大数据审计方法在扶贫审计中的应用探究

黄晓静 杜 剑 高 苗 岳淑侠

（1.河北医科大学第三医院，河北 石家庄 050051；2.河北经贸大学，河北 石家庄 050064）

一、绪论

1.研究背景

近几年，国家越来越重视脱贫工作。2020年即为脱贫攻坚战的决胜之年，而精准扶贫是经济新常态下的新要求，实现精准扶贫有助于取得脱贫攻坚战的最终胜利。

然而在实践中，扶贫工作却存在扶贫对象偏离、扶贫资金违规使用、扶贫对象不精准等一系列问题，这严重拖慢了实现脱贫攻坚的步伐。国家为了解决这种问题，开始实施精准扶贫审计政策。在大数据背景下，面对海量数据与广泛的扶贫项目，审计人员关于扶贫审计的审计难度不断加大，且传统的审计技术方法与工具已经无法满足扶贫审计的需求，借助大数据审计方法进行扶贫审计迫在眉睫。因此，本文基于扶贫审计，探索大数据背景下的新审计方法，确保提高扶贫审计的效率与质量。

2.研究意义

（1）理论意义

在大数据的背景下，总结当前扶贫审计的现状及存在的诸多问题，并分析了大数据环境新审计方法在扶贫审计工作中如何运用，能够丰富我国大数据审计方法及扶贫审计方面的相关理论。

（2）现实意义

本文将大数据审计方法运用到扶贫审计中，不仅可以解决扶贫中的难题，而且大大提高审计的效率，使审计取证更加便捷、准确；也可以使扶贫工作更加规范，推动实现精准扶贫；此外，能够提高审计人员的职业技能，在审计工作中能够迅速、准确地发现审计异常。

3.文献综述

（1）大数据审计相关研究

在相关文献中，学者主要集中于研究大数据，对大数据审计的研究相对较少。Wang等一致认为大数据审计被视为审计工作中的有效工具，但是内部人员及社会审计对其重视和应用程度远远不够。Liburd（2015）研究发现要将关注重点转移到审计人员处理大数据的能力方面上来，加强审计人员在大数据审计方面的培训，以提高审计人员使用大数据审计工具开展审计的能力。

（2）扶贫审计相关研究

关于扶贫审计研究，国外比较少。McConnell（2006）认为只有精准地识别出真正贫困的家庭，才能更好地消除贫困。Yesudian（2007）研究发现，开展扶贫审计不仅要加强政府的管理，还要建立有效的扶贫制度体系，为扶贫工作提供有力支持。

国内研究比较丰富，且学者们主要将研究重点在扶贫审计存在的问题及解决办法上。崔俊杰（2019）研究发现我国扶贫审计的监管上还存在很多缺位情况，监管的独立性、主导性、效果及影响力方面有待改进。并有针对性的提出应当围绕脱贫攻坚展开精准审计、加快扶贫监管法律法规的建设。耿娜（2018）基于案例的分析，指出了扶贫审计中存在的问题，并就如何完善扶贫审计提出对策：一是要加强审计人员的审计工作能力，二是不断完善审计评价指标体系。刘斌等（2016）发现，一些扶贫中存在项目缺乏规划、项目管理不规范等情况，影响脱贫攻坚的步伐，并针对性的提出解决办法。寇永红等（2014）研究发现我国扶贫审计的力度及深度远远不够、覆盖范围较小、资源整合也不到位，影响了国家公共资金作用的有效发挥。此外，还给出了以下改进措施和建议：关注审计深度和力度、加强扶贫绩效审计的意识、将扶贫审计与其他类型审计相结合、进一步整合审计资源。

（3）文献述评

关于大数据审计的研究文献比较丰富，国内外学者对于大数据审计方法及发展作出了充分研究，但对大数据审计方法在扶贫审计中应用的相关研究还有所欠缺。

在扶贫审计领域的研究上，由于西方欧美国家较发达，故国外关于扶贫的研究较少。随着我国对扶贫的重视，我国学者对于扶贫审计的相关研究是越来越丰富，大部分研究重点集中在扶贫审计面临的问题与提出相关对策建议方面。而随着大数据理念的不断深化，已经有越来越多的学者在研究扶贫审计时，关注到了大数据在扶贫审计中的应用。但是鲜有学者能够对大数据审计方法在扶贫审计中的应用做过详细、系统的研究。因此，本文将结合大数据背景下扶贫审计的现状及存在问题，对新审计方法在扶贫审计中的应用进行探讨。

二、大数据审计方法与扶贫审计的相关概念

1.大数据审计与大数据审计方法

大数据审计是顺应大数据时代的发展产物。大数据审计伴随大数据时代和大数据技术的发展而发展。所谓大数据审计就是使用功能强大的软件与技术来分析更大范围的样本，通过数据审计来找出其中存在的问题，但审计思路及实质并没有发生变化。具体包含了大数据背景下对电子数据审计和计算机系统审计两个方面。而大数据审计方法就是大数据审计过程中使用到的高效的技术软件及工具。

2.扶贫审计及其特点

扶贫审计是对国家帮助贫困地区农民群众解决温饱、摆脱贫困、开发经济等扶贫工作情况的审计监督。扶贫审计可以包括以下几点：对精准扶贫政策落实情况的审计、对扶贫资金使用情况的审计、扶贫项目建设与运营情况、对扶贫目标实现情况的审计的审计。

三、大数据背景下扶贫审计的现状及存在问题

1.大数据背景下扶贫审计的现状

当前随着脱贫攻坚战的不断深入，精准扶贫成为愈加重要的扶贫方式，相对于粗放扶贫来说，精准扶贫以其“运用科学的方法将扶贫工作精确到每一户、每一个人，以实现精准帮扶、精准脱贫”的特点使扶贫工作更上新台阶。与此同时，与精准扶贫相对应的扶贫审计也加强了对精准扶贫相关政策落实、专项资金使用情况、扶贫后续结果如何等的审查监督。大数据技术迎来了一波又一波的发展浪潮，新型技术的出现对会计领域和审计领域都带来了不小的冲击，因此大数据审计这种新型审计方式应运而生，大致包括大数据下的电子数据审计和信息系统审计。

（1）大数据背景下扶贫审计流程

目前，在大数据背景下进行的扶贫审计工作中，首先要对被审计单位进行审前调查，调查可以分为多种形式，包括走访、观察、询问等，采集进行扶贫审计需要的财务信息数据、被审计方所在行业的相关信息、扶贫工作绩效评价情况、扶贫计划可实施性、扶贫工作进度和完成情况及阶段性总结等信息。其次，现场采集数据的审计人员将以上信息交由数据分析人员，形成数据存储于数据库中，在数据库中通过检索、对比、提取信息以完成一系列审计工作，将被审计方信息在总体上进行分析，在其中查询疑点并对可疑之处进行重点核查，然后将各处疑点综合起来进行系统分析，审计人员所用信息库逐步做到数据共享，将扶贫、工商、医疗等部门数据进行整合共享，审计人员在数据库中进行相关操作时受益于大数据可视化的特点，可以迅速提取信息，查找疑点，从而获取初步审计证据，提高审计效率。最后，审计人员将通过以上方式获取的初步审计证据进行审计事实确认，审计人员通过对相关扶贫工作信息如公安户籍、车辆管理等情况进行调查最终以落实审计证据。

（2）大数据背景下扶贫审计方法

一是数据查询法。审计人员在扶贫审计过程中，进行数据分析时通常采取数据查询的方法，即审计人员在通用审计软件中筛选和查询被审计方提供的数据信息，还可以在庞大的数据库中完成交叉查询等复杂操作将数据进行横向和纵向的对比，完成复杂的审计数据分析，提高了审计效率。

二是大数据可视化分析法。除了数据查询方法以外，大数据可视化分析可以将审计人员需要的数据以直观简洁的方式呈现出来，数据之间的关联明晰化，审计人员可以通过分析数据之间的关联迅速发现线索和可疑之处，分析审计线索从而获取审计证据。

三是穿行测试。穿行测试是将多种审计程序按特定审计需要进行结合运用的方法。穿行测试是通过追踪交易在整个系统中的处理过程，来证实注册会计师对控制的了解、评价控制设计的有效性以及确定控制是否得到执行。

2.大数据背景下扶贫审计存在的问题

（1）扶贫审计所需数据存在问题

在大数据背景下进行扶贫审计工作时，第一步就是采集完成审计工作所需要的被审计方数据和信息以输入数据库，由于被审计方的基础数据繁多复杂，数据采集工作需要大量的审计人员在审计现场工作，数据采集完成后交由数据分析人员。由于扶贫审计数据大多数都是在基层产生，其中涉及复杂的关键信息，如身份证号、工商登记号等，易发生录入错误的情况，基层数据录入出现错误，数据真实性存在问题，直接导致数据库信息不准确，审计证据可靠性降低，后期核对校正工作大大增加了审计工作量，降低审计效率。除此之外，由于扶贫工作的特殊性质，扶贫审计比其他类型的审计工作相比工作难度更大，采集基础数据工作可能会受到当地领导及工作人员抵触，扶贫人员对审计工作认识不足导致基层数据采集工作难度增大，被审计方主观因素也可能导致基层数据采集出现问题，影响扶贫审计工作的进度。

（2）审计组织方式与大数据不相适应

当前扶贫工作主要以精准扶贫的方式为主，与粗放扶贫方式不同，精准扶贫工作具体由县乡二级政府进行实施，县级政府扶贫部门执行工作为指导，乡镇政府配合县级扶贫办开展工作。当前扶贫审计的形式为精准扶贫审计组织方式，在每个季度抽取贫困县开展扶贫审计工作。因此，审计人员需要首先进入审计现场将所需要的数据采集起来，回到审计单位与数据分析人员一起进行分析，负责基础数据收集的审计人员仅仅停留于对信息“机械”的采集，等回到审计单位才真正进行系统性分析。这种“收集数据—分析数据”分两段时间和两个地点实施的审计方法一方面对审计人员和被审计方的随时交流造成了限制，降低了审计效率；另一方面，基础数据分析和审计业务难以做到真正的融合，使大数据技术的前瞻性未能发挥作用，审计思维受限，没有实现扶贫审计对大数据技术的完全利用。

四、大数据背景下新审计方法在扶贫审计工作中的运用

1.利用大数据特点高效识别被扶贫对象

根据相关的扶贫政策，扶贫审计数据涉及领域广、涉及部门较多、内容较为复杂。面对广泛的扶贫人口，利用大数据的数据类型多、处理速度快、时效性强的特征来识别扶贫对象，可以做到精准识贫。利用大数据识别到的有效信息，审计人员可以使用有效信息利用大数据相关软件进行初步勾稽校验、对比与分析，初次识别出异常信息，跟踪异常信息，并对其实施相应的审计程序。

在扶贫审计中确保利用大数据识别出的扶贫对象及其相关信息真实完整。首先应保持扶贫对象信息真实性。在大数据背景下应识别出应纳入扶贫对象而真实未纳入、不应该纳入而纳入扶贫对象的人员。将建档立卡扶贫人员基本信息与扶贫相关的信息数据进行关联对比，如学生学籍信息数据、工商注册登记信息数据、贫困户信息数据、个人缴纳所得税信息数据、财政人员供养信息数据、扶贫项目资金信息数据、小额贷款贴息数据、医院报销数据、社会养老保险数据、工伤保险数据、失业保险数据、重残金发放数据、车辆登记信息数据、村干部信息数据等。把各个相关的数据串联起来，筛选出疑点数据，实施相关的审计程序，查找具体原因，充分让应该享有扶贫政策的人员享受应有的福利，使得政策扶贫效益发挥最大，使得扶贫资金落到实处。严禁纳入标准不规范、纳入人员不清晰现象的发生，进一步提高数据的可靠性与准确性。

2.利用大数据可视化分析方法对数据进行综合分析

数据可视化分析不仅仅分析信息的已知数据之间的规律，而是为了帮助使用者更好地认知数据，探索数据背后更多的联系，发现真实的问题。根据数据的特性，可视化分析可以利用图表、图像等方式直观地把想要了解的信息直观表现出来，帮助审计人员更好地去理解相关信息。在扶贫审计项目中，可以利用大数据可视化分析方法对扶贫项目与内容、扶贫资金使用进行大数据分析。比如，想了解整体扶贫资金的使用方向，可以根据利用大数据初步筛选出来的数据借助可视化进行建模，计算各个扶贫内容的扶贫资金的使用情况，最后生成的图可以更好地进行分析，哪些扶贫项目是国家重点帮扶的，扶贫资金支出主要用于哪些扶贫项目。可视化分析方法可以为审计人员提供更好的审计方向。

五、结论

随着互联网的高速发展，大数据推动了我国扶贫审计的发展。在审计资源有限的前提下，实现扶贫信息的优化整合，让扶贫资金“真扶贫、扶真贫”，使得信息获取、信息核对与审查在各个环节都可以得到有效配合。在扶贫审计过程中，创新审计技术方法，提高审计工作质量与效率，不让“虚假脱贫”“数字脱贫”等现象影响精准脱贫目标的实现。审计机关应加强精准扶贫审计监管力度，助力脱贫攻坚“最后一公里”。