□ 吳露WU Lu 龍翔凌LONG Xiang-ling

加強審計項目全流程質量管理，全面落實《中國內部審計準則》，提升內部審計規(guī)范化水平，切實防范審計風險，切實保障醫(yī)院經濟運行，成為現代醫(yī)院管理需重點關注的內容。通過大數據技術快速分析數據之間的聯系和邏輯，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)以關聯審計數據，通過分類存儲審計數據、集中系統(tǒng)運行處理、形成審計疑點、分散核實關聯審計定性的方法，進一步實現審計智能化。周福萍[2]提出采用SOA(service-oriented architecture)架構、XBRL(extensible business reporting language)可擴展商業(yè)報告語言和大數據，構建機構內部審計平臺及信息化內部審計流程。綜觀上述研究，傳統(tǒng)的審計方式已經不能滿足新形勢對內部審計的要求，運用智慧審計方法和大數據審計技術實施全量審計成為未來內部審計工作的發(fā)展方向。鑒于此，本文以建立基于數據倉庫的醫(yī)院預算管理內部控制審計體系為題，探討預算管理審計與實施問題。

預算管理內部控制審計的體系設計

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

2．預算管理內部控制審計的技術基礎。對預算管理的所有數據進行全量分析是智慧化審計的實現路徑，基于大數據構建的數據倉庫是其實現的技術基礎。數據倉庫是由原來的數據庫系統(tǒng)進化發(fā)展起來的，用于存儲、分析和報告的數據系統(tǒng)，是面向分析的一個集成化數據環(huán)境。聯機分析處理(OLAP)是一種軟件分析技術，可以從快速、多維度、交互地為審計人員提供直觀數據，從而達到快速準確分析的目的[3]。數據倉庫作為聯機分析處理的典型應用，按照數據導入和導出數據倉庫的順序將數據倉庫分為三類，暫存數據層(ODS)、數據倉庫層(DW)和數據應用層(DA)。第一層，暫存數據層，主要用于存放導入未經處理的原始數據，屬于數據倉庫的準備區(qū)，主要完成基礎數據的引入和整合處理。第二層為數據倉庫層，主要完成數據的處理和統(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動，構建寬表化模型。第三層為數據應用層，主要面對最終用戶，結合審計需求提供產品和數據分析的數據，包括分析報表、前段報表、數據挖掘、OLAP 專題等，最終形成審計分析可視化報表。

3．預算管理內部控制審計的實現手段。預算管理內部控制審計的實現手段主要依據審計建模及數據分析。通過多維度的預算管理內部控制審計指標體系以構建審計模型，以數據倉庫為基礎進行多種數據分析。具體流程詳見圖1。

圖1 醫(yī)院預算管理內部控制審計流程

公立醫(yī)院預算管理內部控制審計流程

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

2．公立醫(yī)院預算管理內部控制審計指標體系構建。內部控制審計指標應結合內部控制規(guī)范及預算管理的要求，反映預算管理過程中可能存在的風險點。根據預算管理的業(yè)務流程特點，體系共涉及7 個方面16 個指標，如表1所示。

表1 醫(yī)院預算管理審計指標體系

3．進行審計數據采集與轉化。醫(yī)院預算管理審計數據的采集需要結合審計指標依據，既有來自醫(yī)院財務平臺系統(tǒng)的數據庫數據，也有來自醫(yī)院各部門的文檔數據，還有一些上級部門及互聯網的其他數據。其中數據庫數據項一般從財務平臺系統(tǒng)中獲取，文檔數據和其他數據如醫(yī)院制度和細則、上級及決策文件等通過書面資料獲取。將所有數據項收集完以后，對原始的數據進行處理，將重復的數據刪除、空缺的數據進行核實補充，形成完整的數據項。

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

基于數據倉庫建模的需要，在Hive 中創(chuàng)建表，將數據源和數據項進行轉換、清洗和驗證，并根據運行環(huán)境，轉化成可以識別的形式，形成醫(yī)院預算管理審計中間表，如表2 所示。

表2 醫(yī)院預算管理審計中間表

4．審計數據倉庫模型構建及分析。結合預算管理的流程及環(huán)節(jié)關聯關系構建審計模型，將數據進行交叉相互核對，實施對醫(yī)院預算管理的內部控制審計。基于指標體系中的審計事項，建立了6 個如表3 所示的審計分析模型，以進行數據分析。

表3 醫(yī)院預算管理內部控制審計分析模型

根據上述表中6 個模型，利用Apache Spark(伯克利數據分析棧)進行分析。Apache Spark 是針對大數據處理而專門設計的通用快捷的計算框架，可以基于Hadoop 上存儲的數據進行計算。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據庫訪問應接口中，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)行的結果信息輸出到MySQL 中保存。例如，預算管理組織情況數據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算項目預算填報員與科室負責人和項目主管部門負責人是否為同一人，以實現審查不相容崗位是否分離的目標。

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

數據倉庫的醫(yī)院內部控制審計的局限性與發(fā)展方向

運用基于數據倉庫的醫(yī)院預算管理內部控制審計，可以讓審計人員減少傳統(tǒng)、復雜數據整理及分析工作，拓寬創(chuàng)新審計思維。然而，由于數據倉庫等的大數據技術在行政事業(yè)單位內部審計中的實踐尚處于起步階段，仍存在很多局限性：(1)基于數據倉庫的數據分析主要用于定量分析，只能對大部分指標進行定量分析，其他如制度的設計完善性、預算執(zhí)行分析的有效性等定性分析的審計內容尚未發(fā)揮足夠的作用。(2)審計建模及數據倉庫中的數據主要基于醫(yī)院財務系統(tǒng)所導入的數據，由于目前醫(yī)院大數據集成平臺未完全建立，在數據采集方面僅能依靠具有查詢權限的人員導出相關數據，在數據完整性、準確性方面仍存在風險。同時，預算管理的部分業(yè)務環(huán)節(jié)未納入財務管理系統(tǒng)進行線上管理，在數據收集及整合環(huán)節(jié)仍需審計人員手動處理。(3)目前醫(yī)院內部審計部門人員主要為財務及審計專業(yè)人員，對于計算機技術和信息科學方面的知識運用水平不夠，在運用大數據技術進行審計時沒有足夠的技術支撐。未來，醫(yī)院應當從制度支撐、數據協同及人員技術方面進行突破創(chuàng)新。加快醫(yī)院各部門信息系統(tǒng)數據的串聯及協同，為審計所需的多源性、多層性數據提供信息基礎。最后，如數據倉庫等大數據內部審計，是計算機技術和審計方法的融合，醫(yī)院內審部門應加大對審計人員的綜合素質培養(yǎng)，強化審計與大數據技術的融合，促進醫(yī)院內部審計技術創(chuàng)新。