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　　计算机辅助审计的实践运用是近年来基层央行信息技术审计工作的重点之一，2019年人民银行总行组织各级分支机构运用国库数据分析模型筛选国库会计数据集中系统(以下简称：TCBS)可疑线索，并将其带入经理国库业务审计现场进行逐一核查。景德镇市中心支行作为该项目实施单位之一，分析、总结了模型运用情况，并提出了相关建议。

　　一、模型分类及作用

　　国库数据分析模型是人民银行总行在“中国人民银行辅助审计系统”中开发的，专用于国库业务审计的小工具，共分为5类、30个固有模型。

　　1.内部控制类。TCBS模型2———系统用户超时未签退，检查操作人员是否存在超时未签退情况;TCBS模型14———查复不及时，检查是否存在查询查复不及时情况;TCBS模型16———人员交接登记，检查人员交接登记和系统用户调整是否匹配;TCBS模型17———离岗人员业务操作，检查离岗人员是否仍进行业务操作;TCBS模型21———会计主管授权登记，检查其他人员是否使用离岗会计主管账户操作;TCBS模型22———非工作时间加班审批，检查是否存在非工作时间加班未审批情况;TCBS模型15——节假日加班审批，检查节假日加班是否经过审批;TCBS模型29———系统参数维护，检查参数维护是否经过审批。

　　2.实拨资金管理类。TCBS模型1———账户余额异常，检查是否存在库款透支情况;TCBS模型3———实拨资金给非预算单位，检查向非预算单位实拨资金事中监督是否充分;TCBS模型4———实拨资金给财政专户，检查向财政专户实拨资金事中监督是否充分;TCBS模型5———大额实拨资金业务，检查对大额实拨资金事中监督是否充分;TCBS模型26———暂付款流向汇总，检查暂付款流向是否合理;TCBS模型11———实拨资金收款方汇总分析，检查是否存在超预算拨款情况。

　　3.退库及更正类。TCBS模型6———特殊退库收款人，检查向特殊收款人退库事中监督是否充分;TCBS模型7———大额退库业务，检查办理大额退库业务事中监督是否充分;TCBS模型12———退库对象汇总分析，检查办理退库业务事中监督是否充分;TCBS模型19———退库原因汇总分析，检查异常退库、发现违规退库情况;TCBS模型20———特殊退库发起方，检查办理财政、海关发起的退库业务事中监督是否充分。TCBS模型8———大额更正业务，检查办理大额更正业务事中监督是否充分;TCBS模型23———系统外大额更正，检查系统外大额更正是否合规。

　　4.收入类。TCBS模型9———账户发生额异常，检查账户发生额异常是否合理;TCBS模型13———暂收户长期挂账，检查待结算(371)、待报解预算收入(278)科目下是否存在长期挂账及未及时解挂情况;TCBS模型25———过渡户报解税款，检查商业银行是否使用过渡户报解税款;TCBS模型27———暂收款流向汇总，检查暂收款流向是否合理;TCBS模型28———待缴库税款流向汇总，检查待缴库税款流向是否异常。5.综合分析类。TCBS模型10———集中支付支出情况分析，检查集中支付中授权支付与直接支付的比例，以及集中支付与实拨资金的比例是否合理;TCBS模型18———预算科目执行情况分析，检查是否按照预算计划对向预算单位拨款情况进行监督，预算科目使用是否正确;TCBS模型24———其他科目支出情况分析，检查“其他科目”或“其它科目”的使用是否规范;TCBS模型30———库款余额波动分析，检查库款余额波动是否合理。

　　二、非现场数据分析

　　国库数据分析人员深入学习《国库数据分析模型使用说明》，采取实际操作、分析模型数据、参考历史审计结论等方式，熟悉并掌握内控类、实拨资金类、退库类、更正类等6大类30个固化模型的实务运用;借助“中国人民银行内审业务综合管理系统”分析2016年以来开展的与国库业务相关审计项目，掌握审计发现问题情况;根据总行审计方案，提前一周提取TCBS数据进行分析，通过提前深入挖掘模型筛出的数据，形成精准线索，以线索为导向逐一对照检查，并将检查结果逐一列入工作底稿。

　　三、模型实践运用情况

　　1.部分模型可直接确认问题。TCBS模型2———系统用户超时未签退、TCBS模型14———查复不及时(排除节假日)、TCBS模型1———账户余额异常筛出的数据可直接确认为问题。此外，通过自定义查询TCBS用户设置情况，一旦发现同一核算主体中同一操作人员有两个用户代码情况，也可直接确认为问题。

　　2.部分模型现场核查后可确认问题。(1)确认系统方面问题。一是自定义查询TCBS用户信息。要求TCBS管理员用户登录系统，进入“本级用户管理窗口”检查最后一次用户状态修改时间，将该时间与信息表中的口令上次修改日期核对，若出现系统更新时间与口令上次修改日期相差超过3个月，即可确认系统中存在长期闲置而未及时止用的用户。二是深度使用“TCBS模型17———离岗人员业务操作”。不仅仅拘泥于查询离岗人员有无操作日志，还可把在用的操作员代码分别运行该模型。根据操作员权限名称和操作类型可大致分析出该用户对应的岗位，若发现不合理兼岗可直接确认为问题。此外，还可将获得的用户、角色权限线索带入现场核实，可判断书面岗位设置与实际岗位设置情况是否一致，进而确认用户权限设置是否合理、岗位分工是否合规。(2)确认内控方面问题。运行“TCBS模型16———人员交接登记”。筛选出只见B岗用户启用记录而无该A岗用户止用记录或A岗用户止用时无B岗用户启用记录的线索，与《国库业务交接登记簿》核实。若“登记簿”中有B岗用户交接记录却未止用A岗用户即可确认为未及时止用用户问题;若A岗用户止用时无B岗用户启用记录，需继续核实是否存在违规兼岗或长期未止用用户问题。(3)确认业务方面问题。一是运行“TCBS模型10———集中支付支出情况分析”，筛选出集中支付业务全部清算账号，与《清算协议》核对后，即可确认“协议”中的账号是否与实际清算的账号一致。二是运行“TCBS模型18———预算科目执行情况分析”，按年筛选出实拨业务中科目使用情况，将该线索与当年度财政预算及追加预算进行逐条核对，即可确认是否存在科目执行金额超过预算金额问题。三是运行“TCBS模型3———实拨资金给非预算单位”“TCBS模型4———实拨资金给财政专户”“TCBS模型5———大额实拨资金业务”“TCBS模型7———大额退库业务”“TCBS模型8———大额更正业务”，筛选出实际录入系统的科目信息，从中抽取金额大的、笔数多的或收款人特殊的线索，将之与会计凭证上的用途和科目代码核对。若发现凭证上有资金用途而无科目代码情况一定要重点核查，可查出实际录入与凭证要素不符问题。

　　四、模型运用成效

　　1.缩短了现场审计时间。通过预先对国库数据进行分析，形成审计线索，并以线索为导向进行逐一核实，将现场审计原需耗时缩短了三分之一。

　　2.提升了整体审计质量。不仅发现了诸如凭证要素与实际录入不符等传统审计方式无法发现的问题，还通过TCBS直接提取数据，既避免了误看、漏看等问题，也为审计人员进行后期的数据汇总、撰写报告提供了便利，全面提升了审计质量。3.推动了大数据审计车轮。计算机辅助审计国库业务的成功案例，为其在其他业务领域中的运用注入了强心剂，推动了中央银行大数据审计的车轮。

　　五、相关建议

　　1.强化配合。强化与人事部门、支付结算部门、国库部门以及相关商业银行的沟通、协调，取得内外部支持，建成有效内、外联动机制，为非现场审计提供数据支撑，为现场核查带来便利。

　　2.加强宣传。通过专题讲座、视频教程、以项目带队伍等方式向审计人员传授模型适用范围、模型使用技巧等实战知识;对需要结合现场核查的系统模型，要总结归纳其在实际运用中的方法和技巧，以操作手册、实践指南等方式予以推广;适时组织召开辅助审计系统运用座谈会，总结交流各级行系统应用成果和经验。

　　3.鼓励应用。汇编辅助审计案例和辅助审计经验材料、编制辅助审计专刊和培训视频，并将上述资料上传至“中国人民银行内审业务综合管理系统”工作成果板块，方便各级分支机构自行下载、学习，为辅助审计运用提供充足的参考素材。

　　《国库业务审计数据分析模型的实践运用》来源：《审计与理财》，作者：万艳苹