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    • 大数据下基层采购审计思路

        摘    要:

        本文分析和阐述了大数据背景给采购审计带来的影响,在此基础上研究了采购审计创新的方法和路径。

        一、大数据背景下基层采购审计思路、内容与方式

        (一)转换的审计思路

        传统审计模式之下,手工查账是对重要采购事项进行审计的主要方式。计算机技术发展之后,逐步地引入了计算机数据分析模式,但是受到分析技术、数据结构、数据分析视角等因素的影响,审计数据分析起到的仅仅是审计手段的一种辅助方式。源于此,传统审计模式下的采购审计能起到的作用局限在审查某一采购事项的真实性、效益性和合法性。

        大数据技术的出现和大数据时代的到来,审计过程中可以收集到海量的、多元化的、有挖掘价值的大量数据并开展针对性分析,审计的作用可以拓展到更高的层次,审计的思路可以得到极大地开阔。首先,数据化的审计平台可以对采购的整体运行情况进行把控,及时发现那些普遍存在的、有苗头的、有一定倾向的风险,将现行采购之中的管理漏洞、体制缺陷、机制扭曲充分地展现出来;其次,借助数据分析方法,可以高效率地、自动地发现采购过程中的违法问题、违规问题线索;再次,通过系统地分析和研究,对各个单位在落实采购制度之中存在的风险进行评估,对采购制度落实情况进行绩效评价。

        (二)拓展的审计内容

        传统的采购审计主要是针对采购预算在编制、执行和落实过程中的情况进行审计,目的在于找到预算编制的不完善之处、预算编制与预算实施的脱节的地方以及是否存在超预算采购或者无预算采购的情形,与此同时还要确定是否存在虚假采购、未招标采购、未集中采购、擅自改变投招标结果、随意进行合同变更等情况。

        大数据审计模式之下,采购审计一方面要囊括传统审计模式下的工作内容、涵盖传统审计工作下的中央部门和所属单位;另一方面还要包含如下内容:

        第一,动态反映采购制度的执行与评价情况。比如,对财政部门备案的数据和采购中心数据、预算单位的预算执行数据、资产管理数据进行动态对比和分析,检查预算执行是否合理、资产管理是否到位、预算执行是否偏离预算工作等等;再比如,采购中心要以市场价格为标准来判断采购价格是否合理,以及有无采购价格高于市场同期价格的情形。大数据审计相较于传统审计来说,还可以对采购部门出的数据与工商部门出的企业经营数据进行对比分析,审查采购支持中小企业发展上的力度是否符合国家宏观政策和产业政策要求。

        第二,对采购过程中采购中心、供应商和采购单位的违法违规行为予以精准打击。对采购中心之中的供应商数据和供应商提供的注册信息、公安部门备案数据进行比较分析,审查是否存在串标行为;对比采购中心的业务信息和人事部门提供的社保信息进行对比,检查是否存在采购中心相关人员为近亲属、亲密关系的人提供便利条件的行为。

        第三,对采购信息系统进行审计。如果重点采购项目的立项、招标、项目实施、项目验收、应用评估、资产管理、财务管理、预算管理、内部控制制度落实等工作都是在信息系统之中实施的,那么就需要对信息系统开展审计,对基础设施、信息系统安全、相关编码、接口、配置参数进行全面检查和控制,保证系统能够按照采购制度要求和内部控制制度要求进行。

        (三)改进的审计组织方式

        传统审计模式之中,采集审计数据需要在审计项目之中安排一到两名精通计算机的人员,他们在进入审计现场之初就开始财务电子数据的收集和采集,并将之转换为审计工作可以应用的数据形式,形成的数据包要在审计项目组成员之间共享。项目组成员在接到各自分工之后,选择性地应用数据包之中的数据,对财务账簿和原始单据、合同数据进行检查,并针对审查中发现的疑点进行针对性核实。

        大数据时代下,审计组织方式已经变为现场审计、远程审计结合;静态审计、动态审计结合的混合式审计模式。与此同时,事中审计也成为现实。大数据审计工作中,数据综合分析框架搭建起来,审计机构内部形成专业的数据分析团队,专门负责数据整理和收集以及疑点的分析和解决工作,让审计工作有的放矢。在此基础上,采购审计还要将如下三方面工作联结在一起:首先,在组织形式上,形成财政部门、采购中心、预算编制单位的一体化联查;其次,在业务流程上,要实现从采购计划、预算编制、预算执行、资产验收与管理各个环节的全过程检查;再次,在审计范围上,要将部门自行采购、部门集中采购、集中采购都纳入到审计范畴之内。

        二、大数据背景下基层采购审计策略研究

        大数据下的采购,审计工作的开展要借助数据采集、数据分析模型、海量电子数据的分析来进行系统、多层次的分析,从多个渠道来源的数据来把握采购本身的特点和规律,对违背采购制度的情况保持高度的敏感性,在发现异常趋势的基础上锁定审计工作重点。

        (一)广泛采集数据

        采购相关的内外部业务数据都需要全面收集和采集,具体应当包含采购预算、各单位和部门的预算数据、预算执行情况和计划情况汇总、资产配置情况、资产购置数据、资产处置数据、国库集中支付数据等等。与此同时,还要将银行、税务、工商、户籍、市场等相关数据纳入其中,便于对采购的合规性、合法性进行监督。

        (二)构建采购审计数据分析模型

        大数据背景之下,审计工作顺利开展需要科学恰当的审计数据分析模型来提升审计工作效率,按照适用范围可以划分为总体分析模型和个体分析模型。总体分析模型的目的在于锁定审计重点,把握审计总体;个体审计模型的作用在于线索筛选。大数据背景下,审计人员需要遵照“总体分析模型——个体分析模型”的顺序来完成审计流程,而在具体的审计实践之中,要通过比较分析、趋势分析、比率分析等方式去检查是否存在异常现象。比较分析是指对采购之中的预算数据和实际执行数据进行比较,以发现采购过程中存在的超预算、超计划现象;趋势分析是指在采购之中对一年12个月或者前后两年的采购数据进行分析,以便检查是否存在为了完成预算而突击花钱或者强行提升预算执行效率的情况。比率法分析是指通过相关指标的计算来分析采购质量。比如,采购节能环保产品比率,该比率=节能环保产品比率/非节能环保类产品采购金额,目的在于审查节能环保类产品在采购中的比例,以便检查采购在落实环保要求上所做出的工作。

        (三)进行数据挖掘和分析

        在进行数据模型应用之后,审计人员需要从大量的、完整的、模糊的、随机数据之中挖掘出隐含其中的、不易被发现的潜在规律和信息,发现其中的异常信息。借助数据的规律性和类似性,分析制度的执行情况和落实情况,找到违规违纪的隐藏迹象。

        总而言之,大数据给审计效率的提升带来了绝佳的契机,本文以此为基础,探讨了采购审计思路创新、路径创新、内容创新和组织创新的方法,为审计理论和实践创新奠定良好的基础。

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