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利用大数据提升保障性安居工程跟踪审计质量研究
 
【 作者:张力毅 韦仁俊 】 【来源: 柳州市柳城县审计局】 【时间:2019-10-21 08:55:00】

    摘要:大数据正以难以想象的发展速度带来新一轮信息化革命,它给我们带来新的思维变革、商业变革和管理变革。本文以目前基层审计机关利用大数据开展保障性住房审计为背景,分析保障性安居工程审计方面的审计思路及难点,对利用大数据提升保障性住房跟踪审计的质量进行了讨论。

 

    保障性住房安居工程跟踪审计是近年来党中央国务院“稳增长、促改革、调结构、惠民生、防风险”政策措施落实情况跟踪审计的重点。2012-2016年,我们基层审计部门对保障性住房情况进行了跟踪审计,在一定程度上推动了保障性住房制度和政策的完善,但是总的来说,基层保障性住房审计仍然面临着涉及面广、数据量大、信息化程度不高、核查手段单一等问题。

    近年来,在社保、地税、金融等信息化程度较高的专业审计领域中,计算机审计发挥了强大功能,取得了显著成效。在对保障性住房跟踪审计中,我们也创新审计方法手段,开展大数据应用的尝试,在审计中各个环节运用大数据应用技术,实现对数据的多维度分析及直观展示,利用“总体分析、发现疑点”的思路,努力推动保障性住房审计工作的转型升级。

 

    一、什么是大数据

    根据维基百科的定义,大数据(big data)是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据有四个特点,即4V特点:Volume(数据体量大)、Velocity(处理速度快)、Variety(数据类型繁多)、Value(价值密度低)。

    第一,Volume(数据体量大)。根据国际数据公司2011年发布的权威报告显示,信息数据正以每两年增长一倍的速度上升,以2011年为例,当年全球数据总量高达1.8万亿GB,而十年之后将增至35万亿GB。这样的大数据意味着什么?如果把这些数据全部记入书中,可以覆盖美国52次,存储在光盘里可以堆成5堆,每一堆都可以抵达月球。

  第二,Velocity(处理速度快)。大数据时代的各类信息变化迅速,特别是涉及到电子商务领域的信息。以网上交易为例,交易时间的短暂性导致交易信息会瞬间消失,如果相关信息需求者不能对交易信息进行及时采集分析,就会丧失数据的时效性,从而使数据丧失价值。因而在数据处理方面就有了著名的“一秒定律”,即要在秒级时间内给出分析结果,否则数据就会丧失其利用价值。

  第三,Variety(数据类型繁多)。数据类型的多样化也让数据类型分为结构化数据与非结构化数据。传统的信息环境下,我们主要面对的是结构化数据,例如财务数据。但是在大数据背景下,我们面对的则更多的是非结构化数据,包括音频、视频、图片、地理位置信息等。这些数据随着信息技术的发展不断地更新演变,也对数据的处理能力提出了更高的要求。

    第四,Value(价值密度低)。大数据仅仅有海量数据还是远远不够的,数据本身还要具有价值性,而且价值的高低与数据总量的大小往往成反比。价值密度低并不是说数据库本身是没有价值的,而是针对大数据本身,就拿视频为例,长时间的视频监控里,对于信息需求者来说可能仅仅也就有几秒钟的视频有用。因而如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”成为目前大数据背景下亟待解决的难题。

    大数据已经成为传统经济学界定的劳动、资本、土地和企业家才能四类市场要素之外的新资源,它必将对政府公共管理、公共政策制定、公共服务产生巨大影响。在当前形势下,大数据时代的到来对我国保障性住房审计发展来说具有非同一般的意义。我国的社会保障体系建设实现了历史性的跨越,从广覆盖向全覆盖深入推进,成为世界上覆盖人口最多的社会保障网络。而社会保障信息已逐步覆盖13亿人口,成为世界范围内规模最庞大、内容最丰富的大数据,具有无可替代的战略性地位。

    二、保障性住房审计的特点与保障性住房大数据的特性

    保障性安居工程跟踪审计与其他审计业务相比,有其鲜明的特点:

    (一)保障性安居工程跟踪审计项目政策性强,涉及内容多,审计任务重。保障性住房审计更多关注的是政策执行和体制、制度方面的问题,这是因为住房保障体系建设和住房保障政策的推出,是一个渐进的过程,各项住房保障政策执行要完全到位也需要一个过程。另外,住房保障体制制度本身还存在不完善的地方。把这些政策执行不到位和体制制度性缺陷揭示出来并推动国家有关部门和地方加以改进和完善,更带有根本性,是治本之策,所以审计首先要关注政策执行不到位和体制、制度的问题。

    (二)保障性安居工程跟踪审计项目涉及领域广、部门多,业务链条长,审计难度大。保障性住房的申请条件和评定标准决定了审计涉及的内容繁多,包括申请人的个人所得税缴纳,工商企业登记信息,车辆、房产、公积金缴纳情况等,庞大的数据链单单靠人力是无法理清头绪的,只有利用大数据进行关联分析,才能清晰的呈现每一种数据,找到每种数据之间的联系。

    (三)保障性安居工程跟踪审计项目事关民生工程,敏感性强,社会关注度高。保障性安居工程是国家的一项重要的民生工程,它惠及广大的城市中低收入住房困难家庭,涉及困难群众切身利益,是党中央国务院高度重视的项目,落实保障性安居工程政策对于改善民生、促进社会和谐稳定具有重要意义。

    和通常的大数据相比,保障性住房大数据本身拥有一定的特点。就来源系统而言,大数据来源涵盖面很广泛,如信息登记、个人缴费等多方面的领域中,或是在其他经济活动业务等的采集信息,都有着很多的数据种类、储蓄量大等诸多特点。就数据源种类来说,保障性住房大数据包含了较多部门数据,如社保、车辆、房产等,以及相关用户的具体数据与社会经济业务数据等。通过对保障性住房审计大数据来源分析,以住房保障为重点的保障性安居工程,具有数据量大、管理部门多、时效性强等特点。因此,随着近年来保障住房审计环境的变化,传统的对被审计单位的财务数据进行审计分析的技术方法已不能满足信息化高速发展的要求,大数据技术运用已成为保障性住房审计发展新的目标。

    三、大数据分析在保障性住房审计的具体运用

    (一)以问题为导向,根据审计实施方案确定的保障房的分配和使用的审计重点,认真分析建设、分配、使用、管理等方面可能出现重大问题的环节,对可能存在的“骗钱、骗租、骗售”等问题构建利用大数据进行分析的审计思路

    首先,根据审计实施方案的要求,分配环节中可能存在的“骗钱、骗租、骗售”等问题是审计工作的一项重要内容,主要是审查有无以虚假材料申请住房保障待遇的问题,揭示已拥有住房、高收入等不符合条件家庭,采取编造虚假证明材料申报、串通工作人员违规审批等手段,骗取住房保障待遇的问题。为了有效实现这一审计目标,需要利用计算机审计方法对取得的相关大数据进行比对、核实。有了大数据分析的支持,就可以快速锁定疑点,并追询疑点、定向排查、查实查透。从保障对象收入是否超标、是否死亡、是否经商办企业、是否是财政编内人员、是否拥有车辆、是否拥有其他房产等多个角度考虑,对保障对象申请资格和动态管理情况进行审查,从保障房分配后是否出租、私下转让、长期闲置等多个方面着手,对保障房分配后的使用绩效进行跟踪。并对数据来源、数据采集、数据筛选、数据分析比对等各个环节可行性进行论证,创新审计方法,强化计算机实施方案的可操作性。

    (二)归集不同行业和部门的管理数据,打通数据的内在联系

    在充分分析了保障性住房的现状以及现存问题后,我们经过反复讨论认为要查找出在分配管理和使用环节可能存在的“骗钱、骗租、骗售”等问题,就必须摸清享受保障性住房或补贴人员的家庭构成、收入、房地产等实物资产情况。于是,我们会同住建、社保、医保、房管所、民政等部门,采集了9个单位的11类数据,如下所示:
  1.住建局保障性安居工程享受人员信息;
  2.住房公积金管理中心的公积金缴款信息;
  3.房管所的房产登记信息;
  4.车管所的车辆登记信息;
  5.社保局的行政事业单位人员缴纳养老保险信息;
  6.社保局的行政事业单位退休人员领取养老金信息;
  7.社保局的城镇居民缴纳养老保险信息;
  8.社保局的城镇居民领取养老金信息;
  9.医保局的城镇医疗保险缴纳信息;
  10.民政局的农村、城市低保领取信息;
  11.工商局营业证照办理信息。
  (三)数据的整理运用分析

    审计组在采集数据时,为了数据比对的准确性,还需要对采集数据后的数据进行整理和初核。
  1.对采集到的数据按统一的格式进行整合。
  2.对各数据中不需要的字段进行舍弃,保留有用字段。
  3.对保障性安居工程享受人员的身份证号码编制SQL代码进行核实,找出年龄不正常、号码错误的人员,以获得真实、正确的享受人员数据信息。
  4.将整理后的数据表格导入SQL2008中,以身份证号码作为表与表之间的关联字段,将所有数据整合为同一数据库,为数据分析比对打下良好的基础。

    然后,就是对采集整理的数据进行数据分析。分析享受保障性住房人员的家庭收入情况。将享受人员及家属信息与低保信息、养老保险信息、公积金缴纳信息等数据进行关联查询,利用表与表之间的关联字段身份证号码作为关键字,筛查出是否有享受保障性住房人员及家属领取养老金收入超标、是否有在职职工享受保障性住房、公积金缴费基数超标、保障性住房人员拥有房地产、车辆以及经商办企业等疑点数据。

    (四)延伸调查,落实疑点数据

    对初步发现的问题线索进行集中研判,逐一验证核实。在A县的保障性安居工程跟踪审计中,我们通过到房管所、车管所、工商局等进一步调查核实以及利用全市的大数据成果,对享受人员本人及家庭成员在本地及异地有房有车及经商办企业的疑点人员进行最终核实锁定。同时协调相关信息管理单位,采取到保障对象家里、工作单位以及到相关信息提供单位进行详细调查核实等方法,完成对疑点人员的实际收入、家庭财产情况的核实。最终认定违规享受保障性政策对象15户,其中: 开办企业注册资金在10万以上的有2户,投资企业入股实缴出资额在10万元以上的有3户,家庭成员有财政供养人员的有2户,在B市买有商品房有1户,买有奥迪、雷克萨斯、东风日产等品牌私家车的有7户,并对相关违规享受人员进行了处理。

    四、大数据分析在运用中的难点

    虽然我们在保障性住房审计中引用了大数据进行分析,但是保障性住房审计要取得突破,不仅要以信息化建设为主要抓手,不断创新技术手段和组织模式,还要凸显出多行业数据关联分析这一核心,逐渐形成基于大数据的审计新路子。因此,目前还有许多难点值得我们去思考。

    (一)构建大数据平台

    虽然大量的数据资源能够提供重要的审计信息,但对大量数据的存储、分析、应用,及数据安全等方面也存在新的挑战。由于审计对象的数据变得越来越庞大和复杂,财务和业务流程和软件平台功能不断更新发展,缺乏统一的各平台数据标准和接口,导致各种数据不规范,系统和平台重复建设,使得数据获取越来越困难,数据可用性不高,数据一致性差,需要审计人员要花费大量审计资源来进行数据采集和整理,数据量大与项目时间紧的矛盾日益突出。因此,构建一个高效快速的大数据审计平台是保障性住房审计发展的需要,也是提高审计能力、审计质量及审计效率的基础保障,更是提升审计监督范围和力度的需要。

    (二)开发基于大数据的管理和分析系统

    随着大数据在保障性住房审计等的深入应用,审计的广度和深度较以往有了大幅度提升,但是这些距离大数据管理和分析的要求还有不小差距,加快研发新系统,更好的利用大数据进行管理分析是当务之急。通过建设基于大数据的综合分析管理系统,提高海量数据的汇聚、共享以及综合分析等能力,又充分注重系统间的互联互通,实现共享和复用,使其不仅仅可用于保障性住房审计,还可以在其他项目审计中重复借鉴。

    (三)大数据审计能力有待提高

    大数据审计的发展,要求审计人员不仅要精通审计业务,还要会运用现代电子信息技术。大数据平台的搭建、实施、运行以及运用统计分析、多维分析、数据挖掘、云计算等技术手段深入开展数据分析,更需要既懂计算机、网络、数据库技术,又懂审计的复合型审计人才,这也对我们审计人员提出了更高的要求。主动学习现代知识、优化知识结构,提升自身能力,掌握最新的计算机审计技能,对于每个审计人员来说都亟待需要提高。

总之,大数据作为一项技术革命的集合,因为涵盖了大量的数据,所以促进了各行各业的信息交流,加深了社会经济各个环节之间的联系,加速了整个社会信息交流与处理的速度。这使得人们处理的数据总量增大,数据样本增多,更加关注数据之间的联系。这也要求审计人员革新工作观念,不断学习计算机技术与网络技术,创新审计思路,拓展视野,跳出合规性审计中固有的因果关联关系的桎梏,利用审计多维分析、数据挖掘等技术,从不同层面上展现数据,发现大量数据中潜在的关联关系,发现新的审计线索。同时,通过商业智能分析(BI)、机器学习,结合非结构化数据的开发与利用,在人工智能的辅助下,获取审计经验,推演出新的审计思路,为政策执行落实、发现隐形舞弊行为以及从体制机制上提出审计建议提供支撑,这也是大数据审计将来应用的广阔前景。

    主要参考文献:

1.姜艳,湖北省审计厅网站,《关于大数据环境下审计信息化工作的思考》,2014.11.2

2.李果,李伟.浅议保障性安居工程跟踪审计中存在的难点与对策[J].《理财》2015,(08) 


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