在全面從嚴治黨的時代背景下,傳統(tǒng)巡視巡察方式因自身局限性難以滿足復雜的監(jiān)督需求,急需創(chuàng)新技術支持。本文圍繞審計技術在巡視巡察中的應用展開深入探討,通過融合大數(shù)據(jù)分析、機器學習等方法,構建跨部門數(shù)據(jù)共享平臺,可實現(xiàn)精準的線索挖掘與風險防控,顯著提升問題定位和風險預測精準度,對優(yōu)化黨內監(jiān)督體系具有重要實踐意義與推廣價值。
在新時代全面從嚴治黨的大背景下,巡視巡察作為黨內監(jiān)督的關鍵手段,遭遇信息量巨大、問題復雜等難題,而傳統(tǒng)巡視巡察方式難以滿足高效識別與精準防控風險的要求。堅持新發(fā)展理念,促進審計技術創(chuàng)新應用,為提升巡視巡察效能帶來新思路。通過大數(shù)據(jù)分析技術與智能技術融合,巡查組不但能精準挖掘線索、完善風險防控體系,還可助力黨內監(jiān)督機制優(yōu)化,為相關單位實現(xiàn)高質量發(fā)展和提升治理水平提供有力支撐。
一、困境洞察與審計破局路徑
(一)巡視巡察面臨的困境及量化評估
在數(shù)據(jù)化時代,傳統(tǒng)巡視巡察方式在應對大數(shù)量、多領域監(jiān)督任務時盡顯疲態(tài)。由于大量數(shù)據(jù)和信息流轉缺乏行之有效的管理與分析手段,致使問題線索難以被迅速捕捉,風險隱患也不易被識別?,F(xiàn)有的評估體系主觀性過強、量化標準缺失,很難精準衡量巡視巡察工作成效。故而,構建創(chuàng)新性量化評估體系迫在眉睫,借助現(xiàn)代化技術手段對監(jiān)督效果展開全面且多維度分析,可為提升巡視巡察的精準性與效率筑牢根基。
(二)審計介入策略與效能提升模型
審計介入巡視巡察工作為監(jiān)督帶來全新機遇,特別是在數(shù)據(jù)處理與風險預警方面,引入專業(yè)審計與技術手段可切實提升巡視巡察的整體效能。審計不僅能夠優(yōu)化數(shù)據(jù)采集與整合流程,還能運用數(shù)據(jù)分析手段深度挖掘巡視巡察中發(fā)現(xiàn)的問題,進而構建更為科學的風險評估模型[1]。運用大數(shù)據(jù)技術,可對財務、行政、人事等多領域數(shù)據(jù)進行深度剖析,精準識別潛在風險因素與管理漏洞。機器學習與數(shù)據(jù)挖掘技術相結合,能夠自動發(fā)現(xiàn)規(guī)律性問題與異常數(shù)據(jù),有效規(guī)避人工分析產(chǎn)生的偏差,提高發(fā)現(xiàn)問題的準確性與時效性。
二、技術驅動的審計創(chuàng)新架構
(一)多源數(shù)據(jù)融合與深度分析
在巡視巡察過程中,數(shù)據(jù)的來源通常是多樣化的,包括財務數(shù)據(jù)、人事檔案、項目進度、審計記錄等各類信息,通過對這些多源異構數(shù)據(jù)進行有效融合,可以建立一個全面立體的監(jiān)督網(wǎng)絡。數(shù)據(jù)融合的核心在于將不同格式、不同結構的原始數(shù)據(jù)轉化為可用的分析數(shù)據(jù),這一過程通常依賴于數(shù)據(jù)預處理和標準化算法。在實際操作中,數(shù)據(jù)融合可采用加權平均法或層次分析法(AHP),通過對不同來源的數(shù)據(jù)進行權重分配,確保關鍵數(shù)據(jù)對最終分析結果的影響最大化。在財務數(shù)據(jù)和審計結果融合時,可以利用以下加權平均公式:
其中,Y為分析結果,wi為第i類數(shù)據(jù)的權重,xi為第i類數(shù)據(jù)的標準化值。這種方式不僅提高了信息的準確性,還能增強對潛在風險的識別能力。在大數(shù)據(jù)環(huán)境下,結合深度學習算法和機器學習模型進一步挖掘數(shù)據(jù)中隱含的信息,為監(jiān)督工作實現(xiàn)精準和有效提供了技術支撐。
(二)精準問題挖掘與預測
傳統(tǒng)的人工識別方法往往受到時間、精力和信息量的限制,難以有效地提前識別風險點,而應用大數(shù)據(jù)分析與機器學習技術,可以建立更精確的預警系統(tǒng)[2]。該系統(tǒng)基于監(jiān)督學習算法,如決策樹、隨機森林等模型,通過歷史數(shù)據(jù)的訓練,能夠自動發(fā)現(xiàn)潛在問題;分析財務數(shù)據(jù)中異常波動,結合歷史審計結果,利用回歸分析方法預測未來可能出現(xiàn)的財務風險。假設某項財務指標的波動公式為:
Y=β0+β1X1+β2X2+ò
其中,Y為預測目標,X1、X2為相關財務指標,β0、β1、β2為回歸系數(shù),ò為誤差項,通過不斷優(yōu)化模型,能夠根據(jù)變化的參數(shù)預測潛在的問題,提前介入,避免風險擴大。
(三)數(shù)據(jù)價值挖掘與知識提取
數(shù)據(jù)價值的挖掘和知識提取是巡視巡察數(shù)據(jù)分析的核心所在,通過對大規(guī)模數(shù)據(jù)進行深入分析,可以從中挖掘出潛在的規(guī)律和趨勢,為決策提供有力支持。在這一過程中,運用數(shù)據(jù)挖掘算法,如聚類分析、關聯(lián)規(guī)則挖掘等,可以從海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有價值的信息;使用聚類算法對企業(yè)財務數(shù)據(jù)進行無監(jiān)督分類,識別出相似的風險特征,再通過關聯(lián)規(guī)則分析,找出數(shù)據(jù)之間潛在的關聯(lián),進而為問題的解決提供理論依據(jù)。設定頻繁項集的支持度和置信度計算公式:
通過對這些潛在知識的提取,巡視巡察工作不僅能有效識別隱藏的問題,還能提供切實可行的優(yōu)化方案,推動監(jiān)督模式的創(chuàng)新與優(yōu)化,提升黨內監(jiān)督的系統(tǒng)化、科學化水平。
三、審計創(chuàng)新實踐的成果量化呈現(xiàn)
(一)精準的線索挖掘與問題定位
以某市預算監(jiān)督為例,發(fā)現(xiàn)2000個不同項目的資金分配進行了700余次調整,眾多項目調整金額超過50萬元。憑借傳統(tǒng)手段難以迅速篩查出這些復雜調整背后潛藏的問題,而借助數(shù)據(jù)挖掘技術,對這些調整記錄與相關合同、采購記錄等進行綜合分析后,發(fā)現(xiàn)存在超過100個金額差異較大的合同條目,其中20余個項目在資金使用方面存在異常狀況。再以某市近三年的公用事業(yè)項目為例,此項目共計涉及1500多個施工合同以及3500份采購訂單。通過構建一個時間-事件映射模型,把不同項目的關鍵時間節(jié)點與資金流向進行關聯(lián),發(fā)現(xiàn)有50余個項目的資金撥付時間和項目實際完工時間嚴重不符,其中10個項目的資金撥付日期甚至早于施工開始時間。這些發(fā)現(xiàn)為問題定位提供了更為精準的方向。在一項涉及180個社區(qū)的巡察工作中,通過多維度的數(shù)據(jù)分類分析,將60個社區(qū)的資金使用問題歸類為設備采購異常,40個社區(qū)歸類為基礎設施維護不足,其余的則被劃分為與社區(qū)活動經(jīng)費相關的問題。
(二)風險防控體系的構建與效能評估
構建跨部門的數(shù)據(jù)共享平臺,以此確保信息資源得以有效整合,實現(xiàn)對各類潛在風險的實時監(jiān)控與分析。某地的大型基礎設施項目涉及20余家企業(yè)以及 300多項子項目,數(shù)據(jù)實時共享平臺的搭建可使資金流、項目進度、設備采購等信息在數(shù)秒內完成同步更新。這種高效的信息整合極大地提升了對潛在風險的預警能力,尤其是在資金流動較為頻繁的項目當中,能夠通過異常數(shù)據(jù)提示風險點,有助于及時采取防控措施[3]。在對某城市的公共服務項目的監(jiān)控過程中,系統(tǒng)針對超過1500個項目的資金流向、施工進度以及人員調動等數(shù)據(jù)展開實時分析,發(fā)現(xiàn)了一些預算頻繁調整的項目。分析結果顯示,這些項目資金調整次數(shù)達50次以上,而這通常是項目執(zhí)行存在問題的顯著信號。通過將歷史數(shù)據(jù)與趨勢分析相結合,系統(tǒng)能夠預測出資金調整問題的風險等級,并提前發(fā)出預警,督促相關單位強化監(jiān)管并進行整改。風險評估指標需覆蓋多個層面,不僅要綜合考量歷史問題的發(fā)生概率,還應當對外部環(huán)境的變化以及政策導向進行實時跟蹤。例如,某市在實施環(huán)境治理項目時,氣候因素、政策變化以及相關法規(guī)的調整成為影響項目順利推進的重要因素。通過構建對這些外部因素的綜合評估模型,能夠動態(tài)評估風險,并依據(jù)實時變化靈活調整防控策略。在一個涉及500多個基層單位的監(jiān)管項目里,評估模型依據(jù)30個關鍵指標進行風險評估后發(fā)現(xiàn),某些區(qū)域存在風險識別反應遲緩的狀況,進而提出了改進數(shù)據(jù)更新頻率和風險響應機制的建議(見表1)。
四、審計創(chuàng)新應用實踐
(一)高校巡察與管理優(yōu)化
在某高校的巡察工作中,巡察組將資金使用、師生管理、教學質量等關鍵領域作為重點監(jiān)控對象,通過多源數(shù)據(jù)融合技術,對預算支出明細、科研項目執(zhí)行進度、學生反饋意見等信息進行全面剖析。在資金使用方面,巡察組發(fā)現(xiàn)某科研項目存在資金結余未依規(guī)退還的問題。采用數(shù)據(jù)分析技術,結合項目預算、支出憑證、報銷記錄等多源數(shù)據(jù),精準識別出資金流動中的異常環(huán)節(jié),推斷該項目可能存在違規(guī)支出的風險。經(jīng)過深入調查,發(fā)現(xiàn)該項目在設備采購和勞務費用報銷中存在虛開發(fā)票、重復報銷等問題,涉及金額較大。巡察組及時介入,要求項目負責人限期整改,并將違規(guī)資金退還。在師生管理方面,巡察組通過問卷調查和座談會收集師生意見,發(fā)現(xiàn)部分教師存在師德師風問題,如課堂紀律松懈、對學生態(tài)度冷漠等。針對這些問題,學校加大了師德師風教育培訓力度,舉辦專題講座和案例分析活動,并將師德表現(xiàn)與教師的獎懲、晉升掛鉤。在教學質量方面,巡察組深入課堂,發(fā)現(xiàn)部分課程設置不合理、教學方法單一等問題。通過與師生交流和進行數(shù)據(jù)分析,建議相關學院優(yōu)化課程設置,鼓勵教師采用多樣化的教學方法,提升學生的學習興趣和參與度。此次巡察工作不僅提高了資金使用的透明度,還推動了高校內部管理流程的優(yōu)化升級。學校通過完善財務審批流程、強化內部審計監(jiān)督,構建了更加完備的管理體系。
(二)國有企業(yè)巡察與效益提升
國有企業(yè)在資金使用、項目管理以及人員配置等方面往往存在一些管理漏洞,這些漏洞常常引發(fā)資源浪費、成本超支以及運營效益欠佳等問題。特別是在大型基礎設施與能源項目中,繁雜的項目流程和供應鏈管理使得風險控制面臨更為艱巨的挑戰(zhàn)。為有效化解這一難題,巡察工作引入先進的審計方法和數(shù)據(jù)分析工具,對企業(yè)經(jīng)營活動實施全面且精準的監(jiān)控。以某能源公司為例,該公司在項目管理過程中多次遭遇延期與成本超支困境,經(jīng)巡察查明,問題根源在于供應商選擇失當以及項目管理流程松散[4]。這些問題致使資源配置效率低下,項目執(zhí)行出現(xiàn)延誤。在資金管理方面,巡察助力企業(yè)優(yōu)化財務結構,改進預算控制,提升資金使用的透明度,切實避免資金的浪費與濫用。風險防控機制的強化,讓企業(yè)在面對外部市場變化時,能夠更為迅速靈活地調整經(jīng)營策略,有效提高整體運營效率。巡察工作推動國有企業(yè)搭建起更為透明的管理框架,增強公眾對企業(yè)治理和財務透明度的信任。透明的管理不僅提升了企業(yè)的社會責任感,更為企業(yè)可持續(xù)發(fā)展筑牢堅實基礎。
(三)鄉(xiāng)村巡審聯(lián)動與民生改善
鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的實施,離不開強有力的監(jiān)督機制,巡審聯(lián)動便是推動政策落地與民生改善的關鍵手段。通過整合鄉(xiāng)村發(fā)展規(guī)劃、財政資金使用、基礎設施建設等多領域數(shù)據(jù),巡察與審計能精準識別資金使用不當、項目執(zhí)行不到位等問題。如在某地鄉(xiāng)村振興項目中,巡察人員發(fā)現(xiàn)部分農村扶貧資金被挪作行政支出,進場推動資金重新分配使用。巡審聯(lián)動聚焦農村基礎設施建設維護,強化項目監(jiān)督評估,使資金流動更透明,農村公共服務水平得以提升,基礎設施得到顯著改善,農民生活質量得到提升,助力鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略高質量實施。
五、結語
在巡視巡察工作中,審計借助大數(shù)據(jù)分析和智能技術,大幅提升了線索挖掘與問題定位的精準程度,有力增強了風險防控能力。通過搭建跨部門數(shù)據(jù)共享平臺以及實時監(jiān)控平臺,可迅速發(fā)現(xiàn)潛在風險并及時采取相應防控舉措,保障巡察工作高效開展。構建量化評估體系為風險管理提供科學依據(jù),有力推動管理流程的優(yōu)化以及治理水平的提升。審計技術的創(chuàng)新應用,為黨內監(jiān)督提供了更為精準高效的支撐,對相關單位實現(xiàn)高質量發(fā)展起到積極的促進作用[5]。
參考文獻
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(作者單位:廣東匯源通集團有限公司)
作者簡介:梁愷盈,女,1988年10月出生,漢族,廣東佛山人,研究生,中共黨員,中級審計師、中級經(jīng)濟師。研究方向:監(jiān)督、審計。