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浅析财政审计中计算机应用存在的问题和对策

12月12日 飞仙轩投稿
  财政审计是国家审计的永恒主题,也是国家审计工作的核心。近些年来,财政部门的金财工程逐步推进,各部门信息化水平不断提高,纸质账簿越来越少,数据信息量越来越大,财政各部门系统之间数据逐渐连为一个整体,如何把握财政数据之间的关联,综合比对,是快速精准抓住问题的关键,这就需要审计人员结合审计实践,高效充分地运用计算机审计。
  一、在財政审计中应用计算机审计的必要性
  (一)应用计算机审计,是构建财政审计大格局的要求
  财政审计大格局,是指将全部的政府性资金纳入审计监督的范畴,统筹规划部门预算、政府决算、经济责任、专项资金、民生资金等审计项目,构建协调、统一的工作体系,充分发挥审计维护经济运行、服务国家治理的职能作用。财政大格局的实现,必须依托于对当地财政体系、资金分配管理的清晰认识和准确把握,而对财政资金的流向分析,却是必须依托强大的计算机分析手段对大量数据的综合处理才能实现的。
  (二)应用计算机审计,是财政信息大数据的要求
  财政部门的数据信息量大,门类众多,类型各异,从基本层面上划分,就包括计划层、执行层、核算层,其中,计划层包括部门预算编审系统,执行层包括指标管理系统、非税收入收缴系统、集中支付系统、拨款管理系统、用款计划系统、政府采购系统、清算对账系统等多个系统,核算层包括总会计财务系统、专项资金系统、预算单位财务系统等。每个系统中又有数亿的数据量,靠人工从这么庞大的数据中发现关联并分析,是不可能实现的,只有运用计算机审计,才能实现对数据的分析挖掘。
  (三)应用计算机审计,是审计工作客观实际的要求
  现在审计机关,尤其是基层审计机关,普遍面临着人员少,工作任务重的客观实际。面对这样的现实,任何一个审计项目都不会有充足的人力和时间,要想取得审计成果,必须探索审计规律,创新审计方法,应用计算机审计,是节约人力、时间,快速抓住问题,取得审计实效的关键。
  二、财政审计中应用计算机存在的问题
  目前,在我国财政审计中应用计算机审计尚处于起步阶段,没有形成社保审计中计算机审计应用完整的思路和方法,主要体现在以下几方面:
  (一)财政数据采集不全,无法形成全面的数据分析
  由于财政数据涉及部门多,分类细,很多科室自己都有独立的系统,数据量大,审计人员在审计时很少采集全面的数据进行综合分析,大部分都是需要哪方面数据采集那部分数据,如采集国库和集中支付中心数据,然后对数据进行排序,或常用疑点的模糊字查询,对数据分析浮于表明,难以形成对数据全面的分析和把握。
  (二)财政数据关联节点多,无法形成系统的数据关联
  由于历史原因,财政数据并不是一个系统中的数据,而是各个独立系统数据通过金财工程联系起来,金财工程的财政数据中并不包括部门独立系统的明细数据,审计人员在提取各个系统后台数据后,由于不同公司的软件设计差别很大,关联点难以寻找或关联难度较大,导致无法将数据统一到同一数据库或数据表中,从而无法实现关联分析。
  (三)审计人员中复合型人才较少,无法形成对财政数据的挖掘剖析
  目前,审计人员中具有较强财政审计能力的人较多,具有较强计算机应用能力的人也不少,但是同时懂得财政审计,又能熟练应用计算机审计的人却不多,导致很多财政审计能手看不懂数据表,不知道那一个个数字是做什么的,很多计算机审计高手在面对独特的财政系统时无从下手,不知道该干什么,无法形成对财政数据分析的突破性进展。
  三、如何提高财政审计中计算机审计应用的效果
  (一)组建具有综合素质的团队,对财政数据进行全面的分析关联
  通过组建包括财政、计算机、土地、环境、社保等多方面审计背景和经验的人才,集中时间对财政数据进行全面分析,剖析各部门数据间的关联,形成系统全面的数据,综合对比指标、资金等多方面数据,查找其中存在的问题。
  (二)研究预算、指标、用款之间的关联,挖掘财政数据内潜藏的问题
  由于审计人员对数据关注的局限性,财政审计工作的重心集中在财政资金的流向和在预算单位的使用上,对财政资金的预算和分配由于数据的采集缺失或数据难以处理出来,反而形成了财政部门本身的灯下黑。审计人员在对全面财政数据关注后,更能通过预算指标的调剂、追加,发现虚列年产预算指标、未按年初预算下达指标、挪用财政资金、滞留专项资金的等问题。
  (三)培养数据关联挖掘的意识,提高数据分析深度和光度
  审计人员传统都是通过账面查找发现问题,养成了顺着资金链条追索问题的直线思维定势,对于关联分析相对思索不足。在对财政数据的分析中,除了数据的链条分析外,更应该从数据的广度关联上下功夫,如指标数据可关联对比部门年初预算、国库支付数据、集中支付数据、政府采购招投标数据,甚至包括在更大范围内对比分析发改的项目数据、税务的税收数据、国土的土地数据、农牧的农田数据等,从而更能快速抓住疑点,精准发现各类深层次问题。
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