淺談在大數據環境下的民生審計思路

李潔婷

摘要：民生審計是近年國家審計工作的重點之一。隨著政務信息化發展，我國在多個涉及民生的公共服務領域建立起了大數據綜合性政務服務信息化平臺。為確保做好民生審計，審計人必須與時俱進，創新審計方式和方法，加強大數據環境下民生審計的模式創新，把審計思路和大數據分析技術進行有機結合。本文通過針對在民生領域審計過程中遇到的數據信息量龐大、數據信息不準確、信息系統功能不完善等情況所引起的數據采集和數據分析等困難，提出在大數據環境下開展民生審計的基本思路。

關鍵詞：民生審計；大數據環境；數據分析；審計思路

民生審計是近年國家審計工作的重點之一。在2016年12月29日至30日召開的全國審計工作會議上，國家審計署審計長劉家義指出，民生審計是2017年八個方面審計工作重點的其中之一。當前，信息技術發展一日千里，在國家的大力支持和推動下，政務信息化規模持續擴大，我國在涉及民生的多個公共領域都建立了基于多種信息技術集成的大數據綜合政務服務平臺。為確保做好民生審計，審計人必須與時俱進，創新審計方式和方法，加強大數據環境下民生審計的模式創新，把審計思路和大數據分析技術進行有機結合。

一、在大數據環境下的民生審計存在的突出困難

（一）民生領域信息量龐大，審計質量風險隨之增大

民生審計項目涉及面非常廣泛。以一個地級市的醫療保險審計項目為例，涉及面涵蓋地方財政部門、稅務部門、人力資源和社會保障部門、醫療保險基金管理機構、民政部門、公安部門、數以百計的醫院、以及數以百萬計的醫療保險基金受惠人等，涵蓋面相當廣，當中所涉及的信息系統和應用平臺的數據庫種類多，數據格式復雜，沒有統一標準，審計人員在民生審計項目過程中面對各種渠道取得的龐大、復雜數據，如何保質保量完成審計是一項非常嚴峻的任務。

（二）信息數據的不準確、不完整，對數據采集工作造成不良影響

在民生審計工作中，想摸清資金收支情況和管理運維情況，需要采集各種數據庫中龐大的基礎數據，但在采集過程中往往會遇到已錄入的基礎數據不規范、不標準的情況，給審計人員進行數據采集帶來相當大的困難。以審計某縣一級社保基金管理局為例，該局用Oracle數據庫作為社保信息數據庫，數據庫雖然能較好地滿足數據量龐大的社保登記工作，但由于工作人員少、任務重，經常出現一名社保管理工作人員每天需要處理上百條甚至上千條的登記、修改、使用、核實等記錄，使用人工方式在短時間內處理大量社保信息數據，導致社保數據處理速度和正確率無法保障，數據質量低。審計過程中發現，某些基層社保管理人員確實在加班加點的情況下仍無法完成工作任務，為應付上級主管部門突擊檢查，為保政績，職能突擊編造輸入成千上萬條統一以姓名“張三”或“李四”、身份證“44000000000000000X”等某種無效代碼的社保記錄蒙混過關以應付檢查，數據庫記錄不真實、不完整。審計時，恰恰是這些不正確的、不完整的、不規范、不標準的數據對采集工作造成了各種不良影響。

（三）部門之間數據出現矛盾或盲區，不利于審計分析

在現實工作中，涉及同一項民生服務工作的管理部門往往不只一個，部門之間存在職責交叉與重疊，加上部門之間溝通管理不聯動，民生數據常常出現矛盾和盲區。例如，地方稅務部門和基層社保基金管理機構同時掌握每個人的醫療保險基金繳納記錄，但由于繳納過程的統計口徑和登記標準不同、繳費時滯、系統出錯、信息異常不能及時處理等原因，導致兩個部門間的基金收入核算結果有不同程度的差異，當審計人員針對在審計過程中發現的某些苗頭性問題，嘗試通過數據篩查和分析問題中涉及的種類、金額、原因或界定問題責任時，部門之間數據“打架”和“盲區”等情況給審計數據分析造成尷尬局面，其后果是審計對相關問題的認定只能被迫停留在問題的現象表面和靜止層面，基于謹慎性原則，審計不敢對帶缺陷的信息數據統計結果和篩查結果妄下定論。這些“帶病”的信息數據對審計分析造成很不良的影響。

（四）信息系統功能不完善，在一定程度上影響整體審計效率效果

在目前傳統的管理體制下，民生領域的各管理部門容易憑借經驗和直覺對民生信息系統和公共服務信息平臺進行“模糊建設”，民生數據信息的管理效率與現代高速的信息技術發展相互脫節，許多民生領域的公共信息服務平臺出現“硬件不硬”、“軟件不軟”的現象，基礎設施的容量無法滿足動態的信息更新需求，信息系統和公共服務平臺的信息處理能力亟待提高。由于在信息系統設計、開發、測試等建設階段缺乏對涉及信息系統或公共服務平臺的系統研究，導致系統管理缺乏有效的長效系統功能改善機制，部分系統功能不完善在一定程度上影響審計整體的效率效果，例如： 在某地保障房安居工程審計過程中，審計人員連同當地的主管部門進行實地調查，其實地調查結果中實際符合申請保障房的人員信息與信息系統已上傳提交的數據不一致。進一步調查發現，原來是信息系統中存在設計、開發階段未檢查出來的系統漏洞，并且在測試過程中也未被及時發現，雖然在系統投入使用后相關漏洞被發現了，但為時已晚，進入系統運維階段的系統功能修復工作需付出更高的成本，并且技術層面功能修復工作量更大更復雜，導致相關系統功能漏洞一拖再拖并未能得到妥善解決，造成系統運行過程中部份數據丟失，在審計過程中，審計人員耗費了大量時間和人力去校對和核實不一致的信息數據，影響審計整體工作進度，更可惜的是，相關的民生資金專項管理辦法并沒有對信息系統管理上出現漏洞的現象提出有效的管理約束機制，不利于該民生領域信息數據管理的長足發展。

二、在大數據環境下開展民生審計的基本思路

（一）緊扣民生審計的目標和范圍，建立與審計項目相適應的數據倉庫

盡管民生審計會涉及多個部門和單位的計算機信息系統和公共服務平臺，但每個民生審計項目都有它明確的審計目標和審計范圍。在相關民生領域的大數據環境下，緊緊圍繞審計目標和范圍，抓住審計事項和審計重點，做好審前調查，整合有效數據資源，是建立審計數據倉庫的基礎。在此基礎上，依托數字化審計手段，針對所關注的審計目標，再對信息系統進行測評，通過對底層數據庫的龐大數據進行采集轉換、數據清洗、驗證數據，有機結合審計目標與信息系統數據，運用逆向思維方式構建面向主題的審計數據倉庫，為審計人員進行分析數據提供有效的挖掘基礎。

（二）分析相關民生政策和管理流程，結合審計思維進行數據挖據

在進行民生審計的數據挖據之前，應當充分整合審計力量，成立數據分析小組，合理依據相關民生領域所涉及的法律法規和管理規范，對審計事項和重點內容進行分類、分層、分級的審計分析小組管理，并利用“頭腦風暴”的方法，通過部門的數據統計、在線聯機分析、關鍵信息檢索、依靠所涉及行業的專家建議、關鍵字識別技術等多種挖據方法和工具，結合審計實際來實現審計目標。以審計公立醫院是否存在惡意分解住院情況為例，審計人員緊抓社保主管部門規定同一病人不能短時間內以同一或相近的病情進行多次住院并報銷醫療保險的政策，在已建立的審計數據倉庫中建立審計所設定的關鍵性信息指標，對同一名病人在同一家醫院多次住院的信息構建搜索算法，并關聯同一名病人的多條住院信息，再對不同性質的病情進行數據清洗和數據分析，建立起面向具體審計事項主題的歸納模型，最終鎖定審計疑點。

（三）在數據分析結果的基礎上，對審計疑點分散核查和落實

數字化審計過程中，審計隊伍適宜采用系統化和集中式的聯機分析，并針對已鎖定的審計疑點進行實地調研，跟蹤追查核實或排除。依托這種有效的數字化分析結果進行分散核查，能有效提高審計效率和有效配置審計資源，并能在一定程度上幫助審計人員克服人員少、任務重，并要求在短時間內處理海量審計業務數據的層層困難，顛覆了過去面對龐大數據量大海撈針的傳統審計模式，使審計覆蓋面更廣、審計疑點定位更準、審計深度更深。

（四）透過民生大數據，揭示相關領域存在的普遍性和特殊性系統問題

對于通過大數據模式所發現的民生領域問題，審計人員應善于利用審計結果。民生審計不能光局限在單獨個體的交易上，應以民生大數據為紐帶，善于總結信息系統數據所呈現的歷史變化特點、勇于指出在審計過程中發現相關民生領域、相關部門管理的系統性存量風險和增量風險，揭示在外部環境和內部管理條件下不及時進行調整和改善所引起的危害人民群眾利益的各類問題。透過民生大數據發現問題是審計適應經濟發展新形勢，充分發揮審計免疫系統功能的內在需求。

總之，面對信息技術發展的新形勢，審計人必須牢固樹立創新方式和方法的意識，加強在大數據環境下的民生審計創新，并努力做到：一是充分理解民生資金所涉及的政策和規定，深刻理解民生資金產生和存在的意義，建立與民生審計相適應的審計數據倉庫。二是善于應用數據分析技術，深度進行數據挖據，從政策層面、宏觀層面、不同角度分析民生領域存在的系統性風險，切實做到大膽假設、仔細分析和認真核查。三是善于利用民生大數據，勇于揭示在民生審計過程中發現的違法違規、內部控制、績效管理等方面的主要問題，合理地提出審計建議，切實維護人民群眾根本利益，推動社會和諧發展。

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（作者單位：廣東省審計廳）