国家审计署 省审计厅 宣城市人民政府
设为首页 | 加入收藏 |无障碍
您当前的位置: 网站首页 / 机关建设 / 审计工作园地
多部门数据关联分析,助力民政资金审计
浏览次数:271   信息来源: 泾县审计局发布时间:2017-08-17

 

2017年,我局对民政资金数据进行了跟踪审计,根据“总体分析、发现疑点、分散核查”的总体思路,在审计中以多口径大数据对比方式,采用创新审计方法手段,开展大数据应用的尝试,实现对数据的多维度分析,取得了一定的成效。

一、主要做法

(一)审前调查摸底,确立组织方式。

围绕2017年财政审计工作计划,对近年来民政领域资金发放情况进行了摸底,收集来自民政、财政等部门关于民政性资金方面的政策文件,在充分解读署、省、市民政性资金审计工作方案的基础上,打破股室界限,抽调6人组成审计小组,分成数据分析组和现场核查审计组。数据分析组主要负责相关数据的采集、整理、分析比对等工作;现场核查审计组主要负责政策分析、综合协调、报告撰写等工作以及对数据分析组分析出来的疑点审计疑点的外围调查核实等工作。

(二)结合本地实际情况,编制切实可行审计方案。

在梳理以前民政性资金审计发现问题的基础上,结合我县民政性资金的资金管理、使用、发放等情况,认真分析了在这些方面可能出现重大问题的环节,确立以审计民政性资金分配管理和发放情况为审计重点的审计思路。

二、数据采集

数据采集是关系大数据审计取得成果的关键,要查找出在分配管理和使用环节的问题,就必须摸清享受民政性资金补贴的人员的家庭构成、收入产情况,不仅要采集保障房管理部门内部数据还应采集相关的外部数据。

无标题_副本.png

 

三、数据整理

审计组在采集以上数据时,为了数据比对的准确性,对相关数据中包含身份证字段做了明确要求,各数据均通过采集到的相关数据人员身份证信息关联。

采集数据后对数据进行整理。一对采集到的数据按统一的格式进行整理。二是对各数据中不需要的字段进行了舍弃,保留有用字段。三是将整理后的数据导入,以身份证号码作为表与表之间的关联字段,将所有数据整合为同一数据库。

四、数据分析思路

把审查分配环节中可能存在的领取不合规格、同时领取多项资金等问题作为审计工作的一项重要内容。主要审查有无以虚假材料申请住房保障待遇的问题,揭示不符合民政性资金领取的条件个人或家庭,采取编造虚假证明材料申报、串通工作人员违规审批等手段,骗取民政资金的问题。主要采取内部数据与外部数据对比。

(一)民政性资金违规领取或管理不规范情况

  1. 财政供养人员领取城镇低保。检索是否存在财政供养人员领取城镇低保情况。要求把城镇低保领取人以及家属身份信息与财政供养人员身份信息进行比对,防止城镇低保领取人是财政供养人员或领取人本人不是财政供养人员,但家属或配偶是财政供养人员。将产生疑点数据保存。

脚本:SELECT  [年度]

      ,[月份]

      ,[乡镇]

      ,[户口所在地]

      ,[户主_姓名]

      ,[发放金额]

      ,[信用社账号]

     -- ,[身份证号码]

      ,[身份证]

  FROM [民政].[dbo].[外部数据_财政供养人员信息]

  WHERE [身份证] IN (

  SELECT DISTINCT [身份证号码] FROM [财政行业审计专用].[dbo].[分析表_涉农_银行发放补贴明细表]

  WHERE [项目名称] LIKE '%村组干部补助%')

  1. 村干部领取城镇低保。从涉农(一卡通)数据中产生村干部信息,与城镇低保发放数据对比。检索是否存在村干部领取城镇低保的情况。将产生疑点数据保存。

脚本:SELECT  [年度]

      ,[月份]

      ,[乡镇]

      ,[户口所在地]

      ,[户主_姓名]

      ,[发放金额]

      ,[信用社账号]

     -- ,[身份证号码]

      ,[身份证]

  FROM [民政].[dbo].[城镇低保信息表]

  WHERE [身份证] IN (

  SELECT DISTINCT [身份证号码] FROM [财政行业审计专用].[dbo].[分析表_涉农_银行发放补贴明细表]

  WHERE [项目名称] LIKE '%村组干部补助%')

3. 同时领取城镇低保与农村低保。从涉农(一卡通)数据中产生农村低保发放数据,与城镇低保发放数据对比。检索是否存在同时领取城镇低保与农村低保的情况。要求领取的时间必须是同一时间段。将产生疑点数据保存。

脚本:SELECT distinct  AA.姓名,AA.身份证号码,BB.乡镇名称

FROM (

SELECT 姓名,身份证号码,发放时间

FROM (

SELECT

DISTINCT 姓名,身份证号码,项目名称,REPLACE(LEFT(发放时间,7),'-','') 发放时间

FROM [财政行业审计].[dbo].[分析表_涉农_银行发放补贴明细表]

WHERE 项目名称 LIKE '%农村特困群众生活救助%'

UNION

SELECT

DISTINCT 户主姓名,身份证号身份证号码,'城镇低保' 项目名称,发放时间

FROM

城镇低保.DBO.城镇低保发放信息)A

GROUP BY  姓名,身份证号码,发放时间

HAVING COUNT(*)>1)AA

JOIN

(SELECT distinct 姓名,身份证号码,乡镇名称 FROM [财政行业审计].[dbo].[分析表_涉农_银行发放补贴明细表]) BB

ON AA.身份证号码=BB.身份证号码

 

4. 同时领取城镇低保与农村五保。从涉农(一卡通)数据中产生农村五保发放数据,与城镇低保发放数据对比。检索是否存在同时领取城镇低保与农村五保的情况。要求领取的时间必须是同一时间段。将产生疑点数据保存。

脚本:

   --重复领取城镇低保与农村低保的重复时间--

SELECT [姓名],a.乡镇名称,a.身份证号码,

MIN(a.最终时间)最终时间,MAX(a.起始时间)起始时间

--INTO test.dbo.同时领取五保城镇低保时间

FROM (--根据低保五保的时间计算出重合时间

SELECT   [项目名称]

,[姓名]

      ,[乡镇名称]

        ,[身份证号码]

      ,MAX(REPLACE(LEFT([发放时间],7),'-',''))最终时间,MIN(REPLACE(LEFT([发放时间],7),'-',''))起始时间--分别计算出低保五保的起始时间和最终时间

      FROM [财政行业审计专用].[dbo].[分析表_涉农_银行发放补贴明细表]

    WHERE [身份证号码]IN

    (SELECT DISTINCT [身份证号码] FROM( SELECT DISTINCT [姓名],[身份证号码] FROM (--找出所有领取过低保和五保的身份证

SELECT [姓名],[身份证号码],[项目名称] from(

SELECT distinct  [姓名],[身份证号码],[项目名称]

FROM

 [财政行业审计专用].[dbo].[分析表_涉农_银行发放补贴明细表]

  WHERE  ([项目名称] LIKE '%五%')AND [身份证号码]IS NOT NULL

  UNION

  SELECT distinct [户主_姓名] [姓名],身份证 [身份证号码],'城镇低保补助' [项目名称]FROM 民政.dbo.[城镇低保-2015乡镇])aa

 GROUP BY 项目名称,[姓名],[身份证号码]

 )a

 GROUP BY [姓名],[身份证号码]

HAVING COUNT(项目名称)<>1 --排除出没有领取两个项目的人

)A

)

    AND [项目名称] LIKE '%五%' AND [姓名]<>'吴茁辉'

     GROUP BY   [项目名称] ,[姓名]

      ,[乡镇名称]

     ,[身份证号码]

    UNION  

 SELECT  '城镇低保补助' [项目名称]--城镇低保起始结束时间

,[户主_姓名] [姓名]

      ,[乡镇][乡镇名称]

        ,身份证[身份证号码],MAX(CAST(年度 AS VARCHAR)+CAST(月份 AS VARCHAR))最终时间,Min(CAST(年度 AS VARCHAR)+CAST(月份 AS VARCHAR))起始时间 FROM 民政.dbo.[城镇低保-2015乡镇]

        WHERE 身份证 IN (SELECT DISTINCT [身份证号码] FROM( SELECT DISTINCT [姓名],[身份证号码] FROM (--找出所有领取过低保和五保的身份证

SELECT [姓名],[身份证号码],[项目名称] from(

SELECT distinct  [姓名],[身份证号码],[项目名称]

FROM

 [财政行业审计专用].[dbo].[分析表_涉农_银行发放补贴明细表]

  WHERE  ([项目名称] LIKE '%五%')AND [身份证号码]IS NOT NULL

  UNION

  SELECT distinct [户主_姓名] [姓名],身份证 [身份证号码],'城镇低保补助' [项目名称]FROM 民政.dbo.[城镇低保-2015乡镇])aa

 GROUP BY 项目名称,[姓名],[身份证号码]

 )a

 

 GROUP BY [姓名],[身份证号码]

HAVING COUNT(项目名称)<>1 )A

)

 GROUP BY   [户主_姓名]

      ,[乡镇]

   

     ,[身份证]  )a

    GROUP BY [姓名],a.乡镇名称,a.身份证号码

   HAVING MIN(a.最终时间)>=MAX(a.起始时间)

  --同时领取五保低保(明细)--

 SELECT a.* FROM [ykt].[dbo].[分析表_涉农_银行发放补贴明细表]a

 LEFT JOIN [test].[dbo].低保五保领取时间重复表 b ON a.乡镇名称=b.乡镇名称 AND a.[姓名]=b.[姓名]AND a.[身份证号码]=b.[身份证号码]

  WHERE ([项目名称] LIKE '%五%'or[项目名称] LIKE '%低%'OR [项目名称]LIKE '农村特困群众生活救助')

  AND( LEFT(a.发放时间,7)<=b.最终时间 AND LEFT(a.发放时间,7)>=b.起始时间)

 -- GROUP BY a.[姓名],a.[身份证号码],a.乡镇名称,a.项目名称

  ORDER BY a.身份证号码--,a.预算年度,a.月份

--SELECT  [姓名]

--      ,[乡镇名称]

--      ,[身份证号码]

--      ,[最终时间]

--      ,[起始时间] j

--  FROM [test].[dbo].[同时领取五保低保时间]

  1. 企业法人领取城镇低保。检索是否存在企业法人(股东)领取城镇低保的情况。

脚本: SELECT

       B.[死者姓名]

      ,B.[身份证号码]     

      ,B.[性别]

      ,B.[民族]

      ,B.[常住地址]

      ,B.[是否本地户口]

      ,B.[火化时间]

     ,a.* 

  --INTO 财政行业审计专用.DBO.模型表_涉农_死亡人员领取城镇低保

  FROM [民政].[dbo].[城镇低保2014-2015乡镇] A

  Where身份证号 IN (select distinct 注册人证件号码 from[外部数据_工商_企业法人登记注册信息])

  1. 死亡人员领取城镇低保数据。检索是否存在已死亡的人员仍在领取城镇低保的的情况。要求领取补贴数据必须在死亡火化时间之后。将产生疑点数据保存。

脚本: SELECT

       B.[死者姓名]

      ,B.[身份证号码]     

      ,B.[性别]

      ,B.[民族]

      ,B.[常住地址]

      ,B.[是否本地户口]

      ,B.[火化时间]

     ,a.* 

  --INTO 财政行业审计专用.DBO.模型表_涉农_死亡人员领取城镇低保

  FROM [民政].[dbo].[城镇低保2014-2015乡镇] A

  JOIN [财政行业审计专用].[dbo].[外部数据_民政_殡葬人员信息] B

  ON A.身份证=B.[身份证号码]

 

   where a.年度>LEFT(B.火化时间,4) OR (a.年度=LEFT(B.火化时间,4)

   AND CAST(A.月份 AS NUMERIC(10,0))>CAST(SUBSTRING(REPLACE(LEFT(火化时间,7),'-',''),5,2) AS NUMERIC(10,0))

   )

  ORDER BY  a.[年度]

      ,[月份]

(二)涉农(一卡通)资金违规领取或管理不规范情况

该方法同上述方法,从涉农(一卡通)数据库中分析出农村低保发放信息、农村五保发放信息、村干部信息、种粮大户信息,在内部关联分析和与与财政供养人员信息、工商企业登记信息、民政殡葬人员信息进行对比分析,生成村干部领取农村低保信息、村干部领取五保信息、种粮大户领取农村低保信息、种粮大户领取五保信息、企业法人(股东)领取农村低保信息、企业法人(股东)领取五保信息、死亡人员领取农村低保信息、死亡人员领取五保信息、同时领取农村低保与五保信息等疑点模型数据,以备下一步核查。

五、数据核实

对上述大数据分析产生疑点数据,分发给审计核实小组进行核实,由数据核实小组联合各相关部门科室对疑点数据进行严密核实主要从以下几个方面核实。

一是核实疑点数据的准确性。二是针对疑点数据反映出来的问题,结合疑点对象实际情况以及疑点数据所属时间段及地域,检查是否存在特殊情况或政策的造成的数据疑点。三是在核实过程中进行自查,找出造成疑点数据的主要原因。

六、主要成果

落实问题金额101万元,涉及401人违规享受城乡低保或农村五保生活补助。

七、几点体会

(一)大数据分析比以往传统审计更加高效。

  1. 用关联分析,审计人员可通过对被审计数据库中的数据利用关联规则进行挖掘分析,找出被审计数据库中不同数据项之间的联系,从而发现存在异常联系的数据项,在此基础上通过进一步分析,发现审计疑点。
  2. 采用了数据分析现行的手段,在设计工作开展前期就通过数据分析手段得出审计疑点,带着疑点数据前往审计现场,直接进行核实,比以往的在现场现场审计发放疑点节省了大量时间,是审计工作更加高效。

(二)县级审计机关能够使用的大数据是有限的数据,审计深度也受数据涵盖范围限制。

工商注册信息与民政数据比对、工商注册信息与财政供养人员信息比对、工商注册信息与民政数据比对、工商注册信息与涉农(一卡通)比对。县级只能就本县范围内数据进行比对,出现城镇低保、农村低保、五保享受人员在外县、外省购买房产、汽车、注册企业,县级机关基本没办法筛查。

(三)县级审计机关大数据审计能力有待进一步提高。

审计机关要把引进既懂大数据信息技术又掌握审计基本技能的复合型人才,培养现有审计人员大数据审计的能力,造就一支熟悉审计业务、精通现代信息技术的大数据审计专业队伍。