智能審計(jì)在黨政領(lǐng)導(dǎo)干部經(jīng)濟(jì)責(zé)任審計(jì)中的應(yīng)用研究

陳偉（教授/博士） 王湘玙（南京審計(jì)大學(xué) 江蘇南京 211815）

一、引言

經(jīng)濟(jì)責(zé)任是指領(lǐng)導(dǎo)干部在任職期間，對(duì)其管轄范圍內(nèi)貫徹執(zhí)行黨和國(guó)家經(jīng)濟(jì)方針政策、決策部署，推動(dòng)經(jīng)濟(jì)和社會(huì)事業(yè)發(fā)展，管理公共資金、國(guó)有資產(chǎn)、國(guó)有資源，防控重大經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)等有關(guān)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)應(yīng)當(dāng)履行的職責(zé)。經(jīng)濟(jì)責(zé)任審計(jì)是中國(guó)特色社會(huì)主義審計(jì)監(jiān)督制度的重要組成部分，是我國(guó)目前政府審計(jì)的一類重要審計(jì)項(xiàng)目。其中，黨政領(lǐng)導(dǎo)干部經(jīng)濟(jì)責(zé)任審計(jì)是經(jīng)濟(jì)責(zé)任審計(jì)的重要組成部分。隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，目前的經(jīng)濟(jì)責(zé)任審計(jì)項(xiàng)目一般規(guī)模較大，需要審計(jì)的內(nèi)容范圍較廣，需要分析的數(shù)據(jù)來源豐富、數(shù)據(jù)類型也多種多樣，且不僅僅有數(shù)據(jù)庫(kù)中的結(jié)構(gòu)化電子數(shù)據(jù)，還包括大量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。這使得目前常用的審計(jì)技術(shù)方法不能有效地滿足數(shù)字化環(huán)境下經(jīng)濟(jì)責(zé)任審計(jì)的需要，因此，如何利用人工智能技術(shù)提高審計(jì)的效率和效果，對(duì)開展黨政領(lǐng)導(dǎo)干部經(jīng)濟(jì)責(zé)任審計(jì)項(xiàng)目非常重要。本文結(jié)合目前智能審計(jì)與經(jīng)濟(jì)責(zé)任審計(jì)的研究與應(yīng)用現(xiàn)狀，研究智能審計(jì)在黨政領(lǐng)導(dǎo)干部經(jīng)濟(jì)責(zé)任審計(jì)中的應(yīng)用。

二、黨政領(lǐng)導(dǎo)干部經(jīng)濟(jì)責(zé)任審計(jì)內(nèi)容理論分析

中共中央辦公廳、國(guó)務(wù)院辦公廳2019 年7 月發(fā)布的《黨政主要領(lǐng)導(dǎo)干部和國(guó)有企事業(yè)單位主要領(lǐng)導(dǎo)人員經(jīng)濟(jì)責(zé)任審計(jì)規(guī)定》對(duì)黨政主要領(lǐng)導(dǎo)干部經(jīng)濟(jì)責(zé)任審計(jì)的內(nèi)容作出了規(guī)定。一般來說，黨政主要領(lǐng)導(dǎo)干部經(jīng)濟(jì)責(zé)任審計(jì)的主要內(nèi)容是對(duì)領(lǐng)導(dǎo)干部在審計(jì)期間內(nèi)貫徹執(zhí)行重大經(jīng)濟(jì)方針政策和決策部署情況、統(tǒng)籌推動(dòng)地區(qū)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展情況、重大經(jīng)濟(jì)事項(xiàng)的決策、執(zhí)行和效果情況、財(cái)政管理和經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)防范情況、保障和改善民生情況、所屬部門財(cái)務(wù)收支監(jiān)管以及內(nèi)控制度建設(shè)情況、以往審計(jì)發(fā)現(xiàn)問題的整改落實(shí)情況以及履行黨風(fēng)廉政建設(shè)第一責(zé)任人職責(zé)情況等方面進(jìn)行審計(jì)，此外審計(jì)人員還需要結(jié)合地區(qū)、部門（系統(tǒng)）和單位的實(shí)際情況、地方特色或經(jīng)濟(jì)特點(diǎn)，在合理合法的范圍內(nèi)制定經(jīng)濟(jì)責(zé)任審計(jì)的具體審計(jì)內(nèi)容。

根據(jù)以上文件，結(jié)合目前審計(jì)實(shí)踐，從領(lǐng)導(dǎo)干部的權(quán)力與責(zé)任出發(fā)，黨政領(lǐng)導(dǎo)干部經(jīng)濟(jì)責(zé)任審計(jì)的內(nèi)容一般可以概括為“四權(quán)一廉”和其他審計(jì)事項(xiàng)等六個(gè)方面的審計(jì)。

（一）經(jīng)濟(jì)決策權(quán)審計(jì)。經(jīng)濟(jì)決策權(quán)的主要審計(jì)內(nèi)容是領(lǐng)導(dǎo)干部任職期間是否建立完善重大經(jīng)濟(jì)決策制度和各類保障制度，重大建設(shè)項(xiàng)目和重要國(guó)有資源及資產(chǎn)的使用、處置的決策、執(zhí)行和效果等是否存在不合規(guī)的情況。

（二）經(jīng)濟(jì)政策執(zhí)行權(quán)審計(jì)。經(jīng)濟(jì)政策執(zhí)行權(quán)的主要審計(jì)內(nèi)容是領(lǐng)導(dǎo)干部任職期間是否貫徹執(zhí)行重大經(jīng)濟(jì)方針政策和決策部署，即相關(guān)重大政策措施和決策部署貫徹落實(shí)是否存在不堅(jiān)決、不全面、不到位等情況，揭示和反映發(fā)展質(zhì)量低下、目標(biāo)任務(wù)完成不力、選擇性執(zhí)行等突出問題；在貫徹落實(shí)重大政策措施時(shí)，是否明確了貫徹執(zhí)行的時(shí)間表、路線圖和階段性目標(biāo)，相關(guān)實(shí)施方案是否符合國(guó)家戰(zhàn)略規(guī)劃，相關(guān)措施是否到位，目標(biāo)任務(wù)是否完成或落實(shí)效果是否達(dá)到目標(biāo)。

（三）經(jīng)濟(jì)管理權(quán)審計(jì)。經(jīng)濟(jì)管理權(quán)的主要審計(jì)內(nèi)容是領(lǐng)導(dǎo)干部任職期間對(duì)地方財(cái)政收支與政府性債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)防范、民生政策落實(shí)、民生和涉農(nóng)補(bǔ)貼發(fā)放以及失地人民保障等的管理情況。

（四）經(jīng)濟(jì)監(jiān)督權(quán)的審計(jì)。經(jīng)濟(jì)監(jiān)督權(quán)的主要審計(jì)內(nèi)容是領(lǐng)導(dǎo)干部對(duì)所屬部門和下級(jí)單位或部門的各類經(jīng)濟(jì)事項(xiàng)和活動(dòng)是否履行監(jiān)督的職責(zé)。

（五）廉潔從政審計(jì)。廉潔從政的主要審計(jì)內(nèi)容是領(lǐng)導(dǎo)干部是否做好黨風(fēng)廉政建設(shè)，是否貫徹和落實(shí)中央精神等。例如，是否存在違反廉潔從政規(guī)定經(jīng)商辦企業(yè)或?yàn)榧覍俳?jīng)商提供便利的行為；與相關(guān)往來單位是否存在利益輸送；是否存在違規(guī)接受禮品禮金和服務(wù)等。

（六）其他事項(xiàng)審計(jì)。其他審計(jì)事項(xiàng)主要是確認(rèn)以往審計(jì)發(fā)現(xiàn)問題是否已經(jīng)完成整改。

三、基于智能審計(jì)技術(shù)的黨政領(lǐng)導(dǎo)干部經(jīng)濟(jì)責(zé)任審計(jì)原理分析

（一）黨政領(lǐng)導(dǎo)干部經(jīng)濟(jì)責(zé)任審計(jì)數(shù)據(jù)來源分析。數(shù)字經(jīng)濟(jì)環(huán)境下，為了開展黨政領(lǐng)導(dǎo)干部經(jīng)濟(jì)責(zé)任審計(jì)，需要對(duì)相關(guān)電子數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，從而發(fā)現(xiàn)相關(guān)審計(jì)線索。其中，審計(jì)數(shù)據(jù)采集是進(jìn)行電子數(shù)據(jù)審計(jì)的首要步驟。根據(jù)《黨政主要領(lǐng)導(dǎo)干部和國(guó)有企事業(yè)單位主要領(lǐng)導(dǎo)人員經(jīng)濟(jì)責(zé)任審計(jì)規(guī)定》，結(jié)合黨政主要領(lǐng)導(dǎo)干部經(jīng)濟(jì)責(zé)任審計(jì)實(shí)際情況，審計(jì)數(shù)據(jù)采集的類型可分為非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。需要采集的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)主要包括：財(cái)政收支、財(cái)務(wù)收支相關(guān)資料等，如經(jīng)濟(jì)政策執(zhí)行權(quán)審計(jì)時(shí)采集的工資發(fā)放情況表和上報(bào)的預(yù)算工資表等。需要采集的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)主要包括：被審計(jì)的領(lǐng)導(dǎo)干部經(jīng)濟(jì)責(zé)任履行情況報(bào)告；工作計(jì)劃、工作總結(jié)、工作報(bào)告、會(huì)議記錄、會(huì)議紀(jì)要、決議決定、請(qǐng)示、批示、目標(biāo)責(zé)任書、經(jīng)濟(jì)合同、考核檢查結(jié)果、業(yè)務(wù)檔案、機(jī)構(gòu)編制、規(guī)章制度、以往審計(jì)發(fā)現(xiàn)問題整改情況等資料。

（二）相關(guān)智能審計(jì)技術(shù)方法分析。黨政主要領(lǐng)導(dǎo)干部經(jīng)濟(jì)責(zé)任審計(jì)中面臨大量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這些非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)資料是審計(jì)工作中常用的電子表格工具、數(shù)據(jù)庫(kù)工具等難以處理的。因此，研究智能審計(jì)技術(shù)在黨政領(lǐng)導(dǎo)干部經(jīng)濟(jì)責(zé)任審計(jì)中的應(yīng)用對(duì)有效開展黨政領(lǐng)導(dǎo)干部經(jīng)濟(jì)責(zé)任審計(jì)非常重要。根據(jù)人工智能技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀和審計(jì)業(yè)務(wù)的實(shí)際需要，部分可行的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)智能審計(jì)方法應(yīng)用示例如下。

1.非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)智能分析。在采用OCR 技術(shù)對(duì)被審計(jì)相關(guān)非結(jié)構(gòu)化材料文字識(shí)別的基礎(chǔ)上，通過在不同版本、紙質(zhì)和電子版被審計(jì)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)間自動(dòng)完成相關(guān)內(nèi)容的檢索、比對(duì)等自動(dòng)分析，從而發(fā)現(xiàn)相關(guān)審計(jì)線索，供審計(jì)人員進(jìn)行專業(yè)判斷。

2.非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)智能審核。根據(jù)不同行業(yè)特點(diǎn)，通過個(gè)性化設(shè)置相關(guān)規(guī)則，自動(dòng)識(shí)別文檔中的錯(cuò)誤，以及文檔中潛在的法律風(fēng)險(xiǎn)，智能發(fā)現(xiàn)相關(guān)審計(jì)線索，供審計(jì)人員進(jìn)行專業(yè)判斷。通過自動(dòng)提取被審計(jì)單位文檔內(nèi)容的關(guān)鍵信息，協(xié)助審計(jì)人員完成內(nèi)容一致性檢查等工作，讓審計(jì)過程更高效。

3.印章智能分析。通過對(duì)文檔掃描件或者圖片中的印章內(nèi)容信息進(jìn)行檢測(cè)和一致性比對(duì)等分析，智能發(fā)現(xiàn)相關(guān)審計(jì)線索，供審計(jì)人員進(jìn)行專業(yè)判斷。

（三）基于智能審計(jì)技術(shù)的黨政領(lǐng)導(dǎo)干部經(jīng)濟(jì)責(zé)任審計(jì)方法原理。基于智能審計(jì)技術(shù)的黨政主要領(lǐng)導(dǎo)干部經(jīng)濟(jì)責(zé)任審計(jì)方法主要是充分利用被審計(jì)單位相關(guān)的各類數(shù)據(jù)，包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，特別是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，基于“智能總體分析，發(fā)現(xiàn)疑點(diǎn)，智能分散核實(shí)”的審計(jì)思路，采用相關(guān)智能審計(jì)技術(shù)，發(fā)現(xiàn)相關(guān)審計(jì)線索，在此基礎(chǔ)上，通過對(duì)這些審計(jì)線索做進(jìn)一步的延伸審計(jì)和審計(jì)事實(shí)確認(rèn)，最終獲得審計(jì)證據(jù)，從而發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)責(zé)任審計(jì)中的相關(guān)問題。基于智能審計(jì)技術(shù)的黨政主要領(lǐng)導(dǎo)干部經(jīng)濟(jì)責(zé)任審計(jì)方法可以彌補(bǔ)常用審計(jì)方法的不足，其原理如圖1所示。

圖1 基于智能審計(jì)技術(shù)的黨政主要領(lǐng)導(dǎo)干部經(jīng)濟(jì)責(zé)任審計(jì)方法原理

為了實(shí)現(xiàn)以上基于智能審計(jì)技術(shù)的黨政主要領(lǐng)導(dǎo)干部經(jīng)濟(jì)責(zé)任審計(jì)方法，部分人工智能技術(shù)分析如下（陳偉，2021）：

1.OCR 技術(shù)。OCR（Optical Character Recognition，光學(xué)字符識(shí)別）技術(shù)就是通過光學(xué)技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)對(duì)紙質(zhì)或電子圖片材料上的文字和字符進(jìn)行識(shí)別，并將文字和字符內(nèi)容轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)能夠接受、可編輯的電子文本格式。OCR 概念產(chǎn)生于1929 年，是計(jì)算機(jī)視覺研究領(lǐng)域的分支之一，目前已廣泛應(yīng)用于生活中的各個(gè)方面如汽車進(jìn)入收費(fèi)站、停車場(chǎng)時(shí)的車牌自動(dòng)識(shí)別；用手機(jī)中的APP 識(shí)別名片、身份證中的信息等。

2.自然語言處理技術(shù)。自然語言處理（NLP，Natural Language Processing）是語言學(xué)、邏輯學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能等計(jì)算機(jī)和人類（自然）語言交叉的研究與應(yīng)用領(lǐng)域，它主要研究如何實(shí)現(xiàn)人與計(jì)算機(jī)之間用自然語言進(jìn)行有效通信的各種理論和方法。自然語言處理技術(shù)可用于文本相似度計(jì)算、文本分類、信息檢索等方面。

3.機(jī)器學(xué)習(xí)。機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning，ML）是實(shí)現(xiàn)人工智能的一種方式，是人工智能最前沿的研究領(lǐng)域之一。機(jī)器學(xué)習(xí)就是“讓機(jī)器進(jìn)行學(xué)習(xí)”，通俗地講，就是“訓(xùn)練一個(gè)模型”。機(jī)器學(xué)習(xí)有多種學(xué)習(xí)方法，常見的有監(jiān)督學(xué)習(xí)、非監(jiān)督學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)和遷移學(xué)習(xí)等。機(jī)器學(xué)習(xí)有助于解決目前常用審計(jì)方法的不足，采用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，通過自動(dòng)地從提供的訓(xùn)練數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，讓審計(jì)方法變得更“智能”。

四、基于智能審計(jì)技術(shù)的黨政主要領(lǐng)導(dǎo)干部經(jīng)濟(jì)責(zé)任審計(jì)應(yīng)用：以經(jīng)濟(jì)執(zhí)行權(quán)審計(jì)為例

（一）案例背景及主要審計(jì)思路分析。A 市為A 省經(jīng)濟(jì)發(fā)展較為迅速、高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)相對(duì)集中、信息化程度較高的地級(jí)市。A 市長(zhǎng)作為推動(dòng)該市經(jīng)濟(jì)發(fā)展的第一責(zé)任人，對(duì)A 市長(zhǎng)的經(jīng)濟(jì)責(zé)任審計(jì)是發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)問題、加強(qiáng)經(jīng)濟(jì)監(jiān)督、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、增強(qiáng)社會(huì)信任的有力監(jiān)督手段。根據(jù)審計(jì)工作安排，現(xiàn)需要對(duì)A 市長(zhǎng)開展經(jīng)濟(jì)責(zé)任審計(jì)。本案例以經(jīng)濟(jì)執(zhí)行權(quán)審計(jì)為例，研究智能審計(jì)技術(shù)在A 市長(zhǎng)經(jīng)濟(jì)責(zé)任審計(jì)中的應(yīng)用，其中重點(diǎn)審計(jì)內(nèi)容之一是審計(jì)市政府與省政府簽訂的目標(biāo)責(zé)任書完成情況。其主要審計(jì)思路如下：

1.審計(jì)數(shù)據(jù)采集。為了完成審計(jì)任務(wù)，審計(jì)人員需要采集相關(guān)數(shù)據(jù)文件，以了解A 市長(zhǎng)貫徹落實(shí)中央和省委、省政府的重大經(jīng)濟(jì)方針政策、決策部署情況。

2.審計(jì)數(shù)據(jù)預(yù)處理。在實(shí)際的審計(jì)工作中，審計(jì)人員獲取到的目標(biāo)責(zé)任考核結(jié)果文件等數(shù)據(jù)文件均為PDF 掃描版本，且文件數(shù)量大、內(nèi)容繁雜，這對(duì)審計(jì)人員獲取目標(biāo)責(zé)任的內(nèi)容以及被審計(jì)單位的考核結(jié)果帶來了挑戰(zhàn)。因此，需要應(yīng)用相關(guān)智能審計(jì)技術(shù)，幫助審計(jì)人員快速處理文件，從而提高審計(jì)效率。

3.審計(jì)數(shù)據(jù)分析。在審計(jì)數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理的基礎(chǔ)上，審計(jì)人員可以開展相關(guān)審計(jì)數(shù)據(jù)分析，主要思路如下：（1）檢查目標(biāo)責(zé)任落實(shí)情況不到位的問題：對(duì)目標(biāo)責(zé)任書文件目錄和目標(biāo)責(zé)任考核結(jié)果文件目錄進(jìn)行智能比較（查找在目標(biāo)責(zé)任書文件目錄中存在，但在目標(biāo)責(zé)任考核結(jié)果文件目錄中不存在的文件），從而發(fā)現(xiàn)相關(guān)審計(jì)線索，并通過延伸取證，最終獲得相關(guān)證據(jù)。（2）檢查目標(biāo)責(zé)任考核結(jié)果不合格的問題：對(duì)目標(biāo)責(zé)任考核結(jié)果的具體文件進(jìn)行智能分析，如采用OCR 把圖片格式的目標(biāo)責(zé)任考核結(jié)果文件批量轉(zhuǎn)換成文本文件格式，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行智能分析，發(fā)現(xiàn)考核結(jié)果不合格的問題，并根據(jù)發(fā)現(xiàn)的審計(jì)線索，進(jìn)行延伸取證，最終獲得相關(guān)證據(jù)。

（二）案例應(yīng)用。根據(jù)以上審計(jì)思路，以檢查目標(biāo)責(zé)任考核結(jié)果不合格問題為例，關(guān)鍵步驟分析如下：

1.審計(jì)數(shù)據(jù)采集。在數(shù)據(jù)采集階段，審計(jì)人員需要從A市政府獲取A 市長(zhǎng)任職期間與省政府簽訂的所有項(xiàng)目目標(biāo)責(zé)任書以及省政府下發(fā)的目標(biāo)責(zé)任考核結(jié)果文件。相關(guān)數(shù)據(jù)文件示例如圖2 所示。

圖2 采集來的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)示例

2.審計(jì)數(shù)據(jù)預(yù)處理。在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，審計(jì)人員需要對(duì)獲取的目標(biāo)責(zé)任考核結(jié)果掃描文件等非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)資料進(jìn)行批量格式轉(zhuǎn)換，即將圖片格式的PDF 文件轉(zhuǎn)化為可編輯的文本文件，以便審計(jì)人員進(jìn)行文本內(nèi)容查找等分析操作。由于相關(guān)文件數(shù)量較多，因此，需要應(yīng)用相關(guān)智能審計(jì)技術(shù)，幫助審計(jì)人員快速對(duì)相關(guān)文件進(jìn)行預(yù)處理，從而提高審計(jì)效率。基于AI 的OCR 圖片精準(zhǔn)識(shí)別技術(shù)為實(shí)現(xiàn)這些審計(jì)數(shù)據(jù)的預(yù)處理提供了技術(shù)方法。根據(jù)上述需要，基于Python 的數(shù)據(jù)預(yù)處理算法示例如下：（1）利用OS庫(kù)遍歷文件夾內(nèi)所有的目標(biāo)責(zé)任考核結(jié)果文件，依次完成（2）和（3）。（2）對(duì)每一個(gè)目標(biāo)責(zé)任考核結(jié)果文件調(diào)用FITZ庫(kù)將PDF 格式的目標(biāo)責(zé)任考核結(jié)果文件按頁(yè)碼依次切割成JPG 圖片文件。（3）在（2）的基礎(chǔ)上，調(diào)用AI 程序?qū)η懈詈蟮腏PG 圖片進(jìn)行OCR 識(shí)別，并將識(shí)別結(jié)果輸出為相應(yīng)的文本文件。

3.審計(jì)數(shù)據(jù)分析。

（1）發(fā)現(xiàn)疑點(diǎn)。在數(shù)據(jù)分析階段，審計(jì)人員需要對(duì)這些預(yù)處理后轉(zhuǎn)換成文本文件格式的目標(biāo)責(zé)任考核結(jié)果文件進(jìn)行分析，統(tǒng)計(jì)關(guān)于被審計(jì)單位A 市的目標(biāo)責(zé)任以及考核結(jié)果，并分析考核結(jié)果較差或者扣分的事項(xiàng)，進(jìn)而鎖定A市長(zhǎng)在貫徹落實(shí)重大經(jīng)濟(jì)政策和決策部署過程中存在的不足之處，從而發(fā)現(xiàn)相關(guān)審計(jì)線索。由于省政府下發(fā)的考核結(jié)果文件中包含全省18 個(gè)市（州）的考核結(jié)果，若采用傳統(tǒng)的查閱法需要依次翻看每一份文件，找到A 市所在的位置并手工錄入考核事項(xiàng)和考核結(jié)果，這些操作不僅浪費(fèi)審計(jì)人員大量的時(shí)間和精力，也存在人工錄入帶來的誤差和風(fēng)險(xiǎn)。基于AI 的智能技術(shù)可以自動(dòng)批量地提取文件中的“考核內(nèi)容”和“考核結(jié)果”并寫入對(duì)應(yīng)的Excel 表格文件當(dāng)中，從而提高審計(jì)效率，降低審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)，為實(shí)現(xiàn)上述審計(jì)數(shù)據(jù)分析需要提供了技術(shù)方法。基于Python 的處理算法示例如下：①審計(jì)人員在文件夾中可以通過遍歷得到的文件名采取“切片”操作，即取得“考核內(nèi)容”。接著調(diào)用Python 中的re 庫(kù)，使用正則表達(dá)式定位并提取文本中對(duì)應(yīng)的“考核結(jié)果”。②將上一步獲取的“考核內(nèi)容”和“考核結(jié)果”利用openpyxl 庫(kù)，寫入Excel 表格文件中，如下頁(yè)圖3 所示。不難發(fā)現(xiàn)：該單位部分目標(biāo)考核結(jié)果評(píng)價(jià)較差或存在扣分，如2018 年度“三保”責(zé)任落實(shí)情況、2018 年度預(yù)決算公開考評(píng)和2019 年度食品安全工作評(píng)議三個(gè)考核內(nèi)容存在明顯的扣分項(xiàng)。審計(jì)人員需要對(duì)這些考核結(jié)果評(píng)價(jià)較差或存在扣分的目標(biāo)責(zé)任做進(jìn)一步的分析。

圖3 數(shù)據(jù)分析結(jié)果示例

以2018 年度“三保”責(zé)任落實(shí)情況為例，通過分析該目標(biāo)責(zé)任考核結(jié)果文件的具體內(nèi)容，結(jié)合與相關(guān)人員進(jìn)行訪談獲得的資料信息，發(fā)現(xiàn)2018 年度“三保”責(zé)任落實(shí)情況存在扣分項(xiàng)的原因是市直事業(yè)單位存在工資發(fā)放不合理的情況，這就為審計(jì)人員提供了新的審計(jì)線索和思路。

（2）延伸取證。根據(jù)上述發(fā)現(xiàn)的審計(jì)線索，在延伸取證階段，審計(jì)人員根據(jù)被審計(jì)單位提供的2018 年度和2019年度A 市市直事業(yè)單位的工資發(fā)放情況表和上報(bào)的預(yù)算工資表，可以核查2018 年度和2019 年度事業(yè)單位工資發(fā)放不合理的具體情況。審計(jì)人員需要將獲取的36 個(gè)市直事業(yè)單位工資情況表中的基本工資、基礎(chǔ)性績(jī)效工資、獎(jiǎng)勵(lì)性績(jī)效工資和國(guó)家規(guī)定津貼補(bǔ)貼進(jìn)行逐一對(duì)比分析。根據(jù)審計(jì)經(jīng)驗(yàn)，獎(jiǎng)勵(lì)性績(jī)效工資因存在較大的個(gè)體差異性和變動(dòng)性，較容易出現(xiàn)違規(guī)發(fā)放問題，因此，后文以獎(jiǎng)勵(lì)性績(jī)效工資發(fā)放的合理性審計(jì)為例。審計(jì)人員在核對(duì)并錄入實(shí)際發(fā)放的獎(jiǎng)勵(lì)性績(jī)效工資時(shí)需要逐一打開兩個(gè)年度數(shù)十張Excel 文件格式數(shù)據(jù)，并在表格中查找獎(jiǎng)勵(lì)性績(jī)效工資的匯總數(shù)進(jìn)行逐一錄入和對(duì)比分析，這一重復(fù)機(jī)械操作不僅會(huì)浪費(fèi)審計(jì)人員大量的時(shí)間和精力，也存在人工錄入帶來的誤差和風(fēng)險(xiǎn)。基于AI 的智能數(shù)據(jù)分析方法為實(shí)現(xiàn)上述操作提供了技術(shù)方法。比如，通過采用程序自動(dòng)循環(huán)完成比較各單位績(jī)效工資實(shí)際發(fā)放總額（從各單位績(jī)效工資實(shí)際發(fā)放數(shù)據(jù)文件中提取各單位實(shí)際發(fā)放總額）和計(jì)劃績(jī)效工資發(fā)放總額（從報(bào)送到上級(jí)單位的數(shù)據(jù)中查找）的差額，并生成可視化分析結(jié)果，從而可以容易地發(fā)現(xiàn)相關(guān)問題。其“獎(jiǎng)勵(lì)性績(jī)效工資計(jì)劃數(shù)與實(shí)際發(fā)放數(shù)的差額”整體情況和具體情況可視化分析結(jié)果分別如圖4 和圖5 所示。

圖4 “獎(jiǎng)勵(lì)性績(jī)效工資計(jì)劃數(shù)與實(shí)際發(fā)放數(shù)的差額”整體情況可視化分析結(jié)果示例

圖5 “獎(jiǎng)勵(lì)性績(jī)效工資計(jì)劃數(shù)與實(shí)際發(fā)放數(shù)的差額”具體情況可視化分析結(jié)果示例

由圖4 和圖5 的分析結(jié)果不難看出：2018 年度有些事業(yè)單位（Y14、Y4）存在實(shí)際發(fā)放數(shù)大于計(jì)劃數(shù)的情況，可能存在超額發(fā)放獎(jiǎng)勵(lì)性績(jī)效工資的風(fēng)險(xiǎn)，需要進(jìn)一步落實(shí)該單位的工資預(yù)算與發(fā)放的合理性、合規(guī)性和合法性。根據(jù)這一分析結(jié)果，審計(jì)人員通過與該單位的財(cái)政部門和人事部門進(jìn)行確認(rèn)和溝通，最終掌握了造成差額不合理的原因?yàn)椋嚎?jī)效工資發(fā)放流程控制不足，導(dǎo)致績(jī)效工資發(fā)放存在泄漏或誤差，進(jìn)而導(dǎo)致計(jì)劃與實(shí)際產(chǎn)生較大差距。

五、總結(jié)

本文根據(jù)目前黨政領(lǐng)導(dǎo)干部經(jīng)濟(jì)責(zé)任審計(jì)的現(xiàn)狀及需要，研究了智能審計(jì)技術(shù)在黨政領(lǐng)導(dǎo)干部經(jīng)濟(jì)責(zé)任審計(jì)中的應(yīng)用，并以黨政領(lǐng)導(dǎo)干部經(jīng)濟(jì)責(zé)任審計(jì)中的經(jīng)濟(jì)執(zhí)行權(quán)為例，研究了具體的審計(jì)方法，并采用Python 工具實(shí)現(xiàn)了該方法，進(jìn)一步驗(yàn)證了本文研究的方法在實(shí)務(wù)工作中運(yùn)用的可行性與有效性。通過本文的研究不難發(fā)現(xiàn)：運(yùn)用智能審計(jì)技術(shù)，不但可以彌補(bǔ)目前常用審計(jì)方法的一些不足，還能夠幫助審計(jì)人員快速鎖定審計(jì)線索、發(fā)現(xiàn)審計(jì)問題、提高審計(jì)效率、精準(zhǔn)審計(jì)結(jié)果，從而為黨政領(lǐng)導(dǎo)干部經(jīng)濟(jì)責(zé)任審計(jì)智能化發(fā)展提供了技術(shù)方法與經(jīng)驗(yàn)參考。