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一支正在崛起的审计野战军——江西省审计厅大数据审计工作纪实
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时间: 2017-03-15 19:27:00

2015年,中共中央办公厅、国务院办公厅下发《关于实行审计全覆盖的实施意见》,对审计人员创新审计技术方面提出了明确要求:构建大数据审计工作模式,提高审计能力、质量和效率,扩大审计监督的广度和深度。这也是江西省审计厅新任厅长辜华荣同志在电子数据审计办公室成立大会上对江西大数据审计提出的希望和寄语。

不可否认,大数据带来的信息风暴正在改变我们的生活、工作和思维,大数据开启了一次重大的时代转型。处在经济社会发展中心的审计,也正在经历这次转型。

就账查账已经成为过去式。传统模式下,审计人员靠围着账簿查账,就账论账,无法涉及经济行为的始终,而且由于被审计单位信息化程度越来越高,越来越多的经济信息在账务账上无法反映,原有的审计模式已经完全不能适应现代审计的需要。

单兵作战模式不能适应现代信息化的需要。现在的社会已经步入信息时代,越来越多的单位驶入信息化建设的快车道,信息系统日趋复杂、数据量急剧增长、数据之间关联性日益增强。面对动辄以T计量的数据量和行业之间数据关联性日益增强的现状,无论是数据采集还是分析能力,已经不是某个审计人员能够单独完成的工作。而且随着违规手段越来越隐蔽,只有对数据进行关联性分析才能揭开事情的真相和全貌。

全覆盖对审计有了全新的要求。党的十八届四中全会明确提出了审计“全覆盖”的要求,这不仅意味着审计要对公共资金、国有资产、国有资源和领导干部履行经济责任情况实现全覆盖,对经济行为的事前事中事后要全覆盖,而且覆盖要有深度、有重点、有成效。这无疑给审计工作提出了很大的挑战,一方面,审计力量不够,很难做到全覆盖;另一方面,经济的健康发展需要审计的保驾护航。只有大力推进以大数据为核心的审计信息化建设,充分发挥大数据审计的巨大威力,才是实现“全覆盖”的必由之路。

“大数据”时代已经降临,在商业、经济及公共管理领域,决策将基于数据和分析而作出,而并非基于经验和直觉,更不是“拍脑袋”就能解决的。哈佛大学社会学教授加里·金说,“这是一场革命,庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程,无论学术界、商界还是政府,所有领域都将开始这种进程”。也就是说,作为政府综合监督部门,国家治理重要组成部分的审计,大数据技术已经成为审计不可避免的技术革命,这是时代的需求,与其被动应战,不如主动出击。

谋兵又布局

大数据时代对审计人员的数据驾驭能力提出了新的挑战,也为审计人员获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。而发现空间、挖掘潜力的先决条件,是大数据审计的谋兵与布局。

谋兵,解决的是谁来审的问题。2016年5月,到任才两个月的新任厅长辜华荣开始把目光聚集在大数据审计上。为加强大数据环境下的审计监督,推进以大数据为核心的审计信息化建设,江西省审计厅党组专门成立了电子数据审计办公室(简称数据办,见图1),并将早前成立的信息中心纳入数据办麾下管理。有效开展数据采集与分析,关键是建立一支高素质的分析团队。为此,该厅一方面向内挖潜,整合全省审计系统计算机审计和审计传统队伍,组建跨行业综合数据分析团队。另一方面加大审计培训力度,2016年,该厅下发《关于大力推进计算机审计中级人才培训的意见》,加大对计算机中级培训的目标考核和激励措施,并且对业务部门领导及业务人员进行有针对性培训。即使在医保审计异常紧张的延伸和收尾阶段,仍派出4位同志,分别参加审计署计算机高级、中级、国产化数据库和审计组长培训班。同时要求全办同志以更宏观的思维、更宽阔的视野和更敏锐的眼光,找准审计工作与中心工作的结合点,落实党的建设和作风建设的各项要求以及廉政建设的各项规定,增强责任感和使命感,保持良好的精神状态,使审计队伍具有更强的凝聚力和战斗力。迄今,大数据审计固定和机动作战队伍达40余人,占全厅审计业务力量的三分之一强。且成员绝大多数来自审计经验丰富且擅长计算机审计的财金、投资、社保、企业等业务岗位,这是一支名符其实的随时能战、能打胜仗、作风过硬的审计“野战军”。

布局,解决的是用什么审、审什么、怎么审等问题。有了大数据审计这支“野战军”,也就是在谋好兵后,还得布好局,充分发挥“野战军”优势,给他们以用武之地。为此,数据办成立后的短短半年时间里,该厅在平台建设、数据采集与分析、制度引导等方面进行了积极的探索,并迈出了坚实的步伐。

平台建设——用什么审。平台建设是大数据审计的首要条件,相当于大数据审计野战军必需的武器装备。该厅在已完成金审工程一期、二期建设任务,并在全省范围内部署了审计管理系统(OA)、现场审计实施系统(AO)以及审计会商系统的有利条件下,稳步开展大数据审计平台建设,将地税、财政、社保等重要行业数据部署到平台实施大数据审计分析,构建预警模型、分析模型,加强事前事中审计监督,并且利用平台实现行业之间的关联分析。结合“金审”三期建设审计数据中心、审计指挥中心、审计综合作业平台等。据此,审计人员可以借助网络,在审计现场向审计机关安全传递和访问数据,为大数据应用打通了传输通道;建设的审计数据中心,将从不同渠道、不同方式、不同系统收集的各类相关数据,按行业、按单位、按年度以目录方式分门别类存放,既方便全面了解现有哪些数据,又方便审计人员根据需要授权使用数据;建设全省性多行业联网审计中心,从省厅辐射到全省审计机关,实现全省审计部门数据共享以及业务协同。

数据采集与分析——审什么。数据采集与分析,是大数据审计的主要内容,相当于大数据审计野战军执行的目标任务。其一,开展大数据审计,基础在数据。没有数据源,就等于无米之炊。因此,江西大数据审计一直坚持“数据先行”,并按照以审计业务需求为先导,以逐步推进为原则积极广泛采集数据。该厅一方面结合审计项目,对所涉及数据进行收集存储,不断积累数据。另一方面制定重点行业数据的采集规划,根据规划要求逐步推进重点行业数据的定期采集,目前纳入定期采集的数据主要有财政、社保、地税等行业数据。为加大数据采集的力度,使数据采集建立常态化、制度化,建立数据采集的长效机制,该厅2016年出台了数据采集管理的相关制度,推动有关方面依法定期报送电子数据,加大多行业、多部门数据的分类归集。与此同时,依托数据共享机制,不断丰富数据资源。积极创造条件,加大与审计署的数据共享;根据江西省政府的大数据发展纲要,通过政府部门和事业单位等公共机构数据资源的共享机制,获取审计所需数据。其二,数据分析是数据运用的根本。该厅大数据审计虽然起步较晚,但厅党组已明确提出要以信息化建设为抓手,发挥后发优势,加大业务数据与财务数据、单位数据与行业数据以及跨行业、跨领域数据的综合比对和分析,切实提高“总体分析、系统研究、发现疑点、分散核实”的大数据审计水平,并已在金融、财政税务、保障房、社保、企业、电子警察等行业或专项审计中取得显著成果。随着数据的不断丰富,数据分析应用范围不断扩大、数据之间的关联分析维度更为丰富、数据分析的力度更强,不仅利用大数据分析实现“精准打击”,也在悄然引导着审计组织方式的改变,由传统的人海战术,朝着统一组织、上下联动、整体作战、协同推进的方式转变。

制度规范——怎么审。制度规范,是大数据审计的方法路径,相当于大数据审计野战军的总体作战方案。该厅在推进大数据审计进程中,注重顶层设计,从制度建设入手,全面规划和促进信息化建设及大数据审计工作。建立审计数据采集、管理和使用的长效机制,制定《江西省审计厅业务电子数据管理办法》,明确数据采集、报送、恢复入库、验收、存储、使用授权、综合分析、保密管理、考核及责任追究的责任分工、工作流程及审批权限等;建立大数据审计激励机制,将计算机审计中级培训作为个人进步、评先的重要依据。如1980年1月1日后出生的审计业务人员未参加或未取得计算机审计中级资格的不得评为各种先进,不得参加审计专业技术资格晋升。将电子数据的采集、数据分析运用、审计模型建立、计算机案例报送纳入对各单位的考核等。为了贯彻落实厅领导提出的认真落实加强数据分析和信息化审计的工作要求,数据办还组建起由办负责人直接参与的复合型数据分析团队,将数据分析工作制度化、规范化,明确工作目标、具体措施和考核标准,推动全办在大数据审计和审计技术方法方面进行大胆探索。数据分析团队围绕基础数据采集、宏观综合分析、重点问题线索筛查等环节开展工作,同时建立专门的数据分析室,配置专用终端机,为开展审计大数据综合性分析和专业性分析搭建专用的安全环境。

数据办成立以来,始终以业务需求为导向,努力当好助手,做好审计业务的后援工作。如2016年上半年开展的非税收入审计项目,利用财政、地税、工商等数据进行关联分析,查出省财政专户滞留政府非税收入未及时清缴入库、执收单位未按规定将政府非税收入上缴财政、违规乱收费等违规问题;省级战略性新型产业投资引导资金审计项目,利用地税、国税、电力、银监会等数据进行关联分析,查出引导资金拉动不明显,项目建成效益不佳等资金效益问题,分析成果无一不显示出大数据审计的威力。

特别值得一提的是,江西省审计厅2016年5月开始的对赣南等原中央苏区和特困片区58个县的财政扶贫资金实施的专项审计调查。为确保此次专项审计调查精准化,数据办优化数据分析工作的组织方式,加强对大项目的技术支撑,重点打通处于信息孤岛中的数据的综合利用渠道,采取静态与动态相结合、打破行业壁垒的方式整理审计数据,研究开展跨行业数据分析的思路与方法,最终圆满完成了财政扶贫资金专项审计调查的数据分析工作。该项目大数据审计具体做法如下:

统一部署,数据先行。在紧紧围绕财政扶贫资金审计调查工作方案的基础上,数据办研究制定了详尽的扶贫审计数据采集分析方案,统一部署了全省扶贫审计数据采集工作,在数据格式、标准、内容等方面严要求,确保采集数据的规范性、有效性、完整性。同时,结合实际情况,合理安排工作任务,省直部门统管的职工养老保险人员信息、工商登记信息、低保人员名单信息由省厅统一采集,地方存储的数据由地市审计局组织采集,多方联动,数据先行。

筛选比对,疑点凸显。根据从各相关省直单位和各地市审计局采集的数据,以扶贫系统贫困人员名单为基准,数据办进行了多方位的信息集中分析、数据筛选比对,如工商登记信息、职工养老名单、低保人员名单、住房公积金信息、房产登记信息、车辆信息、财政供养人员名单、村干部人员名单、死亡人口名单等。筛选出财产状况不符合扶贫条件、低保人员未纳入扶贫对象管理等疑点数据11.3万条,并及时将疑点数据分发给各审计组进行现场核查,为整个项目的顺利实施提供了强而有力的数据支撑。

创新方法,提速增效。根据数据涉及面广、信息量大的特点,数据办充分发挥自身技术力量。一方面,编写了扶贫对象数据汇总整理工具,实现了“全国扶贫资金管理系统”导出数据的快速规范收集,极大地提高了各地扶贫对象信息采集工作效率;另一方面,编写了数据库表批量查询导出工具,实现审计疑点的快速自动分发,解决了集中分析情况下使用手工导出多个地方数据时量大低效的问题。

财政扶贫资金审计过程中,数据办充分发挥大数据的联动效应,建立大项目审计“一盘棋”格局,由数据办统一采集扶贫等相关数据,统一进行对比关联分析,统一下发疑点线索,快、准、全地筛选出疑点数据,明确地指出了现场审计的方向,极大地提升了发现问题的效率。审计调查不仅查出财政供养人员、购买汽车、购买商品房或自建住房、个体工商户等财产状况不符合扶贫对象标准的人员的疑点线索,反映出多地存在低保户等贫困人员未纳入扶贫对象等疑点问题,还解决了各地受能力限制或体制因素影响而使审计成果难以全面如实反应等问题,增强了该厅对全省审计质量的总体把握。

该项目审计,大数据审计虽然发挥了很大作用,精准打击效果也让不少被审计单位折服。但始终是场外指挥,是现场审计的后援服务,如何走向前沿,变场外辅助为现场主导,提高数据采集、传输的质量和审计效果,是大数据审计野战军转型升级面临的新难题。(江纹、汪冰江西省审计厅)

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