审计工作迎来了大数据时代，既面临机遇也面临挑战。本文以某矿产资源审计项目为例，分析大数据环境下异种数据源如何关联以及如何将数据分析结果缩小至延伸落实可接受的范围等问题，以期对大数据审计工作起到借鉴作用。

项目基本情况

审前调查期间，审计组首先从主管部门取得矿业权管理系统数据。主要包括采矿权和探矿权两类，原始数据库反映两类有效矿权5000余宗，历史矿权近万宗。仅依据矿业权数据分析远远不够，审计组还采集了相关外部涉矿信息，包括工商部门的工商管理信息、煤炭管理部门的安全许可证信息等。这些数据如何综合利用和发挥效益，是数据分析面临的挑战。

搭建审计组织方式和数据平台

在以往的审计项目中，通常按照地域平均分配审计资源，根据金额等因素进行排序选择审计重点。但对于像矿产资源这样点多面广且缺乏统一度量值的项目，这种组织分工方式具有一定局限性。

审计组设立综合组，综合组下设数据分析组，组长由审计现场负责人担任，数据分析组的主要工作是搭建数据综合分析平台，提炼审计需求，综合运用矿业权、工商等电子数据，集中分析，发现问题线索。根据审计分析结果和地域条件，综合组派出延伸小组。

矿产资源审计包含矿权出让环节、矿权转让环节和勘查开采环节，其中矿权转让环节一直是审计重点，容易出现重大违法违规问题。矿权转让形式包括矿权直接转让和矿权人股权转让两种：矿权直接转让，即矿权人发生了变化，涉及转让申请人和受让人；矿权人股权转让，即矿权人没有变化，但矿权人的股东发生了变更，间接实现了矿权的转让。根据上述思路，数据分析组利用矿权档案历史数据以及工商数据，从数千宗矿权中分析得出数百宗发生转让的矿权，作为审计组初步分工的依据。

运用商务智能技术精准匹配

数据之间的关联性是大数据审计核心特征之一，不同的数据之间存在各种各样的关联，利用数据之间的关联性比对分析的前提，就是要实现关键信息的匹配。而审计数据取自不同信息系统，数据质量参差不齐，各信息系统无统一标准接口、无统一编码体系，导致异种数据源难以精准匹配，需要通过技术方法来解决。

在矿产资源审计中，大量的矿权人名称无法与工商数据的企业名称精准匹配，导致相当一部分矿业权人无法批量查找工商信息。因此，审计人员引入SQL数据库中的商务智能技术，以实现精准匹配矿业权人和工商企业。

二次分析锁定疑点线索

采用大数据审计方法是对各种数据的真实性、完整性、逻辑性进行分析，使各种各样的原生态数据转化为审计疑点和线索。通常大数据分析发现的审计疑点量较大，且数据分析的结果不能直接作为审计证据使用，必须将疑点逐一落实。这就需要统筹考虑审计成本的投入产出比，层层深化分析，抽丝剥茧，逐步将疑点范围缩小至审计人力、时间、资源可满足的范围之内。

在审计人力和时间都有限的情况下，具有矿权转让疑点的数百宗矿权的延伸量依然不可能完全覆盖。如何进一步锁定重点延伸的矿权非常必要。结合采集数据的情况，数据分析组研究多个切入点，从矿企股权、转让价格、矿山储量等角度，精确锁定疑点矿权。

（一）利用矿权转让台账，以转让金额为切入点

矿权转让台账来源于矿业权系统，该数据中包含了“转让价格”，这一重要数据项可作为分析指标。将转让人和受让人分别关联工商登记注册信息，查找企业登记注册类型，然后筛选转让发生在国有企业与非国有企业或个人之间的数据，按照重要性原则，以转让价格降序排列。审计人员调取排序前5位（根据情况可以调整为10位或更多）的矿权档案进行重点审查，查询矿企的资源税信息，辅助判断矿山开采情况，确定延伸对象。

（二）利用工商数据的股东信息，以矿权人的股东级别为切入点

在转让分析过程中，无论是直接的矿权转让还是通过股权变更的间接转让，应重点关注国有企业与民营企业之间的交易。数据分析利用工商数据获得矿权人的工商登记注册信息、股东历史信息，从国有企业的级别重要性原则考虑，以国务院国资委、省国资委直管企业为样本，筛选矿权人股东涉及大型国企及其子公司的数据。

实际情况中，国资委直管企业通常拥有大量的一级、二级甚至更多层级的子公司，存在通过这些子公司参股矿企来收购矿业权的可能。数据分析中采用自底向上的分析途径，即从矿权人的股东逐步向上关联得到矿权人一级母公司、二级母公司等数据，再来判断矿权人股权中是否含有大型国有企业成分。分析结果显示，矿权人股权成分涉及央企的不到10家，审计人员仔细分析矿权人股东变更历史，结合调阅矿权档案分析异常情况。

（三）利用工商数据的工商变更信息，以变更事项为切入点

通过工商数据的数据结构分析，两部分数据可以反映一个企业的股权变更情况，一是工商企业股东历史信息表，二是工商企业变更信息表，即变更事项名称为“投资人变更”“市场主体类型变更”等的变更记录反映股权变化。于是，审计组从工商数据中筛选了采矿权人的这类股权变更信息，并且关联矿权信息，再从工商数据变更前和变更后的内容筛选国有和非国有企业信息。

（四）利用采矿权档案数据，以矿山储量值为切入点

采矿权档案数据包含历史数据，矿权的矿权人、储量、坐标等信息的变更都反映在历史记录中，对于采矿权而言，资源储量是个非常重要的指标，能反映矿山的规模大小，但是不同矿种之间的储量比较没有意义。因此，审计组选取一些价值较高以及具有区域优势的几种主要矿种，将同一采矿权历史记录中资源储量最大值标记为该矿权的储量值，按矿种分类和储量重要性原则排序，筛选储量大且发生过转让（即矿权人变更）的采矿权，每一矿种选取前十位的矿权作为重点分析对象。

根据上述思路和方法，审计组最终查出了相关违法问题线索，取得了较好的审计效果。

来源：节选自《中国审计》杂志