黨的十八大以來，高度重視統計工作，總書記多次就統計工 作作出重要講話指示批示，中央先后印發《關于深化統計管理體制改革提高統計數據真實性的意見》《統計違紀違法責任人處分處理建議辦法》《防范和懲治統計造假、弄虛作假督察工作規定》《關于更加有效發揮統計監督職能作用的意見》等黨內法規和規范性文件，為防治統計造假、提高統計數據質量指明了方向、提供了根本遵循。

統計部門通過推動各地區各部門建立健全防治統計造假責任體系，對31個省（區、市）、新疆生產建設兵團和12個國務院部門開展首輪常規統計督察以及對部分地區、部門開展統計督察“回頭看”、專項統計督察、新一輪常規統計督察，在全國范圍組織開展統計造假不收手不收斂問題專項糾治、統計造假專項治理行動。

中央此次修改《紀律處分條例》，在第十章“對違反工作紀律行為的處分”中的第一百三十九條專門就統計造假應當受到的處分作出明確規定，極大強化了防治統計造假的制度剛性和紀律約束，為防懲統計造假問題提供了堅強紀律保障。

但是，統計造假是統計領域最大的腐敗！

如何做到“不想假、不敢假、不能假”？還是要靠科技統計。

根據《中國信息報》報道，上海市統計部門主動求變、積極應變、勇于創新，著力破解更加繁重的統計工作任務與有限統計執法力量之間不平衡的矛盾，充分運用大數據和數據模型，讓更多“沉睡數據”被激活、被利用，不斷提升統計執法監督的有效性、精準度和威懾力，成為打造統計凈土的突破性舉措，數字賦能統計監督作用逐步顯現。

一是用數據助力統計執法監督。

2023年以來，上海市統計局依托大數據監測平臺二期項目建設，部署建設統計執法線索發現模型，組織成立專項工作小組，對模型構建思路進行研究論證。專項工作小組通過組織學習調研、集體討論、程序驗算等方式，逐一攻關，逐漸將“愿景圖”變“施工圖”，最終形成切實可行的統計執法線索發現模型設計方案。

二是實現統計數據多方位監測。

充分應用大數據算法，探索構建“五維分析法”，從統計數據填報的及時性、穩定性、可比性、協調性和一致性維度依次開展監測。模型從統計對象填報統計數據及時性入手，在滿足及時性要求的基礎上，判斷調查對象各期填報數據以及與行業平均水平對比是否穩定可控，推進到判斷統計對象數據和統計系統內部表間的指標是否可比，上報的統計數據和稅務等部門數據是否協調一致，最后分析調查對象數據填報過程中是否存在異常操作行為。

該模型以國家統計局聯網直報“一套表”數據為基礎，梳理涵蓋工業、服務業、批發零售業、住宿餐飲業、建筑業、房地產業、人口、能源、投資、研發等129種報表，重點聚焦“工業總產值”“營業收入”“固定資產完成額”“商品銷售額”“從業人員工資總額”“能源消費量”“研發投入”等核心指標，運用“五維分析法”將多表橫截面數據、單表面板數據、多部門面板數據、填報行為時間序列數據進行比對分析，實現對調查對象上報數據異常程度的綜合評估，形成疑似數據異常的統計執法對象清單。

三是全流程用好用足數據模型。

上海局已在本市統計督察和執法檢查中初步試用統計執法線索發現模型，生成統計執法檢查線索名單。線索名單信息包含調查對象名稱、組織機構代碼、專業名稱、單位地址、行政區劃、異常指標以及“五維”綜合風險評估情況。然后根據線索名單，開展有針對性的復核和執法檢查工作，取得了實際效果，統計執法監督效能得到進一步提升。

我注意到，2023年9月22日下午，上海統計局局長宋彬帶隊前往百度飛槳調研。飛槳是百度自主研發的中國首個開源開放、功能豐富的產業級深度學習平臺，集深度學習核心訓練和推理框架、基礎模型庫、端到端開發套件、豐富的工具組件于一體。

終于，在審計系統之后，統計系統也用上了大模型。

2023年9月27日，南京審計大學計算機學院／智能審計學院發布了一項突破性的科研成果——首個審計行業大模型“審元”。這一成果的問世，為審計工作帶來了新的可能性。

“審元”名字的由來意為“審計源頭”，強調在審計過程中對數據元素的審查和分析能力，準確把握信息的本質和關鍵要素。“審元”有三個非常獨特的特色：一是學科交叉滲透，實現“從0到1”原創性突破，將新興技術賦能審計的具體表現形式；二是有效克服精調中的數據質量差、大模型可能出現幻覺、大模型訓練效率低等業界難題，將審計知識圖譜與大模型有效的結合；三是提高了審計工作效率，增強了審計的準確性，變革審計工作流程，提升審計人員的數據分析能力，能夠更好地適應數字化時代的需求。

“審元”大模型是南京審計大學徐超教授團隊，中國工程院院士、清華大學鄭緯民教授團隊，國家教學名師、武漢大學計算機學院何炎祥教授團隊（我認識）基于AI大模型技術研發出的最新成果，通過積累海量審計知識圖譜數據，輔以獨特的數據處理和AI訓練技術，獲取精準、專業的審計知識，具備智能問答、代碼隨行、案例推薦、報告生成四大核心應用場景。

在智能問答方面，為審計人員提供豐富的審計領域智慧資源。“審元”大模型通過對海量的審計知識庫進行大規模學習訓練，建立智能問答系統，可根據審計人員提出的各種審計問題，輸出快速準確的問題解答。

在代碼隨行方面，高效解決了審計人員需要編寫計算機程序代碼的行業痛點。“審元”大模型將常見的計算機程序及代碼大規模集成后，深入解析審計領域所需的各種程序語言，封裝后生成代碼示例，審計人員無須編寫代碼，可以直接調用。

在案例推薦方面，主要為審計人員提供經典審計項目案例用于參考。“審元”大模型案例推薦平臺，將生成各種不同的審計案例，從而形成一個“引導式”的審計操作指南，審計人員只需提出口令，系統將自動生成審計案例答復，形成審計案例操引，從而使審計人員能夠快速掌握審計要義。

在報告生成方面，主要解決審計人員人工重復性填寫報告的問題。將已經發現的“審計線索”等進行深度分析，設立報告框架，按內容、邏輯和流程順序自動生成審計底稿或者審計報告的寫作提綱，成為審計人員的超級助手，協助審計人員完成大量人工撰寫工作。

未來研發團隊將與中國石化集團、科大訊飛、海致科技、武漢數博、南京大數據技術檢測等公司深入合作，通過優勢互補、資源疊加，共同促進“審元”大模型走在前列。還將與江蘇省審計廳、廣東審計廳、貴州審計廳、粵港大灣區審計研究院等多個審計機關及科研院所進行戰略合作，使“審元”大模型在具體的審計場景中落地應用。

我是國家審計署特約審計員，到過審計現場，審計人員離鄉背井，工作辛苦。