大數據審計在職工養老保險的應用

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摘要：在國家經濟穩步發展時，也要推動社會保障體系得以完善。社保業務涉及范圍廣，業務規模也在穩步提升，審計工作壓力明顯加大。養老保險基金具有社會保障基金中種類多、資金量大及投資廣泛等特點。本文分析出養老保險業務發展過程中，基金數據規模增加的情況下，傳統人工操作審計方式已經無法滿足養老保險基金審計的需求，需要利用大數據審計通用模型優化企業職工養老保險審計的工作模式。

關鍵詞：大數據審計通用模型;企業;職工;養老保險;應用

隨著信息化技術在養老保險基金審計工作中的廣泛應用，其基本資料也逐漸實現信息化管理，電子數據審計技術也成為審計工作開展的必要支撐，大數據技術的不斷發展也使得信息技術更新加快，在其支持下使得審計工作得到較為有力的發展。在對數據和規模都較大的養老保險基金審計數據分析時，也要綜合實施大數據技術和信息技術，增強審計工作的實際效率，將大數據審計通用模型應用到養老保險基金審計工作中，可以實現對審計工作方式的創新，這也成為我國養老保險基金審計在未來發展中的核心目標［1］。

一、大數據審計通用模型

大數據審計技術是在時展需求和審計工作要求基礎上實現的，其本身是大數據技術與審計工作結合之后所衍生得到的創新性審計模式。其不僅在工作效率方面要高于傳統審計，同時也存在著更高的審計質量，尤其在風險的監督和識別方面所具有的效用更為顯著。目前，各級審計部門逐漸引入大數據審計通用模型來完善原有審計模式。雖然大數據審計通用模型在實踐中的應用還存在一些問題，但基于其強大的實用性和超高效率不斷取代傳統審計方式，并獲得廣泛應用。大數據審計通用模型從整體方面出發，也包含著其自身的特點：首先是連續性強，傳統審計在人工統計數據支撐下開展相關工作，數據的處理能力更為有限，對審計工作中的問題無法做到全面判斷和更好地處理，風險識別能力也相對較差，會使得傳統審計工作開展具有連續性不足的問題。而大數據審計通用模型可以輕松實現數據的多樣化處理及有效轉換，使其可以做到高效識別審計問題，及時觀察到相關數據所面臨的風險，其本身也存在著更強的連續性［2］；其次是完整度高，大數據審計通用模型自身具有較強的數據發掘能力，能夠在海量的數據中快速尋找到目標數據，對各種數據的篩查、處理方面具有高效率的特點，在不需要數據抽樣支持時，也可以更好地完成審計工作。同時，大數據技術集成得到必要的數據存儲系統，可以更快調查各種問題的相關數據，不會遺漏數據，可以充分確保政府審計報告的準確性、完整性，在各種風險防控方面具有更為積極的影響；最后是制約因素較少，大數據審計通用模式在實際應用時可以使審計工作基于具體網絡實施，其中有審計權限的審計工作人員操作計算機也可以充分做到快速查詢和檢索目標數據信息，并依托計算機的高效率計算機制，促使數據的計算和分析篩查工作更好地完成，使審計工作可以明確突破時間和地域的局限，進一步增強審計工作的實際效能。

二、大數據審計通用模型對企業職工養老保險審計的影響

（一）提升企業職工養老保險基金審計工作的效率與質量。傳統審計方法獲取的審計數據、數量相對更為有限，被審計單位在實施業務數據信息量化處理時，對審計工作人員的效率會提出更高要求。而現行的養老保險基金在業務辦理工作開展時就以互聯網平臺作為基礎，在推動數據信息分析時，可以對其進行數字化和虛擬化處理，大數據審計通用模型的應用可以有效解決當前政府審計工作中所具有的審計工具精準問題。審計人員在實施審計工作開展時，也要加強全面思考及靈活處理能力，突破傳統技術的限制，在增強數據對比精確程度的基礎上，結合大數據的技術優勢，可以明顯增強工作效率。在大數據技術支撐下，大量技術創新也會造成相關機構利用數據分析模型的實踐得到更多專業化的數據挖掘技術和分析技術，而這本身為審計工作的創新發展提供了有力支持。（二）企業職工養老保險審計工作更規范。大數據審計通用模型在企業職工養老保險中應用的前提是確保數據統計的規范程度，使數據資料在應用時可以凸出作用。人社部門依托“金保工程”，利用先進的信息技術，以中央、省、市三級網絡為依托，涵蓋縣、鄉等基層機構，支持人力資源和社會保障業務核心應用，覆蓋全國的統一人力資源和社會保障電子政務工程。政府部門利用其本身存在的行政職能屬性，對數據進行標準化處理。這在確保數據收集及時、準確的情況下規范數據的統計格式及養老資金的報銷機制，明確、統一性高的審計工作體系，對企業職工養老保險審計工作的高效實施提供相對更為堅實的基礎，降低數據作假率，防止企業職工養老保險審計人員舞弊現象的發生，在提升審計所需數據資料質量的基礎上有效保障被審計單位的工作質量［3］。（三）促進企業職工養老保險審計全覆蓋。十八大以來，為凸顯民生審計的重要性，在2016年審計署印發的《“十三五”國家審計工作發展規劃》中，開展民生審計成為國家審計的重要任務。企業職工養老保險審計作為民生審計的一個重要方面，其是否能夠實現審計全覆蓋是提升民生工作的一個重要方面。在大數據審計通用模型應用時，基于其所具有的高效數據處理和分析能力，更大程度上提高養老保險基金審計工作的效率，為審計全覆蓋工作開展營造較為良好的環境。大數據所具備的數據信息收集范圍相對較大，且存在著更高準確度的數據收集渠道，具有數據挖掘精細機制，在信息完整性和有效性方面提供保障。從宏觀角度方面分析，行政機構所具有的財政活動數據都要納入到審計范圍中，這能夠充分推動審計數據全覆蓋。但從狹義視角方面出發，也可以保障財政數據信息的完整有效性，避免發生數據收集漏洞問題，在審計工作開展時，可以提供重要基礎。而大數據審計通用模型在應用時，利用其所具有的數據存儲功能可以解決以上相關問題，為審計工作提供重要的核心技術支持，使養老保險基金的審計數據能夠相對產生較高的完整度及精確度。［4］。（四）加強相關關系證據的應用。世界上萬事萬物的發展都存在著因果關系，而大數據技術的具體實施，可以更大程度上降低審計工作遇到的問題，在數據平臺支撐下有效實現數據的分析和評估。審計人員在日常工作中以電子數據為審計證據，而電子證據復雜性特點明顯，審計人員也要根據大數據技術對不同審計證據的因果關系實施分析，但大數據技術也可在對海量數據分析基礎的同時充分識別不同數據之間所具有的相關性，并利用計算機操作發掘出關鍵審計證據，進而防止審計工作人員對因果關系證據的依賴。

三、完善大數據審計通用模型在企業職工養老保險中的應用對策

（一）制定數據采集標準和規范。江蘇省在數據審計標準化體系建設時，需要基于數據共享相關問題作出部署。首先需要明確對傳統數據庫加以實時更新處理，在構建新的數據歸集管理機制的基礎上推動相關部門每年都能夠有效落實電子數據報送工作，而行政機關單位不僅要向審計機關報送具體的電子數據資料，同時也要向審計署報送數據信息；其次規范數據標準化程度要求比較高，在這一情況下推動數據格式統一融合在一起，在關聯數據共享機制支撐下，相關部門和單位也要明確建立具體的數據審計機制，使得數據標準化處理流程實現規范化發展，增強數據信息的真實性及可靠性。此外確定省級數據收集機制，使得分支機構的系統與升級數據管理中心的數據庫具體銜接在一起，使部門審計工作數據資料較為完整，避免發生因被審計單位數據收集出現較多問題，影響審計工作低效率［5］。例如：2020年開始實施的全國養老保險審計前，就下達通知提出審計工作需求和數據標準化采集，提高數據的可用性，為后期數據的集中統一篩查奠定了基礎。（二）提高審計人員素質，優化人員組成結構。企業職工養老保險審計工作確立時，需要為相關人員明確審計績效考核體系，針對不同工作人員特點和工作特性，科學合理選取考核的實際指標，豐富員工激勵方式，在分析不同科室業務的特點下，明確根據實際情況確定針對性地培訓機制。在相關部門開展崗位輪換制基礎上，顯著提高審計人員對相關工作的熟悉程度，在增強人力資源培育程度的基礎上為審計人員提供具有針對性的知識技能教學活動，增強審計人員的技能水平，豐富相關工作人員的業務知識，為各項工作的有序和高效開展提供較為堅實的基礎。另外，企業職工養老保險審計工作人員要做到積極互動，在構建工作學習小組的基礎上可以定期交流和分享相關工作經驗，為工作人員傳授必要的工作技能，在相互幫扶的工作機制基礎上使得審計工作順利實施。審計機構也要強化審計工作人員培育的重視程度，在不同工作崗位下確定專項人才培育計劃，提高審計人力資源儲備的實際能力，為組織績效的不斷提高提供堅實的基礎。同時也要在構建大數據人才資源數據庫的基礎上，為審計工作處理后的高效實施做好更為充分的準備，在這一情況下，選擇能較好、較快掌握大數據技術的審計人員實施有效培養，審計項目中能夠確保每一個板塊都包含至少一名可以較好地使用大數據技術的人員，使審計項目具體實施時不會發生過度依賴數據組的問題，有效保障工作流暢性，避免發生中斷的問題［6］。（三）完善數據分析平臺。由于當前數據分析平臺多數情況下也需要充分以數據中心作為重要支撐，在改善分析效率不高等方面需加強互動性強的大數據中心構建，為所有審計部門和機關單位提供數據共享平臺，使得各個相關部門數據信息的有效性更為顯著，數據中心在收集企業養老保險金審計數據資料之后，分析相關資料，在對資料整合的情況下充分為審計數據舉證和數據分析提供輔助作用。2020年開展的養老保險審計，由于疫情影響，該省審計廳未能完成數據的集中統一篩查，但是在審計期間先后下達100多條標準化語句以及跨區域篩查結果，要求地方審計機關根據實際情況進行分析比對，再對結果進行進一步審核，并上報審計結果。在云計算和網絡技術的組合實施下，也要關注不同養老保險機構和參保機構的聯系情況，使得這些機構可以高效聚集在一起，在軟件自動化篩選時得到更多有效的數據信息，對有效審計數據資源進行必要整合處理。數據中心的建設也可以在大數據審計工作平臺為支撐的基礎上，明確為所有審計機構和審計單位提供專業化程度比較高的審計數據，使得各項數據處理功能可以滿足實際需要。在分析平臺構建情況時，其中具有監控預警、查詢分析及數據中心模塊，同時建立財政和公積金等相關子分析數據庫，使審計人員在利用各個數據庫的情況下做到有效的審計分析，對數據實施標準化清洗和建模處理，促使數據組的工作人員將數據信息的處理辦法及記錄存入分析系統中，為審計工作人員處理數據應用提供支撐。（四）更加完善基礎數據。近年來，數字化、智能化在某種程度上促進了審計工作的高效開展，在此期間，基礎數據納入工作范圍是智慧平臺建設的關鍵。首先，應夯實審計基礎數據，秉持“數據先行”的原則，存儲企業職工養老保險的相關數據，尤其是強化各部門數據間的聯系，比如社會救助數據、死亡人員數據、工商企業登記數據、企業稅收數據等。近年經過醫保審計、社會救助資金審計等一系列的全國性和地方性的審計，人社部門已逐步規范“金保系統”內的數據結構，同時也加強與其他相關聯數據比對分析。在加強部門間的數據聯系時，還向上級審計機關借力，充分挖掘審計機關數據融合優勢，強化與上級部門數據采集間的共享，真正做好大數據審計保障工作；其次，應健全大數據審計方法體系。通過業務部門和技術部門間的相互協作，總結違規問題的數據表現特點，應用大數據技術梳理傳統的審計思路和業務經驗，同時編制了多種大數據分析方法模型，落實好大數據經驗轉化工作。在審計計劃方面，應適當創建大數據審計工作模式，把大數據審計和其他審計業務結合起來，同時限定審計權力的邊界。在審計實施方面，應有針對性地制定審計規則，為大數據背景下的審計工作提供重要參考；最后，應強化大數據技術的應用。在審計過程中，應借助聚類分析、關聯分析、多維分析等技術，對企業養老保險數據情況展開分析，科學把握預算結構及趨勢，重點分析審計工作，做好數據分析報告，并把審計重點納入審計實施方案中，全面做好審計工作。

四、結束語

在大數據技術廣泛應用到審計工作時，大數據技術因其自身包含著較多的數據資料，可以高度應用與契合于養老保險基金審計工作，對其審計工作效率與質量的提高具有積極影響，也可以規范化處理養老保險基金審計工作，促進審計工作能夠實現全覆蓋。未來，將大數據審計通用模型應用到企業職工養老保險中也將成為一種必然趨勢［7］。

參考文獻：

［1］黃忠義，王子敏.江蘇推進新信息技術與養老產業融合路徑研究［J］.電子商務，2020（08）：37-38.

［2］鄧君汝.大數據背景下養老機構民生檔案管理研究［J］.中國市場，2020（20）：195-196.

［3］王素娟，李會，王淑君，姚靜宜.大數據背景下居家養老云服務平臺構建研究［J］.合作經濟與科技，2020（13）：188-190.

［4］賈妍，劉潤澤.大數據驅動的精準養老模式探析［N］.中國人口報，2020-06-19（003）.

［5］李斯佳.養老保險基金審計研究［D］.黑龍江八一農墾大學，2020.

［6］李俊偉.大數據背景下養老保險基金審計研究［D］.云南財經大學，2020.

［7］周史彥.大數據背景下廣東省社會保險信息化整合研究［D］.蘭州大學，2015.

作者:廖月琴 單位:鹽城市亭湖區審計局