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数据调研报告
在当下这个社会中，需要使用报告的情况越来越多，报告具有成文事后性的特点。你还在对写报告感到一筹莫展吗？以下是小编为大家收集的数据调研报告，希望对大家有所帮助。
数据调研报告1
一、邮政监管中心成立以来取得的成绩
自邮政监管中心成立以来，工作重点是凭证纠错。经过一段时间的工作，错误率已经明显降低。根据我行的调查数据，我几年前采取行动后，监管中心一直没有成立。自年以来，已筛选出16种不同类型的前台业务错误，共涉及个人业务、支票业务、银行汇票业务、代开业务等典型错误。自老年后监管中心成立以来，随着监管力度的不断加强、监管程序的不断规范和监管领域的不断延伸，从xx到xx的16种不同类型的前台业务错误被筛选出来，也是285种典型错误，涉及个人业务、支票业务、银行汇票业务、代发业务等。差错率同比下降了10% .从以上数据对比中不难看出，我行动后，监管中心的实际作用和工作效果是明显的。
岗监中心成立之初，我们只是对银行的内部会计业务、业务办理流程、业务执行等进行监督管理，但在一些薄弱环节往往会出现重复调查、重复违法的情况。为了避免这种现象，我们仔细分析了问题的原因，找出了问题的症结所在:主要原因是员工对自己的业务不精通。即使他们认识到工作中的错误，他们也非常依赖经验和习惯性的做法，这导致他们在审查凭证和处理业务时出现惯性错误。认识到这一点后，我行岗监中心一方面加大了岗监力度，另一方面在监督管理中发现了银行内部会计业务、业务办理流程和业务执行中的不足和不足，并对症下药，通过有效转化和充分利用银行岗监数据，提高员工的思想认识、业务素质和办公能力。从而促进我行内部会计业务、业务处理流程和业务执行的科学化、准确化和现实化。
二.我行加强后监管数据转化利用的主要措施
为实现监管资源的转化和利用，监管中心根据日常监管数据，积极整合监管资源，筛选与个人业务、支票业务、银行汇票业务、代发业务等相关的典型错误。，作为总行员工等级考核中证书纠错技能的试题库。
一是合理确定培训内容，进行针对性培训。
对于错误率较高的业务类型，如个人开户、续费、取款、转卡、跨行转账及单位现金支付、手机空中充值及单位现金支取等。、经常出现以下几个方面的业务处理错误:未提取存款人有效凭证或提取错误、未加盖结算章、未填写转账业务客户栏、未由客户签字、账户名称与现金支付单账户名称不一致、现金支付单文字金额不正确、现金支付单大写金额不一致、未填写现金支付单账户名称账号、更改现金支付单金额，记账账号与客户支付账号不一致，未填写现金支付单小写金额，未加盖结算章。自岗位督导中心成立以来，共为员工组织了一系列有针对性的专业培训。
二、合理确定重点内容，有针对性地进行指导。
凭证纠错不仅是业务处理的重要环节，也是保证业务处理程序真实性和准确性的重要程序。是依靠员工自身专业素质，找出不符合法律法规、规章制度、操作规程等的错误要素的业务技能测试。，并根据正确的业务操作做出正确的回答。为了不断提高我行会计质量，确保准确操作，岗监中心定期对员工进行凭证纠错指导和实践，有效促进了岗监成果的转化和利用。
三是合理分析薄弱环节，针对性监管。
根据《风险排查方案》等上级精神，邮政监管中心加强了对重要空白凭证管理、大额授权、销户挂失等特殊业务和薄弱环节的监管，将潜在风险降至最低。以《会计基础工作规范》为中心，有针对性地进行监督检查和事后监督数据的有效转化和充分利用，并将错误及时反馈给业务经办部门，及时进行纠正和整改，确保工作有序开展。
四是合理修订实施细则，进行针对性管理。
加强实施，完善各项制度，及时修订发布符合新制度要求的各种会计出纳岗位规则、管理制度和工作流程，极大增强制度的指导性和实用性，通过制度约束进一步提高业务管理人员的思想觉悟和服务意识，形成差错考核的长效机制。以业务差错率作为岗位绩效考核的重要指标，从制度上不断规范业务办理行为，充分发挥岗位监管数据转化利用的动态作用。
三，我监督了我行动后数据转换和利用的主要成果
通过岗位监督中心的不懈努力，岗位监督的数据转化和利用工作取得了显著成效，具体表现在:
一是员工纠错意识明显增强。员工的差错率作为考核内容纳入员工的绩效考核，与福利奖金直接挂钩，直接影响员工的经济效益，从而大大提升员工工作的积极性和主动性。员工工作态度更认真，专业性明显增强，能积极校对每一张凭证，做好每一项业务。
二是员工整体素质明显提高。在岗位督导中心的组织下，在员工的积极配合下，有针对性地开展各种培训活动，让员工熟练掌握自己的业务，充分利用业余时间补课。基于知其所应知其所欠缺的原则，学习内容不仅涵盖基本的专业知识和操作技能，还包括各专业会计与管理、金融法规等方面的规章制度和业务操作流程。开展全面系统定期学习，全方位提高自身综合素质。同时，员工的协调合作能力也得到了很大提高，从而提高了整体工作质量。
三是业务出错率明显降低。自岗监中心成立以来，本行不断加大岗监检查力度，开展多种形式的监督检查活动，通过提高员工纠错意识、加强员工专业培训、规范各项监管制度，有效实现了岗监数据的转化和利用，充分发挥了岗监中心的职能作用，全行差错率逐年下降。根据统计数据，我行在、、和中发现了业务错误。在过去的四年里，错误率每年至少降低10%，最高可达10% .
四是内部工作效率明显提高。随着员工业务能力的不断提高和错误率的大幅降低，修改和返工的情况逐年减少，极大地节省了办公资源，明显提高了办公效率。过去需要时间才能完成的业务现在只需要一点时间就可以完全完成。工作效率的提高为我行业务范围的不断扩大提供了内部保障，同时也树立了我行良好的工作形象和行业声誉，为进一步拓展业务渠道奠定了坚实的`基础和条件。
四，岗位监督中数据转换和利用的不足
事后监督工作是交易核算后最重要的一道防线，实现事后监督数据的合理转化和利用是加强事后监督工作的有效形式和直接方法。岗位监督中数据的合理转化和利用是“防患于未然”的环节，是有效避免失误的最直接有效的工作措施。就目前的工作情况来看，岗位督导中的工作还没有达到规范化、科学化的效果，所以在数据利用和转化方面自然存在一些不足，主要表现在:
第一，思想认识不足。他们大多单方面依靠岗位监督中心的监督工作，往往在“死羊”之后开始“补上”，大大增加了工作程序的复杂程度，无疑会造成办公资源和人力资源的极大浪费。
第二，关注度不够。办理业务失误后，被监管中心发现培训内容已经掌握，没必要再花时间学习研究。但是在实践中会反复犯错。主要原因是学习态度不端正，学习积极性和主动性不够高，对专业知识的掌握似是而非，模棱两可。
第三，培训不够。由于工作人员的时间限制，很难抽出时间进行集中系统的专业知识培训，给岗位监管中数据的利用和转化造成了很大困难。未能及时充分利用和转化监理数据，导致后期监理工作缺乏即时性。
动词（verb的缩写）对邮政监管中数据转换和利用的建议实现后监管数据的转化和利用是促进金融业有序发展的保障，其作用毋庸置疑。如何加强事后监管数据的转化和利用，是金融业管理中亟待解决的问题。要不断加强和提高邮政监管数据转换和利用水平，必须从以下几个方面进行努力和尝试。
第一，要提高人员素质。首先，要提高银行广大员工的工作意识、工作能力和协调能力。建设一支素质过硬、业务过硬的员工队伍，在认真履行职责的基础上不断完善知识结构，有效避免错误或最大限度降低错误率。二是提高岗位监管人员的工作能力和防范能力。岗位监督人员的素质对岗位监督工作的质量起着决定性的作用。因此，必须把提高监事素质作为内部管理的重点来抓。不仅要提高监管人员的素质和能力，还要不断提高岗位监管中数据转换和利用的能力，使其真正适应监管和会计业务新政策的变化和要求。要选拔业务能力强、责任心强、政治品行强的人员充实岗位监管管理队伍，维护监管队伍稳定，在加强监管管理的同时积极开展监管资料的转化利用，推进防控屏障。
第二，要配备先进的设施。信息技术不断引入并广泛应用于行业岗位监管体系，加强对会计和各种业务流程的监管和防范，建立科学完善的操作风险防控体系。采用集中监管模式，应用OCR光学字符识别技术，开发和应用事后监管系统，可以及时完善票据识别系统数据的更新和使用，充分发挥高科技在银行业监管管理中的作用，从人防向技防转变，及时准确发现业务处理中的错误，实现事后监管数据的真实性和有效性，从事后监管向事前监控转变。有针对性地确定培训内容，培训员工，有针对性地增强专业知识和业务能力。
第三，要加强制度约束。岗位监督数据的利用和转化将形成一个系统，由硬性指标来实施。误差达到规定限值后，必须启动数据转换和利用程序，强制进行业务培训和考核，严格执行培训和考核程序，使员工真正掌握相关业务，提高部门的有效监管。
一方面要建立健全岗位监管中数据转化利用的各项制度、方法和措施，明确转化利用的职责，落实转化利用的职责，明确转化利用的方法和程序。
另一方面，提高员工对转化利用制度的执行力，保证制度的严格执行。能够将事后监管的管理数据真正转化利用到实际操作中，构建严密的“防火墙”，抵御各种金融风险，保证行业的顺利发展。
数据调研报告2
胡泽君审计长曾多次强调指出，要积极推进大数据审计，坚持科技强审，通过信息化、数字化，努力提高审计监督的质量和效率。新形势下，审计工作特别离不开大数据的支撑，利用大数据进行审计，或将成为审计机关应对复杂社会经济管理形势、提升审计工作质量的重要手段。以“金审工程“为基础的审计信息系统经过多年的建设发展，目前正逐步建立和完善。同时，在政府各部门中社会保障大数据既具有较高的完整性，也兼具较高的准确性。这些得天独厚的条件，不仅使审计对"大数据"监督管理成为可能，更为实施以"大数据"为基础的审计"全覆盖"奠定了基础。
一、大数据技术在财政审计方面的运用
（一）运用大数据开展财政审计是时代发展的必然要求。大数据不仅是信息技术的重大进步，更是发展理念的重大创新，对经济社会发展起到重要作用，对与数据密切相关的审计工作也必将产生深刻影响。当前，财政、税务、人民银行等部门普遍进行信息系统建设，财政部门开展的"金财工程"覆盖财政收支管理的业务应用系统，涵盖了预算管理、国库集中收付等业务，对财政部门的审计单位信息化的发展，迫切要求运用大数据开展财政审计。
（二）运用大数据开展财政审计是推动完善国家治理的迫切需要。财政审计的范围突破了传统的财政收支概念，囊括了政府性收支的全部内容。全口径预算的审查监督付诸实施，如何在有限的时间内查找和发现问题，运用大数据开展财政审计成为推动完善国家治理的迫切需要。
（三）运用大数据开展财政审计是财政精细化管理的要求。在精细化管理要求之下，财政预算审查、预算执行差异分析、预算与决算的对比分析都是使用系统大数据来完成的.。相应地，财政预算执行审计要实现全口径分析，必须使用系统数据。如利用国库支付系统的数据，通过对指标来源、资金性质、资金流向的跟踪分析，实现所有财政资金全过程跟踪审计。（四）大数据审计现在的运用情况。按照审计署的要求，建立了财政数据定期报送机制，每半年收集一次财政数据，并对收集的数据进行整理，生成审计人员可以使用的标准表。财政科联合信息科，对预算编报系统、预算指标系统、非税征管系统、决算编报系统等的财务和业务数据，集中进行多系统关联、大数据比对。将数据分析形成的审计中间表和疑点表作为重点进行审计，提高了效率和增强指导性。审计结束后，强化经验总结，形成数据采集转换指南，归集整理形成财政大数据审计模型方法体系表，为进一步深化大数据审计积累经验。
二、社保审计大数据信息管理现状
（一）社保部门数据管理情况。一是络化。随着金保工程的推进，社会保险"六险"统征已经实现，社会保障业务办理正逐步向社区（村）、单位及个人延伸，社会保障业务一体化架构正逐渐完善。二是社保资金使用服务实现规范化。卫生三级医疗服务网初步实现信息化，市级、县级医院、乡镇卫生院医疗业务管理系统已经平稳运行，乡村卫生管理一体化正逐步规范，居民人口及流动人口信息统计系统已趋于成熟。三是民政事业实现信息化。民政城乡居民低保、医疗救助及优抚等业务完成了由手工到信息化的转变，数据也由纸质向信息化转换。
（二）审计机关对社保数据的审计情况。审计机关在工作中采集了大量的财务数据和业务数据，但没有对这些数据进行统一和规范地管理，一般是保存在审计人员的电脑中，很难实现与局内其他审计人员和所属部门的数据共享，导致工作中出现重复采集数据的现象。由于大数据信息化环境下社保系统的特殊性，内部控制转变为对人和系统两方面的控制，而且多数情况是以计算机自动控制为主。数据网络安全存在隐患，大数据技术本身的技术架构，决定了采用"大数据"技术架构的系统安全防护的难度。审计局在社保资金审计中，收集了医保、养老、低保、公积金等民生资金的业务数据，建立了审计数据库，信息技术人员和社保审计人员联合对各类数据进行了深入分析。在审计分析中，首先明确所面临问题的类型，然后根据类型的不同选择具体的处理方法。例如，在做参保对象的信用分析时，首先明确该问题类型属于分类，如果该问题类型无法用数据挖掘工具解决，那么就应当选择另外更加适合的方法来进行解决。建立审计方法，对采集的业务数据、财政财务数据以及相关外部数据进行综合分析，生成审计中间表和疑点分析数据，采取业务跟踪、内控测试、数据比对等方式，发现审计疑点并进行分析、筛查和分类。运用"互联网+"思维，注重外部数据的搜集和运用，包括企业登记信息、税务征缴信息、车辆信息、房产信息等与社保审计相关的数据。注重发票查询系统、企业信用公示系统等在公开资源的使用，积极挖掘和构建内、外部数据间潜在的关联，寻找相关的线索和突破口，搭建多维度、立体式审计工作大数据平台。（三）当前在社保审计中需解决的几个问题。一是解决数据价值认识和利用问题。在审计机关还存在着有些对于数据价值观念不强，不注重基础社保数据的积累和分类工作，对于历年的重要数据只是简单记录储存，从不进行仔细分析进而指导工作实践。对于多样复杂的大体量的社保数据，要么简要进行汇总统计，要么不知所措，甚至直接置之不理。就数据的分析方法而言，分析手段有限，专业性数据分析能力欠缺，不能够深度挖掘数据价值，加以充分吸收利用。二是解决架构模式改变问题。随着"大数据"、"云计算"在各行业的不断应用，数据架构与以往相比有了很大的变化，对数据的采集利用提出了新的、更高的要求。三是解决高端数据人才培养问题。多培养通晓相关专业知识和信息技术的复合型的人才，培养一批懂得大数据，收集大数据，并且善于研究大数据，深挖大数据的专家。加大对现有信息管理人员的大数据培训力度，掌握大数据相关技术。
三、大数据审计发展方向面对大数据时代对审计工作带来的挑战，审计方式和途径将实现以下四个方面的转变。
（一）应用大数据分析技术，实现审计方法从数据验证性分析向数据挖掘性分析转变。
传统的计算机审计，是通过电子数据采集转换对数据进行验证，通过构建查询分析、多维分析等方法模型进行数据分析，而应用大数据分析技术，则能够使审计数据分析逐步由传统的验证性分析向挖掘性分析转变。挖掘性分析是指采用大数据处理技术，利用数据仓库、数据挖掘和模型预测工具进行审计分析，从大量数据中发现蕴涵的数据模式和规律。
（二）应用大数据分析模式，实现审计方式从发现问题向风险预警转变。
传统审计工作以发现问题为主，对经济形势进行预测分析，因而须等到相关事件发生并且形成一定规模后，再根据搜集到的足够数据进行分析研究，具有滞后性。而大数据技术可通过对跨领域的大规模经济、社会行为数据进行分析，对经济社会相关异常动态实现早期关注，利用其对异常数据的敏感性实现早期预警。审计可以运用大数据相关技术，对宏观经济社会风险问题展开初步分析。（三）应用大数据审计作业平台，实现单机审计向云审计转变。
以审计大数据为中心建设"云审计"平台，实现远程存储和移动计算，使审计机关能够通过网络接入"云"实施审计，利用大数据分析、人工智能等信息技术，解决数据采集分析和管理中存在的问题，实现审计成果共享。其次，应完善联网审计系统，逐步建立预算、执行、财政、地税、社会保障、医疗机构、公积金等重要行业和部门的审计实时监督系统。再次，应建设审计数据综合分析平台，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，提高运用信息化技术查核问题、评价判断、宏观分析的能力。最后，应推广"总体分析、发现疑点、分散核实、系统研究"的审计模式。
（四）构建专业的审计分析队伍，实现传统纸质账本审计向大数据审计转变。
审计工作应实现"六大转变"，即由单点离散审计向多点联动审计转变、由局部审计向全覆盖审计转变、由静态审计向静态与动态审计相结合转变、由事后审计向事后与事中审计相结合转变、由现场审计向现场审计与非现场审计相结合转变、由微观审计向微观与宏观审计相结合转变。为此，需要在组织方式、人员结构、思维方式等方面与之相适应。在组织方式上，应尝试开展无项目审计，依托审计数据中心积累的数据资源，横向关联比对分析，纵向深入挖掘分析，从数据中发现审计疑点和线索。在人员结构上，应不断提升"四种能力"，即大数据分析能力、综合研究能力、创新能力和跨领域知识运用能力，不断加强对大数据先进理念和前沿技术的学习，掌握大数据分析方法，提升审计人员综合素质。在思维方式上，应培养"数据先行"意识，以数据为核心，使数据分析在审计工作开展前先行实施，根据数据分析结果，有重点、有步骤、有深度地在审计实施过程中进行核查验证、追踪线索、发现问题，全面深化大数据技术在审计工作中的应用。
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