［提要］　目前，大数据技术已得到广泛运用，为审计工作提供海量数据，充分利用大数据的优势发展医保审计行业已成为大势所趋。本文以福建省大数据医保审计为研究对象，在对其大数据医保审计现状进行总结的基础上，分析其大数据医保审计存在的主要问题，并提出优化建议。

关键词：大数据；医疗保险；医保审计

中图分类号：F239.4 文献标识码：A

收录日期：2023年1月14日

一、大数据医保审计内涵与特征

（一）大数据医保审计的内涵。大数据医保审计是指运用大数据技术，来完成医保审计工作，从而提高审计工作效率。而传统医保审计则是指审计机关按照传统医保审计方式对医保财务数据的真实性、公允性进行的监督和审查，用以保障参保人员的合法效益。

（二）大数据医保审计的特征

1、审计范围的全覆盖性。传统医保审计由于技术的局限性，在面对大量的数据时，通常采用抽样的方法进行审计，无法对全部数据进行审计。如今，由于大数据背景下数据繁多，因此需要一些能对大量数据进行分析的技术或工具。为了从大量数据中找出各种更深入更有效的信息，不同类别不同功能的大数据技术被研究出来。其类型主要有批处理架构、流处理架构和混合处理架构。

在传统医保审计模式下，审计人员通常采用抽样方式进行审计，根据抽样结果对整体情况进行预测，在一定程度上增大了审计风险。而大数据医保审计则转变为对全部数据进行审计分析，扩大了监督覆盖面。同时，在对全部数据进行分析的基础上，根据重要性原则从整体角度发现重大问题。

2、审计的关联性。传统医保审计的数据通常由于各机构标准不同，使得数据间无法进行有效的关联。而大数据医保审计可利用大数据技术对医保数据进行关联分析，即不仅仅局限于某一片段或某一地区数据。如，审计人员在审计工作中不仅仅需要关注审计数据，还需要关注一些与审计工作相关的外围数据，如民政数据、公安数据等，将这些数据进行关联分析。同时，大数据技术的关联性还体现在医保人员信息将不仅在某个地区适用，还将在全国范围内进行关联分析，打破了地域限制，这不仅加强了审计的相关性，还在一定程度上降低了医保审计的风险。

3、审计的及时性。传统医保审计通常采用人工记录的方式，各医保机构间无法及时有效地进行数据的对接和共享。大数据医保机构可将数据及时上传，从而及时有效地了解患者各种信息，使得医保审计更加真实可靠。审计的及时性主要体现在数据的快速性方面。一是大数据医保审计所需要的数据内容的更新换代速度较快，每分每秒都有不同的数据内容进行更新；二是数据的利用效率由精确性转为效率性，即在有限时间内从海量数据中找到并利用该数据。当数据较少时，人们最关注的是如何根据有限的数据得到最精确的答案，但当数据较多时，则无法像原先一般，而要根据所有数据进行精确的计算。现在人们应当更关注于在大量的数据中提取相关的数据得到自己想要的结果，即注重利用数据的效率。

4、审计技术的先进性。传统医保审计采用人工方式进行数据的记录、分析等工作。大数据医保审计工作则运用大数据技术，利用不同的大数据分析工具和多功能的大数据审计平台对大量的审计数据进行关联分析。目前，医保审计主要利用分类、回归分析、聚类、关联规则、神经网络等大数据技术方法来进行数据挖掘。

（三）开展大数据医保审计的意义。传统的医保审计思维和模式已经无法满足当前医保审计的需要。开展大数据医保审计，一方面有助于提高医保审计的工作效率和质量；另一方面数据较容易实现统一标准，进而实现规范化。但大数据医保审计在福建省尚未完善，仍存在一定的问题。因此，本文将大数据技术与医保审计相结合，探讨福建省在大数据医保审计方面的问题，并据此找到一定的应对措施，从而提高大数据技术在福建省医保审计的应用。

二、福建省大数据医保审计现状

医疗保险是国家实施的用以维护广大人民群众切身利益，减轻医疗负担的利民举措。福建省积极运用大数据技术开展医保审计，近几年医保参保人数不断上升。从2016年的1，297.9万人增加至2020年的3，840.5万人，其中城镇职工参保人数为893.1万人，城乡居民参保人数为2，947.4万人。2019年末户籍统计人口数为4，161万人，基本实现医保人群的全覆盖。（图1）

由图2得知，福建省近五年的医保基金收入、支出和结余均呈上升趋势，其中2016年上升趋势更加明显。自2009年新医改以来，各省份积累了一些关于医保审计的经验。在2015年，福建省确定为首批省级综合医改试点，2016年福建省借助三明经验，主要深化医药、医疗、医保“三医”联动改革，改革完善医保基金管理，实现三保合一以及全面推行医保制度，从而参加医保的人数大幅度提升，基本实现了医保的全省覆盖。在2020年逐步建成与基本医疗保险制度发展相适应的复合式医保支付制度。（图2，数据来源于《中国统计年鉴》）

同时，福建省积极实施相关举措稳步推进大数据医保审计，如泉州市针对医疗保险基金数据量大、覆盖面广的特点，专门成立大数据分析小组，首次运用新建立的数据分析室对医疗保险基金数据进行分析研判，筛选审计疑点。分析小组通过检查参保对象是否重复参保、是否全员参保，医保缴交基数是否统一口径，省外报销是否合规等问题，有效地提高了审计质量和效率。但福建省在医保审计方面仍存在一些突出问题。比如，福建省曾发现如一些患者的门诊费用原本不属于医保报销范围之内的，而医院进行违规操作，将其门诊费用挂进可报销项目之中，违规套取医保基金，存在少缴医保费用等情况。泉州市审计中发现部分医保经办机构支付不合规医保基金费用22.97万元的问题。对此，审计建议市医保中心应对不合规的医保基金费用追回，并加强日常监督检查，严把审核关，确保医保基金安全有序支付。

三、福建省大数据医保审计存在的问题

福建省虽然在大数据医保审计方面取得显著成果，基本实现医保人群的全覆盖，但是大数据医保审计仍然存在一些突出问题，使得可能出现应保未保、重复参保以及医保欺诈等情况。

（一）大数据医保审计人员能力有待提高。随着大数据技术的不断发展，审计人员也应当具有在海量数据中对数据的分析和对数据的处理能力，传统医保审计中并未注重审计人员在这方面的培养，这表明大数据医保审计对于审计人员来说也是一次挑战。面对不断变化和发展的现状，漳州市审计局指出审计人员的能力参差不齐，如对异地参保等新型业务的审计进行职业判断，审计人员无法通过传统的审计方法获取充分且可靠的审计证据等。对各医疗机构来说，其应当开展有关大数据医保审计技术的人员培训，从而组建出可应对各种情况的审计团队，在一定程度上，这种方法能够降低审计风险，提高审计的质量。提高审计人员能力不仅需要在医疗机构中下功夫，还应该要求各大高校加强对学生的培养工作等，从而更好地应对各类审计情况。

（二）尚未形成数据采集的统一标准。目前，大数据医保审计机构尚未形成数据采集的统一标准，部分审计机关采用手工方式进行数据采集，可能存在数据采集不全面等问题。另外，部分机关上传的大数据医保审计资料与其他机构上传的资料数据无法按标准进行对接，从而无法及时进行数据分析。这可能会使得异地就医等数据的关联性无法得以增强，一定程度上会增加审计风险、降低审计效率。

（三）共享机制不健全。当前，大数据医保审计虽然拥有一定的数据平台，但由于数据共享机制的不健全，可能会出现某家医院记录了某位患者信息，但其他地方医保机构可能未出现该项信息，从而导致信息共享不及时，增大了应保未保、参保人员死亡后仍报销医疗费用等医保欺诈事件发生的可能性，增大了医保审计的风险。共享机制不健全主要体现在三个方面：第一，未建立共享机制的权威性，使得出现个别部门不予配合工作情况的发生，从而不利于大数据医保审计工作的开展。第二，未高度重视共享数据的完整性。大数据医保审计人员应当在整体层面进行数据的对比，若各部门未建立数据共享，可能会无法及时掌握参保人群变化情况，产生应保未保的现象。第三，共享机制运行的有效性有限，使得各内外部数据变化时无法第一时间发现，但因数据是处于实时变动情况，若数据未及时共享，可能会增加后期整改成本，以及审计效率的提高会有所阻碍。

（四）大数据医保审计应用平台尚未完善。大数据医保审计应用平台尚未完善，一方面可能会增加审计人员在应用医保审计平台方面的风险，因为它在很大程度上会影响审计人员工作高效有序的进行，影响审计信息的获取和大数据医保审计平台的掌握情况；另一方面在一定程度上可能会增加数据泄露和损失的风险。在大数据环境下，当数据载体受到攻击时，审计数据的完整性和安全性将很难保证。在某些医院或医疗机构中，服务器故障、软件系统崩溃等都可能导致数据泄露和记录丢失。此外，医疗机构没有能力研究和开发大数据存储软件和设备，只能依靠外包，大大增加了数据泄漏和丢失的风险。因此，应当进一步完善大数据医保审计平台。

四、福建省大数据医保审计优化建议

（一）提高审计人员大数据医保审计能力。随着大数据技术的不断发展，审计人员应当具有在海量数据中对数据的分析和处理能力，即提高审计人员大数据审计能力。

提高审计人员大数据审计能力可以从两个方面进行：一方面引进人才，我国现大数据市场不断扩大，导致大数据医保审计人才短缺。因此，医疗机构应当及时引进人才，增强医保审计质量。另一方面培训现有的医保审计业务人员。漳州市审计局高度重视提高审计人员大数据医保审计能力，其邀请漳州市人民财产保险股份有限公司漳州分公司、漳州市医院等相关业务负责人为审计组成员讲解城乡居民医疗保险相关的政策，让医保审计人员拥有理论上的医保知识支撑，从而将政策与大数据医保审计具体的审计工作相结合，提高审计人员的医保审计能力，为城乡居民医疗保险专项审计的开展做准备。

（二）加强大数据医保审计分析团队建设。根据大数据医保审计现状，福建省应当不断提高大数据医保审计建设，逐渐加强大数据医保审计分析团队建设，从而提高大数据医保审计能力，不断解决数据采集方面的问题。进行分析团队建设应当以分析型人才为主，根据不同情况，抽调不同人才进行工作。

加强大数据医保审计分析团队建设，有利于搭建数据分析小组，扩大审计监督的广度和深度。数据分析小组既分又合，管控灵活。分时帮助各个医保审计小组审计人员进行计算机数据分析，查找疑点；进行团队合作时，又能针对当前大数据医保审计的新技术、新方法和新对象，统一组织人员进行技术方面的新问题的攻克，探索创新。

（三）完善大数据医保审计平台建设。目前，虽然大数据分析平台的数量较多，但各平台拥有不同的优缺点，各单位机构在进行大数据医保审计时，应当根据自身实际情况，选择较为合适的数据分析平台。现阶段大数据医保审计平台建设尚未完善，如在信息共享方面仍需完善，这些将对大数据医保审计工作造成一定的审计风险。完善医保审计平台建设能够降低设备故障的风险，提高数据的安全性，保证数据的完整性，在一定程度上简化医疗机构内部审计工作，降低在数据方面带来的审计风险。

（四）提高数据质量和监管质效。大数据医保审计是在海量数据中进行审计，那么在审计过程中则要重点关注数据的质量问题。即，一方面需要保证审计数据的完整性，如患者的基本信息、患病情况、就医时间、就医地点等；另一方面要确保数据的及时性，即各医院在患者就诊时，应当及时上传各有关信息，从而让分析结果更有效、可靠。并且，各地方医保机构应该不定期对该地医保情况进行调查分析，通过对比各相关数据和利用大数据的全覆盖和筛查，分析找出异常情况，从而提高监管质效。

（五）完善相关法律法规。大数据医保审计应当拥有较为健全的法律法规，这有利于为大数据医保审计提供法律基础，明确审计方向和各对象间的审计责任。完善法律法规要求完善方向应当具有针对性，可提升效率。同时，相关部门应当建立与大数据医保审计有关的法律条例，切实保证大数据医保审计工作有法可依，切实维护各医保机构人员的合法权益，这将降低因无确切制度而导致的审计风险。具体应当结合大数据医保审计所发生的情况，充分考虑到各方各面，从而不断完善法律法规。

综上，大数据技术的应用不仅改变了审计的管理模式，也更好地规避了医保审计中的风险，使医保审计得到更好的发展，因此大数据医保审计必将会是未来医保审计的发展趋势。但大数据技术在医保审计方面是把双刃剑，即我们不仅要看到大数据医保审计好的发展前景，还应该看到其面对的问题，如福建省大数据技术给审计工作所带来的风险、大数据医保审计平台建设尚未完善等，从而及时有效地采取一定的措施应对这些问题，促进大数据医保审计的发展。

（作者单位：西安石油大学经济管理学院）

主要参考文献：

［1］周应良，陈波，马艳飞，等.新时代大数据审计实践研究——以医疗保障基金审计为例［J］.审计研究，2020（02）.

［2］李宇欣.浅谈大数据背景下审计工作的机遇与挑战［J］.商讯，2020（06）.

［3］吴恒亮，于本海，翟宇翔，等.大数据环境下医疗保险欺诈审计实施路径研究［J］.财会月刊，2019（24）.

［4］赵晶晶.大数据分析在医院医保管理中的应用研究［J］.中国市场，2021（09）.

［5］胡智强，张文秀.我国医保基金审计监管体系研究［J］.中国医疗保险，2020（04）.

［6］何辉.新时代医保基金审计监管体系的建设研究［J］.现代审计与会计，2021（02）.