大數據審計方法在扶貧審計中的應用探究

黃曉靜 杜 劍 高 苗 岳淑俠

（1.河北醫科大學第三醫院，河北 石家莊 050051；2.河北經貿大學，河北 石家莊 050064）

一、緒論

1.研究背景

近幾年，國家越來越重視脫貧工作。2020年即為脫貧攻堅戰的決勝之年，而精準扶貧是經濟新常態下的新要求，實現精準扶貧有助于取得脫貧攻堅戰的最終勝利。

然而在實踐中，扶貧工作卻存在扶貧對象偏離、扶貧資金違規使用、扶貧對象不精準等一系列問題，這嚴重拖慢了實現脫貧攻堅的步伐。國家為了解決這種問題，開始實施精準扶貧審計政策。在大數據背景下，面對海量數據與廣泛的扶貧項目，審計人員關于扶貧審計的審計難度不斷加大，且傳統的審計技術方法與工具已經無法滿足扶貧審計的需求，借助大數據審計方法進行扶貧審計迫在眉睫。因此，本文基于扶貧審計，探索大數據背景下的新審計方法，確保提高扶貧審計的效率與質量。

2.研究意義

（1）理論意義

在大數據的背景下，總結當前扶貧審計的現狀及存在的諸多問題，并分析了大數據環境新審計方法在扶貧審計工作中如何運用，能夠豐富我國大數據審計方法及扶貧審計方面的相關理論。

（2）現實意義

本文將大數據審計方法運用到扶貧審計中，不僅可以解決扶貧中的難題，而且大大提高審計的效率，使審計取證更加便捷、準確；也可以使扶貧工作更加規范，推動實現精準扶貧；此外，能夠提高審計人員的職業技能，在審計工作中能夠迅速、準確地發現審計異常。

3.文獻綜述

（1）大數據審計相關研究

在相關文獻中，學者主要集中于研究大數據，對大數據審計的研究相對較少。Wang等一致認為大數據審計被視為審計工作中的有效工具，但是內部人員及社會審計對其重視和應用程度遠遠不夠。Liburd（2015）研究發現要將關注重點轉移到審計人員處理大數據的能力方面上來，加強審計人員在大數據審計方面的培訓，以提高審計人員使用大數據審計工具開展審計的能力。

（2）扶貧審計相關研究

關于扶貧審計研究，國外比較少。McConnell（2006）認為只有精準地識別出真正貧困的家庭，才能更好地消除貧困。Yesudian（2007）研究發現，開展扶貧審計不僅要加強政府的管理，還要建立有效的扶貧制度體系，為扶貧工作提供有力支持。

國內研究比較豐富，且學者們主要將研究重點在扶貧審計存在的問題及解決辦法上。崔俊杰（2019）研究發現我國扶貧審計的監管上還存在很多缺位情況，監管的獨立性、主導性、效果及影響力方面有待改進。并有針對性的提出應當圍繞脫貧攻堅展開精準審計、加快扶貧監管法律法規的建設。耿娜（2018）基于案例的分析，指出了扶貧審計中存在的問題，并就如何完善扶貧審計提出對策：一是要加強審計人員的審計工作能力，二是不斷完善審計評價指標體系。劉斌等（2016）發現，一些扶貧中存在項目缺乏規劃、項目管理不規范等情況，影響脫貧攻堅的步伐，并針對性的提出解決辦法。寇永紅等（2014）研究發現我國扶貧審計的力度及深度遠遠不夠、覆蓋范圍較小、資源整合也不到位，影響了國家公共資金作用的有效發揮。此外，還給出了以下改進措施和建議：關注審計深度和力度、加強扶貧績效審計的意識、將扶貧審計與其他類型審計相結合、進一步整合審計資源。

（3）文獻述評

關于大數據審計的研究文獻比較豐富，國內外學者對于大數據審計方法及發展作出了充分研究，但對大數據審計方法在扶貧審計中應用的相關研究還有所欠缺。

在扶貧審計領域的研究上，由于西方歐美國家較發達，故國外關于扶貧的研究較少。隨著我國對扶貧的重視，我國學者對于扶貧審計的相關研究是越來越豐富，大部分研究重點集中在扶貧審計面臨的問題與提出相關對策建議方面。而隨著大數據理念的不斷深化，已經有越來越多的學者在研究扶貧審計時，關注到了大數據在扶貧審計中的應用。但是鮮有學者能夠對大數據審計方法在扶貧審計中的應用做過詳細、系統的研究。因此，本文將結合大數據背景下扶貧審計的現狀及存在問題，對新審計方法在扶貧審計中的應用進行探討。

二、大數據審計方法與扶貧審計的相關概念

1.大數據審計與大數據審計方法

大數據審計是順應大數據時代的發展產物。大數據審計伴隨大數據時代和大數據技術的發展而發展。所謂大數據審計就是使用功能強大的軟件與技術來分析更大范圍的樣本，通過數據審計來找出其中存在的問題，但審計思路及實質并沒有發生變化。具體包含了大數據背景下對電子數據審計和計算機系統審計兩個方面。而大數據審計方法就是大數據審計過程中使用到的高效的技術軟件及工具。

2.扶貧審計及其特點

扶貧審計是對國家幫助貧困地區農民群眾解決溫飽、擺脫貧困、開發經濟等扶貧工作情況的審計監督。扶貧審計可以包括以下幾點：對精準扶貧政策落實情況的審計、對扶貧資金使用情況的審計、扶貧項目建設與運營情況、對扶貧目標實現情況的審計的審計。

三、大數據背景下扶貧審計的現狀及存在問題

1.大數據背景下扶貧審計的現狀

當前隨著脫貧攻堅戰的不斷深入，精準扶貧成為愈加重要的扶貧方式，相對于粗放扶貧來說，精準扶貧以其“運用科學的方法將扶貧工作精確到每一戶、每一個人，以實現精準幫扶、精準脫貧”的特點使扶貧工作更上新臺階。與此同時，與精準扶貧相對應的扶貧審計也加強了對精準扶貧相關政策落實、專項資金使用情況、扶貧后續結果如何等的審查監督。大數據技術迎來了一波又一波的發展浪潮，新型技術的出現對會計領域和審計領域都帶來了不小的沖擊，因此大數據審計這種新型審計方式應運而生，大致包括大數據下的電子數據審計和信息系統審計。

（1）大數據背景下扶貧審計流程

目前，在大數據背景下進行的扶貧審計工作中，首先要對被審計單位進行審前調查，調查可以分為多種形式，包括走訪、觀察、詢問等，采集進行扶貧審計需要的財務信息數據、被審計方所在行業的相關信息、扶貧工作績效評價情況、扶貧計劃可實施性、扶貧工作進度和完成情況及階段性總結等信息。其次，現場采集數據的審計人員將以上信息交由數據分析人員，形成數據存儲于數據庫中，在數據庫中通過檢索、對比、提取信息以完成一系列審計工作，將被審計方信息在總體上進行分析，在其中查詢疑點并對可疑之處進行重點核查，然后將各處疑點綜合起來進行系統分析，審計人員所用信息庫逐步做到數據共享，將扶貧、工商、醫療等部門數據進行整合共享，審計人員在數據庫中進行相關操作時受益于大數據可視化的特點，可以迅速提取信息，查找疑點，從而獲取初步審計證據，提高審計效率。最后，審計人員將通過以上方式獲取的初步審計證據進行審計事實確認，審計人員通過對相關扶貧工作信息如公安戶籍、車輛管理等情況進行調查最終以落實審計證據。

（2）大數據背景下扶貧審計方法

一是數據查詢法。審計人員在扶貧審計過程中，進行數據分析時通常采取數據查詢的方法，即審計人員在通用審計軟件中篩選和查詢被審計方提供的數據信息，還可以在龐大的數據庫中完成交叉查詢等復雜操作將數據進行橫向和縱向的對比，完成復雜的審計數據分析，提高了審計效率。

二是大數據可視化分析法。除了數據查詢方法以外，大數據可視化分析可以將審計人員需要的數據以直觀簡潔的方式呈現出來，數據之間的關聯明晰化，審計人員可以通過分析數據之間的關聯迅速發現線索和可疑之處，分析審計線索從而獲取審計證據。

三是穿行測試。穿行測試是將多種審計程序按特定審計需要進行結合運用的方法。穿行測試是通過追蹤交易在整個系統中的處理過程，來證實注冊會計師對控制的了解、評價控制設計的有效性以及確定控制是否得到執行。

2.大數據背景下扶貧審計存在的問題

（1）扶貧審計所需數據存在問題

在大數據背景下進行扶貧審計工作時，第一步就是采集完成審計工作所需要的被審計方數據和信息以輸入數據庫，由于被審計方的基礎數據繁多復雜，數據采集工作需要大量的審計人員在審計現場工作，數據采集完成后交由數據分析人員。由于扶貧審計數據大多數都是在基層產生，其中涉及復雜的關鍵信息，如身份證號、工商登記號等，易發生錄入錯誤的情況，基層數據錄入出現錯誤，數據真實性存在問題，直接導致數據庫信息不準確，審計證據可靠性降低，后期核對校正工作大大增加了審計工作量，降低審計效率。除此之外，由于扶貧工作的特殊性質，扶貧審計比其他類型的審計工作相比工作難度更大，采集基礎數據工作可能會受到當地領導及工作人員抵觸，扶貧人員對審計工作認識不足導致基層數據采集工作難度增大，被審計方主觀因素也可能導致基層數據采集出現問題，影響扶貧審計工作的進度。

（2）審計組織方式與大數據不相適應

當前扶貧工作主要以精準扶貧的方式為主，與粗放扶貧方式不同，精準扶貧工作具體由縣鄉二級政府進行實施，縣級政府扶貧部門執行工作為指導，鄉鎮政府配合縣級扶貧辦開展工作。當前扶貧審計的形式為精準扶貧審計組織方式，在每個季度抽取貧困縣開展扶貧審計工作。因此，審計人員需要首先進入審計現場將所需要的數據采集起來，回到審計單位與數據分析人員一起進行分析，負責基礎數據收集的審計人員僅僅停留于對信息“機械”的采集，等回到審計單位才真正進行系統性分析。這種“收集數據—分析數據”分兩段時間和兩個地點實施的審計方法一方面對審計人員和被審計方的隨時交流造成了限制，降低了審計效率；另一方面，基礎數據分析和審計業務難以做到真正的融合，使大數據技術的前瞻性未能發揮作用，審計思維受限，沒有實現扶貧審計對大數據技術的完全利用。

四、大數據背景下新審計方法在扶貧審計工作中的運用

1.利用大數據特點高效識別被扶貧對象

根據相關的扶貧政策，扶貧審計數據涉及領域廣、涉及部門較多、內容較為復雜。面對廣泛的扶貧人口，利用大數據的數據類型多、處理速度快、時效性強的特征來識別扶貧對象，可以做到精準識貧。利用大數據識別到的有效信息，審計人員可以使用有效信息利用大數據相關軟件進行初步勾稽校驗、對比與分析，初次識別出異常信息，跟蹤異常信息，并對其實施相應的審計程序。

在扶貧審計中確保利用大數據識別出的扶貧對象及其相關信息真實完整。首先應保持扶貧對象信息真實性。在大數據背景下應識別出應納入扶貧對象而真實未納入、不應該納入而納入扶貧對象的人員。將建檔立卡扶貧人員基本信息與扶貧相關的信息數據進行關聯對比，如學生學籍信息數據、工商注冊登記信息數據、貧困戶信息數據、個人繳納所得稅信息數據、財政人員供養信息數據、扶貧項目資金信息數據、小額貸款貼息數據、醫院報銷數據、社會養老保險數據、工傷保險數據、失業保險數據、重殘金發放數據、車輛登記信息數據、村干部信息數據等。把各個相關的數據串聯起來，篩選出疑點數據，實施相關的審計程序，查找具體原因，充分讓應該享有扶貧政策的人員享受應有的福利，使得政策扶貧效益發揮最大，使得扶貧資金落到實處。嚴禁納入標準不規范、納入人員不清晰現象的發生，進一步提高數據的可靠性與準確性。

2.利用大數據可視化分析方法對數據進行綜合分析

數據可視化分析不僅僅分析信息的已知數據之間的規律，而是為了幫助使用者更好地認知數據，探索數據背后更多的聯系，發現真實的問題。根據數據的特性，可視化分析可以利用圖表、圖像等方式直觀地把想要了解的信息直觀表現出來，幫助審計人員更好地去理解相關信息。在扶貧審計項目中，可以利用大數據可視化分析方法對扶貧項目與內容、扶貧資金使用進行大數據分析。比如，想了解整體扶貧資金的使用方向，可以根據利用大數據初步篩選出來的數據借助可視化進行建模，計算各個扶貧內容的扶貧資金的使用情況，最后生成的圖可以更好地進行分析，哪些扶貧項目是國家重點幫扶的，扶貧資金支出主要用于哪些扶貧項目。可視化分析方法可以為審計人員提供更好的審計方向。

五、結論

隨著互聯網的高速發展，大數據推動了我國扶貧審計的發展。在審計資源有限的前提下，實現扶貧信息的優化整合，讓扶貧資金“真扶貧、扶真貧”，使得信息獲取、信息核對與審查在各個環節都可以得到有效配合。在扶貧審計過程中，創新審計技術方法，提高審計工作質量與效率，不讓“虛假脫貧”“數字脫貧”等現象影響精準脫貧目標的實現。審計機關應加強精準扶貧審計監管力度，助力脫貧攻堅“最后一公里”。