精準扶貧大數據審計平臺構建初探

來華　朱譜熠

【摘要】國家推動建立精準扶貧大數據平臺，這對精準扶貧審計提出了更高的要求。精準扶貧大數據審計是現代扶貧審計的必由之路，也是促進國家扶貧治理和扶貧治理能力現代化的重要保障。為此，本文探討精準扶貧大數據審計平臺的構建思路，并提出精準扶貧大數據審計工作機制創新建議：1）構建數字化審計模式;2）搭建專業的數據分析團隊;3）探索建立疑點數據的動態管理機制;4）保障精準扶貧大數據的安全。

【關鍵詞】精準扶貧大數據? 大數據平臺? 工作機制創新

精準扶貧大數據審計是審計機關以精準扶貧大數據為背景，依照特定的規范，運用審計學與大數據、云計算的程序與方法，對被審計單位的重大財務事項、扶貧業務活動以及相關資料的可靠性進行大數據取證而實施的一種獨立的監督活動。為此，本文基于精準扶貧大數據審計采集、管理、分析、應用等模塊，探討精準扶貧大數據審計平臺建設。

一、文獻回顧

美國注冊會計師協會2014年發布《在無線世界中重新構思審計》，分析了大數據對審計數據分析的影響。2014年審計署增設電子數據審計司，主要負責開展跨行業、跨地區、跨地區的數據分析工作。劉國城等（2017）研究了大數據審計平臺的構建，牛艷芳等（2017）指出大數據價值視角下的審計工作創新機制，并總結山東審計廳開展的大數據審計實踐。2016年10月中央網信辦、國家發展改革委、國務院扶貧辦聯合印發《網絡扶貧行動計劃》，要求構建統一的扶貧開發大數據平臺，各級扶貧部門利用全國大集中的扶貧開發信息系統開展扶貧對象信息采集、動態管理，以及扶貧資金項目管理，實現扶貧對象精準識別、精準幫扶和精準脫貧。在這種背景下，廣西省政府依托電子政務云，充分利用人口基礎信息庫、自然資源和空間地理信息庫及經濟信息資源庫等，采集稅務、金融、民政、社保、城鄉建設等扶貧業務相關信息，通過云計算、云儲存等手段建設統一的扶貧數據信息資源庫（莫光輝，2016）。而貴州“扶貧云”以GIS地理信息系統為基礎，以移動終端為載體，建成以建檔立卡貧困戶和項目資金為重點的扶貧工作移動巡檢系統，已把623萬貧困人口、9000個貧困村、66個貧困縣和有扶貧任務的地區及已脫貧的123萬人口進行動態監測，成為全國脫貧攻堅檔案庫的重要組成部分（莫光輝，2016）。由此可見精準扶貧大數據平臺的建成為精準扶貧大數據審計的開展提供了可行基礎。

二、精準扶貧大數據審計平臺的建立與運行

1、采集平臺的建立與運行。精準扶貧大數據審計的基礎是海量的扶貧數據。未來隨著各省“”將扶貧信息嵌入省級電子政務云的投入使用，將探索采取安全快速的專網將扶貧相關領域的大數據定期推送到審計云中。但是由于扶貧涉及部門眾多、系統不一、數據類型不同，可由各級審計機關的計算機中心使用專業的大數據采集技術，如結構化與半結構化數據使用AO、Oracle、SQL Server等技術采集，文件、手冊、語音等非結構化數據采取過程建模工具建立適合精準扶貧大數據自身的采集技術方案。

2、管理平臺的建立與運行。精準扶貧大數據審計管理平臺主要解決“怎樣存、怎樣管”的問題。各級審計機關的計算機中心運用虛擬化、云計算等技術建成省級審計云平臺，未來可通過Hadoop分布式存儲系統運用網絡連接各級離散的數據存儲單元，并集成大數據歸集、存儲、整理、查詢和授權使用等功能。

3、分析平臺的建立與運行。精準扶貧大數據審計分析平臺主要解決“過程建模與數據分析”的問題。由各級審計機關成立的數據分析團隊科學使用分布式并行運算、方法庫、軟件工具等技術，提供建模、關聯分析和深度挖掘的相關工具和應用界面。

4、可視化平臺的建立與運行。精準扶貧大數據審計可視化平臺主要解決海量扶貧大數據的內在結構轉換為表格、圖像、圖形、地圖、文件等形式的顯示問題。各級審計項目組利用大數據審計分析平臺的軟件或工具，進行可視化交互分析;或通過數據挖掘、機器學習等方法深度挖掘精準扶貧大數據的內在知識和規律，并將審計大數據分析結果直觀地展示在審計主體面前，發現扶貧效果及其審計疑點。

三、精準扶貧大數據審計的實施建議

1、構建數字化審計模式。大數據、數字化審計技術是解決當前審計任務重與人員少的矛盾和實現審計全覆蓋的重要途徑。運用“總體分析、系統研究、發現疑點、分散核實”的大數據、數字化審計模式，各級審計機關初步實現審計疑點精準定位，由事后審計向事前、事中審計轉變;審計人員轉變審計操作方式，即時調用平臺資源，大力運用數字化審計，可實現跨時間、跨行業、跨地域的對比分析和關聯分析，從而實現全方位的審計分析;完成數據管理、指揮管理、審計管理模塊建設，實現了審計過程全面數字化。

2、搭建專業的數據分析團隊。各級審計機關需要整合審計、會計、計算機等專業優勢力量，逐步探索建立數據分析團隊，形成一個數據分析中心組對接多個扶貧審計項目組的“1+N”工作模式，對精準扶貧大數據平臺的數據持續進行跨行業、跨年度的綜合分析，提高扶貧數據分析水平和質量。

3、探索建立疑點數據的動態管理機制。疑點數據是通過精準扶貧大數據審計分析平臺得出的可視化結果數據，一般情況下數量大、內容多。疑點數據落實成問題仍需做大量的核查取證工作，審計人員應對疑點數據進行二次分析和篩選，可以根據審計經驗將疑點數據分為ABC三類進行管理。對關鍵的、重大的少數疑點列入A類進行重點核實，對問題性質一般、數量較多的疑點列為B類，并移交給被審計單位進行疑點自證或采用抽樣的方法進行核實，對違規問題較輕、金額偏小的疑點數據列為C類可不予核查。

4、保障精準扶貧大數據的安全。在各級審計機關、扶貧平臺之間進行精準扶貧大數據的交換、存儲、管理，必須確保扶貧數據的安全。但是面對分布式儲存的扶貧海量大數據，建立數據安全機制防止數據丟失或誤刪除，和備份、恢復，以及高效采集、快速運用。

參考文獻：

[1]陳偉、Smieliauskas Wally，大數據環境下的電子數據審計：機遇、挑戰與方法[J]，計算機科學，2016（1）：8-13.

基金資助：本文是國家社科基金一般項目（精準扶貧政策跟蹤審計、政策執行效果與提升路徑研究，17BZZ025）的階段性成果。

作者簡介：來華（1978-），重慶理工大學副教授，研究方向：審計理論與實務。朱譜熠（1980-），重慶理工大學講師。