数字化审计与运营监测分析协同工作探索与实践

张勇 张强

摘要：随着企业数据资产的丰富，如何挖掘数据的新价值，精准支撑工作决策成为企业提升管理实力的一个重要途径，而富有价值的数据往往带有结构类型复杂、跨专业领域、全链条、数量大且发散等特点，怎么破解难题！结合相关专业工作资源，整合优势，通过以数据驱动业务的举措，加强多专业协作，实现企业管理成效提升正越来越凸显出必要性。

关键词：科技赋能数字化审计;运营;协同;模型;方法

引言

在工作实践中对数据分析，助力审计监督和运营监测分析工作实现新发展、取得新突破，审计部与互联网办、营销部积极构建跨部门数据协同应用新模式，加强数字化审计与运营分析工作协同，提高审计监督工作的精准性、动态性和实施性，实现对企业经营业务风险的有效防控。

一、数字化审计与运营分析协同工作具体实施方法

工作协同方面：

1.审计部根据需求从后台取数，对数据初步核实后发互联网办公室，互联网办公室对数据再次核实分析，返回审计部进行工单下发。

2.互联网办从现有系统取数（营销稽查系统、量价费损轻量级工具等），将初步核实后的数据发送至审计部，审计部再次核实，以审计部工单下发。

3.审计部组织互联网办、营销部梳理营销业务现状，设定数据判定规则，诊断业务执行异常，挖掘业务过程数据的价值。就确定的监测点开展后台取数，经营销部和互联网办初步核实下，发送至审计部，审计部经核实后以工单形式下发。

典型审计模型设计：

（一）用户违窃电诊断

审计模型：对高损台区数据提取、筛选 + 采集系统数据分析+分析得出异动结果+异动下发核实。

方法：

1.在同期线损管理系统导出高损台区，对高损台区进行数据提取，并对提出数据进行筛查。

2.通过分析同期线损、损失电量（数據来源于同期线损管理系统）与用户日电量曲线（数据来源于采集系统）的拟合度、关联性，并结合失压、失流、功率因数、反向计量、潮流反向等关键指标构建用户特征。

（二）未发行电费诊断

审计模型：通过选取用户SG186系统未发行电费，但采集系统仍走字（下月某日采集系统止度与上月对应日采集系统止度的差乘以倍率大于一定数据（通常选取100））认定为异常。

方法：

1.通过SG186系统零度户和采集系统数据进行比对，选取用户SG186系统未发行电费，但采集系统仍走字（下月某日采集系统止度与上月对应日采集系统止度的差乘以倍率大于一定数据（通常选取100））

2.应用Excel进行数据清洗分析，筛选关键字段。对所需字段字段进行分类分析，重点筛选关键字段，对异常用户进行逐户再核实。

（三）暂停恢复异常

审计模型：选取变压器暂停恢复前后5天采集系统表计数据，设定变压器暂停前采集系统仍在走字设定为异常。

方法：

1.在采集系统中提取变压器暂停恢复前后5天采集系统表计数据，设定变压器暂停前采集系统仍在走字的用户进行数据提取。

2.应用Excel进行数据清洗分析，筛选关键字段。对所需字段字段进行分类分析，重点筛选关键字段，对异常用户进行逐户再核实。

（四）疫情期间95折优惠异常

审计模型：SG186系统导出执行疫情优惠的用户清单，通过天眼查对高压用户行业类别进行比对核实，核实用户是否为高耗能企业。

方法：

1.提取186系统内95折优惠疫情补贴用户明细及用户行业类别明细。

2.应用Excel进行数据清洗分析，筛选关键字段，通过天眼查对用户行业类别进行核实。

（五）电价差错诊断

审计模型：通过审计对电费异常数据进行提取，结合采集系统和SG186系统对异常数据进行分析，得出异动结果。

方法：

1.提前设计数据提取规则和合规性判据。根据以往发现的电价差错异常问题进行分析，梳理字段提取需求、数据提取途径，设计判断方法和规则。

2.通过异常数据规则对186系统数据进行提取，对异常数据进行分析。例如供电电压等级与销售电价电压等级一致性提取规则为因同一类用户不同电压等级的销售电价不一样，该模型主要判断用户供电电压等级与执行电价的电压等级是否一致，得到不一致的疑点清单。逻辑为供电电压为380V，但电价的电压等级不属于220至380伏。

（六）电压电流异常

审计模型：通过量价费损轻量级应用工具和采集系统对异常电压电流用户进行核查。

方法：

1.穿透查询SG186系统、用电信息采集系统相关信息，筛选出相应异动（人工比对SG186系统用户历史电量电费数据值，若正常情况下同比环比电量电费数据值变化量较大，则初判定为疑似异动。

2.比对用户接线方式，若用户AC相电压为100V左右，B相电压为0V，接线方式为三相四线制判定为异动。

3.查询采集系统用户历史电压电流数据信息，若接线方式为三相三线制用户，AC相电压不全为100V左右则判定为异动。

4.若接线方式为三相三线制用户，AC相电流数据相差较大或一项数据为0则判定为异动;若接线方式为三相四线制用户，某项有电流无电压判定为异动。

二、数字化审计与运营监测分析协同工作的优势

一是“数据赋能”，提升审计质效。通过多专业协同，针对营销业务系统信息聚类整合度不高、智能分析决策能力有限，海量的用户数据价值未能得到充分挖掘等问题，以管控体系和智能化管控手段建设为引领，充分运用营销业务系统、用电信息采集系统和业务管控系统，开展数字化审计工作，大大提高审计质效。二是加强风险点聚焦，助力公司提质增效。聚焦重点领域、关键环节，审计监督保障作用得到充分体现，在经济成效方面对公司在提质增效促发展起到了良好助推作用。三是“审计+”大协同，助力“以审代培”。在数字化应用方面探索了跨专业协同适用的手段，在审计专业管理方面，对数据分析应用和人员培养再上台阶，促进智慧审计深化应用，形成常态。

三、在本公司实践及成果

系统运用方面：数字化审计与运营监测分析协同工作，以提升公司经营质效为着力点，牢牢以管控体系和智能化管控手段建设为引领，充分运用营销业务系统、用电信息采集系统、同期线损系统和业务管控系统功能。通过深挖各系统数据价值，丰富营销稽核智能化管控手段，提高电力营销稽核全面性、实时性，实现异常问题实时处理、重点管控，共计发现各类异动**项，为公司追补电费金额共计***万元，及时化解潜在的经营风险，促进公司高质量发展。

四、总结

本次数字化审计与运营监测分析工作协同监督工作探索，通过加强数据共享、深化数据分析、强化工具开发，实现审计监督与运营分析的有效融合，构建跨部门数据协同应用新模式、新生态。加强成果共享与数据治理，提升智能审计轻量级工具效率，有效促进公司审计监督与运营分析的质量提升。

参考文献

[1]《为数据而生---大数据创新实践》周涛，著.

[2]《数说电网运营--电网企业运营大数据分析案例集萃》凌卫家，施永益，主编.

[3]《让数字说话》孙含晖，主编.