-7344（2018）20-0276-02

黨的十八大以來，黨中央、國務院把扶貧工作提高到了前所未有的高度，脫貧攻堅已逐漸成為最大的政治任務和第一民生工程，精準扶貧、精準脫貧成為建設小康社會的根本需要。只有消滅了貧困，才能實現人民群眾的小康夢。而扶貧資金是貧困群眾的“救命錢”、“保命錢”，是減貧脫貧的“助推劑”。開展精準扶貧審計，有利于加強對扶貧資金管理使用的審計監督，在保證扶貧資金使用精準方面發揮著關鍵作用。

扶貧項目涉及的部門多、對象廣，而開展審計的時間緊、人手少，要想在扶貧資金審計中出成效、出成果，僅僅依靠傳統的手工查賬模式已無法跟上形勢的需要。隨著大數據時代的來臨，應用大數據思維和信息技術對不同領域的扶貧數據進行高效整合并關聯分析，可以迅速地發現審計疑點、確定審計方向，更好地促進精準扶貧政策的落實。

1 大數據助力精準扶貧審計的意義

1.1 傳統審計方法在精準扶貧審計中的局限性

一般傳統審計方法可以歸納為七大類：檢查、監盤、觀察、查詢、函證、計算和分析性復核。傳統審計方法在扶貧審計取證方面是適用的，但由于扶貧審計環境的特殊性，其在審計分析方面則存在一定的局限性：

（1）涉及扶貧資金的資料分散在各個部門，而且資料繁多，形式不一。如果逐一到各個部門收集完資料后，再開展分析，勢必要花費大量的時間，而且利用紙質的資料難以進行關聯分析，極大地影響審計的效率。

（2）扶貧項目涉及受益的貧困戶多，而我國大部分的貧困人口分布在偏遠山區，交通條件不發達，如果想一戶戶地走訪入戶核實了解情況，尋找審計疑點，也需要花費大量的時間和精力，審計的效果并不理想。

1.2 大數據助力精準扶貧審計發揮的優勢

1.2.1 推動精準扶貧信息共享

利用大數據能把各部門之間的數據有機整合起來，實現各部門及主體之間扶貧信息的區域共享，為精準扶貧開發規劃夯實基礎，提供數據決策支持。

1.2.2 減少審計工作量、提高工作效率

審計現場早期，審計人員處于一個熟悉審計環境的階段，沒有明確的審計方向，這時可以先利用大數據技術對整合的數據進行分析比對，審計人員足不出戶就能摸清扶貧資金的基本情況，能迅速地、更有針對性地發現審計疑點，明確下一步的審計方向，既能節約大量的人力、物力，又能減少工作量、提高工作效率。

1.2.3 更容易發現體制機制上的問題

借助大數據技術對精準扶貧數據進行不同角度的比對分析，能驗證數據的真實性，而且更容易發現問題數據，分析的結果更精準；借助大數據從宏觀上分析扶貧項目、扶貧資金使用的績效性，更容易發現扶貧制度在機制體制上的弊端，幫助審計部門提出有針對性的意見建議，使各項精準扶貧政策得到有效落實。

2 如何充分發揮大數據在精準扶貧審計中的作用

2.1 善于收集利用各部門的數據

盡可能多地收集利用各部門的業務數據是大數據技術能充分發揮作用的前提條件。像公安、民政、社保、房管、財政、工商、地稅、公積金中心等部門依據自己業務特點開發的數據庫，雖然數據開發的架構不一致，但是利用身份證號碼唯一這個獨特的屬性可以有效地把它們關聯起來。要善于把握各部門各業務數據的特性，為大數據分析做好準備。

2.2 各部門要高度重視并支持配合數據提取工作

由于構建大數據平臺需要利用到多個部門的數據，這些部門是否愿意配合審計部門提供符合規定的數據，很大程度同該部門是否重視并支持配合數據提取工作有關。因此在審計的初期有必要與涉及的部門進行充分地溝通交流，以獲得最大程度的理解和配合，審計組才可能會在有限的時間內獲取高質量的數據，為開展審計分析打下有利的基礎。

2.3 專業的計算機技術不可或缺

依靠大數據的思維，將來自不同行業的數據進行關聯，需要精通數據庫技術的專業人員。利用專業的計算機技術將符合規定的數據從后臺數據庫中提取出來，在保持數據完整性的前提下，對數據進行清洗、去除繁冗的處理，最終轉換成統一的數據格式。成立計算機審計分析小組，讓具備計算機技術的人員來開展分析工作，配置高性能的計算機來提高數據的處理速度，這樣能使分析的結果更為精準。

3 大數據在精準扶貧審計中的應用

大數據在精準扶貧審計中的應用是靈活多變的，它是數據和審計思路的有效結合。在這過程中不但要運用到國家的相關扶貧政策，而且更需要發揮審計人員的主觀能動性。審計人員需要把扶貧政策摸清摸透，才能把審計思路利用計算機的語言編寫出來。

3.1 核實不符合貧困條件的精準扶貧對象名單

面對一個地市動輒十幾萬的扶貧對象，審計組如何對扶貧對象進行精準審計，保證扶貧對象確實是貧困戶成為審計人員的難點，應用大數據對扶貧對象進行分析再取證成為審計人員保證扶貧對象精準的一個利器。根據有關規定，家庭成員中購置有車、有商品房、有財政供養人員并且經營有實業的人員不能作為精準扶貧對象，因此可依據這些條件設立審計分析模型。

將精準扶貧系統中的所有貧困人員名單以身份證號碼為關聯號，分別與交警部門的車輛持有人信息、房管部門的房產持有人信息、財政部門的財政供養人員信息、工商部門的營業執照經營者信息進行關聯比對，通過編寫計算機語言進行篩選，找出在上述各部門的信息中出現的貧困人員名單，作為審計疑點保存出來，那么下一步就要重點跟蹤落實這部分人為什么既是貧困戶又能買房買車興辦企業的原因。

在實際的操作過程，這項審計分析的層級越高，效果越顯著，比如將整個省級的數據進行關聯比對分析，更能容易發現問題。但由于數據量龐大且復雜，需要更專業的計算機技術來應對數據處理過程中出現的問題；并且由于各省之間的信息共享機制尚未能完成，如果貧困人口在其他省份買房、買車或經營有實體企業，從目前來說比較難核實。

3.2 核實不是貧困對象卻享受了扶貧政策的名單

根據規定，只有取得了貧困戶身份的對象才能享受精準扶貧政策，享受政策的補助。國家為了幫助貧困人口能夠早日脫貧，出臺了多項扶貧政策。為了防止不具備貧困資格的人冒領國家扶貧資金，可以建立審計分析模型來對享受了扶貧政策的人員資格進行審查。

利用住建部門的危房改造、教育部門的雨露計劃、農業部門的產業扶貧以獎代補項目、衛生部門的合作醫療繳費補助、農村信用社的小額扶貧貸款委托經營分紅的發放名單與貧困人口信息進行比對，找出不是貧困人口又領取了扶貧補貼的名單，作為審計疑點保存出來，作為下一步審計重點跟蹤落實的事項。

3.3 核實符合貧困條件但未納入精準扶貧對象名單

將民政部門發放的重度殘疾人護理補貼、A類低保金的人口數據與貧困人口數據進行比對分析，篩選出屬于重度殘疾人和家庭重度貧困但卻沒有納入貧困人口的名單，作為審計疑點保存出來，對篩選出來的結果進一步跟蹤落實，分析為何不納入，是否存在該納入而不納入、公職人員玩忽職守等違法違紀問題。

3.4 從宏觀上分析扶貧項目資金的績效性

將所有扶貧項目的數據進行關聯，可以進行不同角度的對比分析：按貧困人口的身份證號碼進行匯總，可以分析出每一個貧困人口在特定的時間內所享受到的扶貧政策；按貧困家庭的戶主進行匯總，可以分析出每戶一共領取的扶貧補貼的資金是多少；按項目進行匯總，可以分析出每個項目使多少貧困人口受益；還可以分析安排到各個部門的扶貧資金是多少，實際使用了多少資金，大量閑置的資金主要分布在什么項目……這些分析都有助于審計部門從總體上及時把握精準扶貧所取得的成效、發現存在的問題，著力揭示和反映阻礙政策措施落實、制約資金整合的體制性障礙和制度性缺陷。

大數據技術的運用，可以幫助審計人員在有限時間內對項目涉及的海量數據進行查找分析，推動精準扶貧的審計監督全覆蓋。在審計過程中運用大數據創新審計技術，使審計由原來的單一報告向綜合成果轉變，由精確向高效轉變，由片面向完整轉變，由傳統向可視化轉變，由數據整理向數據挖掘轉變，有效地助推精準扶貧事業的順利發展。

參考文獻

[1]韋 煒.大數據助力精準扶貧審計[J].現代經濟信息，2017（1）：283.

[2]杜永紅，史慧敏，石買紅.大數據背景下精準扶貧的審計監督全覆蓋研究[J].會計之友，2017（10）：106～109.

收稿日期：2018-5-27

作者簡介：李 蕊（1985-），女，漢族，廣西平南人，審計師，本科，主要從事審計業務工作。