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摘 要： 当前，国家的扶贫工作进入攻坚拔寨阶段，扶贫管理过程中凸显的腐败问题也亟待解决。为了提高扶贫工作监督的效率和透明度，笔者将大数据同内部环境、风险评估、控制活动以及信息沟通与监督相结合，使内控五要素大数据化，旨在将内部控制与风险管理置于国家扶贫工作的各个环节，为扶贫工作的监督和管理提供新视角。
关键词： 大数据 内部控制 风险管理 扶贫腐败
一、引言及研究意义
2020年作为脱贫攻坚的决胜之年，不仅要补足扶贫工作中的短板，更要加强扶贫过程中的内部控制与风险管理、监察，改进扶贫工作方法。如何在扶贫点众多，扶贫范围广的情况下做好监督监察工作，大数据视角给扶贫工作监察监督带来了新方法和新手段。
（一）研究的理论意义
大数据同内部控制与风险管理相结合，内控手段更具有客观性。同时，从扶贫领域入手，应用大数据分析，可以让国家的大数据发展计划能够获得更多的经验积累，从而为拓展大数据应用领域给予更多的理论指导，有助于研发人员开发出更多的数据分析方法。另外，大数据分析提供的新方法有利于塑造一个数字化的政府职能部门。
（二）研究的现实意义
首先，完善扶贫内部控制机制，通过数据分析及时预测和识别风险点，让打着扶贫利益算盘的腐败触手无所遁形。其次，大数据的分析是相关性的分析，它能够把人们难以发觉的非结构化信息运用起来，产生它的数据价值，能够及时准确的识别贫困地区各项情况的变更，防止国有资金流失。另外，大数据通过信息的整合，打破了時间空间的束缚，可解决信息层层传达过程中的信息不全问题。最后，在大数据控制下的内控体制，对于财务拨款的资金核实，以及资金项目流向及开展的历史还原，大大节约了外部审计部门的审计时间，只用针对数据分析出的异常情况进行实地核实和盘查。
二、精准扶贫中的腐败问题
随着我国精准扶贫工作的逐渐展开，从以往的“输血式”扶贫已经向“造血式”扶贫正式转变，在重点开展的易地扶贫搬迁、扶贫小额信贷、产业扶贫、小型公益设施建设项目等工作中成效显著。
然而，扶贫工作中日益显现的腐败问题也不容小觑。反映突出的主要问题有：非贫困户冒充贫困户冒领国家扶贫资金，扶贫办负责人挪用扶贫专项资金或者以谎报支出、虚开发票等方式骗取整村的脱贫扶持资金、以少数民族发展项目为幌子在未实施项目的情况下挪用项目资金、以职务之便为亲属谋取低保福利、在贫困户调整中优亲厚友，谎报实际情况、虚报信息申请产业扶贫贷款，工作人员对情况核实跟踪和审核把关不严、扶贫资金误发、村镇领导利用职务之便以权谋私，借由各种方式套取扶贫资金等。
同时，在2019年三湘风纪网发布的通报中，湖南望城区通报3起扶贫领域形式主义官僚主义案件，主要有未正确执行扶贫政策、未及时发放医疗保险缴费补助和对申报贫困户审核不全擅自代签的问题。湖南邵阳通报了3名扶贫帮扶工作队队长作风不实案件，主要体现在工作内容未按要求进行，并且未按应负责任展开执勤工作。
从2018年全国以及2019年湖南地区的通报案例看出，扶贫领域的腐败问题依然严峻，加之扶贫点分布范围广，即便是村落分布较为集中的点也难以靠人力完全掌握到较为全面的信息，距离远、信息更新传播慢，给纪检监察工作带来了相当大的难度。扶贫系统里亟待建立一个快速识别风险点，强化扶贫系统内部控制的长效机制。
三、大数据在扶贫工作内部控制与风险管理中的应用
（一）大数据+的内部环境
内部环境通常由组织结构、发展战略、人力资源、社会责任以及企业文化共同组成。内部环境协调，可以为组织的发展营造一个良性的发展空间。而国家扶贫虽然也构成了一个工作组织，但其性质和一般的企业有所区别，所以扶贫工作的内部环境主要是围绕国家的扶贫计划和重点工作来展开具体分析。研究中我们把全国的扶贫工作看成一个企业集团，整个组织结构是从中央到地方层层划分的职能部门，发展战略是国家对于扶贫工作在一定的实施时期所要达到的成效，人力资源这一层在扶贫工作领域并不凸显，暂且忽略。而社会责任与企业文化在扶贫工作中一直贯穿始终，这个是由扶贫服务大众的性质所决定。
通过以往的数据处理和收集方式对全国扶贫大环境和各个地区的扶贫环境进行分析可能需要一个较长的期间。为此，我们可以尝试引入Hadoop和MapReduce这两种程序来对扶贫内部环境进行分析。Hadoop是一种分布式数据和计算的框架。它很擅长存储大量的半结构化的数据集。数据可以随机存放且不易丢失。Hadoop还十分擅长分布式计算即能够快速的跨多台机器处理大型数据集合。MapReduce是处理大量半结构化数据集合的编程模型，能够通过计算转换成传统的语言来解决问题。这两个程序具有良好的互补性，建立了这一系列程序框架，就可以更加全面快速地进行数据分析，尤其对于半结构化的数据也可以进行计算寻找出重要的相关性。决策层可以在扶贫工作的进程中，运用该程序了解当下扶贫工作的环境状况并进行适时地调整或者纠偏，使扶贫计划更加贴合实际。
（二）大数据+的风险评估
内部控制流程的始终都是以风险为导向的，风险评估作为内部控制的一个重要因素主要涉及目标设定、风险识别、风险分析和风险应对等内容。而针对扶贫工作的特性我们主要关注的是风险的识别和分析。在风险识别的过程中主要识别的是道德风险因子和认知风险因子与风险事件的关联关系。总体而言，扶贫工作的开展是以人为主导的，无论是负责决策、执行和监督的领导干部还是参与扶贫申报的普通群众，他们都有可能存在欺瞒、诚信缺失或者审批不严的主观人为行为，而这一主观行为恰好又是通过一般手段难以量化的因子。因此，借助大数据手段能解决这一块的难题。
为了解决这个问题，我们可以建立好两个数据库，即结构化数据库和非结构化数据库。将一个区域的资金财务方面的数据和人员信息以及日常银行流水、网上支付甚至是定位信息导入数据库中存储。通过存储的大量数据，使用交互分析的系统软件，识别出可能产生的风险因子，建立与风险事件的关联程度，划分风险等级，及时反馈监管部门重点关注核实。有了大数据的分析，风险迅速识别，及时预警，对于那些可能因为人为因素而产生的腐败念头可能就直接被扼杀在摇篮里。同时，识别出的风险可以让决策者查漏补缺，类似于扶贫资金分配的不合理或者是人员职能结构的不科学都能够立马找到切入点并及时解决。 （三）大数据+的控制活动
利用大数据分析有效进行预防控制。通过内部人员信息以及关联人员数据分析可以发现人员安排上是否存在不相容职务由一人担任或者任人唯亲的现象。通过调取项目审批的信息、贫困户人员信息、银行流水等手段中获取的非结构化信息一并进行数据清洗，得出审批内容是否存在主观性或者违规操作的行为。
利用大数据分析执行发现性控制。这一块的控制尤其体现在会计系统的控制上。在扶贫体系内建立一个统一的会计系统，不论是上级的款项拨入，还是下级资金安排和使用，都可以录入系统。这是大数据所需要使用的一部分数据。同时结合分析相关资金录入使用人员诸如行动轨迹、信息交流记录等非结构化信息。查找出数据录入的真实情况，及时发现财务舞弊情况，并采取纠正措施，确保国家资金的正确使用。
利用大数据分析开展绩效考评控制。在扶贫工作中，不当的腐败行为需要彻查并给予相应处罚，而在那些负责开展工作的人员也应当给予一定的奖励，以此来激发他们更大的工作热情。传统的绩效考评，多是以人员投票加领导表决的方式和死板的结构化考勤记录为指标，而这些指标很容易受人为因素的影响，运用大数据技术，分析资金投入与脱贫实效，对高资金利用率，脱贫取得实效的扶贫人员给予奖励。同时可以对短期收益低的长期脱贫项目提供长期效益追踪。
（四）大数据+的信息沟通与监督活动
信息沟通和监督活动通常是属于内部控制五要素中两个单独的环节，这也是由于信息处理和时空地域所限，导致了信息沟通与监督活动很难形成一个连贯动作。但是，引入大数据的内部控制流程，这两个要素就能十分连贯的衔接。
在信息沟通流畅的前提下，我们可以使用大数据可视化技术对已经在开展或者结束的工作和项目进行分析。从数据库里导入需要监督模块的数据，运用大数据可视化工具对采集来的扶贫项目数据进行分析，掌握总体的进度情况。例如，按照受援单位在一定时期内受资助的次数，计算受援单位的受援频次情况，在这一基础上，对所有受援单位数据生成标签云图进行分析。其中，标签云中字体的大小表示受援单位受援频率的次数情况，可以迅速直观地发现重点。
同时，内部控制中的监督活动所运用的分析数据可以连接于审计署，审计单位可以直接在系统中及时的生成实时资料，进行比对筛选，进而也减少了审计的人力，提升了审计工作的效率。
四、大数据在扶贫内控应用中存在的不足
（一）当下扶贫工作的數据存储量有待加强
大数据的分析是基于大量数据的分析，在当前的扶贫工作开展中可能也有部分的网络信息系统库的建立，但是总体的数据储备还略显不足。首先，各扶贫区域可能有各自的数据平台的搭建，但是各区域信息的整体联通平台还未搭建，也就会导致因数据不足、数据间阻隔产生的数据“烟囱”现象。其次，相关单位数据共享程度不高。不论是处于监督监察位置的纪检、审计以及财务部门，还是个乡镇市区的负责扶贫工作的部门，他们之间的信息开放程度较低，相互之间的信息沟通渠道少且不畅通，这也就不利于大数据对整体信息的获取而进行的关联分析。
（二）国内与大数据应用相关技术有待提高
有关扶贫领域的数据类型从传统的结构化到结构化、半结构化、非结构化三者融合的类型转化。如何在大量数据中实现数据集成转化，把混杂的数据清洗去噪，就需要强大的大数据技术支撑。在我国现阶段的大数据运用之中，大数据的收集存储、挖掘分析、可视化技术等都还不够成熟，也缺乏自身的特色。大数据的应用技术还有待加强和提高。
（三）大数据扶贫信息所面临的国家信息安全问题需要思考
大数据时代下海量信息的集中收集存储，信息边界消失的同时，信息安全的防护可能也会随之减弱。尤其是在涉及国家信息这一块，大量的扶贫信息录入了网络存储平台，这些信息涉及的人员广泛，平台的开放性也让数据的安全性面临威胁。寻找适当方法，保证信息收集交流通畅的同时构筑好信息安全防线是大数据建设过程中必须建立的重要一环。
五、结论与建议
在我国，大数据预防腐败的实践已经在路上。一些地方也在利用大数据围绕如何有效防止腐败和廉政建设等启动了大数据模式。而在扶贫领域的内控方面，大数据的运用水平和程度也亟待提高，参照扶贫工作开展的固有特点，从内部控制五要素着手，结合大数据的强大功能，设计出与之相匹配的大数据式内部控制体系。借鉴多方经验，开发出能够在全国扶贫领域中运用的大数据+内部控制与风险管理模式。真正助力国家实现脱贫致富的目标，力保国家扶贫资金精准投放。
参考文献：
[1]章昌平，林涛.“生境”仿真：以贫困人口为中心的大数据关联整合与精准扶贫[J].公共管理学报，2017（14）：124-153.
[2]陈伟.大数据技术在扶贫审计中的应用[J].财务与会计，2018（15）：69-71.
[3]张航，张欣.基于Hadoop的精准扶贫大数据信息系统[J].电子科技，2018（7）：59-71.
[4]赵树丽.基于大数据背景下会计信息造假的防范—以辉山乳业为例[J].Commercial Accounting，2017（24）：93-94.
[5]廖晓明，魏永平.基于大数据的腐败预防：方法、框架与挑战[C].第十届（2015）中国管理学年会论文集，2015：1-12.
[6]聂燕敏.基于大数据挖掘的扶贫对象精准识别研究[J].科技视界，2018
[7]赵智云.数据挖掘技术在精准扶贫工作中的应用初探—以贵州某乡镇为例[J].科技经济与管理科学，2018（19）：211-213.
[8]伟祚哲.数据挖掘在扶贫资金审计中的应用分析[J].中国管理信息化，2019（8）：12-14.
[9]张奇.大数据财务管理[M].人民邮电出版社，2016.
[10]董皓.智能时代财务管理[M].电子工业出版社，2016.
关键词： 大数据 内部控制 风险管理 扶贫腐败
一、引言及研究意义
2020年作为脱贫攻坚的决胜之年，不仅要补足扶贫工作中的短板，更要加强扶贫过程中的内部控制与风险管理、监察，改进扶贫工作方法。如何在扶贫点众多，扶贫范围广的情况下做好监督监察工作，大数据视角给扶贫工作监察监督带来了新方法和新手段。
（一）研究的理论意义
大数据同内部控制与风险管理相结合，内控手段更具有客观性。同时，从扶贫领域入手，应用大数据分析，可以让国家的大数据发展计划能够获得更多的经验积累，从而为拓展大数据应用领域给予更多的理论指导，有助于研发人员开发出更多的数据分析方法。另外，大数据分析提供的新方法有利于塑造一个数字化的政府职能部门。
（二）研究的现实意义
首先，完善扶贫内部控制机制，通过数据分析及时预测和识别风险点，让打着扶贫利益算盘的腐败触手无所遁形。其次，大数据的分析是相关性的分析，它能够把人们难以发觉的非结构化信息运用起来，产生它的数据价值，能够及时准确的识别贫困地区各项情况的变更，防止国有资金流失。另外，大数据通过信息的整合，打破了時间空间的束缚，可解决信息层层传达过程中的信息不全问题。最后，在大数据控制下的内控体制，对于财务拨款的资金核实，以及资金项目流向及开展的历史还原，大大节约了外部审计部门的审计时间，只用针对数据分析出的异常情况进行实地核实和盘查。
二、精准扶贫中的腐败问题
随着我国精准扶贫工作的逐渐展开，从以往的“输血式”扶贫已经向“造血式”扶贫正式转变，在重点开展的易地扶贫搬迁、扶贫小额信贷、产业扶贫、小型公益设施建设项目等工作中成效显著。
然而，扶贫工作中日益显现的腐败问题也不容小觑。反映突出的主要问题有：非贫困户冒充贫困户冒领国家扶贫资金，扶贫办负责人挪用扶贫专项资金或者以谎报支出、虚开发票等方式骗取整村的脱贫扶持资金、以少数民族发展项目为幌子在未实施项目的情况下挪用项目资金、以职务之便为亲属谋取低保福利、在贫困户调整中优亲厚友，谎报实际情况、虚报信息申请产业扶贫贷款，工作人员对情况核实跟踪和审核把关不严、扶贫资金误发、村镇领导利用职务之便以权谋私，借由各种方式套取扶贫资金等。
同时，在2019年三湘风纪网发布的通报中，湖南望城区通报3起扶贫领域形式主义官僚主义案件，主要有未正确执行扶贫政策、未及时发放医疗保险缴费补助和对申报贫困户审核不全擅自代签的问题。湖南邵阳通报了3名扶贫帮扶工作队队长作风不实案件，主要体现在工作内容未按要求进行，并且未按应负责任展开执勤工作。
从2018年全国以及2019年湖南地区的通报案例看出，扶贫领域的腐败问题依然严峻，加之扶贫点分布范围广，即便是村落分布较为集中的点也难以靠人力完全掌握到较为全面的信息，距离远、信息更新传播慢，给纪检监察工作带来了相当大的难度。扶贫系统里亟待建立一个快速识别风险点，强化扶贫系统内部控制的长效机制。
三、大数据在扶贫工作内部控制与风险管理中的应用
（一）大数据+的内部环境
内部环境通常由组织结构、发展战略、人力资源、社会责任以及企业文化共同组成。内部环境协调，可以为组织的发展营造一个良性的发展空间。而国家扶贫虽然也构成了一个工作组织，但其性质和一般的企业有所区别，所以扶贫工作的内部环境主要是围绕国家的扶贫计划和重点工作来展开具体分析。研究中我们把全国的扶贫工作看成一个企业集团，整个组织结构是从中央到地方层层划分的职能部门，发展战略是国家对于扶贫工作在一定的实施时期所要达到的成效，人力资源这一层在扶贫工作领域并不凸显，暂且忽略。而社会责任与企业文化在扶贫工作中一直贯穿始终，这个是由扶贫服务大众的性质所决定。
通过以往的数据处理和收集方式对全国扶贫大环境和各个地区的扶贫环境进行分析可能需要一个较长的期间。为此，我们可以尝试引入Hadoop和MapReduce这两种程序来对扶贫内部环境进行分析。Hadoop是一种分布式数据和计算的框架。它很擅长存储大量的半结构化的数据集。数据可以随机存放且不易丢失。Hadoop还十分擅长分布式计算即能够快速的跨多台机器处理大型数据集合。MapReduce是处理大量半结构化数据集合的编程模型，能够通过计算转换成传统的语言来解决问题。这两个程序具有良好的互补性，建立了这一系列程序框架，就可以更加全面快速地进行数据分析，尤其对于半结构化的数据也可以进行计算寻找出重要的相关性。决策层可以在扶贫工作的进程中，运用该程序了解当下扶贫工作的环境状况并进行适时地调整或者纠偏，使扶贫计划更加贴合实际。
（二）大数据+的风险评估
内部控制流程的始终都是以风险为导向的，风险评估作为内部控制的一个重要因素主要涉及目标设定、风险识别、风险分析和风险应对等内容。而针对扶贫工作的特性我们主要关注的是风险的识别和分析。在风险识别的过程中主要识别的是道德风险因子和认知风险因子与风险事件的关联关系。总体而言，扶贫工作的开展是以人为主导的，无论是负责决策、执行和监督的领导干部还是参与扶贫申报的普通群众，他们都有可能存在欺瞒、诚信缺失或者审批不严的主观人为行为，而这一主观行为恰好又是通过一般手段难以量化的因子。因此，借助大数据手段能解决这一块的难题。
为了解决这个问题，我们可以建立好两个数据库，即结构化数据库和非结构化数据库。将一个区域的资金财务方面的数据和人员信息以及日常银行流水、网上支付甚至是定位信息导入数据库中存储。通过存储的大量数据，使用交互分析的系统软件，识别出可能产生的风险因子，建立与风险事件的关联程度，划分风险等级，及时反馈监管部门重点关注核实。有了大数据的分析，风险迅速识别，及时预警，对于那些可能因为人为因素而产生的腐败念头可能就直接被扼杀在摇篮里。同时，识别出的风险可以让决策者查漏补缺，类似于扶贫资金分配的不合理或者是人员职能结构的不科学都能够立马找到切入点并及时解决。 （三）大数据+的控制活动
利用大数据分析有效进行预防控制。通过内部人员信息以及关联人员数据分析可以发现人员安排上是否存在不相容职务由一人担任或者任人唯亲的现象。通过调取项目审批的信息、贫困户人员信息、银行流水等手段中获取的非结构化信息一并进行数据清洗，得出审批内容是否存在主观性或者违规操作的行为。
利用大数据分析执行发现性控制。这一块的控制尤其体现在会计系统的控制上。在扶贫体系内建立一个统一的会计系统，不论是上级的款项拨入，还是下级资金安排和使用，都可以录入系统。这是大数据所需要使用的一部分数据。同时结合分析相关资金录入使用人员诸如行动轨迹、信息交流记录等非结构化信息。查找出数据录入的真实情况，及时发现财务舞弊情况，并采取纠正措施，确保国家资金的正确使用。
利用大数据分析开展绩效考评控制。在扶贫工作中，不当的腐败行为需要彻查并给予相应处罚，而在那些负责开展工作的人员也应当给予一定的奖励，以此来激发他们更大的工作热情。传统的绩效考评，多是以人员投票加领导表决的方式和死板的结构化考勤记录为指标，而这些指标很容易受人为因素的影响，运用大数据技术，分析资金投入与脱贫实效，对高资金利用率，脱贫取得实效的扶贫人员给予奖励。同时可以对短期收益低的长期脱贫项目提供长期效益追踪。
（四）大数据+的信息沟通与监督活动
信息沟通和监督活动通常是属于内部控制五要素中两个单独的环节，这也是由于信息处理和时空地域所限，导致了信息沟通与监督活动很难形成一个连贯动作。但是，引入大数据的内部控制流程，这两个要素就能十分连贯的衔接。
在信息沟通流畅的前提下，我们可以使用大数据可视化技术对已经在开展或者结束的工作和项目进行分析。从数据库里导入需要监督模块的数据，运用大数据可视化工具对采集来的扶贫项目数据进行分析，掌握总体的进度情况。例如，按照受援单位在一定时期内受资助的次数，计算受援单位的受援频次情况，在这一基础上，对所有受援单位数据生成标签云图进行分析。其中，标签云中字体的大小表示受援单位受援频率的次数情况，可以迅速直观地发现重点。
同时，内部控制中的监督活动所运用的分析数据可以连接于审计署，审计单位可以直接在系统中及时的生成实时资料，进行比对筛选，进而也减少了审计的人力，提升了审计工作的效率。
四、大数据在扶贫内控应用中存在的不足
（一）当下扶贫工作的數据存储量有待加强
大数据的分析是基于大量数据的分析，在当前的扶贫工作开展中可能也有部分的网络信息系统库的建立，但是总体的数据储备还略显不足。首先，各扶贫区域可能有各自的数据平台的搭建，但是各区域信息的整体联通平台还未搭建，也就会导致因数据不足、数据间阻隔产生的数据“烟囱”现象。其次，相关单位数据共享程度不高。不论是处于监督监察位置的纪检、审计以及财务部门，还是个乡镇市区的负责扶贫工作的部门，他们之间的信息开放程度较低，相互之间的信息沟通渠道少且不畅通，这也就不利于大数据对整体信息的获取而进行的关联分析。
（二）国内与大数据应用相关技术有待提高
有关扶贫领域的数据类型从传统的结构化到结构化、半结构化、非结构化三者融合的类型转化。如何在大量数据中实现数据集成转化，把混杂的数据清洗去噪，就需要强大的大数据技术支撑。在我国现阶段的大数据运用之中，大数据的收集存储、挖掘分析、可视化技术等都还不够成熟，也缺乏自身的特色。大数据的应用技术还有待加强和提高。
（三）大数据扶贫信息所面临的国家信息安全问题需要思考
大数据时代下海量信息的集中收集存储，信息边界消失的同时，信息安全的防护可能也会随之减弱。尤其是在涉及国家信息这一块，大量的扶贫信息录入了网络存储平台，这些信息涉及的人员广泛，平台的开放性也让数据的安全性面临威胁。寻找适当方法，保证信息收集交流通畅的同时构筑好信息安全防线是大数据建设过程中必须建立的重要一环。
五、结论与建议
在我国，大数据预防腐败的实践已经在路上。一些地方也在利用大数据围绕如何有效防止腐败和廉政建设等启动了大数据模式。而在扶贫领域的内控方面，大数据的运用水平和程度也亟待提高，参照扶贫工作开展的固有特点，从内部控制五要素着手，结合大数据的强大功能，设计出与之相匹配的大数据式内部控制体系。借鉴多方经验，开发出能够在全国扶贫领域中运用的大数据+内部控制与风险管理模式。真正助力国家实现脱贫致富的目标，力保国家扶贫资金精准投放。
参考文献：
[1]章昌平，林涛.“生境”仿真：以贫困人口为中心的大数据关联整合与精准扶贫[J].公共管理学报，2017（14）：124-153.
[2]陈伟.大数据技术在扶贫审计中的应用[J].财务与会计，2018（15）：69-71.
[3]张航，张欣.基于Hadoop的精准扶贫大数据信息系统[J].电子科技，2018（7）：59-71.
[4]赵树丽.基于大数据背景下会计信息造假的防范—以辉山乳业为例[J].Commercial Accounting，2017（24）：93-94.
[5]廖晓明，魏永平.基于大数据的腐败预防：方法、框架与挑战[C].第十届（2015）中国管理学年会论文集，2015：1-12.
[6]聂燕敏.基于大数据挖掘的扶贫对象精准识别研究[J].科技视界，2018
[7]赵智云.数据挖掘技术在精准扶贫工作中的应用初探—以贵州某乡镇为例[J].科技经济与管理科学，2018（19）：211-213.
[8]伟祚哲.数据挖掘在扶贫资金审计中的应用分析[J].中国管理信息化，2019（8）：12-14.
[9]张奇.大数据财务管理[M].人民邮电出版社，2016.
[10]董皓.智能时代财务管理[M].电子工业出版社，2016.