“画像”技术最早应用于刑事侦查破案。后来，有些商家利用“画像”技术把数据转化为商业价值，以提高供需结合度。其实，由于“双高”建设绩效管理专业性较强、技术难度高，所以采用以立体化描述为主要特色的“画像”技术对职业教育“双高计划”项目第一轮197所立项建设单位(以下简称“项目学校”)进行预算绩效审计非常必要，即审计人员广泛收集、定期更新、整理分析项目学校的资金安排与管理、项目管理与实施数据、绩效目标完成情况等，通过模型的建立以及审计人员的评估，最终发现项目学校“双高”建设中潜在的管理漏洞和预算绩效目标偏差等问题。

为什么要做“双高计划”项目学校预算绩效画像?

绩效信息是预算绩效管理的血液。预算绩效审计是财务审计发展的高级阶段。目前的预算绩效审计工作主要是通过客观地、系统地检查证据，以实现对组织、项目、活动和功能进行独立评价的目标，以便为改善公共责任性，为采用纠正措施的有关各方进行决策以便实施监督。随着项目学校不断进行“双高”建设，项目学校所掌握的资源变得更加复杂、多样、丰富，建设周期内产生的数据类型也是多元性的，数据量也是海量的，传统审计只能处理单一的财务数据，面对繁多复杂的绩效数据却无从下手。而“画像”技术正是综合利用数据挖掘、深度学习、计算机建模等技术从海量数据中识别和提取出用于描述项目学校的特征指标，并用数据对特征指标进行量化，将项目学校的“双高”建设产出的经济性、效率、效果、成本效益、可持续影响和服务对象满意度等绩效信息进行具象化展示。利用“画像”技术能够更加真实、全面、动态地反映出项目学校的真实状态，可以帮助审计人员更加客观、科学的对其进行绩效审计。

“双高计划”项目学校预算绩效画像如何做?

首先，是大量数据的汇聚。要广泛收集、动态监测项目学校的“双高”建设任务的绩效目标、绩效指标、院校背景、掌控资源、建设任务、建设程序、质量保证、风险控制等，除了项目学校内部的数据，还应收集与项目学校“双高”建设有关的利益相关者的数据。数据收集的范围越广，分析模型越容易建立，“画像”也更全面。同时数据还应是连续的，以保证科学合理、细化量化、可比可测、动态调整、共建共享。除了结构化的数据，还应收集文本、图片、音频、视频等非结构化的数据。

其次，是审计模型的构建。针对不同行业背景、不同规模的项目学校，根据传统的审计方法和绩效审计特有方法，突出绩效导向，结合建设任务的不同分别建立相应的模型。模型应以法律、法规和教育行业特点为基础，研判绩效指标“该不该、行不行、花多少”，重点评价绩效完备性、必要性、可行性及经济性。通过对数据的处理、模型的建立以及建设任务绩效目标成效显现的评估，从而发现问题，也就是“项目学校”建设绩效的“画像”逐步呈现。

“双高计划”画像结果如何运用?

首先，拿到项目学校预算绩效“画像”之后要排除一些与上级批复的建设方案和任务书明显不符的情况。构建的审计模型难免有与绩效审计人员意思相违背，或者由于格式等原因造成结果与绩效审计人员意图不符的情况，绩效审计人员要根据实际情况和自身经验进行判断，排除明显不是疑点的情况。其次，确定疑点和重点后，要到项目学校和财政部门查阅绩效自评报告和绩效双监控相关资料，或排除疑点，或确定问题性质和涉及预算资金金额，并进行取证。最后，根据项目学校的具体情况，提出审计建议和整改意见，对可能还会出现的问题实行动态监测评估。不断探索、总结新的审计方法和经验，为以后的预算绩效审计实施提供参考，这样有利于做到查处问题深入、原因分析透彻。

本文为作者投稿

(作者：吴灵辉，系陕西杨凌职业技术学院教师、中国职业技术教育学会第五届学术委员会委员，本文系陕西省重点攻关教改项目“高职院校人才培养质量评价机制研究与实践”(19GG002)的阶段研究成果。)