精准扶贫大数据审计平台构建初探
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【摘要】国家推动建立精准扶贫大数据平台，这对精准扶贫审计提出了更高的要求。精准扶贫大数据审计是现代扶贫审计的必由之路，也是促进国家扶贫治理和扶贫治理能力现代化的重要保障。为此，本文探讨精准扶贫大数据审计平台的构建思路，并提出精准扶贫大数据审计工作机制创新建议：1）构建数字化审计模式;2）搭建专业的数据分析团队;3）探索建立疑点数据的动态管理机制;4）保障精准扶贫大数据的安全。
【关鍵词】精准扶贫大数据 大数据平台 工作机制创新
精准扶贫大数据审计是审计机关以精准扶贫大数据为背景，依照特定的规范，运用审计学与大数据、云计算的程序与方法，对被审计单位的重大财务事项、扶贫业务活动以及相关资料的可靠性进行大数据取证而实施的一种独立的监督活动。为此，本文基于精准扶贫大数据审计采集、管理、分析、应用等模块，探讨精准扶贫大数据审计平台建设。
一、文献回顾
美国注册会计师协会2014年发布《在无线世界中重新构思审计》，分析了大数据对审计数据分析的影响。2014年审计署增设电子数据审计司，主要负责开展跨行业、跨地区、跨地区的数据分析工作。刘国城等（2017）研究了大数据审计平台的构建，牛艳芳等（2017）指出大数据价值视角下的审计工作创新机制，并总结山东审计厅开展的大数据审计实践。2016年10月中央网信办、国家发展改革委、国务院扶贫办联合印发《网络扶贫行动计划》，要求构建统一的扶贫开发大数据平台，各级扶贫部门利用全国大集中的扶贫开发信息系统开展扶贫对象信息采集、动态管理，以及扶贫资金项目管理，实现扶贫对象精准识别、精准帮扶和精准脱贫。在这种背景下，广西省政府依托电子政务云，充分利用人口基础信息库、自然资源和空间地理信息库及经济信息资源库等，采集税务、金融、民政、社保、城乡建设等扶贫业务相关信息，通过云计算、云储存等手段建设统一的扶贫数据信息资源库（莫光辉，2016）。而贵州“扶贫云”以GIS地理信息系统为基础，以移动终端为载体，建成以建档立卡贫困户和项目资金为重点的扶贫工作移动巡检系统，已把623万贫困人口、9000个贫困村、66个贫困县和有扶贫任务的地区及已脱贫的123万人口进行动态监测，成为全国脱贫攻坚档案库的重要组成部分（莫光辉，2016）。由此可见精准扶贫大数据平台的建成为精准扶贫大数据审计的开展提供了可行基础。
二、精准扶贫大数据审计平台的建立与运行
1、采集平台的建立与运行。精准扶贫大数据审计的基础是海量的扶贫数据。未来随着各省“”将扶贫信息嵌入省级电子政务云的投入使用，将探索采取安全快速的专网将扶贫相关领域的大数据定期推送到审计云中。但是由于扶贫涉及部门众多、系统不一、数据类型不同，可由各级审计机关的计算机中心使用专业的大数据采集技术，如结构化与半结构化数据使用AO、Oracle、SQL Server等技术采集，文件、手册、语音等非结构化数据采取过程建模工具建立适合精准扶贫大数据自身的采集技术方案。
2、管理平台的建立与运行。精准扶贫大数据审计管理平台主要解决“怎样存、怎样管”的问题。各级审计机关的计算机中心运用虚拟化、云计算等技术建成省级审计云平台，未来可通过Hadoop分布式存储系统运用网络连接各级离散的数据存储单元，并集成大数据归集、存储、整理、查询和授权使用等功能。
3、分析平台的建立与运行。精准扶贫大数据审计分析平台主要解决“过程建模与数据分析”的问题。由各级审计机关成立的数据分析团队科学使用分布式并行运算、方法库、软件工具等技术，提供建模、关联分析和深度挖掘的相关工具和应用界面。
4、可视化平台的建立与运行。精准扶贫大数据审计可视化平台主要解决海量扶贫大数据的内在结构转换为表格、图像、图形、地图、文件等形式的显示问题。各级审计项目组利用大数据审计分析平台的软件或工具，进行可视化交互分析;或通过数据挖掘、机器学习等方法深度挖掘精准扶贫大数据的内在知识和规律，并将审计大数据分析结果直观地展示在审计主体面前，发现扶贫效果及其审计疑点。
三、精准扶贫大数据审计的实施建议
1、构建数字化审计模式。大数据、数字化审计技术是解决当前审计任务重与人员少的矛盾和实现审计全覆盖的重要途径。运用“总体分析、系统研究、发现疑点、分散核实”的大数据、数字化审计模式，各级审计机关初步实现审计疑点精准定位，由事后审计向事前、事中审计转变;审计人员转变审计操作方式，即时调用平台资源，大力运用数字化审计，可实现跨时间、跨行业、跨地域的对比分析和关联分析，从而实现全方位的审计分析;完成数据管理、指挥管理、审计管理模块建设，实现了审计过程全面数字化。
2、搭建专业的数据分析团队。各级审计机关需要整合审计、会计、计算机等专业优势力量，逐步探索建立数据分析团队，形成一个数据分析中心组对接多个扶贫审计项目组的“1+N”工作模式，对精准扶贫大数据平台的数据持续进行跨行业、跨年度的综合分析，提高扶贫数据分析水平和质量。
3、探索建立疑点数据的动态管理机制。疑点数据是通过精准扶贫大数据审计分析平台得出的可视化结果数据，一般情况下数量大、内容多。疑点数据落实成问题仍需做大量的核查取证工作，审计人员应对疑点数据进行二次分析和筛选，可以根据审计经验将疑点数据分为ABC三类进行管理。对关键的、重大的少数疑点列入A类进行重点核实，对问题性质一般、数量较多的疑点列为B类，并移交给被审计单位进行疑点自证或采用抽样的方法进行核实，对违规问题较轻、金额偏小的疑点数据列为C类可不予核查。
4、保障精准扶贫大数据的安全。在各级审计机关、扶贫平台之间进行精准扶贫大数据的交换、存储、管理，必须确保扶贫数据的安全。但是面对分布式储存的扶贫海量大数据，建立数据安全机制防止数据丢失或误删除，和备份、恢复，以及高效采集、快速运用。
参考文献：
[1]陈伟、Smieliauskas Wally，大数据环境下的电子数据审计：机遇、挑战与方法[J]，计算机科学，2016（1）：8-13.
基金资助：本文是国家社科基金一般项目（精准扶贫政策跟踪审计、政策执行效果与提升路径研究，17BZZ025）的阶段性成果。
作者简介：来华（1978-），重庆理工大学副教授，研究方向：审计理论与实务。朱谱熠（1980-），重庆理工大学讲师。
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