一是大數據分析空間全覆蓋。為摸清各級精準扶貧政策落地情況，審計從貧困人口數量、低保人員數量、扶貧資金下撥等多組詳細數據切入，進行全方位數據分析，確保審計范圍全覆蓋、政策落實無遺漏。同時創新審計方法，探索跨地區大數據思維，通過將貧困人口數據與異地工商登記、公積金繳存等大數據進行云計算，僅一個區縣就清查出300余名建檔立卡貧困人員不符合保障標準，確保扶貧對象的精準性，該方法在全省扶貧審計中推廣應用。
二是大數據分析歷時全過程。審計追溯過往，預測未來，不但對扶貧數據空間全覆蓋，還對其時間全過程進行趨勢分析，關注扶貧政策落實的連續性及同步性。通過大數據挖掘扶貧數據的時間維度差異，分析貧困人口進出變化和政策實施變化，及其造成的后果，發現該區對貧困人口管理中存在漏洞，導致2000多名貧困學子未能獲得教育資助、學費減免問題。同時發現了部分貧困家庭未得到扶貧資金收益分紅、扶貧項目中斷損失等一系列問題。
三是大數據分析實現高效率。此次扶貧審計時間短，涉及面廣量大，僅一個區縣建檔立卡人員就有8萬多，相關各類業務項目明細千萬余條。該局堅持高效率，審計組在審前集中力量做好基礎數據采集和分析預處理，建立大數據審計模型11個，發現異常數據7364條、審計疑點10多個，由此歸納出總體審計方向，將貧困政策應享盡享作為審計重點。審計進點當日直接派出小組對疑點進行延伸核實，兩周內完成了13個鄉鎮、15個學校、38個村扶貧資產收益的實時核對，確保低收入人員共享精準扶貧紅利。
四是大數據分析問診深層次。大數據審計不但是查找問題的技術手段，更能夠智能反映這些問題背后存在機制體制方面的深層次原因與特征，治標且治本。如在發現2000余名貧困生未受到教育資助問題時，大數據智能拓展推送這些學生家庭、居住地等結構類型分布，反映鎮村兩級未落實新政策入戶宣傳的機制體制問題。通過對當地所有低收入農戶就醫補助大數據聚類分析，發現該區未建立精準扶貧補充醫療保險政策的問題，關聯揭示救助政策制定的重復性漏洞，為后期審計整改指明方向。
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