基于“多环节·场景式”数字化技术的经济责任审计思考与探索

郑永娟 孟亚敏 张浩妹 徐征

[摘要]本文以某能源互联网企业为例，分析了大数据环境下国有企业领导干部经济责任审计面临的机遇与挑战，阐述了基于“多环节·场景式”的数字化审计业务实例，对于探索经济责任审计由传统形式向数字化转型具有十分积极的意义。

[关键词]大数据   数字化审计   经济责任审计   审计信息系统

大数据时代推进了各行业生产、建设、经营等

业务领域办公数字化水平的提升，经济责任审计作为审计工作的一项重要内容，必须严格落实国家关于推动大数据新技术应用的工作要求，将大数据技术作为实现审计全覆盖的重要途径，把传统经济责任审计工作的重点环节审计向全过程审计不断推进，持续强化经济责任审计覆盖的广度与深度，实现有重点、有步骤、有成效的审计全覆盖。

一、内部经济责任审计发展面临的形势

（一）数字化技术为经济责任審计带来了机遇

一是拓宽了审计工作的开展形式。在经济责任审计中，通过大数据、云计算、物联网、移动平台等数据终端获取海量信息，进一步运用数据挖掘手段，帮助审计人员分析和处理庞大的数据信息，快速高效地掌握被审计单位运营情况，识别潜在风险与隐患，开展深层次的现场审计。2020年初，受新冠疫情影响，审计工作不具备传统的现场审计条件，数字化审计技术的应用就显得尤为重要。二是提高了信息数据的价值和效用。历年审计项目积累的各种各样的数据信息，可用于开展明确审计侧重点的关联性分析，将现有审计数据与历史数据信息进行跨领域、跨业务的综合比对和关联分析，进而了解该企业负责人任期内各专业的业务处理模式，对企业经营发展的规律作出更精准的判断，更好地把握潜在的风险隐患，发现重大问题线索，进而明确审计关注方向，有效提高审计质量。

（二）大数据时代下企业内部经济责任审计面临的挑战

一是审计工作模式和规章制度建设相对滞后。传统审计工作模式使审计人员主要依赖纸质证据，现阶段的数字化审计工作，即使利用数据分析得出结论，也只能作为疑点问题，再去核查相关的合同、单据等纸质资料，影响数据分析的效率优势。另外，与数字化审计配套的审计制度建设工作仍然滞后于审计实践，还不能为开展大数据审计提供强而有力的保障。二是数据关联分析与整合处理的难度增加。大数据时代下，各行各业都在加大信息化建设，能源互联网企业相继建立了SAP、工程基建管控、财务管控等生产经营管理平台。这些业务平台采集数据的标准不同，都具有较高的独立性，各平台之间数据和信息无法实现自动、实时交互，降低了审计人员对于被审计单位各方面数据交叉分析的效率，影响审计分析与审计评价的精准度。

二、基于大数据环境的经济责任审计信息系统构建

经济责任审计信息系统运用“大云物移”为核心的大数据审计技术，贯通项目建设环节、资金使用环节、采购招标环节、物资供应环节等“多环节”，运用数据挖掘和抓取技术、调用语义引擎、数据筛查和数据管理分析等技术，全面融合结构化与非结构化建设、生产、经营等领域产出数据，建立工程实施审计场景、资金资产审计场景、采购合规性审计场景、工程物资管理审计场景，对提取的审计数据进行处理、挖掘和多维度分析。某能源互联网企业通过建立跨专业领域的审计信息系统，将上述环节、场景领域的数据纳入审计信息系统，实现以各基层单位为主体的数据搜集、传输、调用，充分发挥数字化审计效能。

（一）审计信息系统的建立原则

审计信息系统主旨是实现资源的整合，贯通经济责任审计过程中所需要的各专业应用系统数据，统一开发模式和编程规范，实现可视化的数字审计。一是流程规范。按照能源互联网企业经济责任审计实际情况，将审计作业流程按照准备阶段、实施阶段、报告阶段和成果运用阶段，嵌入审计信息系统进行流程控制，规范审计作业流程。二是较高的数据整合度。审计信息系统通过多个专业系统直接进入生产环境广泛获取数据，将独立的业务系统数据进行融合，发挥信息交互作用，提升数据交叉审计的整合作用。三是便于操作。以风险为导向，建立数字化审计模型，使得不同专业的审计路径通过可视化的方式进行展示操作，基本操作模式与日常办公的OA系统相似，提高审计作业的易用性和便捷性。

（二）审计信息系统的基本架构

根据能源互联网企业“自上而下”分级管理的模式，以及经济责任审计工作的实际需求，以各业务系统为依托，按照数据资源层、数据中间层、分析挖掘层、平台应用层，建立集中统一的审计信息系统，见图1。一是数据资源层。发挥审计数据信息存储与集成作用，主要以各专业系统的基础表、分析表等形式收集和展现数据。二是数据中间层。通过中间表、分析表来进行审计数据的过程管理，主要用于提供集成数据整合、实现数据集中部署和交互共享。三是分析挖掘层。运用算法逻辑和分析技术，按照不同业务类型，建立业务模型的逻辑架构，建立疑点预警机制，实现定时或实时监控。四是平台应用层。开发审计信息系统客户终端，通过数据交互建立的模型，在审计工作中呈现界面友好的展示效果。

（三）审计模型的构建实例

基于专业业务数据，在审计信息系统中，建立审计问题风险模型，定期自动运行，采集数据挖掘风险问题。现主要介绍“工程转增固定资产”“剩余物资隐匿于在建工程”模型的审计判断逻辑。

1.工程转增固定资产管理模型。通过PMS系统中电网建设工程、技改项目进度管理分析和基建管控系统-项目全过程管理抓取辅助数据表单，与SAP系统中转资查询功能点数据对比并进行审计分析，依据企业《工程财务管理办法》关于“工程项目管理部门提供《暂估工程成本明细表》，为财务部门竣工投运当月完成暂估转增资产提供入账依据”的相关规定，设置“竣工当月完成转资/未于竣工当月完成预转资且在审计时点前已完成转资/至审计时点仍未转资”三种审计分析结果，建立工程转增固定资产管理模型，见图2、图3。接下来，在应用层输出上述三类问题的判定结果并返回文字叙述，如“××公司××千伏××线××改造竣工投运日期20XX年××月××日，竣工后未转资，涉及计划投资金额××万元”。见图4。审计部门可依据判定结果，下发疑点问题核实工单，敦促被审计单位及时整改。

2.剩余物资隐匿于在建工程模型。通过SAP系统“在建工程余额查询”功能点，导出该利润中心包含项目定义字段在内的、所有在建工程明细。在项目成本明细查询功能点中，以项目定义查找出所有包含“工程成本-在安装设备、物料凭证编号”等关键字段信息的工程成本明细。通过SAP系统“物资库存查询”功能点（见图5），输入工厂代码（以各个分公司为维度）导出包含“物料凭证号（参考凭证）、批次号”在内的所有字段信息并形成数据表。将“物料凭证号”字段信息作为索引标识，将导出的工程成本数据与物资库存数据进行匹配，找出“工程成本-在建安装设备”明细账中物资对应的批次号。将项目成本所涉及的批次号带入到物资库存查询结果中，查找所涉及的批次物料的所有移动轨迹，通过匹配查找出同一批次中最早的物料入库时间和退库次数，然后通过进一步匹配查找出同一批次中最早的物料入库时间，即匹配PMS系统导出对应工程的开工时间，筛选出入库时间早于开工时间且退库两次以上的物料，建立剩余物资隐匿于在建工程模型，见图6。通过PMS系统中配电网-初设成果-概算模块，导出疑点所对应的工程概算书，将疑点物料与概算中甲供材料和设备进行对比。依据企业《实物库存管理办法》中“物资公司根据领料单，在系统内完成过账，打印出库单;根据出库单，物资公司和项目建设管理部门进行实物清点，完成出库发料”和“库存物资遵循‘永续盘存’的原则，逐日逐项记录物资收、发、转储、退庫等信息，确保当日实物与账面数量保持一致。定期组织开展库存物资实物盘点”，以及《公司会计核算办法》中“企业应当以实际发生的交易或者事项为依据进行会计确认、计量和报告，如实反映符合确认和计量要求的各项会计要素及其他相关信息，保证会计信息真实可靠、内容完整”的规定，将“项目成本物资数量大于概算”作为问题输出判定结果。

三、大数据环境下内部经济责任审计的发展途径

（一）完善审计保障体系

大数据环境下，建立健全符合数字化审计工作的规章制度，有助于为审计工作提供政策支撑。将数字化审计纳入审计制度体系，对其在工作中所涉及的内容作出具体规定，明确电子凭证、签章等电子类审计证据的权威效力及保管要求，使数字化审计有规可依、有据可循，从而完善内部数字化审计的规范要求，使审计数据从收集到存储全过程都置于审计规章制度中，进而统一业务流程。

（二）完善经济责任审计评价体系

经济责任审计评价体系是客观、合理评价国企领导人员履责情况的关键指标。目前国有企业经济责任审计主要覆盖生产经营、资金资产等管理方面，较少涉及国家重大政策落实、国企社会责任等方面的内容。能源互联网企业审计部门应根据企业特点，建立涵盖服务国家“双碳”目标落地、能源清洁转型、国有企业改革、国有资本运营等方面工作推进情况的经济责任评价体系，提升审计工作的客观性与权威性。

（三）强化数字化审计手段

能源互联网企业应在数字化审计实践不断探索的过程中，持续完善数字化审计系统建设，推进各部门之间实现信息共享，并在日趋成熟的实践中利用更加多元数据分析手段，清晰把握所处行业的发展趋势，为完善企业管理提出更全面而有效的建议。

（四）加强审计队伍建设

在审计全覆盖背景下，国有企业经济责任审计的任务更加繁重，对审计人员的业务能力提出了更高的要求。不仅需要审计人员熟知国有企业自身特点，还要掌握经济战略、技术创新等方面的影响领导干部经营决策的因素。同时，随着数字化审计不断建设和完善，数据系统的构建、运行及更新对审计人员的信息化水平也提出了更高的要求。审计人员应积极主动了解和学习国有企业审计的发展动态，增加知识储备，在实施审计全覆盖过程中把握重点，更好地完成审计任务。

（作者单位：国网天津市电力公司，邮政编码：300010，电子邮箱：mengyaminmin@126.com）

主要参考文献

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[3]张光军.如何规范商业银行经济责任审计程序和范围[J].中国内部审计， 2018（7）：62-63

[4]朱勇.大数据环境下国有企业领导人经济责任审计研究：以H集团公司审计项目为例[D].武汉：华中师范大学， 2018