试析大数据环境下电力企业的数据式审计模式

毛胜 叶琴

摘要：如今，现代化技术已经在各行各业中广泛应用，在信息技术融合过程中产生了大数据，是重要的技术变革手段，但是大数据环境对审计工作带来了深刻影响。接下来，本文就大数据环境下电力企业的数据式审计模式展开具体探索。

关键词：大数据环境;数据式;审计模式

引言

传统的审计模式主要是以数据为主。数据式审计内容主要有内部控制测评、数据审计，主要依托于封闭的结构化数据，审计分析手段主要是以传统辅助审计技术作为重要依托，难以满足数据时代的发展需求。电力行业的数据主要是源于电能使用的输电、变电、配电、调度等各个环节，分为电网运行、设计检测数据;电力企业营销、用电客户等数据;电力企业管理数据。通过智能电表的使用，可以对整个电力系统运行数据进行采集，对采集的数据进行分析、处理，对电网实时监控，根据大数据诊断、优化电网，为电网运行提供重要的物质保障。在信息化环境下，审计工作中产生的数据越来越多。大多数传统的数据分析和处理方法在环境变化的大背景下，显露出来的问题越来越多，已无法满足现今的大数据审计发展需求。接下来，本文就此展开具体探索。

一、大数据对电力企业数据式审计模式产生的影响

（一）数据式审计模式的框架发生变化

随着外部环境的不断变化，审计取证模式也在不断改进和提高，其在近一个世纪共经历了三个发展阶段，第三阶段即在传统媒体发展环境下的风险基础审计阶段。并在此基础上，由于大数据时代的到来，审计取证模式进一步发展到数据式系统基础审计阶段[1]。

相对于传统的审计模式，数据式审计模式的主要内容转变为系统的内部控制，而面对大数据的环境，由于系统来源复杂，且互联网的真实性难以进行验证，不能科学对系统内部控制进行检查。所以，要应用系统内部控制测评验证数据的方式，实施科学验证[2]。其次，审计方法对技术要求越来越高，主要的技术方式有审计分析模型、审计中间表，可以满足数据审计的内在需求。在大数据环境下，因为数据类型比较多，要对非结构化数据在内的数据实施数据分析。因此，相关审计机关首先需转变审计思维模式，创新大数据审计技术，通过采集互联网数据对内部数据进行审核。

（二）大数据环境下审计能力得到深度提升

充分运用好互联网技术，通过对大数据资源的统筹整合，可以有效拓展发现审计线索的渠道和能力。例如借助互联网搜索引擎、门户网站、论坛及微博等各种互联网渠道加载大量的数据，其中也会包含丰富的审计线索。

通过应用大数据热点分析技术，可以发现审计线索。政府为未来的经济安全分析工作奠定了重要的物质基础。我国社会经济发展已进入全新阶段，为了保障经济方面的安全性，审计业务要对数据实施审计分析，提升其安全保障能力[3]。审计机关工作中出现大量数据，包含审计文书、审计资料等，通过相关数据的应用分析，可以提升审计成果的合理性。

二、大数据环境下电力企业的数据式审计模式的可行性

通过比较确定成本与效益，对于评估审计项目是否具有可行性具有重要意义。大数据环境下，电力企业的数据式审计，对每年的成本、收入进行审核，在基准收益率保证的情况下，判断电力企业的数据式审计模式是否可行。在净现值大于零的情况下，证明审计模式具有可行意义。反之，则证明数据式审计模式在经济运行中不可行。电力行业的数据主要是源于电能使用的输电、变电、配电、调度等各个环节，分为电网运行、设计检测数据;电力企业营销、用电客户等数据;电力企业管理数据。通过智能电表的使用，可以对整个电力系统运行数据进行采集，对采集的数据进行分析、处理，对电网实时监控，根据大数据诊断、优化电网，为电网运行提供重要的物质保障。由于难以估量数据式审计模式的经济效益，针对成本效益的计算结果存在很大差距，要有限选择净现值最大的实施方案。基于大数据技术会对审计模式产生的影响，要对新时代的发展变化进行具体研究，科学控制互联网数据的验证需求，明确具体的数据质量，通过结构化查询型数据分析技术的应用，可以实现数据分析的具体要求，要制定科学的审计策略。通过大数据及时对审计模式进行分析，具有深远影响。在审计程序中具有深远影响[4]。本文旨在对大数据环境下电力企业的数据式审计模式进行分析和探索，不断完善审计模式，以便审计工作能够更好地开展。

三、大数据环境下电力企业的数据式审计模式的路径设计

（一）大数据环境下电力企业的数据式审计模式逻辑流程

1.审计大数据采集阶段

大数据环境下，审计数据的采集渠道比较多元化，审计人员通过社交网络、搜索引擎等数据平台，进行相关信息的搜集，主要信息为网页、图片、文档的非结构化数据，审计人员通过大数据技术采集相关的业务文档。审计人员要对管理数据进行整理，主要以档案数据为主。大数据时代下，通过传感器、爬虫技术的设置，将其成为大数据采集的重要渠道，极大拓展采集数据的发范围[5]。

2.审计大数据处理与存储阶段

大数据环境下，要对大数据进行预处理，然后存储到数据库中。数据集成在逻辑方面对、集中不同数据源的数据，对用户整理数据提供便利;数据清洗主要是在数据筛选过程中发现不准确的数据，对其消除、补充，提升数据质量;冗余消除主要是为了减少内存的占用。审计大数据处理阶段要对其进行预处理，可以有效提升数据的存储效率。数据质量审查可为后续的数据分析工作提供坚实的物质发展前提。

3.审计大数据分析阶段

传统环境下，审计数据分析模式大多是查询型分析，结果虽然精确但是范围有限，预测分析能力不强。大数据分析可以使用统计分析、数据可视化、数据挖掘等手段，拓展审计数据的分析能力。对于不同的数据种类要实施科学的分析手段，通过数据挖掘、统计分析等方式，应用网页挖掘等方法实施网页分析;应用索引检索、事件监测等方法，实施多媒体分析;针对社交网络分析主要使用影响分析、社区发现、浅析学习等手段。通过上述大数据分析手段，要深入挖掘各类数据，提升审计数据的分析效果[6]。

（二）大数据环境下数据式审计模式的应用架构

审计大数据平台从多个视角出发，解析相关的数据信息价值，并对业务审计分析系统进行合理创建。审计线索分析系统主要是通过多媒体技术、网页分析技术等途径，不断提升审计线索的搜集能力。业务审计分析系统主要以传统审计分析作为重要物质基础，应用文本分析、结构化分析技术，强化对中央政策、业务主管部门政策的分析，充分发挥审计宏观监督的价值。审计成果分析系统主要是通过对上一年审计成果进行科学分析，强化审计整改情况的追访，深化审计监督的显著成效。

综上所述，因为大数据环境下的系统来源比较复杂，难以科学确定互联网的完整性、真实性。所以，要应用系统内部控制测评验证的方式，进行科学验证。审计数据采集渠道比较多元化，审计人员应用社交网络、搜索引擎等平台，对图片、网页、文档及进行科学分析;审计人员通过采集业务文档信息、财务信息等，拓展审计数据的科学性。审计人员在做审计工作的过程中，相关审计人员要意识到数据式审计模式的重要价值，对审计对象、审计方法进行科学分析，通过大数据技术的应用深化审计能力，实现审计管理价值的最大化，促进电力企业的可持续发展。

参考文献：

[1]张琦.大数据环境下电力企业内部审计模式转变研究[J].环球市场，2019（19）.

[2]武颖捷.大数据环境下的数据式审计模式[J].现代企业文化，2019（1）.

[3]刘晓欧，王欢.基于大数据管理审计模式的构建[J].北方经贸，2019（9）.

[4]張绍梅.大数据环境下数据式审计模式研究[J].经贸实践，2018（13）.

[5]彭贵熙.简述大数据时代下审计模式的创新方案[J].经营者，2019，33（13）.

[6]王宁.大数据下的审计创新模式研究[J].全国流通经济，2019（20）.