用“大数据”消灭“小广告”

冯异

摘要：进入大数据时代，人们的生产生活均以信息数据的形式被记录下来，大数据正以难以想象的速度渗透进我们的生活，给我们思维带来颠覆性变革。本文结合当前公积金行业风险防控形势，探析在大数据背景下公积金行业風险防控面临的新机遇与新挑战。

关键词：大数据；公积金；风险防控

中图分类号：F830.589 文献识别码：A 文章编号：1001-828X（2018）004-00-02

一、公积金业务风险防控形势

（一）不法中介活动猖獗

住房公积金作为一种保障性储蓄手段，政策严格限制了使用方式。不法中介通过在烟摊、餐馆、厕所等场所张贴小广告等途径，诱导不符合条件的缴存职工通过伪造资料等不法手段进行骗提骗贷。不法中介的存在严重破坏公积金制度建立的初衷，助长欺诈之风，破坏社会信用环境。

（二）内部防控措施落后

以往发现的业务风险案例，多系由前台经办人员凭借业务经验识别破绽，如提取岗位前台经办人员审核发现缴存职工提取资料中房产证签章为“重庆市房地产管理局”，而实际应为“重庆市国土资源和房屋管理局”；大病提取资料中收据签章为“第三军医大学新桥医院”，而实际应为“第三军医大学第二附属医院”。诸如此类案例，如果在制假过程作更周密模仿，即使审核人员有火眼金睛，也难以鉴别。此类仅仅依托人工识别业务风险的情况，为不法分子留下可乘之机。

（三）风险整治手段有限

针对骗提骗贷行为，各地公积金中心普遍缺乏有效整治手段。以某地中心为例，针对不法中介，曾协同有关执法部门，开展专项治理小广告行动。最终按照违反当地市容环境卫生条例，对小广告涉及的电话号码进行依法停机处理，对涉及的中介公司及个人，限制其公积金业务的办理资格。从上述处理违法行为的方式及结果来看，整治力量略显不足，封号等较低的违法成本与骗提业务高额的收费提成相比，微不足道。因此难根治，易复燃。

二、审计新趋势为公积金行业风控发展方向带来启示

2015年中央办公厅、国务院办公厅印发《关于实行审计全覆盖的实施意见》提出，“积极运用大数据技术，加大业务数据与财务数据、单位数据与行业数据以及跨行业、跨领域数据的综合比对和关联分析力度，提高运用信息化技术查核问题、评价判断、宏观分析的能力”。上述《意见》的贯彻直接体现在审计机关对公积金中心开展的专项审计过程中。审计机关运用大数据比对技术，协调不动产登记中心、社保、民政等相关部门，进行大数据分析审计。审计结果效果明显，触及到不少传统审计方式无法查证的风险点。审计技术的创新为审计人员提供了更开阔的视野，避免了传统审计以样本代替整体的局限。国家对大数据审计的重视以及审计机关成功运用大数据进行审计的案例为公积金行业风险防控工作带来一定启示。公积金中心可以借鉴国家提出的大数据审计理念，将大数据审计技术手段运用于中心风险防控体系的构建。审计检查的倾向点就是公积金行业业务风险防控的着力点，审计检查运用的方式方法也可以移植到业务风险防控的前端，成为防控业务风险的方式方法。

三、公积金业务风险防控对大数据的应用分析

在总体风险防控思维模式基础上，各类数据的获得、相互关系的挖掘以及风险防控模型的逐步建立，可以从以下三个方面进行应用探索。

（一）优化数据交换途径，防范资料造假风险

住房公积金业务办理过程中的数据交换途径有三类，以住房公积金提取业务为例：一是内部数据交换，属于内部系统直接交换。如公积金贷款人提取公贷还款额，公积金系统自行查询贷款人当期还款额，并计算当期最高提取额；二是相关单位数据直连交换，属于公对公系统直接交换。如租房提取，通过与不动产中心数据直连的方式，查询缴存人名下有无住房，判断是否符合提取条件；三是通过提取申请人交换，属于有第三人参与的数据交换。如办理商贷提取，需由提取申请人从银行打印还款明细提交至公积金中心。

通过第三人（即提取申请人）进行数据交换的方式，中间就有一个环节，需申请人自行获取相关资料并提交至公积金中心，这就为业务资料造假提供了时间窗口。而依托内部系统或者相关单位直连方式进行的数据交换，就不存在这种数据造假的机会。因此，可以从优化现有数据交换途径着手，将目前要求提取申请人自行收集提交的商贷还款明细、婚姻证明等相关资料，以数据直连交换的方式从银行、民政局、不动产登记中心、医院等各相关单位直接获取，从根本上解决业务资料造假的风险。

（二）挖掘特定人群行为习惯，建立风险防控数据模型

通过对积累案例以及违规骗提骗贷人群相关行为习惯的分析，建立普遍适用的风险防控数据模型，以大数据手段排查支撑，防范业务风险。

比如针对无实质用工关系，突击挂靠建缴办理公积金贷款的群体，分析其依附特征，一是可能会在短时间内集中办理开户、补缴和贷款业务；二是骗贷人员可能仅会在挂靠单位缴存公积金，而不会同时在该单位缴纳社保（因无实质意义）。可以通过“贷款时间-开户时间<12个月”、“存在补缴行为”、“未在同一单位缴纳社保”等条件建立风险防控模型，对满足数据模型条件的贷款申请者作进一步资格核查（如建缴单位与该员工的用工合同以及该员工工资流水证明等），排除骗贷风险隐患。

通过对积累的各类案例进行分类、归纳、分析，挖掘可利用的共有特征，建立风险数据模型，实现整体业务风险防控的目标。

（三）其他风控应用

按照金融级别风险防控目标，充分挖掘存在紧密联系的各相关行业数据，分析并逐步建立流动性风险、信用风险等相关风险预警模型，为中心的系统风险控制以及领导决策提供依据。比如可以利用就业局对全市重点企业用工人数统计等相关数据建立模型，预测未来各期的离职提取资金需求规模。

四、大数据时代风险防控面临的困难及应对措施

（一）数据来源错综复杂，质量参差不齐

因数据来源、以及产生时间较久远等原因，个别数据可能存在不准确的情况，这也反映出大数据时代数据处理的特征，要效率不要绝对精确。个别数据不准确的问题可以通过询证等替代程序解决。因相关单位系统协查数据有误，致使缴存人无法正常办理公积金业务，应设置复议辅助程序，缴存人通过提交佐证资料进行人工复议审核。

（二）模型建立过程曲折

风险防控数据模型的建立需通过对大量案例积累、分析、归纳、总结，分析对象的关联关系，构建各个量之间的数学结构，创建过程不会一蹴而就，随着人群行为发生变化，需建立可以适应外部环境的数据模型。风险防控数据模型的建立过程是长期、复杂以及曲折的，风险防控人员应与时俱进掌握风险动向，长期跟踪摸索，加强对案例特征的挖掘。

（三）数据权限获取

大数据时代提倡信息互联互通，数据共享。但是数据本身涉及各单位业务核心，数据权限获取的过程可能会经历与相关单位漫长的谈判争取。不过在“创新、协调、绿色、开放、共享”的国家五大发展理念倡导背景下，以提高公共服务水平为目的的数据共享互通将逐步变成可能。

（四）数据隐私保护

相关数据涉及个人隐私保护，存在滥用造成严重后果的风险。针对外部数据的获取与使用，应制定权限管理办法进行严格控制，通过隔离、加密、预警等措施控制数据的使用，避免中心及相关单位承受数据泄露带来的风险。

五、结语

有了在大数据思维模式基础上逐步建立起来的公积金行业风险防控体系，“代办公积金”等小广告将再无生存空间，而公积金行业整体管理服务水平也将随着大数据创新技术的运用而提升。

参考文献：

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[2]冯聿梦.大数据支持下国家审计流程再造的实现方式[J].中国审计，2017（17）：40-41.

[3]张金城，柳巧玲.大数据环境下基于云计算的信息系统审计[J].审计月刊，2016（11）：8-11.