□ 吳露WU Lu 龍翔凌LONG Xiang-ling

加強審計項目全流程質(zhì)量管理，全面落實《中國內(nèi)部審計準(zhǔn)則》，提升內(nèi)部審計規(guī)范化水平，切實防范審計風(fēng)險，切實保障醫(yī)院經(jīng)濟運行，成為現(xiàn)代醫(yī)院管理需重點關(guān)注的內(nèi)容。通過大數(shù)據(jù)技術(shù)快速分析數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系和邏輯，可以有效提高審計效率。

魯清仿等[1]提出開發(fā)智慧審計系統(tǒng)以關(guān)聯(lián)審計數(shù)據(jù)，通過分類存儲審計數(shù)據(jù)、集中系統(tǒng)運行處理、形成審計疑點、分散核實關(guān)聯(lián)審計定性的方法，進一步實現(xiàn)審計智能化。周福萍[2]提出采用SOA(service-oriented architecture)架構(gòu)、XBRL(extensible business reporting language)可擴展商業(yè)報告語言和大數(shù)據(jù)，構(gòu)建機構(gòu)內(nèi)部審計平臺及信息化內(nèi)部審計流程。綜觀上述研究，傳統(tǒng)的審計方式已經(jīng)不能滿足新形勢對內(nèi)部審計的要求，運用智慧審計方法和大數(shù)據(jù)審計技術(shù)實施全量審計成為未來內(nèi)部審計工作的發(fā)展方向。鑒于此，本文以建立基于數(shù)據(jù)倉庫的醫(yī)院預(yù)算管理內(nèi)部控制審計體系為題，探討預(yù)算管理審計與實施問題。

預(yù)算管理內(nèi)部控制審計的體系設(shè)計

1．預(yù)算管理內(nèi)部控制審計指標(biāo)體系設(shè)計。預(yù)算管理內(nèi)部控制審計指標(biāo)的構(gòu)建主要基于公立醫(yī)院預(yù)算管理及內(nèi)部控制管理中的相關(guān)要求，主要由三個維度構(gòu)成。第一維度是醫(yī)院預(yù)算管理內(nèi)部控制目標(biāo)，保證醫(yī)院經(jīng)濟合法合規(guī)、財務(wù)信息真實有效、提高資源配置和使用效率；第二維度是預(yù)算管理的五個關(guān)鍵環(huán)節(jié)，即預(yù)算編制、審核和批復(fù)、執(zhí)行和調(diào)整、預(yù)算決算、績效分析和考核；第三維度是預(yù)算管理內(nèi)部控制的組織架構(gòu)，立體展現(xiàn)了全面預(yù)算管理的具體內(nèi)容。從醫(yī)院預(yù)算管理制度作為入口，協(xié)同醫(yī)院各個收入和支出歸口管理部門，將預(yù)算管理工作落實到所有預(yù)算責(zé)任單元。該體系是多層級多維度系統(tǒng)，即使預(yù)算執(zhí)行層的不同科室在預(yù)算管理方面有不同的手段和方法，但均需要符合醫(yī)院整體的內(nèi)部控制標(biāo)準(zhǔn)。

2．預(yù)算管理內(nèi)部控制審計的技術(shù)基礎(chǔ)。對預(yù)算管理的所有數(shù)據(jù)進行全量分析是智慧化審計的實現(xiàn)路徑，基于大數(shù)據(jù)構(gòu)建的數(shù)據(jù)倉庫是其實現(xiàn)的技術(shù)基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)倉庫是由原來的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)進化發(fā)展起來的，用于存儲、分析和報告的數(shù)據(jù)系統(tǒng)，是面向分析的一個集成化數(shù)據(jù)環(huán)境。聯(lián)機分析處理(OLAP)是一種軟件分析技術(shù)，可以從快速、多維度、交互地為審計人員提供直觀數(shù)據(jù)，從而達到快速準(zhǔn)確分析的目的[3]。數(shù)據(jù)倉庫作為聯(lián)機分析處理的典型應(yīng)用，按照數(shù)據(jù)導(dǎo)入和導(dǎo)出數(shù)據(jù)倉庫的順序?qū)?shù)據(jù)倉庫分為三類，暫存數(shù)據(jù)層(ODS)、數(shù)據(jù)倉庫層(DW)和數(shù)據(jù)應(yīng)用層(DA)。第一層，暫存數(shù)據(jù)層，主要用于存放導(dǎo)入未經(jīng)處理的原始數(shù)據(jù)，屬于數(shù)據(jù)倉庫的準(zhǔn)備區(qū)，主要完成基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的引入和整合處理。第二層為數(shù)據(jù)倉庫層，主要完成數(shù)據(jù)的處理和統(tǒng)一，基于維度建模的理念，建立不同維度，同時，以分析的主題對象作為建模驅(qū)動，構(gòu)建寬表化模型。第三層為數(shù)據(jù)應(yīng)用層，主要面對最終用戶，結(jié)合審計需求提供產(chǎn)品和數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)，包括分析報表、前段報表、數(shù)據(jù)挖掘、OLAP 專題等，最終形成審計分析可視化報表。

3．預(yù)算管理內(nèi)部控制審計的實現(xiàn)手段。預(yù)算管理內(nèi)部控制審計的實現(xiàn)手段主要依據(jù)審計建模及數(shù)據(jù)分析。通過多維度的預(yù)算管理內(nèi)部控制審計指標(biāo)體系以構(gòu)建審計模型，以數(shù)據(jù)倉庫為基礎(chǔ)進行多種數(shù)據(jù)分析。具體流程詳見圖1。

圖1 醫(yī)院預(yù)算管理內(nèi)部控制審計流程

公立醫(yī)院預(yù)算管理內(nèi)部控制審計流程

1．確定公立醫(yī)院預(yù)算管理審計目標(biāo)。公立醫(yī)院預(yù)算管理內(nèi)部控制審計的總體目標(biāo)是通過對預(yù)算管理的制度、預(yù)算各流程執(zhí)行情況等環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)的智能化分析，評估醫(yī)院預(yù)算管理內(nèi)控制存在的風(fēng)險，以便于采取有效措施防范和管控運營風(fēng)險。

2．公立醫(yī)院預(yù)算管理內(nèi)部控制審計指標(biāo)體系構(gòu)建。內(nèi)部控制審計指標(biāo)應(yīng)結(jié)合內(nèi)部控制規(guī)范及預(yù)算管理的要求，反映預(yù)算管理過程中可能存在的風(fēng)險點。根據(jù)預(yù)算管理的業(yè)務(wù)流程特點，體系共涉及7 個方面16 個指標(biāo)，如表1所示。

表1 醫(yī)院預(yù)算管理審計指標(biāo)體系

3．進行審計數(shù)據(jù)采集與轉(zhuǎn)化。醫(yī)院預(yù)算管理審計數(shù)據(jù)的采集需要結(jié)合審計指標(biāo)依據(jù)，既有來自醫(yī)院財務(wù)平臺系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)，也有來自醫(yī)院各部門的文檔數(shù)據(jù)，還有一些上級部門及互聯(lián)網(wǎng)的其他數(shù)據(jù)。其中數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)項一般從財務(wù)平臺系統(tǒng)中獲取，文檔數(shù)據(jù)和其他數(shù)據(jù)如醫(yī)院制度和細則、上級及決策文件等通過書面資料獲取。將所有數(shù)據(jù)項收集完以后，對原始的數(shù)據(jù)進行處理，將重復(fù)的數(shù)據(jù)刪除、空缺的數(shù)據(jù)進行核實補充，形成完整的數(shù)據(jù)項。

Hive 是在Hadoop 上發(fā)展的數(shù)據(jù)倉庫工具，可以將轉(zhuǎn)換完的數(shù)據(jù)文件創(chuàng)建為數(shù)據(jù)庫中間表，同時可以進行SQL(structured query language)查詢。將以上整合完的數(shù)據(jù)項，上傳至Hadoop 中的審計中間庫HDFS(hadoop distributed file system)中存儲，以加強對原始數(shù)據(jù)的保存，防止原始數(shù)據(jù)的破壞，為后期進行預(yù)算管理內(nèi)部控制審計提供數(shù)據(jù)支撐。

基于數(shù)據(jù)倉庫建模的需要，在Hive 中創(chuàng)建表，將數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)項進行轉(zhuǎn)換、清洗和驗證，并根據(jù)運行環(huán)境，轉(zhuǎn)化成可以識別的形式，形成醫(yī)院預(yù)算管理審計中間表，如表2 所示。

表2 醫(yī)院預(yù)算管理審計中間表

4．審計數(shù)據(jù)倉庫模型構(gòu)建及分析。結(jié)合預(yù)算管理的流程及環(huán)節(jié)關(guān)聯(lián)關(guān)系構(gòu)建審計模型，將數(shù)據(jù)進行交叉相互核對，實施對醫(yī)院預(yù)算管理的內(nèi)部控制審計?；谥笜?biāo)體系中的審計事項，建立了6 個如表3 所示的審計分析模型，以進行數(shù)據(jù)分析。

表3 醫(yī)院預(yù)算管理內(nèi)部控制審計分析模型

根據(jù)上述表中6 個模型，利用Apache Spark(伯克利數(shù)據(jù)分析棧)進行分析。Apache Spark 是針對大數(shù)據(jù)處理而專門設(shè)計的通用快捷的計算框架，可以基于Hadoop 上存儲的數(shù)據(jù)進行計算。首先，初始化本地環(huán)境信息和Spark環(huán)境信息，并創(chuàng)建Spark 連接信息；其次初始化Hive SQL連接信息并注冊到數(shù)據(jù)庫訪問應(yīng)接口中，通過循環(huán)替換Hives 審計模型中的表名進行Spark 分析，并將執(zhí)行的結(jié)果信息輸出到MySQL 中保存。例如，預(yù)算管理組織情況數(shù)據(jù)分析模型中的不相容崗位分離的分析，則執(zhí)行如下分析：

通過以上查詢語句可以篩選出各預(yù)算項目預(yù)算填報員與科室負責(zé)人和項目主管部門負責(zé)人是否為同一人，以實現(xiàn)審查不相容崗位是否分離的目標(biāo)。

5．可視化處理及審計結(jié)果報告。針對審計線索和審計發(fā)現(xiàn)的問題，可以通過可視化的方式進行展示。對于一些審計風(fēng)險點，則需要內(nèi)審人員憑借專業(yè)判斷進行進一步取證分析，形成審計結(jié)果，提交審計報告。

數(shù)據(jù)倉庫的醫(yī)院內(nèi)部控制審計的局限性與發(fā)展方向

運用基于數(shù)據(jù)倉庫的醫(yī)院預(yù)算管理內(nèi)部控制審計，可以讓審計人員減少傳統(tǒng)、復(fù)雜數(shù)據(jù)整理及分析工作，拓寬創(chuàng)新審計思維。然而，由于數(shù)據(jù)倉庫等的大數(shù)據(jù)技術(shù)在行政事業(yè)單位內(nèi)部審計中的實踐尚處于起步階段，仍存在很多局限性：(1)基于數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)分析主要用于定量分析，只能對大部分指標(biāo)進行定量分析，其他如制度的設(shè)計完善性、預(yù)算執(zhí)行分析的有效性等定性分析的審計內(nèi)容尚未發(fā)揮足夠的作用。(2)審計建模及數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)主要基于醫(yī)院財務(wù)系統(tǒng)所導(dǎo)入的數(shù)據(jù)，由于目前醫(yī)院大數(shù)據(jù)集成平臺未完全建立，在數(shù)據(jù)采集方面僅能依靠具有查詢權(quán)限的人員導(dǎo)出相關(guān)數(shù)據(jù)，在數(shù)據(jù)完整性、準(zhǔn)確性方面仍存在風(fēng)險。同時，預(yù)算管理的部分業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)未納入財務(wù)管理系統(tǒng)進行線上管理，在數(shù)據(jù)收集及整合環(huán)節(jié)仍需審計人員手動處理。(3)目前醫(yī)院內(nèi)部審計部門人員主要為財務(wù)及審計專業(yè)人員，對于計算機技術(shù)和信息科學(xué)方面的知識運用水平不夠，在運用大數(shù)據(jù)技術(shù)進行審計時沒有足夠的技術(shù)支撐。未來，醫(yī)院應(yīng)當(dāng)從制度支撐、數(shù)據(jù)協(xié)同及人員技術(shù)方面進行突破創(chuàng)新。加快醫(yī)院各部門信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)的串聯(lián)及協(xié)同，為審計所需的多源性、多層性數(shù)據(jù)提供信息基礎(chǔ)。最后，如數(shù)據(jù)倉庫等大數(shù)據(jù)內(nèi)部審計，是計算機技術(shù)和審計方法的融合，醫(yī)院內(nèi)審部門應(yīng)加大對審計人員的綜合素質(zhì)培養(yǎng)，強化審計與大數(shù)據(jù)技術(shù)的融合，促進醫(yī)院內(nèi)部審計技術(shù)創(chuàng)新。