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浅议如何运用大数据搞好社会保障审计工作
马兵(甘肃省兰州市审计局)
 
【时间:2016年11月22日】 字号: 【大】 【中】 【小】

党的十八大报告指出我国要走“四化同步”发展之路,其中信息化作为新“四化”的重要组成部分,被提升为国家战略。近年来,随着信息技术的发展,以大数据、物联网、云计算、电子商务为特征的新技术、新应用逐渐改变着人们的生活和工作,也给审计机关开展审计监督带了机遇和挑战。审计机关要实现对财政资金、国有资产、公共资源、领导干部经济责任履行情况和重大政策落实情况的审计监督全覆盖,信息化是必由之路。而大数据是当前审计机关面临的第一道关口。如何在大数据背景下,运用大数据搞好社会保障审计,是各级审计机关必须面对的现实,也给社会保障审计带来更多的机遇与挑战。

一、大数据的内涵及特征

大数据是继云计算、物联网、移动互联网之后信息技术融合应用的新焦点。所谓“大数据”,是指大小超出传统软硬件采集、储存、管理和分析等能力的所有数据集合,它不仅指代“数字”,还统称一切保存在电脑中的信息,包括文本、声音、视频等。大数据的实质是在数据传输、收集、储存的基础上,对数据的分析挖掘,并由此获得凭直觉难以发现的有用信息,从而揭示数据隐藏的历史规律和未来的发展趋势,为决策提供参考。大数据源于万事万物和社会生活的方方面面,又反过来影响或决定着我们的一切。与传统的数据库处理对象和技术相对比,大数据有四个显著的特点,业界通常归纳为四个“V”,即Volume,是指数据量极大并仍在持续增大;Velocity,是指所需的处理速度快,实效性要求高;Variety,是指数据类型繁多,包括结构化数据、半机构化数据甚至是非机构化数据;Value,是指价值密度低,需要先进的挖掘、“提纯”技术才能实现大数据的巨大价值。这些特点决定了大数据独特的应用方式:追求全部、整体数据而不是局部、精准数据;追求数据的相关关系而不是因果关系;追求数据的联动、无穷组合和创新而不是让数据休眠;追求数据生产者与数据应用者的互动而不是仅仅数据提供和输出等等。

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社会保障事业发展来说具有非同一般的意义。在过去十年,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、大数据对审计工作的影响

审计依数据而生,用数据说话。大数据具有数据量大、数据类型多、价值密度低、处理速度快的四“V”特征。在大数据时代,被审计单位的财务数据不再是主要的,而大量的是业务数据、关联数据,数据采集难、管理难、有效运用更难,审计人员不懂得数据分析技术将彻底失去审计资格。但大数据时代也给审计工作转型升级、职能发挥带来了机遇,如大数据时代,可以“集中分析,发现疑点、分散核查、系统研究”轻松实现审计全覆盖,可以“大兵团”作战发挥审计整体优势,可以在苗头初现时就能揭示问题的起因和趋势以发挥审计“免疫系统”功能等。随着国家治理理论的发展,审计数据分析将在宏观决策支持、政策风险与实施效益评价方向上继续发展,通过对相关大数据的获取和分析,洞察行业整体走向和制度实施效果,认识演变规律,进而对国家、行业、部门的制度出台及发展策略做出前瞻性的思考和战略性的分析。大数据时代,给审计带来难度的同时也带来了机遇,审计机关和审计人员必须正确认识、系统研究、加大投入、充分利用大数据发挥审计在国家治理体系中的作用。

三、社会保障大数据构成分析

作为现代社会最为重要的经济制度之一,社会保障数据种类多、涉及面广,特别“十一五”以来,我国将社会保障作为以改善民生为重点的社会建设的重要内容,出台多项法规、政策和措施,使的社会保障数据呈多样式、多层次的发展趋势。目前,我国的社会保障大数据主要有以下几项构成:

(一)基本的社会保障数据

1.从种类上看:一是养老、医疗、工伤、失业与生育等五种社会保险。其中,养老保险含企业职工基本养老保险、企业年金、机关事业单位养老保险、城镇居民基本养老保险、新农保、被征地农民养老保险,而医疗保险含城镇职工基本医疗保险、城镇居民基本医疗保险和新农合。二是社会救济,包括城乡居民最低生活保障、农民“五保”供养、生活无着的流浪乞讨人员救助、大学生及下岗工人再就业等。三是社会福利,包括老人、妇女、儿童、残疾、智障等特殊群体的保护。四是社会优抚,包括对有特殊贡献的军人及其眷属的特殊保护等。五是受政府委托管理的社会互助资金(资产),包括红十字会、慈善总会等部分非政府组织(NGO)的社会募集资金等。六是其他相关资金(资产),如公共卫生、住房公积金、保障性住房等。

2.从收支渠道看,其资金来源有各级财政拨款、单位及个人缴纳、社会捐助、利息收入、调剂收入、补助收入、赞助收入等。

3.从支出的范围上看,有养老、医疗、工伤、生育、失业、下岗、低保、救灾、扶贫、助残、退伍、福利院、五保户和贫困户临时救济等。

4.从涉及的政策法规看,有涉及五项基金的《社会保险费征缴暂行条例》、《失业保险条例》、《工伤保险条例》等,涉及社会救助的《城市居民最低生活保障条例》、《自然灾害救助条例》等,涉及社会福利的《中华人民共和国残疾人保障法》、《社会福利机构管理暂行办法》等,以及其他一些社会保障的法律、法规以及相关政策。

5.从涉及的管理和经办机构来看,目前我国的社会保障工作主要由民政、卫生、人社、住房保障、残联和住房公积金等相关部门分别管理,经办机构涉及财政、税务、银行等相关部门。

(二)对基本数据进行支撑对比的辅助数据

1.公安部门的公民户籍、家庭人口信息以及车辆管理信息数据。社会保障制度的作用在于保障全社会成员基本生存与生活需要,特别是保障公民在年老、疾病、伤残、失业、生育、死亡、遭遇灾害、面临生活困难时的特殊需要。因此公民的个人信息以及家庭人口信息是支撑社会保障数据的基础。而车辆管理信息数据集在目前的低保资金、保障性住房资金审计中经常被利用到。如在低保资金审计过程中,审计人员通过计算机将提取到的车辆管理信息数据库与低保人员数据库以及公安部门的家庭人口数据库进行比对分析,可有效查处不符合条件虚报冒领低保人员,可有效减少审计时间、提高审计效率和质量。

2.通过房管部门的房屋信息数据可提取公民的个人住房信息,一般用于保障性住房审计和低保审计的数据比对。

3.通过工商部门的注册信息、税务部门的个人纳税信息、银行个人账户信息、公积金个人缴存信息等相关数据的对比分析,可提取保障对象的个人以及家庭的收入水平,可及时取消不符合条件的保障对象资格。

4.财政部门发放的其他补贴基金信息数据,如:阳光工程、星火工程、农机下乡补贴、家电下乡补贴等等。

除上述数据外,社会保障大数据还应包括与其相关的所有外部数据,如来自互联网运营商、电信运营商、政府、商场、交通枢纽等机构的数据。

通过上述社会保障大数据构成分析,可以显现,以社会保险为重点的社会保障资金,具有资金量大、环节多、管理重复、时效性强等特点。因此,随着近年来社会保障审计环境的巨大变化,传统的计算机审计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社会保障审计发展新的目标。

四、当前社会保障系统大数据运用现状

由于我国的社会保障制度建立时间不长,制度本身又是采取分人群设计、分部门管理、分地区实施,同时各部门大多实行封闭监管模式,彼此之间管理信息不能有效共享,数据、凭证传递不及时,各方账目、数据常有出入,造成社会保障信息管理协调难度加大。

(一)社保信息资源部门化,信息不共享,导致骗取套取、虚报冒领社会保障资金的现状频频发生、难以识破

目前我国社会保障工作主要由民政、卫生、人社、住房保障等相关部门分别管理,在没有统一的社会保障信息管理规划的情况下,民政、卫生、人社、住房保障等部门根据各自工作的发展需要及对信息化的需求情况,纷纷建立起系统内上下应用的信息管理系统,各地相关部门也按各部委要求进行了设备配备。这在一定程度上使为民服务的手段和效率有了明显提高,但在实际工作中,以部门为单位建立的信息系统存在许多问题:一是在信息采集方面,要想获取不同部门的信息进行比对决非易事。出于信息保密原因,各部门是不对其他部门提供信息系统数据的,而且有些信息系统的数据存储后台不在县级基层部门,县级部门无权调取,需要较高层次的机构进行协调才能解决;二是在信息资源利用方面,由于不同部门采集的数据不一致,数据源存储格式不一,无法共享。而且,由于各部门各专业系统只记载各自特定的人群情况,在综合统筹集合各方面信息时带来极大的不便。如退休职工、在职职工、农村低保、优抚对象、特困救助对象等数据信息分别储存于不同的系统,大多数应用系统之间普遍缺乏标准化的数据接口定义,系统之间难以共享,形成了业务资源部门化、分散化,只能实现部门内部和系统内部的资源利用。以至于骗取套取、虚报冒领社会保障资金的现状频频发生、难以识破。此外,由于分散在各部门的社保信息无法整合,仅有的信息资源不能及时有效公开披露,导致高校科研机构无法对现行制度实施进行深入有效的评估与分析,无法对政府投入与公民权利义务进行绩效评估和全面跟踪分析,公众更难以动态了解、及时查询掌握自己的社会保障缴费、个人账户资金余额、各种社会保险金和津贴水平等社会保障权益。

(二)政策业务区域性强,跨地域流动障碍重重,导致重复享受,浪费大量财政补贴

人口与劳动力流动的日益频繁,带来的是愈发迫切的跨地区社会保障的业务要求。《劳动和社会保障事业发展“十一五”规划纲要》明确提出,要取消农村劳动力进城和跨地区就业的限制,完善参保人员社会保障关系转移、衔接的政策措施。但是,目前各地区因社会保障事业的起点不同,受各地实际情况的制约,制定的社会保障政策存在差别,原有的信息管理内容、工作流程不统一,具体的工作要求不一致。这些制约因素所带来的是社会保障关系不能顺畅的异地接续和转移,甚至于不同身份的公民重复参保或领取待遇,浪费了大量财政补贴,损害的是应受到社会保障的广大群众的利益。

(三)社会保障业务交叉重叠繁杂,中间环节较多,直接导致社保业务管理效率低下

当前社会保障体系的基本框架已经形成,企业的养老、医疗以及住房保障等各类事务已经逐渐形成了社会化管理,但社会保障体系建设的任务依然任重而道远。一是社会保障新制度、新政策将会不断出台。如促进企业、机关、事业单位基本养老改革制度改革,探索建立农村养老保险制度,健全廉租住房制度,加快解决城市低收入家庭住房困难等,还有农民工及其子女、失地农民等人群的社会保障及其管理问题。大量的信息依靠传统的人工管理显然已不可能,这些都需要借助信息技术进行管理。二是公共服务体系建设的高要求。《20062020年国家信息化发展战略》将“增强政府公共服务能力”、“电子政务应用和服务体系日臻完善,社会管理与公共服务密切结合,网络化公共服务能力显著增强”列为国家信息化的重要战略目标,社会保障工作从管理型向服务型转变,势必要求社会保障工作充分体现“以人为本、为民服务”的理念。如果不能对越来越多的社会保障资金和人员信息进行集中管理,对越来越多的工作要求和程序进行统一规范和完善,将会对未来社会保障体系的顺利推进带来巨大的阻力。

五、社会保障审计大数据运用前景展望

展望将来的社会保障审计,必将是大量多维分析和挖掘分析等大数据分析技术全面运用的时代;必将是审计的方向性更加清晰、审计的定位性更加准确,审计监督由“盲目”向“有效”转变的时代;必将是实现对社会保障业务各个环节全面覆盖、系统核查,真正做到“全面审计、突出重点”的时代。

(一)从创新审计方法的角度来说

一是社会保障审计大数据分析将会更多地运用相关关系分析来发现审计线索。在预测和分析问题时,传统的思维路径都是基于因果逻辑关系的,不可否认的是,即使在大数据时代,从审计证据的角度来看,因果关系仍然是审计取证的逻辑基础。但从审计线索发现的角度来看,由于大数据技术提供了前所未有的跨领域、可供量化的维度,使得审计问题大量的相关信息能够得以记录和计算分析。大数据没有改变审计事务间的因果关系,但在大数据分析技术中对相关关系的开发和利用,使得数据分析对因果逻辑关系的依赖降低了,甚至更多地倾向于应用基于相关关系的数据分析,以相关关系分析为基础的预测是大数据分析的一项重要特征。如与工商部门的企业登记信息比对,就能及时发现投资办公司的家庭申请了低保;与房屋产权登记信息比对,就能发现有钱购大面积商品房的家庭申请了低保。

二是大数据的实时处理特征将提高审计数据分析效率。在传统的审计过程中,需要将社保数据库中的数据经过转换导入到审计数据中心数据库中,而转换数据时,往往需要根据具体的数据库系统,在审计人员的干预下完成,而审计人员一般都不是数据库系统方面的专家,这就给审计人员增加了工作负担,同时因为操作失误或不当也会给当地社保数据库系统带来一定的风险。大数据处理的数据由TB级变成了PB级,其数据是快速动态变化的,数据流动的速度快到难以用传统的方法处理,流式数据是大数据流动速度快的重要特征。大数据分析是采用流处理方式,利用大数据分析的软件和计算模型,从大规模、多种类的数据中快速提取有价值的知识信息,实现对数据的实时分析。大数据实时分析的优势将使社会保障审计能够更及时地发现问题,有效提高审计工作效率。

(二)从审计服务社会保障管理的角度来说

一是大数据运用有利于提升社会保障管理能力、服务能力和经办能力。整合数据资源,有助于引导社会保障经办服务管理集约化和精细化。同时,对大数据的利用将成为政府提升社会保障服务能力、增强社会保障管理效能的有效手段。

二是大数据审计分析将更有利于提高政府决策的科学性和精准性,提高政府预测预警能力以及应急响应能力,更能有效的服务于国家治理的理念。大数据审计分析可以通过对相关领域长年累月形成的数据的分析,挖掘出某种群体行为的特点,提示某种社会现象的潜在规律,为政府制定政策提供关键依据,同时还可以评估政府政策的实施效果,从而帮助政府不断发现问题,改进问题。

六、运用大数据开展社会保障审计的对策

(一)加快联网审计和审计数据中心建设

大数据环境下,数据采集是开展审计工作的前提,审计机关应按照《国务院关于加强审计工作的意见》(国发〔201448号)要求积极推进有关部门、金融机构和国有企事业单位等与审计机关实现信息共享,加大数据集中力度,构建国家审计数据系统。具体是加快联网审计和审计数据中心建设,联网可分步进行、逐步推进,先期与财政、税务、社保等机构联网,逐步扩大到公安、房产、住房公积金、民政、工商、银联等机构。通过建立信息共享机制,制定共享数据的格式和内容,建立以审计机关为中心的联网核查和数据比对系统。加快联网审计的同时,审计机关应建立各类型审计数据库,包括审计系统人力资源数据库、被审计单位数据库、被审计领导干部数据库、国有资产资源数据库、行政事业单位编制数据库、专项资金数据库、各行业财务和业务数据库等。数据库建设包括原始数据库和标准数据库,原始数据库即为采集的最原始的,不经任何加工的数据,以备核查。标准数据库应按照审计署数据规划的要求,建立标准表,将原始数据采集、转换成标准格式数据进行存储。

(二)创新审计方式,适应大数据环境下的审计要求

一是紧密围绕审计工作目标,开展数据基础式审计。以审计工作目标为导向,以数据为基础,按照“总体分析、重点审计业务分析、重点审计事项分析”逐层深入的思路,以“三个坚持”为原则,即坚持数据分析必须以审计业务需求为核心、坚持数据分析对审计实践的指导、坚持审计实践对数据分析的推动,运用信息系统审计技术方法全面分析被审计单位信息系统在建设运行过程中存在的缺陷和不足,明确数据分析的思路和方法,开展数据基础式审计,为审计工作的顺利开展提供技术支持和数据保障。

二是综合运用统计分析、多维分析、数据挖掘、云计算等技术手段深入开展数据分析。海量数据的汇集加大了对重点及敏感数据审计的难度,对大数据的无序使用也会耗费大量的审计资源。通过采用穿行测试、代码审查、文档查阅等技术方法确定与审计业务紧密相关的核心数据,将数据置于大数据环境中,进行关联分析、数据比对,综合运用统计学、计算机科学等先进的数据分析技术,发现规律、找出疑点。

三是收集审计分析模型,构建分析模型知识库。随着审计数据分析方法的发展,越来越多的审计数据分析模型在审计工作中得到运用,这些模型利用数据挖掘和统计技术方法形成,具有直观、可视化、便于理解等特点。审计机关和审计人员应致力于整理收集各领域审计分析模型,构建分析模型知识库,并在推广应用中不断优化、增加和更新,以促进审计数据分析方法的深入发展。如通过大数据形成的信息流还原被审计单位的资金走向、物资走向和业务走向,立体化、多方位展示被审计单位的经济活动,从中发现漏洞、深挖严查。

(三)加大审计“数据科学家”培养,组建审计系统数据分析团队

通过招聘、审计机关集中培训、联合高校培养等方式使部分审计人员掌握计算机科学(数据获取、数据解析、数据存放和数据安全);数理统计学(数据分析、数据过滤、数据挖掘和数据优化);图形设计学(显示数据结果,比如将数据表达成三维图形,以便更好地理解和利用);人机交互学(在用户和数据之间建立有机联系,使得人对数据的使用更方便)等知识,具备三种能力(统计分析能力、对数据的提取与综合能力、数据的可视化表示能力),成为审计行业的“数据科学家”。将这些“数据科学家”组建成审计系统数据分析团队,作为大项目审计的先锋和主力。制定激励措施,改革考核任用机制,对数据分析团队成员实行额外津补贴制度,同等条件下优先提拔等激励措施,同时团队成员实行严格考核,未位淘汰,及时补充新人。

(四)加大投入,严格大数据的管理,切实保证大数据的安全

大数据时代下,存在一只无处不在的“第三只眼”。如亚马逊在监视我们的购物习惯,谷歌在监视我们的网页浏览习惯,而微博似乎什么都知道。作为掌握被审计单位大量数据的审计部门,要保证数据安全唯一的办法是物理隔离,一是与网络隔离,二是设置严格的访问控制程序控制与项目无关的其它审计人员接触数据。信息化时代,一个微小的数据泄密,必然引起各方对审计数据安全保护能力的质疑。因此,审计机关必须引起足够的重视,千里之堤,不可溃于蚁穴。

(五)创新审计制度和审计程序,修订相关法规以适应大数据环境下审计监督

在大数据环境下,随着整个信息化建设的推进,目前使用的一些制度、规章必须要做相应的修改完善。主要是:

一是针对联网审计修订审计程序制度。目前审计程序是制发审计通知书、调查了解、编制审计实施方案、实施审计获取证据、编制审计工作底稿、撰写审计报告征求意见稿、经审理后提交业务会讨论、出具正式审计报告和审计决定。而在联网审计中,由于实行的是“联网核查、实时预警”,审计监督体现在经济活动整个过程中,审计通知书等将不适用联网审计,因此要制定联网审计程序规定,参照跟踪审计的方式,定期出具联网审计报告和联网审计要情专报,使审计监督动态化、全覆盖。

二是完善审计组织方式制度。打破现有审计系统条块分割体制,摒弃地盘意识,整合资源、形成合力。强化上级审计机关对下级审计机关的领导,探索省以下地方审计机关人财物统一管理。

三是健全审理制度。实行项目计划、实施、审理、执行四分离,由审理机构代表审计机关向被审计单位征求意见,提出审计问题的定性及处理处罚意见。实行网上全过程审理和现场审理相结合的制度,保证审计质量,防范审计风险,促进党风廉政建设。(马兵

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