十堰市審計局在某農(nóng)機補貼專項資金審計項目中，采取八爪魚網(wǎng)頁數(shù)據(jù)采集器和Neo4j圖數(shù)據(jù)庫有機結(jié)合的辦法，有效解決了審計組數(shù)據(jù)采集慢、分析難的實際困難，大大提高了工作效率，實現(xiàn)了快速獲取數(shù)據(jù)、精準高效分析，最終查出多家企業(yè)操縱多重身份假買假賣騙取農(nóng)機補貼的問題，挖出了在審批過程中以權(quán)謀私的幕后黑手，揭示了農(nóng)機版的“空手套白狼”。

一、應用背景及審計思路

審計組經(jīng)過調(diào)查，確定了在農(nóng)機補貼資金的申報審批環(huán)節(jié)，對農(nóng)機買賣雙方企業(yè)及個人的背景信息進行審核分析，找出虛假買賣騙取農(nóng)機補貼疑點的大數(shù)據(jù)審計思路，但是卻面臨兩大難題：一是數(shù)據(jù)采集慢，該區(qū)工商數(shù)據(jù)質(zhì)量不高，審計組需要花費大量時間采集整理數(shù)據(jù)；二是數(shù)據(jù)分析難，面對200多家參與買賣的企業(yè)，以及企業(yè)背后的法人和數(shù)量成倍增加的股東，常規(guī)的SQL數(shù)據(jù)庫分析方法已經(jīng)不適用，如何才能理清買賣行為背后錯綜復雜的關(guān)系是審計組亟待解決的問題。

審計組一方面運用八爪魚網(wǎng)頁數(shù)據(jù)采集器在“天眼查”網(wǎng)站上批量采集工商數(shù)據(jù)，實現(xiàn)短時間內(nèi)數(shù)據(jù)的自動化采集和規(guī)范化儲存。該方法改變了網(wǎng)頁查詢“翻開一個網(wǎng)頁、查詢一條信息、記錄一條數(shù)據(jù)”的現(xiàn)狀，擺脫對人工搜索及收集數(shù)據(jù)的依賴，從而降低獲取信息的成本，大幅提高了工作效率。另一方面，利用Neo4j圖數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)模型簡單、反饋結(jié)果直觀的特點，將整理后的工商信息批量導入Neo4j圖數(shù)據(jù)庫，自動構(gòu)建企業(yè)間、人物間的買賣關(guān)系，快速梳理出農(nóng)機購置與申報補貼過程中各類事務之間、個人和群體之間的復雜關(guān)系，再通過分析語句快速、精準查找疑點線索，解決了數(shù)據(jù)分析難的問題。

二、應用步驟

(一)數(shù)據(jù)采集階段：運用八爪魚網(wǎng)頁數(shù)據(jù)采集器批量采集數(shù)據(jù)

步驟1：創(chuàng)建采集任務、選定查詢網(wǎng)址。進入八爪魚網(wǎng)頁數(shù)據(jù)采集器軟件選擇“自定義采集—使用向?qū)Ｊ讲杉?。找到?shù)據(jù)來源的網(wǎng)址并在“采集網(wǎng)址”一欄輸入。需注意的是，網(wǎng)址要具體到查詢界面一級，可先在瀏覽器中找到再復制粘貼。具體到本案例，如圖1至圖4所示，在用“天眼查”網(wǎng)站查詢企業(yè)信息時，審計組預先選定地域，用關(guān)鍵字進行模糊查詢，批量采集“農(nóng)機公司”信息。

圖1

圖2

圖3

圖4

步驟2：創(chuàng)建翻頁設(shè)置，選定采集要素。如圖5所示，用八爪魚網(wǎng)頁數(shù)據(jù)采集器打開設(shè)定網(wǎng)址后，選定需要采集的要素，并設(shè)置自動翻頁數(shù)量。如圖6所示，本案例中，審計組采集了“公司名稱”“法定代表人”“注冊資本”“成立時間”四個要素。

圖5

圖6

步驟3：定義采集字段、數(shù)據(jù)采集導出。如圖7所示，對需要采集的信息定義字段名稱以及提取信息的類型，啟動“本地采集”并保存為excel格式。

圖7

本案例中，審計組通過八爪魚網(wǎng)頁數(shù)據(jù)采集器采集到特定地域農(nóng)機公司相關(guān)信息500余條，并將全部信息導出成excel格式。

（二）數(shù)據(jù)整理階段：運用SQL進行數(shù)據(jù)整理

1.整理數(shù)據(jù)標準表。審計組將八爪魚網(wǎng)頁數(shù)據(jù)采集器采集到的“企業(yè)信息表”與被審計單位提供的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)表“XX市農(nóng)機補貼發(fā)放明細表”導入SQL數(shù)據(jù)庫，通過企業(yè)名稱或法人代表字段進行關(guān)聯(lián)，整理出本次審計范圍內(nèi)的農(nóng)機生產(chǎn)企業(yè)和經(jīng)銷商，并初步梳理出企業(yè)之間的買賣關(guān)系，導出生成“農(nóng)機企業(yè)表”和“購買關(guān)系表”用于下一步的數(shù)據(jù)分析。

2.轉(zhuǎn)換格式、數(shù)據(jù)準備。將“農(nóng)機企業(yè)表”和“購買關(guān)系表”由excel格式轉(zhuǎn)換成csv格式，并存放于Neo4jdefault.graphdbimport文件夾中用于Neo4j數(shù)據(jù)分析，如圖8所示。導入的文件先由excel表另存為csv格式，再以“記事本”的方式打開，選擇編碼UTF-8格式進行保存。

圖8

需要注意的是，Neo4j默認是從打開地址目錄下的import中讀出，所以必須在此目錄下創(chuàng)建csv文件，否則在Neo4j中執(zhí)行載入命令會出現(xiàn)找不到文件的情況。

（三）數(shù)據(jù)分析階段：運用Neo4j分析數(shù)據(jù)、篩查疑點

1.批量導入節(jié)點。在Neo4j中編寫語句：

如圖9示，節(jié)點批量導入完成，根據(jù)“企業(yè)信息表”自動生成了企業(yè)節(jié)點和法人代表、注冊資本、成立時間等屬性。

圖9

2.批量導入關(guān)系。在Neo4j中編寫語句：

如圖10所示，關(guān)系導入完成，根據(jù)《購買關(guān)系表》自動生成了企業(yè)間買賣關(guān)系。

圖10

3.數(shù)據(jù)分析、生成疑點。根據(jù)審計思路，審計組將農(nóng)機銷售過程中買賣雙方存在關(guān)聯(lián)關(guān)系作為分析重點，并編寫語句：

執(zhí)行結(jié)果如圖11所示，圖中4家企業(yè)之間存在買賣關(guān)系并享受了農(nóng)機補助，但其法人代表為同一人，疑似通過虛假買賣騙取農(nóng)機補貼。

圖11

在此基礎(chǔ)上，審計組繼續(xù)拓寬思路，將農(nóng)機購買合同簽訂人與買賣企業(yè)社保信息導入Neo4j中，篩查個人或企業(yè)買賣農(nóng)機過程中利用本企業(yè)員工身份虛假購買農(nóng)機騙取農(nóng)機補貼情況。分析操作過程同上，在此不做贅述。

三、應用效果

審計組根據(jù)Neo4j的分析結(jié)果，迅速鎖定對象，通過工商部門、人社部門的外圍取證確定了買賣雙方真實身份，結(jié)合購買合同、補貼申請資料和補貼資金發(fā)放流水，鎖定了4家存在關(guān)聯(lián)關(guān)系的企業(yè)操縱多重身份假買假賣騙取農(nóng)機補貼106萬元；960臺劣質(zhì)茶葉篩選機流向農(nóng)戶，造成國家資金損失57.6萬元，經(jīng)銷商享受的農(nóng)機補貼高于賣價從中牟利58.38萬元等問題，全面揭示了農(nóng)機版的“空手套白狼”。

審計組順藤摸瓜，重點關(guān)注農(nóng)機補貼資金的審批環(huán)節(jié)，找出了在審批過程中玩忽職守、按補貼金額10%比例收取企業(yè)贊助款設(shè)立小金庫的XX區(qū)農(nóng)機局局長張某。審計組迅速將該案件線索移交至檢察機關(guān)。

經(jīng)過辦案人員的進一步核實，發(fā)現(xiàn)張某利用職務上的便利，貪污和與他人共同貪污公款28.54余萬元，其中張某共計分得15.25萬元。同時利用農(nóng)機補貼指標分配、資質(zhì)審核、項目驗收之便，非法收受他人財物共計37.4萬元，屬于數(shù)額巨大，其行為已構(gòu)成受賄罪。最終，張某以貪污、受賄罪被判處有期徒刑4年，處罰金30萬元，受賄及貪污所得52.65萬元予以收繳，受到了應有的懲罰。區(qū)農(nóng)機局另外兩名副局長犯單位受賄罪，免予刑事處罰。

四、應用特點及推廣建議

在本案例中，審計組一是通過八爪魚網(wǎng)頁數(shù)據(jù)采集器實現(xiàn)了快速批量采集工商數(shù)據(jù)，大幅提高了工作效率，但同時發(fā)現(xiàn)，采集到的數(shù)據(jù)會存在數(shù)據(jù)錯誤、格式不對、顯示亂碼等問題，這就需要利用SQL對數(shù)據(jù)進行批量加工整理，以滿足數(shù)據(jù)分析的需要。審計組在相應部門無法取得能夠滿足審計需要的工商數(shù)據(jù)的情況下，選擇在網(wǎng)上爬取數(shù)據(jù)實屬無奈之舉，但就該軟件本身來說，其相關(guān)功能可以在其他審計項目做到更深入的運用。二是通過運用Neo4j批量導入的功能，快速構(gòu)建節(jié)點和關(guān)系，理清了買賣行為背后錯綜復雜的關(guān)系，將虛假買賣騙取農(nóng)機補貼資金的違法行為直觀地呈現(xiàn)在審計人員面前。但是，在整個Neo4j軟件操作環(huán)節(jié)中，審計人員大部分時間還是花費在數(shù)據(jù)準備階段，即整理需要導入的節(jié)點表和關(guān)系表，而這部分工作使用的還是最常規(guī)的SQL功能，如何進一步在數(shù)據(jù)準備階段提高工作效率是值得審計人員繼續(xù)思考和探索的問題。