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大数据背景下的预算执行审计
发布时间:2017年04月03日 点击数: 【字体: 收藏 打印文章

【内容摘要】:目前在人员机构设置只减不增的大背景下,如何进一步贯彻落实审计全覆盖的思路,给审计带来了的机遇与挑战。本文在阐明财政一体化信息系统建设体系和张掖市财政一体化信息系统相关情况后,对数据的采集整理和分析进行表述,提高预算执行审计能力和效率。

【关键词】:预算执行;审计;大数据;采集;分析

【正文】

提起大数据审计,其实在2012年的全国社保基金审计、2013年的全国地方政府性债务审计、2014年的全国土地出让收支审计以及2015年的重大政策跟踪审计等重要审计任务中,大数据分析都发挥了重要的作用。大数据审计方式的利用,让审计人员的工作量下降了,效率却提高了

刘家义审计长赴津调研时指出:审计数据集中和分析工作要做好“五个关联”:一是从中央财政到省市县乃至每个乡镇的资金使用、从部门到项目具体执行单位的资金使用的纵向关联。二是从市财政、市发改委到一级、二级预算单位的各种专项资金的横向关联。三是财政、金融和企业三方面的数据关联。四是财政与其他多部门、多行业的数据关联。五是财政数据与业务数据、宏观经济数据的关联。为进一步贯彻落实审计全覆盖的思路,张掖市审计局在对市级财政预算执行和其他财政收支情况审计中,继续坚持数据先行理念,充分运用大数据分析技术,探索预算执行审计“全覆盖”,对财政资金实现“横向到边、纵向到底”,做到覆盖面广、问题查处准、措施建议实。

一、金财工程

(一)财政一体化信息系统建设体系基本情况。“金财工程”即政府财政管理信息系统(简称GFMIS),是利用先进的信息技术,支撑以预算编制、国库集中收付和宏观经济预测为核心应用的政府财政管理综合信息系统。金财工程应用支撑平台(以下简称“大平台”)是金财工程建设实现“五统一”的根本要求,也是财政主体业务信息化、构建一体化信息系统的基础,对金财工程建设全面推进具有十分重要作用。财政部于2005年9月正式启动了金财工程应用支撑平台开发工作,2007年进行平台试点,2008年11月,财政部召开全国财政系统应用支撑平台地方试点工作经验交流会议,对平台推广实施进行了部署,制定了平台实施“三步走”的战略目标,要求于2010年年底前完成在地市级财政部门的推广实施工作。

(二)张掖市财政一体化信息系统情况。随着财政部门“金财工程”实施,各级财政部门信息化系统已基本覆盖了对全部政府性资金的的管理,张掖市财政局2011年之前主要使用的是方正春元财务软件,财政部门使用的主要功能有指标管理,集中支付和会计核算三大系统。于2011年启动了龙图财政管理一体化信息系统,基于预算编制、预算执行、收入管理、账务管理、监控分析等财政业务需求,全面覆盖财政资金范围,支撑财政资金运行的全过程管理,目前在AO软件中没有龙图软件数据采集模板。

二、数据处理

与我们传统的审计分析和处理数据相似,“大数据”时代的数据处理也要经过采集、导入及预处理、统计及分析、挖掘几个方面来实现。龙图财政管理一体化信息系统后台数据库为Oracle,审计人员可要求被审计单位将数据导出为数据库备份文件(dmp文件),在审计人员自己的笔记本电脑中安装Oracle数据库管理系统,用Oracle的imp命令将dmp文件还原至审计人员的笔记本电脑中,再将数据导入到一新建的SQL Server数据库中。

1.采集。在采集过程中,除了可以使用传统的关系型数据库Oracle等来存储每一笔事务数据,还可以利用Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库用于数据的采集。在大数据的采集过程中,其主要特点和挑战是并发数高,因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作,所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。而审计部门一般不需要采取实时的数据,因此对大数据的采集基本上以采集备份数据和热备数据为主,不需要过多的考虑并发的问题。

2.导入及预处理。在大数据环境下,虽然采集端本身已经有很多数据库,但是如果要对这些海量数据进行有效的分析,还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库,或者分布式存储集群,并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。这些与目前审计部门的数据导入及建立审计中间表的过程非常类似,所不同的是导入的数据量非常大,每秒钟的导入量经常会达到百兆,甚至千兆级别。

3.统计及分析。统计与分析主要利用分布式数据库,或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等,以满足大多数常见的分析需求。而审计部门也需要对业务数据进行相关的统计与分析。由于数据量的差别,大数据环境下,对系统资源,特别是I/O会有极大的占用。

三、分析思考

(一)整个审计团队要树立“数据先行”思想

随着信息技术的广泛应用,被审计单位的经营、管理普遍采用高效的信息系统,信息化程度非常高。我们所面临的原始资料不再只是手工凭证、账簿等,更多的是具有高度概括性、模糊性、关联性的大数据,故审计人员应牢固树立数据先行的思想,坚持以数据为核心,力求将数据分析和现场核查相结合相融合,使数据分析工作提前于审计实施,避免数据分析工作滞后于审计工作,甚至是“两张皮”现象出现。

(二)数据分析团队的组织方式要转变

目前,数据分析团队主要是各参审单位的计算机骨干和业务骨干临时构成,在审计项目中共同完成数据分析工作。这种方式的不足:一是效率比较低下,无法及时为审计工作提供线索,二是数据分析的质量相对受限,有时具有片面性。特别是在宏观分析、政策执行情况分析等方面,临时组成的数据分析团队受软硬件环境、人员知识结构等因素的影响,难以完成系统性、宏观性的分析工作。所以,要转变数据分析团队的组织方式,建立高效的数据分析团队。一是建议加强复合型人才的培养,数据分析人员既要懂数据库等技术,又要懂审计实务知识;二是建议加强对大数据的前沿理念和技术的学习,能够构建数据模型对数据进行分析和挖掘,并能够针对不同的行业等实际情况,不断对数据模型的参数进行优化;三是建议聘请相关行业的专家,宏观分析专家加入到数据分析团队中来,形成专业的大数据分析团队。

(三)数据的关联性要明确

审计组在取得基础业务数据的基础上,根据需要进行了数据整理,对整理后的数据,从多个方面开展数据关联,针对不同的审计目标,关联不同的数据,比如开展低保资金审计,就要获取个体工商户注册登记信息,房产信息,车辆登记信息,退休人员领取养老金信息以及死亡人员信息等与社区、居委会发放低保资金的电子数据进行对比。多渠道数据比对,确定审计疑点和重点审计对象,进一步审查是否有不符合低保条件的人员享受低保。

(四)大数据安全性考虑

有数据就存在风险,不论数据采集、数据存储管理和数据分析等都存在极大的风险,如:数据采集中必须考虑采集数据过程中保证所采集数据的真实性、完整性和被审计单位的系统安全性。数据存储管理必须考虑,被审计单位提供的数据包含大量的个人基本信息、敏感信息,审计人员面对如何对这些数据进行管理,从技术上和制度上保证这些数据不泄露到社会上的风险。数据分析必须考虑面对海量数据和有限的审计时间,要在规定时间内对数据进行充分的研究、整理、分析。因此要有做好大数据安全性理念,从规范数据采集管理,从技术和制度上完善大数据存储使用管理和提高审计分析质量等方面减少审计风险。

作者:贾登卿 来源:本站原创
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