谈谈大数据在扶贫资金审计中的应用

田晓明

摘 要：扶贫资金是扶贫工作开展的基石，通过建档立卡、驻村帮扶、产业扶贫、行业扶贫、金融扶贫等多种方式，扶贫难题正在逐一突破，对扶贫资金的审计是保障扶贫任务得以顺利完成的必要手段，而大数据审计则是这场攻坚战中不可或缺的一场重大改革。

关键词：扶贫资金  扶贫审计  大数据审计  扶贫攻坚

一、大数据审计概述

大数据审计是数据、分析、审计工作的集成，通过大数据审计可以实现五方面关联：一是从中央财政到省市县乃至每个乡镇的资金使用、从部门到项目具体执行单位的资金使用的纵向关联;二是从财政到一级、二级预算单位的各种专项资金的横向关联;三是财政、金融和企业三方面的数据关联;四是财政与其他多部门、多行业的数据关联;五是财政数据与业务数据、宏观经济数据的关联。在获取到的各类型大数据基础上运用多种数据挖掘技术，实现对数据的集中分析、疑点发现和分散核查。大数据审计是技术层面和审计理念的创新。目前审计署正在推进的“金审三期”国家审计信息化建设即是大数据系统建设的重大项目，将来建立起比较完善的数据库后，通过现场、联网审计，可以满足审计业务管理需要并实现各级审计机关信息资源的共享。其内容包括审计基础资源、审计业务资源及审计知识资源等多方面，比如审计计划项目库，项目执行信息库、人力资源库、项目成果信息库、项目档案库，审计结果处理库、审计质量控制库等。

大数据审计应用到扶贫资金审计中，可以通过联网政府预算执行审计数据库、医保定点医疗机构医疗审计数据库、农业与资源环保审计数据库等多方面数据，进行疑点筛查和线索追踪，从而达到高效审计和有力监督的目的。

二、扶贫资金大数据审计实例

我国利用大数据对扶贫资金进行审计是一个渐进的过程，但发展速度却很迅速，举两个例子说明。

（一）F市2016年脱贫攻坚政策落实情况审计

此审计项目是2017年初开展的扶贫资金跟踪审计，从审计过程和审计结果来看，所使用的审计方法依然比较传统。

审计中发现的问题如下：

（1）X县相关精准脱贫产业实施方案、规划尚未出台，未编制本县精准到村、到户的精准脱贫产业项目年度实施方案，未编制完成本县精准脱贫产业规划以及脱贫产业项目资金的管理制度。

（2）贫困退出验收工作的收入衡量指标口径不完善。审计随机抽查2016年贫困退出人员发现X县两名贫困户，分别从驻村帮扶单位获得了驻村帮扶脱贫资金2000元，这两户年人均纯收入均低于3000元，而贫困退出验收标准为3330元，由于这种不固定的额外收入导致这两名贫困户迈入“脱贫”行列，事实上这种属于“输血式”的非经常性帮扶收入并不稳定，影响了贫困退出验收标准的精确度，容易导致脱贫后在返贫的现象。

（3）产业扶贫、教育扶贫、健康扶贫等方面均存在未能有效衔接和完全落实政策的问题，未按精准扶贫“到片到村到户”的要求，统筹安排脱贫攻坚资金项目。2016年主导实施的种植养殖产业示范项目、培育和支持产业龙头企业、发展农民合作组织等农事经营主体、推进农村集体土地流转，以及就业技能培训等项目和措施的扶贫精准性不突出，未能充分发挥脱贫攻坚政策和资金的扶持、引导、辐射和带动作用。

（4）未实现建档立卡贫困人口扶贫健康卡发放全覆盖。审计人员将新宾县扶贫健康卡发放数据与建档立卡贫困人口数据对比发现，已发放人数占应发人数的72%;未落实贫困人口医疗减收政策。由于资金来源未解决导致符合减收40项临床检验项目20%的健康扶贫政策未能落实。

通过审计报告我们发现2017年审计方法和审计手段相对还是比较传统，对比分析内容基本还停留在人工核对层面，从审计结果来看，虽然对当地政府提出了整改建议并事后做了督促落实，但现场立即进行整改的内容较少，审计建议比较空泛，审计重点并不是很突出，审计结果有效性也不是很强。但是到了2018年以后随着大数据审计的不断发展，审计内容和结果已经有了明显变化。

（二）J市A县2017年前三季度脱贫攻坚政策落实情况审计

审计中发现的问题如下：

（1）教育方面：通过联网A县教育局提供的信息数据，发现2017年春季学期各阶段建档立卡精准扶贫学生发放名单中，存在非建档立卡人员和重復录入人员;

（2）卫计方面：建档立卡贫困人口扶贫健康卡未发放到位。截止2017年9月末，A县卫计局对建档立卡贫困人口四万多人，尚未发放精准扶贫健康卡或涵盖精准扶贫健康卡功能的卡、手册等，通过联网卫生局核查未相关数据，查出未参合的建档立卡人员，经过审计后，A县卫计局补交了相应的新农合保险费。

（3）建档立卡数据库中部分人员信息动态管理调整不及时。一是建档立卡数据库中部分人员未及时清除。截止2017年9月末，A县建档立卡贫困人口数据库中存在已死亡建档立卡人员853人，存在建档立卡人员死亡未及时出库现象，经过审计以上问题做了整改。二是个别脱贫建档立卡人员因灾返贫调整不及时。审计发现，A县建档立卡贫困人口已脱贫17716人，其中存在2016年已脱贫人口有11户进行了D级危房翻建，经扶贫局核实，除分散安置移民等原因外，有2户因灾房屋破坏未及时作返贫调整，但已修缮完毕。三是个别建档立卡人员不符合建档立卡识别条件。通过工商法人登记、地税房产税、个税信息和公安车辆等共1828条信息数据筛选、对比发现，有3人不符合建档立卡条件，审计后A县相关部门已将3人调出建档立卡人员系统。

通过对比不难发现2018年审计相对2017年使用大数据的手段大幅度增加，在审计过程中充分利用了建档立卡贫困人口数据信息，设计了可量化、可操作的相关信息数据采集表，对建档立卡的贫困人口数据与其他相关部门的关联数据进行了有效的信息查询、分类、筛选、对比和分析，以此精准、迅捷锁定疑点数据，查核问题，积极运用了SQL Server数据库管理系统和EXCEL函数等技术手段，提高了审计效率，审计结果更为有效，很多问题发现后立即进行了纠正和处理。

三、扶贫资金大数据审计的未来展望

通过近年来对扶贫资金的审计案例，我们看到大数据在审计中使用的越来越频繁，信息化的手段越来越前沿，但实际工作中审计数据的真实可靠性、完整性依然存在完善的空间，审计数据的分析目前大部分还停留在统计分析或者网络查询法规、信息等，计算机分析的应用程度仍然偏低，虽然在审计过程中建立了比较成熟的数据模型，但是有些数据不规范，数据系统之间也难以贯通，审计数据的分析更多是靠人工统计和对事物判断的经验来得到审计结果，对于结果的不确定性在一定程度上给审计工作带来了风险，既懂计算机又精通审计业务的复合型人才较少，随着审计全覆盖的不断推进，大数据分析将成为审计全覆盖的必经之路，通过数据采集、数据整理为数据分析提供信息基础，建立数据分析模型，在数据分析表中发现疑点线索，并进一步核实也将是扶贫资金审计发展的未来方向。

扶贫是一项艰巨的攻坚任务，也是我国十九大报告中确立的长远规划和深远战略，扶贫资金的审计也必将是今后审计工作的重点内容之一，推动扶贫资金管理的规范化、标准化是审计机关的使命和任务，推动不同系统之间的数据贯通也是扶贫审计的职责所在。建立统一的分析平台，并在此平台上将诸如财政数据、工商数据、医保数据、新农合数据、教育系统数据、相关金融系统数据等进行整合互联形成审计大数据库，提取审计过程中需要的信息，并对其进行整理分析，建立指标分析模型，从而直观的查找疑点和问题症结，实现贫困人口识别的量化、贫困程度深浅的可视化，准确确定扶贫的对象，充分利用大数据技术，将收集到的被审计单位的数据按照贫困人口的地区分布状况、致贫原因进行分类，实现扶贫资金的精准投放和精准帮扶。

大数据审计虽然极大提高了审计工作的效率，但我们应当认识到大数据审计并不是万能的，审计人员还是需要深入贫困村、贫困户进行实地核查，这样才能更深入的了解农户的真实家庭收入情况和生活水平，结合大数据技术将采集到的扶贫建档立卡信息数据和财政数据、车辆登记数据、房产登记数据以及工商登记数据进行逐一比对，利用审计分析平台就能在较短的时间内充分掌握每个农户家庭真实的收入状况，为进一步分析扶贫资金的使用效果提供真实可靠的信息，减少判断误差，实现扶贫资金审计的公平有效。