Page 39 - 大数据云计算技术与通信安全研究

第二章 大数据技术在中国医疗保险基金审计中的应用

有结构化数据，也有图片文字等非结构化数据，大数据技术可以将非结构化的医
疗保险数据转为结构化数据，在此基础上进行数据分析，充分利用数据资料。传
统常规医保审计无法应对多种类型的医保数据，时效性难以保证，且多依赖于审
计人员的判断与经验，相较于大数据审计难以得到准确且有预示性的结果，难以

满足当前医保审计对于连续性的要求。
其次，当前医疗保险基金审计需要实现全覆盖。传统审计模式中，审计时
间与资源的限制决定了审计人员难以审计全部的数据，因此只能通过抽样审计的
方式发现审计线索，而抽样审计结果必然存在着一定的误差。大数据技术可以实
现海量医疗保险数据的同步处理，且数据处理效率正随着技术的不断进步逐渐提

升。因此，大数据审计技术方法可以实现审计全覆盖，避免抽样风险，更加全面
地探查审计线索。
最后，医疗保险审计需要能够跨地域进行。医疗保险基金涉及范围广，对其

进行审计也不能局限于单一部门、行业甚至是地区。传统审计中，审计组受地域
限制，很少能够多地联动审计，在涉及跨地域业务时较为被动，无法实现各地区、
各部门之间的信息共享，从而难以保证医保审计的全面性与审计质量。大数据审
计并不受空间地域的限制，数据平台建设的有效解决了跨地域、跨部门的医疗保

险数据难以共同共享的问题，审计人员可以轻松获取各个地区的数据，节约了人
力与资源的同时还能够使审计更加系统与全面。
（二）传统常规医保审计未能完全按照审计准则实施
当下传统审计的组织模式和审计方法已不能跟上大数据时代发展，从而导致

传统常规医保审计在实际工作中未能完全按照审计准则实施。在传统医疗保障审
计实践中，审计人员受到地点等因素的限制，审计对象范围窄，审计组往往只关
注单一的审计对象，到场进行观察、询问、函证等传统审计方法的运用，这样的
传统工作模式容易造成审计工作难以发现或忽视关联方的异常关系；而缺少专业

的数据处理中心让审计工作难以快速高效地进行，面对被审单位海量的医保数据，
审计工作人员无法全面地进行分析检验，往往依靠经验判断与处理数据间关系以
及可能存在的异常情况。传统常规医保审计存在的这些局限，容易导致审计工作
走进经验主义、盲目追求工作进度，审计人员在实际操作中减少应有的部分审计

程序，审计工作未能完全按照审计准则实施，难以保证医保审计的独立性与审计
质量。

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