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    智能審計在黨政領(lǐng)導(dǎo)干部經(jīng)濟責(zé)任審計中的應(yīng)用研究

    2023-06-11 04:03:38陳偉教授博士王湘玙南京審計大學(xué)江蘇南京211815
    商業(yè)會計 2023年10期
    關(guān)鍵詞:黨政領(lǐng)導(dǎo)結(jié)構(gòu)化責(zé)任

    陳偉(教授/博士) 王湘玙(南京審計大學(xué) 江蘇南京 211815)

    一、引言

    經(jīng)濟責(zé)任是指領(lǐng)導(dǎo)干部在任職期間,對其管轄范圍內(nèi)貫徹執(zhí)行黨和國家經(jīng)濟方針政策、決策部署,推動經(jīng)濟和社會事業(yè)發(fā)展,管理公共資金、國有資產(chǎn)、國有資源,防控重大經(jīng)濟風(fēng)險等有關(guān)經(jīng)濟活動應(yīng)當(dāng)履行的職責(zé)。經(jīng)濟責(zé)任審計是中國特色社會主義審計監(jiān)督制度的重要組成部分,是我國目前政府審計的一類重要審計項目。其中,黨政領(lǐng)導(dǎo)干部經(jīng)濟責(zé)任審計是經(jīng)濟責(zé)任審計的重要組成部分。隨著數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展,目前的經(jīng)濟責(zé)任審計項目一般規(guī)模較大,需要審計的內(nèi)容范圍較廣,需要分析的數(shù)據(jù)來源豐富、數(shù)據(jù)類型也多種多樣,且不僅僅有數(shù)據(jù)庫中的結(jié)構(gòu)化電子數(shù)據(jù),還包括大量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。這使得目前常用的審計技術(shù)方法不能有效地滿足數(shù)字化環(huán)境下經(jīng)濟責(zé)任審計的需要,因此,如何利用人工智能技術(shù)提高審計的效率和效果,對開展黨政領(lǐng)導(dǎo)干部經(jīng)濟責(zé)任審計項目非常重要。本文結(jié)合目前智能審計與經(jīng)濟責(zé)任審計的研究與應(yīng)用現(xiàn)狀,研究智能審計在黨政領(lǐng)導(dǎo)干部經(jīng)濟責(zé)任審計中的應(yīng)用。

    二、黨政領(lǐng)導(dǎo)干部經(jīng)濟責(zé)任審計內(nèi)容理論分析

    中共中央辦公廳、國務(wù)院辦公廳2019 年7 月發(fā)布的《黨政主要領(lǐng)導(dǎo)干部和國有企事業(yè)單位主要領(lǐng)導(dǎo)人員經(jīng)濟責(zé)任審計規(guī)定》對黨政主要領(lǐng)導(dǎo)干部經(jīng)濟責(zé)任審計的內(nèi)容作出了規(guī)定。一般來說,黨政主要領(lǐng)導(dǎo)干部經(jīng)濟責(zé)任審計的主要內(nèi)容是對領(lǐng)導(dǎo)干部在審計期間內(nèi)貫徹執(zhí)行重大經(jīng)濟方針政策和決策部署情況、統(tǒng)籌推動地區(qū)經(jīng)濟社會發(fā)展情況、重大經(jīng)濟事項的決策、執(zhí)行和效果情況、財政管理和經(jīng)濟風(fēng)險防范情況、保障和改善民生情況、所屬部門財務(wù)收支監(jiān)管以及內(nèi)控制度建設(shè)情況、以往審計發(fā)現(xiàn)問題的整改落實情況以及履行黨風(fēng)廉政建設(shè)第一責(zé)任人職責(zé)情況等方面進(jìn)行審計,此外審計人員還需要結(jié)合地區(qū)、部門(系統(tǒng))和單位的實際情況、地方特色或經(jīng)濟特點,在合理合法的范圍內(nèi)制定經(jīng)濟責(zé)任審計的具體審計內(nèi)容。

    根據(jù)以上文件,結(jié)合目前審計實踐,從領(lǐng)導(dǎo)干部的權(quán)力與責(zé)任出發(fā),黨政領(lǐng)導(dǎo)干部經(jīng)濟責(zé)任審計的內(nèi)容一般可以概括為“四權(quán)一廉”和其他審計事項等六個方面的審計。

    (一)經(jīng)濟決策權(quán)審計。經(jīng)濟決策權(quán)的主要審計內(nèi)容是領(lǐng)導(dǎo)干部任職期間是否建立完善重大經(jīng)濟決策制度和各類保障制度,重大建設(shè)項目和重要國有資源及資產(chǎn)的使用、處置的決策、執(zhí)行和效果等是否存在不合規(guī)的情況。

    (二)經(jīng)濟政策執(zhí)行權(quán)審計。經(jīng)濟政策執(zhí)行權(quán)的主要審計內(nèi)容是領(lǐng)導(dǎo)干部任職期間是否貫徹執(zhí)行重大經(jīng)濟方針政策和決策部署,即相關(guān)重大政策措施和決策部署貫徹落實是否存在不堅決、不全面、不到位等情況,揭示和反映發(fā)展質(zhì)量低下、目標(biāo)任務(wù)完成不力、選擇性執(zhí)行等突出問題;在貫徹落實重大政策措施時,是否明確了貫徹執(zhí)行的時間表、路線圖和階段性目標(biāo),相關(guān)實施方案是否符合國家戰(zhàn)略規(guī)劃,相關(guān)措施是否到位,目標(biāo)任務(wù)是否完成或落實效果是否達(dá)到目標(biāo)。

    (三)經(jīng)濟管理權(quán)審計。經(jīng)濟管理權(quán)的主要審計內(nèi)容是領(lǐng)導(dǎo)干部任職期間對地方財政收支與政府性債務(wù)風(fēng)險防范、民生政策落實、民生和涉農(nóng)補貼發(fā)放以及失地人民保障等的管理情況。

    (四)經(jīng)濟監(jiān)督權(quán)的審計。經(jīng)濟監(jiān)督權(quán)的主要審計內(nèi)容是領(lǐng)導(dǎo)干部對所屬部門和下級單位或部門的各類經(jīng)濟事項和活動是否履行監(jiān)督的職責(zé)。

    (五)廉潔從政審計。廉潔從政的主要審計內(nèi)容是領(lǐng)導(dǎo)干部是否做好黨風(fēng)廉政建設(shè),是否貫徹和落實中央精神等。例如,是否存在違反廉潔從政規(guī)定經(jīng)商辦企業(yè)或為家屬經(jīng)商提供便利的行為;與相關(guān)往來單位是否存在利益輸送;是否存在違規(guī)接受禮品禮金和服務(wù)等。

    (六)其他事項審計。其他審計事項主要是確認(rèn)以往審計發(fā)現(xiàn)問題是否已經(jīng)完成整改。

    三、基于智能審計技術(shù)的黨政領(lǐng)導(dǎo)干部經(jīng)濟責(zé)任審計原理分析

    (一)黨政領(lǐng)導(dǎo)干部經(jīng)濟責(zé)任審計數(shù)據(jù)來源分析。數(shù)字經(jīng)濟環(huán)境下,為了開展黨政領(lǐng)導(dǎo)干部經(jīng)濟責(zé)任審計,需要對相關(guān)電子數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,從而發(fā)現(xiàn)相關(guān)審計線索。其中,審計數(shù)據(jù)采集是進(jìn)行電子數(shù)據(jù)審計的首要步驟。根據(jù)《黨政主要領(lǐng)導(dǎo)干部和國有企事業(yè)單位主要領(lǐng)導(dǎo)人員經(jīng)濟責(zé)任審計規(guī)定》,結(jié)合黨政主要領(lǐng)導(dǎo)干部經(jīng)濟責(zé)任審計實際情況,審計數(shù)據(jù)采集的類型可分為非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。需要采集的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)主要包括:財政收支、財務(wù)收支相關(guān)資料等,如經(jīng)濟政策執(zhí)行權(quán)審計時采集的工資發(fā)放情況表和上報的預(yù)算工資表等。需要采集的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)主要包括:被審計的領(lǐng)導(dǎo)干部經(jīng)濟責(zé)任履行情況報告;工作計劃、工作總結(jié)、工作報告、會議記錄、會議紀(jì)要、決議決定、請示、批示、目標(biāo)責(zé)任書、經(jīng)濟合同、考核檢查結(jié)果、業(yè)務(wù)檔案、機構(gòu)編制、規(guī)章制度、以往審計發(fā)現(xiàn)問題整改情況等資料。

    (二)相關(guān)智能審計技術(shù)方法分析。黨政主要領(lǐng)導(dǎo)干部經(jīng)濟責(zé)任審計中面臨大量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),這些非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)資料是審計工作中常用的電子表格工具、數(shù)據(jù)庫工具等難以處理的。因此,研究智能審計技術(shù)在黨政領(lǐng)導(dǎo)干部經(jīng)濟責(zé)任審計中的應(yīng)用對有效開展黨政領(lǐng)導(dǎo)干部經(jīng)濟責(zé)任審計非常重要。根據(jù)人工智能技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀和審計業(yè)務(wù)的實際需要,部分可行的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)智能審計方法應(yīng)用示例如下。

    1.非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)智能分析。在采用OCR 技術(shù)對被審計相關(guān)非結(jié)構(gòu)化材料文字識別的基礎(chǔ)上,通過在不同版本、紙質(zhì)和電子版被審計非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)間自動完成相關(guān)內(nèi)容的檢索、比對等自動分析,從而發(fā)現(xiàn)相關(guān)審計線索,供審計人員進(jìn)行專業(yè)判斷。

    2.非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)智能審核。根據(jù)不同行業(yè)特點,通過個性化設(shè)置相關(guān)規(guī)則,自動識別文檔中的錯誤,以及文檔中潛在的法律風(fēng)險,智能發(fā)現(xiàn)相關(guān)審計線索,供審計人員進(jìn)行專業(yè)判斷。通過自動提取被審計單位文檔內(nèi)容的關(guān)鍵信息,協(xié)助審計人員完成內(nèi)容一致性檢查等工作,讓審計過程更高效。

    3.印章智能分析。通過對文檔掃描件或者圖片中的印章內(nèi)容信息進(jìn)行檢測和一致性比對等分析,智能發(fā)現(xiàn)相關(guān)審計線索,供審計人員進(jìn)行專業(yè)判斷。

    (三)基于智能審計技術(shù)的黨政領(lǐng)導(dǎo)干部經(jīng)濟責(zé)任審計方法原理?;谥悄軐徲嫾夹g(shù)的黨政主要領(lǐng)導(dǎo)干部經(jīng)濟責(zé)任審計方法主要是充分利用被審計單位相關(guān)的各類數(shù)據(jù),包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),特別是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),基于“智能總體分析,發(fā)現(xiàn)疑點,智能分散核實”的審計思路,采用相關(guān)智能審計技術(shù),發(fā)現(xiàn)相關(guān)審計線索,在此基礎(chǔ)上,通過對這些審計線索做進(jìn)一步的延伸審計和審計事實確認(rèn),最終獲得審計證據(jù),從而發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟責(zé)任審計中的相關(guān)問題?;谥悄軐徲嫾夹g(shù)的黨政主要領(lǐng)導(dǎo)干部經(jīng)濟責(zé)任審計方法可以彌補常用審計方法的不足,其原理如圖1所示。

    圖1 基于智能審計技術(shù)的黨政主要領(lǐng)導(dǎo)干部經(jīng)濟責(zé)任審計方法原理

    為了實現(xiàn)以上基于智能審計技術(shù)的黨政主要領(lǐng)導(dǎo)干部經(jīng)濟責(zé)任審計方法,部分人工智能技術(shù)分析如下(陳偉,2021):

    1.OCR 技術(shù)。OCR(Optical Character Recognition,光學(xué)字符識別)技術(shù)就是通過光學(xué)技術(shù)和計算機技術(shù)對紙質(zhì)或電子圖片材料上的文字和字符進(jìn)行識別,并將文字和字符內(nèi)容轉(zhuǎn)換為計算機能夠接受、可編輯的電子文本格式。OCR 概念產(chǎn)生于1929 年,是計算機視覺研究領(lǐng)域的分支之一,目前已廣泛應(yīng)用于生活中的各個方面如汽車進(jìn)入收費站、停車場時的車牌自動識別;用手機中的APP 識別名片、身份證中的信息等。

    2.自然語言處理技術(shù)。自然語言處理(NLP,Natural Language Processing)是語言學(xué)、邏輯學(xué)、計算機科學(xué)、人工智能等計算機和人類(自然)語言交叉的研究與應(yīng)用領(lǐng)域,它主要研究如何實現(xiàn)人與計算機之間用自然語言進(jìn)行有效通信的各種理論和方法。自然語言處理技術(shù)可用于文本相似度計算、文本分類、信息檢索等方面。

    3.機器學(xué)習(xí)。機器學(xué)習(xí)(Machine Learning,ML)是實現(xiàn)人工智能的一種方式,是人工智能最前沿的研究領(lǐng)域之一。機器學(xué)習(xí)就是“讓機器進(jìn)行學(xué)習(xí)”,通俗地講,就是“訓(xùn)練一個模型”。機器學(xué)習(xí)有多種學(xué)習(xí)方法,常見的有監(jiān)督學(xué)習(xí)、非監(jiān)督學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)和遷移學(xué)習(xí)等。機器學(xué)習(xí)有助于解決目前常用審計方法的不足,采用機器學(xué)習(xí)算法,通過自動地從提供的訓(xùn)練數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí),讓審計方法變得更“智能”。

    四、基于智能審計技術(shù)的黨政主要領(lǐng)導(dǎo)干部經(jīng)濟責(zé)任審計應(yīng)用:以經(jīng)濟執(zhí)行權(quán)審計為例

    (一)案例背景及主要審計思路分析。A 市為A 省經(jīng)濟發(fā)展較為迅速、高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)相對集中、信息化程度較高的地級市。A 市長作為推動該市經(jīng)濟發(fā)展的第一責(zé)任人,對A 市長的經(jīng)濟責(zé)任審計是發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟問題、加強經(jīng)濟監(jiān)督、促進(jìn)經(jīng)濟發(fā)展、增強社會信任的有力監(jiān)督手段。根據(jù)審計工作安排,現(xiàn)需要對A 市長開展經(jīng)濟責(zé)任審計。本案例以經(jīng)濟執(zhí)行權(quán)審計為例,研究智能審計技術(shù)在A 市長經(jīng)濟責(zé)任審計中的應(yīng)用,其中重點審計內(nèi)容之一是審計市政府與省政府簽訂的目標(biāo)責(zé)任書完成情況。其主要審計思路如下:

    1.審計數(shù)據(jù)采集。為了完成審計任務(wù),審計人員需要采集相關(guān)數(shù)據(jù)文件,以了解A 市長貫徹落實中央和省委、省政府的重大經(jīng)濟方針政策、決策部署情況。

    2.審計數(shù)據(jù)預(yù)處理。在實際的審計工作中,審計人員獲取到的目標(biāo)責(zé)任考核結(jié)果文件等數(shù)據(jù)文件均為PDF 掃描版本,且文件數(shù)量大、內(nèi)容繁雜,這對審計人員獲取目標(biāo)責(zé)任的內(nèi)容以及被審計單位的考核結(jié)果帶來了挑戰(zhàn)。因此,需要應(yīng)用相關(guān)智能審計技術(shù),幫助審計人員快速處理文件,從而提高審計效率。

    3.審計數(shù)據(jù)分析。在審計數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理的基礎(chǔ)上,審計人員可以開展相關(guān)審計數(shù)據(jù)分析,主要思路如下:(1)檢查目標(biāo)責(zé)任落實情況不到位的問題:對目標(biāo)責(zé)任書文件目錄和目標(biāo)責(zé)任考核結(jié)果文件目錄進(jìn)行智能比較(查找在目標(biāo)責(zé)任書文件目錄中存在,但在目標(biāo)責(zé)任考核結(jié)果文件目錄中不存在的文件),從而發(fā)現(xiàn)相關(guān)審計線索,并通過延伸取證,最終獲得相關(guān)證據(jù)。(2)檢查目標(biāo)責(zé)任考核結(jié)果不合格的問題:對目標(biāo)責(zé)任考核結(jié)果的具體文件進(jìn)行智能分析,如采用OCR 把圖片格式的目標(biāo)責(zé)任考核結(jié)果文件批量轉(zhuǎn)換成文本文件格式,在此基礎(chǔ)上進(jìn)行智能分析,發(fā)現(xiàn)考核結(jié)果不合格的問題,并根據(jù)發(fā)現(xiàn)的審計線索,進(jìn)行延伸取證,最終獲得相關(guān)證據(jù)。

    (二)案例應(yīng)用。根據(jù)以上審計思路,以檢查目標(biāo)責(zé)任考核結(jié)果不合格問題為例,關(guān)鍵步驟分析如下:

    1.審計數(shù)據(jù)采集。在數(shù)據(jù)采集階段,審計人員需要從A市政府獲取A 市長任職期間與省政府簽訂的所有項目目標(biāo)責(zé)任書以及省政府下發(fā)的目標(biāo)責(zé)任考核結(jié)果文件。相關(guān)數(shù)據(jù)文件示例如圖2 所示。

    圖2 采集來的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)示例

    2.審計數(shù)據(jù)預(yù)處理。在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段,審計人員需要對獲取的目標(biāo)責(zé)任考核結(jié)果掃描文件等非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)資料進(jìn)行批量格式轉(zhuǎn)換,即將圖片格式的PDF 文件轉(zhuǎn)化為可編輯的文本文件,以便審計人員進(jìn)行文本內(nèi)容查找等分析操作。由于相關(guān)文件數(shù)量較多,因此,需要應(yīng)用相關(guān)智能審計技術(shù),幫助審計人員快速對相關(guān)文件進(jìn)行預(yù)處理,從而提高審計效率。基于AI 的OCR 圖片精準(zhǔn)識別技術(shù)為實現(xiàn)這些審計數(shù)據(jù)的預(yù)處理提供了技術(shù)方法。根據(jù)上述需要,基于Python 的數(shù)據(jù)預(yù)處理算法示例如下:(1)利用OS庫遍歷文件夾內(nèi)所有的目標(biāo)責(zé)任考核結(jié)果文件,依次完成(2)和(3)。(2)對每一個目標(biāo)責(zé)任考核結(jié)果文件調(diào)用FITZ庫將PDF 格式的目標(biāo)責(zé)任考核結(jié)果文件按頁碼依次切割成JPG 圖片文件。(3)在(2)的基礎(chǔ)上,調(diào)用AI 程序?qū)η懈詈蟮腏PG 圖片進(jìn)行OCR 識別,并將識別結(jié)果輸出為相應(yīng)的文本文件。

    3.審計數(shù)據(jù)分析。

    (1)發(fā)現(xiàn)疑點。在數(shù)據(jù)分析階段,審計人員需要對這些預(yù)處理后轉(zhuǎn)換成文本文件格式的目標(biāo)責(zé)任考核結(jié)果文件進(jìn)行分析,統(tǒng)計關(guān)于被審計單位A 市的目標(biāo)責(zé)任以及考核結(jié)果,并分析考核結(jié)果較差或者扣分的事項,進(jìn)而鎖定A市長在貫徹落實重大經(jīng)濟政策和決策部署過程中存在的不足之處,從而發(fā)現(xiàn)相關(guān)審計線索。由于省政府下發(fā)的考核結(jié)果文件中包含全省18 個市(州)的考核結(jié)果,若采用傳統(tǒng)的查閱法需要依次翻看每一份文件,找到A 市所在的位置并手工錄入考核事項和考核結(jié)果,這些操作不僅浪費審計人員大量的時間和精力,也存在人工錄入帶來的誤差和風(fēng)險。基于AI 的智能技術(shù)可以自動批量地提取文件中的“考核內(nèi)容”和“考核結(jié)果”并寫入對應(yīng)的Excel 表格文件當(dāng)中,從而提高審計效率,降低審計風(fēng)險,為實現(xiàn)上述審計數(shù)據(jù)分析需要提供了技術(shù)方法?;赑ython 的處理算法示例如下:①審計人員在文件夾中可以通過遍歷得到的文件名采取“切片”操作,即取得“考核內(nèi)容”。接著調(diào)用Python 中的re 庫,使用正則表達(dá)式定位并提取文本中對應(yīng)的“考核結(jié)果”。②將上一步獲取的“考核內(nèi)容”和“考核結(jié)果”利用openpyxl 庫,寫入Excel 表格文件中,如下頁圖3 所示。不難發(fā)現(xiàn):該單位部分目標(biāo)考核結(jié)果評價較差或存在扣分,如2018 年度“三?!必?zé)任落實情況、2018 年度預(yù)決算公開考評和2019 年度食品安全工作評議三個考核內(nèi)容存在明顯的扣分項。審計人員需要對這些考核結(jié)果評價較差或存在扣分的目標(biāo)責(zé)任做進(jìn)一步的分析。

    圖3 數(shù)據(jù)分析結(jié)果示例

    以2018 年度“三?!必?zé)任落實情況為例,通過分析該目標(biāo)責(zé)任考核結(jié)果文件的具體內(nèi)容,結(jié)合與相關(guān)人員進(jìn)行訪談獲得的資料信息,發(fā)現(xiàn)2018 年度“三保”責(zé)任落實情況存在扣分項的原因是市直事業(yè)單位存在工資發(fā)放不合理的情況,這就為審計人員提供了新的審計線索和思路。

    (2)延伸取證。根據(jù)上述發(fā)現(xiàn)的審計線索,在延伸取證階段,審計人員根據(jù)被審計單位提供的2018 年度和2019年度A 市市直事業(yè)單位的工資發(fā)放情況表和上報的預(yù)算工資表,可以核查2018 年度和2019 年度事業(yè)單位工資發(fā)放不合理的具體情況。審計人員需要將獲取的36 個市直事業(yè)單位工資情況表中的基本工資、基礎(chǔ)性績效工資、獎勵性績效工資和國家規(guī)定津貼補貼進(jìn)行逐一對比分析。根據(jù)審計經(jīng)驗,獎勵性績效工資因存在較大的個體差異性和變動性,較容易出現(xiàn)違規(guī)發(fā)放問題,因此,后文以獎勵性績效工資發(fā)放的合理性審計為例。審計人員在核對并錄入實際發(fā)放的獎勵性績效工資時需要逐一打開兩個年度數(shù)十張Excel 文件格式數(shù)據(jù),并在表格中查找獎勵性績效工資的匯總數(shù)進(jìn)行逐一錄入和對比分析,這一重復(fù)機械操作不僅會浪費審計人員大量的時間和精力,也存在人工錄入帶來的誤差和風(fēng)險?;贏I 的智能數(shù)據(jù)分析方法為實現(xiàn)上述操作提供了技術(shù)方法。比如,通過采用程序自動循環(huán)完成比較各單位績效工資實際發(fā)放總額(從各單位績效工資實際發(fā)放數(shù)據(jù)文件中提取各單位實際發(fā)放總額)和計劃績效工資發(fā)放總額(從報送到上級單位的數(shù)據(jù)中查找)的差額,并生成可視化分析結(jié)果,從而可以容易地發(fā)現(xiàn)相關(guān)問題。其“獎勵性績效工資計劃數(shù)與實際發(fā)放數(shù)的差額”整體情況和具體情況可視化分析結(jié)果分別如圖4 和圖5 所示。

    圖4 “獎勵性績效工資計劃數(shù)與實際發(fā)放數(shù)的差額”整體情況可視化分析結(jié)果示例

    圖5 “獎勵性績效工資計劃數(shù)與實際發(fā)放數(shù)的差額”具體情況可視化分析結(jié)果示例

    由圖4 和圖5 的分析結(jié)果不難看出:2018 年度有些事業(yè)單位(Y14、Y4)存在實際發(fā)放數(shù)大于計劃數(shù)的情況,可能存在超額發(fā)放獎勵性績效工資的風(fēng)險,需要進(jìn)一步落實該單位的工資預(yù)算與發(fā)放的合理性、合規(guī)性和合法性。根據(jù)這一分析結(jié)果,審計人員通過與該單位的財政部門和人事部門進(jìn)行確認(rèn)和溝通,最終掌握了造成差額不合理的原因為:績效工資發(fā)放流程控制不足,導(dǎo)致績效工資發(fā)放存在泄漏或誤差,進(jìn)而導(dǎo)致計劃與實際產(chǎn)生較大差距。

    五、總結(jié)

    本文根據(jù)目前黨政領(lǐng)導(dǎo)干部經(jīng)濟責(zé)任審計的現(xiàn)狀及需要,研究了智能審計技術(shù)在黨政領(lǐng)導(dǎo)干部經(jīng)濟責(zé)任審計中的應(yīng)用,并以黨政領(lǐng)導(dǎo)干部經(jīng)濟責(zé)任審計中的經(jīng)濟執(zhí)行權(quán)為例,研究了具體的審計方法,并采用Python 工具實現(xiàn)了該方法,進(jìn)一步驗證了本文研究的方法在實務(wù)工作中運用的可行性與有效性。通過本文的研究不難發(fā)現(xiàn):運用智能審計技術(shù),不但可以彌補目前常用審計方法的一些不足,還能夠幫助審計人員快速鎖定審計線索、發(fā)現(xiàn)審計問題、提高審計效率、精準(zhǔn)審計結(jié)果,從而為黨政領(lǐng)導(dǎo)干部經(jīng)濟責(zé)任審計智能化發(fā)展提供了技術(shù)方法與經(jīng)驗參考。

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