殷彬

摘 要：为了保障扶贫工作能够达到应有的效果，相关部门需要对各地区进行精准扶贫审计，而大数据分析技术的应用不止提升了精准扶贫审计的效率，还有效提升了其准确性。本文对大数据分析在精准扶贫审计中的应用必要性进行了阐述，分析了大数据分析在精准扶贫审计中的应用程序，并且探索了大数据分析在精准扶贫审计中的具体应用情况，希望有助于推动大数据分析在精准扶贫审计中的广泛应用，从而促进我国精准扶贫工作的顺利开展。

关键词：大数据分析;精准扶贫审计;应用

为了达成全面建成小康社会的国家发展目标，政府对于各地的扶贫工作给与了高度的重视，并且提出了精准扶贫的要求，同时国家还通过精准扶贫审计工作的开展来保障各地的精准扶贫工作能够落到实处，从而取得应有的效果。扶贫资金对贫困人口起着非常重要的作用，它不仅能够保障贫困人口的日常生活，还能帮助其脱贫支付，而扶贫资金如果得不到合理的应用，不仅会导致扶贫工作无法获得应有的效果，而且还易滋生贪腐现象，因此国家对扶贫资金的使用情况有着非常严格的管理，而审计就是其中一种管理方式。精准扶贫审计工作的开展能够有效保障扶贫资金的正确使用，从而使得扶贫工作能够真正为贫困人口带来益处。

一、大数据分析在精准扶贫审计中应用的必要性

精准扶贫审计具有多方面的作用，包括推动精准扶贫政策的顺利实行、规范扶贫专项资金的管理和使用、反映扶贫体制机制建设中存在的各项问题等，而大数据分析技术的应用可以进一步提升精准扶贫审计工作的效率和质量，尤其是在扶贫资金的管理和使用方面更是如此。扶贫资金涉及面非常广，而且通常由多个部门共同负责管理，扶贫资金使用的项目数量非常多，并且资金使用分散情况比较突出，这一系列情况都给扶贫资金审计工作带来了一定的挑战，而应用大数据分析技术可以轻松解决这一系列的问题。在精准扶贫审计的过程中，审计人员可以根据扶贫审计目标来采集相应的数据，并且将这些数据联合起来构建出相应的大数据分析模型，之后运用大数据分析技术可以快速的查找到问题所在，之后从问题点开始进行延伸审计，这种审计方式可以非常快速准确的探索出扶贫资金管理使用过程中存在的问题，通过有侧重的审计来有效提升审计的效率和质量。由此可见，大数据分析在精准扶贫审计中的应用是非常必要的。

二、大数据分析在精准扶贫审计中的应用程序

大数据分析在精准扶贫审计中的应用主要包括以下几个程序。

（1）采集相关数据

大数据分析技术应用的基础，除了必要的平台和相应的技术支撑外，还必须有相应的数据，因此在利用大数据技术进行精准扶贫审计时，首先需要对相关数据进行采集。采集之前，审计人员应当对具体审计项目、审计所需数据进行确定，并且建立相应的数据采集目录，之后才能安排工作人员进行相关数据的采集工作。数据采集工作的完成，通常需要多个部门的支持，而为了保证审计结果的准确性，相关部门需要对数据准确性提供保障。

（2）数据筛选整理

审计人员在获得相应数据后，需要对这些数据进行整理，通常情况下需要应用专业的数据处理软件对零散的电子表格进行合并处理，并且对于一些不必要的数据进行剔除，当然，数据剔除的前提是数据完整性不会受到破坏，经过一系列处理后才能获得审计分析使用的标准数据表。

（3）创建数据分析模型

数据处理完成后，审计人员需要对审计内容进行详细分析，并且对审计思路进行整理，结合获得的标准数据表，创建出合适的数据分析模型，合适的数据分析模型可以帮助审计人员快速、准确的利用大数据分析技术完成相应的精准扶贫审计工作。

（4）精准分析以便获得审计成果

为了保证审计成果的准确性，在利用大數据技术进行精准扶贫审计时，应当及早探查出数据分析的疑点所在，并且将这些疑点送至相关部门进行核查，这样既能保证审计成果的准确性，还能进一步推动精准扶贫工作的顺利开展。比如，将五保户信息与公安部门提供的死亡人员信息进行比对，可以快速核实出一些已经死亡人员仍在“领取”低保补助金的情况，而相关部门对此核算之后，就可以快速进行处理，从而减少了相关的资金浪费情况。

（5）帮助相关部门修正错误信息

利用大数据分析技术进行精准扶贫审计时，需要对多个部门的信息进行比对，在此过程中审计人员能够及时发现这些信息当中存在的错误，从而帮助相关部门的工作人员及时对相应数据进行修正，这样在一定程度上保证了各个部门的相关信息准确性。另外，针对这一情况，审计人员可以促使各个部门联合起来做好相应的数据对接工作，比如定时开展数据对接会议，对一些关联信息进行核对。而数据对接工作的开展又间接为精准扶贫审计工作的顺利开展奠定了基础。

三、大数据分析在精准扶贫审计中的具体应用

精准扶贫的最重要之处就在于其精准，而精准扶贫的精准主要体现在以下几个方面，包括扶贫对象筛选、扶贫项目安排、扶贫资金使用、扶贫措施到户、扶贫人员派遣、脱贫成效。只有做到这六点，才能保证扶贫的精准性，而精准扶贫审计是保证这六个精准能够到位的主要方式。在精准扶贫过程中，扶贫对象筛选的精准程度是保证扶贫精准性的基础条件，而应用大数据分析技术对扶贫对象进行分析，是保证扶贫对象筛选精准的有效方式。

（1）应用大数据分析技术剔除不符合条件的扶贫对象

相关部门可以利用大数据分析技术将扶贫对象的基本信息与房产、公积金缴纳、社保缴纳等相关部门的数据进行关联对比，这样可以将那些名下有房产、有公积金和社保等资产的扶贫对象进行标记，之后通过与相关部门进行信息核实、反馈等来将那些不符合扶贫对象标准的人员剔除出去。另外，精准扶贫审计人员还可以利用大数据分析技术，结合这些不符合条件扶贫对象所在地区的扶贫对象审核流程，探查出审核流程中的一些不合理环节，并且对这些不符合条件的扶贫对象被纳入扶贫体系的原因进行分析，这样可以及时揭示出那些利用自身职权谋取私利、优亲厚友的违规现象，有利于进一步肃清公职部门的风气，提升公职部门的社会形象。

（2）应用大数据分析技术核实应纳入未纳入对象

从五保人员管理部门获取相应的数据，并且对这些数据进行归纳整理，将扶贫对象的相关数据与五保人员数据进行比对，比对过程中以身份证号作为唯一的标识，这样可以准确的筛选出那些未被纳入扶贫体系的五保人员。而相关部门将这些被筛选出的五保人员信息送至民政部门、扶贫办等相关部门进行核实，确定其未被纳入扶贫体系的原因，并且分析是否存在应纳入未纳入人员，并以此为基础来探查相关公职部门是否存在违规操作、玩忽职守等方面的问题。这样可以进一步保证精准扶贫的有效覆盖范围，从而保证我国全面建设小康社会目标的实现。

（3）应用大数据分析来促进扶贫体系进出机制的完善

扶贫对象不是一成不变的，随着扶贫工作的深入开展，大量扶贫对象实现了脱贫致富，为了保证扶贫资金的有效利用，这些扶贫对象需要退出扶贫体系。而每年仍旧有部分人口由于疾病、残疾等原因而成为贫困人口，这些人员需要被纳入扶贫体系，从而利用扶贫资金保障自己的日常生活。由此可见，扶贫体系中的扶贫对象呈现出动态变化的特点。但是，由于个人私欲或其它方面的原因，部分扶贫对象在脱贫致富后不会主动申请退出扶贫体系，而部分新增贫困人口由于对扶贫政策不了解或者当地扶贫工作不到位等原因，未能被及时纳入扶贫体系。针对上述现象，精准扶贫审计人员可以利用大数据分析技术对扶贫对象的相应数据进行分析，及时让那些不符合扶贫对象条件的人员退出扶贫体系，并且促使相关部门将应纳入扶贫体系的人员及时纳入扶贫体系，从而促进扶贫体系进出机制的持续完善。

（4）应用大数据技术建立绩效信息平台

绩效信息平台的主要作用就是对相关地区的贫困村、贫困户等进行动态化管理，该平台的建设提升了精准扶贫工作的透明度，有效解决了精准扶贫审计工作存在的监督滞后、覆盖面窄等方面的问题。绩效信息平台的建立，可以应用量化分析的方法对贫困地区的致贫原因、贫困程度、扶贫措施进行分析总结和归纳，并且构建综合程度更高的一体化评估模式，从而不断完善扶贫信息系统的功能，使其在扶贫决策、成效监管等方面都能发挥巨大的作用，这样可以进一步存进精准扶贫工作的高效、顺利开展。

（5）应用大数据技术完善立项咨询审计制度

为了对精准扶贫工作的开展情况进行有效监管，在某项精准扶贫工作开展之前，需要首先进行立项，而为了保证该项目的合理性、可行性，使其能够与当地的情况相适合，在立项前期需要进行相应的审核工作。而相关部门为所有符合扶贫标准的贫困户建立相应的贫困指数卡后，可以利用大数据分析技术对贫困乡、村、户等进行筛选，并且利用大数据分析技术对相关信息进行识别和分析，帮助工作人员对项目的真实性、合理性进行审核，从而进一步完善当前实行的专家咨询审计制度。这一措施的推出，有利于促进立项扶贫项目的完整性、真实性，并且保证扶贫资金能够按照相关规定进行使用，减少了扶贫资金浪费情况的发生，进一步完善了当前的扶贫资金监察机制。

四、结束语

综上所述，利用大数据技术开展精准扶贫审计工作，能够进一步提升审计的效率和质量，从而保证我国全面建设小康社会这一目标的顺利实现。大数据分析技术应用到精准扶贫审计工作中，可以帮助相关部门剔除不符合條件的扶贫对象、核实应纳入未纳入对象、促进扶贫体系进出机制的完善、建立绩效信息平台、完善立项咨询审计制度等，从而进一步促进精准扶贫工作的顺利开展。

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