电网企业大数据审计的实现路径与应用

贵州电网公司审计部 罗江筑 李梅 巫阳波

当前，电网企业向大数据审计模式转变已成为一种趋势。贵州电网公司审计部应用先进的数据分析、挖掘等技术手段，将大数据审计应用于对企业经营活动、内部控制、风险管理等事项的监督和评价，助推现有审计模式转型，促进企业价值增值。

大数据审计的技术路径

大数据审计以数据采集为起点开展数据治理，构建审计数据平台，通过数据共享与深度挖掘，开发审计筛查模型，围绕审计目标，将审计筛查模型运用到各业务域的审计实践，实现大数据审计。

数据治理

数据治理就是建立以数据采集、数据联接为起点的审计数据中心，对审计成果数据、公司数据中心和外部数据，开展存储、计算、归集整理、清洗转换、分析、数据管理等处理，并为审计监控中心、在线审计、审计机器人提供应用数据来源。

平台建设

电网大数据审计平台构建了基于数据治理子平台、建模子平台和应用子平台的平台框架。数据治理子平台主要承担数据管理、存储、质量等功能，满足大数据审计数据需求；建模子平台将离散存储于不同系统中的数据按关联关系进行深度挖掘和验证分析；应用子平台主要承担终端使用功能，直接面向审计人员，为审计人员提供作业中所需的功能。

审计模型创建

结合电网企业实际审计业务，我们从以下几个方面开展审计模型的创建：数据分析挖掘导向模型、风险导向审计模型、法律法规制度导向审计模型、业务域横向（跨业务域）勾稽关系模型。

基础技术研究

为实现审计目标，需要创建各式各样的审计模型。随着审计模型应用的数据多元化，如何满足多元化的审计特点？需要开展针对应用场景的基础技术常态化研究，随着业务发展、技术发展，与时俱进，全面满足大数据审计中技术需求。大数据审计的技术路径如图1 所示。

大数据审计的应用

基于审计数据平台，贵州电网公司审计部将大数据审计广泛应用于审计项目的审前分析、营销业务域的全覆盖审计以及营销与财务跨域审计等领域。

大数据审计在审前分析中的应用

审前分析是审计项目实施过程中的重要一环，它帮助审计人员俯瞰全局，拓宽思路，能够有的放矢地实施审计项目。电网企业全局性审计分析策略包括收入分析、输配电成本费用分析、收入成本费用率分析等策略。在某审计项目中，为快速确立审计项目中需要抽查的重点被审计单位，审计专家依托大数据审计模式，采用全局性审计分析策略中的输配电成本费用科目结构分析策略，对重点关注的几项其他费用结构占比开展了重点分析，从而帮助确定重点关注单位的重点年月，如办公费、差旅费、会议费、业务招待费、营销费，构建分析指标见表1。

通过以上指标对全省地市供电企业的200 多万条数据进行大数据分析，结果发现C 供电企业和H 供电企业数据异常。审计人员对C 供电企业2016年9 月、2017 年11 月的差旅费和2016年12 月、2017 年 12 月营销费开展了重点检查，结果发现该单位广告费虚假列支和业务接待费成本计列差旅成本的问题。

图1 大数据审计实现路径

表1 几项费用结构分析指标

大数据审计在营销域的全覆盖审计

在营销电价领域运用大数据审计开展决策树模型分析，提升营销审计监督时效性。如将某市1 月份用电量汇总，并用5 个属性来刻画数据的特征，分别是运行容量、每天的用电量、每天的用电量占全月用电量比例、整点用电量、整点用电量占全月用电量的比例，统计1 月份用电数据和用电性质，构建基本分类规则如表2 所示。

审计人员对某辖区14644 户用户开展了用电性质识别，其中被关注的379 户居民用户中，大约有170 户被识别为工业用户，因为这些用户存在审计疑点。审计人员从这170 户疑点用户中选择了20 户用户进行了现场勘察，发现有17 户用户擅自将居民用电用于工业。审计后进行了整改纠正，堵塞了企业收入漏洞。

通过多电源大工业用户基本电费异常筛查模型也检测出少计基本电费情况：通过营销系统用户档案，选取多个电源供电且按照单个电源最大需量计收基本电费的大工业用户；结合计量自动化系统中用户各电源的负荷情况，核实其多个电源是否互为备用，经筛查模型检测后，发现H 供电企业的G 有限公司和I 煤矿存在两个电源同时供电，但计收基本电费时只选取一条线路最大需量值计算，少计基本电费的情况。经核算，共少计基本电费124.72 万元，为电网企业挽回了损失。

大数据审计在营销与财务跨域审计中的应用

审计人员在对应收账款项目、其他应收款项目进行审计时，用审计软件对发票数据或发货单数据按照用户名称统计发票数量和发票金额，从这些信息中选取那些发票数量较多、金额较大的用户函证。审计人员对某些存货、固定资产进行监盘时，同样可以利用信息技术首先对相关财务状况信息和资产总体情况作整体了解、分析，选取其中存在异常或疑问的关注点实施查询和监盘，通过这些跨域的融合分析来确定审计疑点。

如通过财务数据和营销数据跨域间的核对，发现至2018 年10 月，C 供电企业某供电所218 个专变用户，除通信基站外，专变用户有163 个，共计185 个计量点，其中63 个计量点计量自动化系统显示有档案，但长期无法正常采集数据，致使财务系统数据和营销数据间的用户数量长时间存在误差；而这37 个计量点计量自动化系统可以正常采集数据，但营销系统仍采用现场单户手工录入方式抄表，其中8 家用户少计电量169.8 万千瓦时，1 家用户多计电量7.32 万千瓦时。其他部分供电所也存在未运用遥抄数据手工修改表计止码结算电费的情况。通过运用大数据分析方式，对相关问题进行了整改，杜绝了企业损失。

大数据审计的应用成效

借助大数据审计平台的信息化手段，贵州电网公司内部审计实现了由局部审计向全时全域审计、由粗放式审计向精益管理审计、由定期审计向复合审计监督、由传统审计向大数据审计模式转变，切实提升了审计效果。

由局部审计向全时全域审计模式转变，实现全覆盖审计

依托大数据审计模式，电网公司对公司审计资源、数据资源、技术资源完成整合，多个部门通力合作，大力开展数据式审计模式实践，最终实现审计质量持续提升，实现审计人员技能水平提升，实现全时全域审计监督的审计全覆盖。

表2 某市1 月份电量基本分类规则

由粗放式审计向专业化、职业化精益管理审计模式转变，点对点检查转变为一对N 检查

实施大数据审计模式后，只需通过大数据网络即可实现多渠道、便捷、全面地获取审计数据，审计部门在执行审计项目时不再局限于被审计单位的凭证、账面、财务系统等信息，而是利用数据、业务之间的关联性进行跨部门、跨区域、跨项目综合、系统地联合审计或全景式审计，实现点对点检查向一对N检查模式转变，有助于审计部门对经营活动、内部控制、管理流程等方面进行综合分析和监督评价。

创建复合式审计监督模式，常态化适时监控提升监控时效性和针对性

电网公司审计系统人员在工作终端全面部署大数据分析应用，结合不同审计项目类型，建立不同的审计模型群集，通过定期自动运转审计模型发现疑点，针对疑点数据逐级复核处理，核实问题，落实人员，限期督办，落实整改。关注各单位存在的共性问题，通过常态化“巡检”，提升监控内容时效性、针对性。

由传统审计向大数据审计模式转变，为审计业务可视化管理提供支撑

通过不同维度采集审计数据，扩展审计思路和疑点分析，为审计人员提供可视化数据资料，使结构化、非结构化不同数据结构的海量数据得到有效的存储利用，实现大数据审计所需的财务、营销、资产、工程、人资、合同、审计成果数据、外部数据的集中采集、存储、管理、应用，满足审计业务部门对主营业务的各项审计工作。

结语

大数据审计模式通过系统规范的方法，解决审计数据存储、归集和应用的问题，推动内部审计工作模式不断创新。将原来依靠审计项目实现审计监督的单一模式，发展成为常态化审计监督和审计项目监督两种方式互补的复合模式，由局部审计向全覆盖、大审计模式转变，把局部的现象和问题放到全局和宏观的高度去分析，寓监督于服务之中，实现电网内审工作模式持续变革，促进内部审计工作不断优化。