浅析5G环境下BI技术在工程审计领域的应用

汤洪玉 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司

1 前言

近期国家发力科技端基础设施建设，电网特高压、新能源汽车充电桩等“新基建”再度成为经济社会发展和产业提质振兴的优势领域，电网资产规模逐年扩大。在5G 环境下，旧的工程审计技术方法在应对复杂、量大的电网建设项目时已显露出效率低下、实施周期长等问题，审计人员水平参差不齐也对审计质量造成较大影响。同时互联网运用普及和大数据等技术的发展，也在快速推动工程审计逐步从线下传统审计模式，向线下线上相结合的智慧审计模式转变。

本文通过探讨工程审计领域发展5G 技术用于BI 体系构建的应用，并对所面临的审计风险提出控制措施，确保内部审计作为电网建设资金支付安全中重要的监督环节，在工程领域增强日常审计监督效能，提升持续审计预警精度。

2 BI（商务智能）构建背景

现阶段，工程领域审计应用仍主要以HANA数据中心构建的企业级ERP 业务审计应用系统、审计专项辅助分析系统，以财务、物资等ERP系统业务数据为源数据，通过ELT（Extract-Transform-Load）数据清洗功能和SID（Security Identifiers）自动编码技术，实现对项目资金及形成资产、使用物资数量及价格等的综合信息查询，但无法对合同管理、生产管理、安全管理、在线监测等众多工程建设、生产运维系统数据进行兼容接入和数据逻辑分析，审计时仍需导出大量相关数据通过Excel、Python 软件或者建立Ora⁃cle、SQL 数据库进行分析，审计数据筛选条件、标准颗粒度因人而异，审计质效控制难度较大。各系统中累积的大量数据由于未制定统一标准和口径缺乏关联性，存在数据孤岛、数据价值低等问题。

随着国家电网基于数字基础设施建设应用，工程领域数字化审计将围绕新时期审计工作“三项职责”履行，以人工智能、大数据中心、云计算和数据处理为依托，通过企业级数据中台使用各业务系统贴源层数据，采用少数据业务全量抽取、大数据业务增量抽取的方式构架BI 数据仓库，消除各类工程建设系统、生产运维系统在存储方式、存储结构等方面的差异性，保证前后接入数据的一致性、通用性和易用性，可有效保障工程领域数字化审计开展跨域、全量数据分析，同时通过审计深层次分析、重新构建审计逻辑关系等知识深化发现过程，运用数据挖掘辨识存在数据中的未知关系和模式，通过建模固化发现数据中有益模式的过程，打造未来数字化审计新引擎，推动前端工程建设、生产运维业务数据治理，赋予生产建设业务新场景、各业务系统数据产生新价值。

3 数字化技术应用

近年来，国网公司基于公司业务场景开始搭建数据中台，为BI数据仓库提供标准数据口径来源，构建一个共享数据服务体系。BI数据仓库通过数据中台的统一标准和口径，提取合同管理、生产管理、安全管理、在线监测等众多工程建设、生产运维等各个业务的数据，同时建立血缘关系谱达到数据源追溯、治理的目的，有效解决数据源数据有效性问题，对前台实现“瘦身”。BI构建体系图如图1所示。

今后面向众多的业务系统开发需求，能够提取出它们共有业务系统的需求集合进行重复利用，减少通用数据重复开发；帮助各系统理顺业务关系，满足快速开发、全链条查询等业务需求。

数据中台的未来发展的趋势是AI 中台，随着业务技术的发展，数据中台会向着AI中台演进，围绕智能化服务为核心，依赖于数据中台提供给它数据服务的能力，而智能化的技术开发能力，又能够提供给数据更便捷和快速的数据分析和预测，从而提供了更好的数据服务。因此，它们之间又是相互依存、共同提升的关系。在数据的存储、数据管理、分析展示都能实现自动化、智能化。AI 中台目前主要面向一些个性化的需求服务，而且这种个性化正在逐步普及。

3.1 打破信息壁垒构建全流程审计数据

工程领域数字化审计依托BI 数据仓库，通过重构逻辑关系、数据计算和加工，按照不同的工程审计主题，建立工程项目审计信息中间表组织数据展示，有效整合财务ERP、物资管理、经济法律、项目管理、设备管理、招标管理、工程审计等工程领域管理系统业务流、资金流、信息流，为各阶段工程管理审计需求提供数据服务，使用数据总结、聚类、关联分析、分类、回归等深层次的数据分析挖掘分析技术建立工程审计模型，多维度、全链条、长周期分析项目全过程，全面跟踪分析各类预算立项、实施、结算等过程闭环管控情况，实现剖析项目储备、预算执行、资金使用、落地见效等方面的问题风险及成因。

3.2 解决数据有效性问题占领信息高地

BI 数据仓库具有可存储静态的历史数据的特点，工程领域数字化审计通过BI 数据仓库对各业务系统历史数据的使用和比对，可通过前、后台数据分析，发现源数据差异原因，从而实现有效数据源追溯，并反馈给相关项目管理部门进行无效数据清理、数据一致性治理，快速定位、准确解决数据源数据有效性问题；同时被审计单位的数据取得途径，从急需前端实时提供转为生产结构化数据源的拓展开发，实现项目信息在一点录入，处处可共享的审计资料需求获取模式，减少因过程资料缺失无法进行准确审计判断的情况。审计人员可化被动为主动占领数据信息高地，将日常审计监督所需非结构化数据有效转化成结构化数据，提高工程审计效率。

3.3 依托BIM技术开展智能远程审计

信息化建设阶段，江苏公司自主研发了“工程项目审计管理系统”，目前工程审计系统手机审计业务APP使用GPS二维坐标定位现场，根据审计轨迹可实现分析工程项目建设坐标地分布情况。

5G时代下的BIM技术运用将逐步实现智能终端对工程建设项目开展精确远程审计，随着公司设计、建设、生产运维各环节使用BIM 技术的普及，可以通过ContextCapture 等智能软件，实现工程项目设计方案和实际建设规模的3D 可视化展示技术，将计算机系统中的建筑材料包括材料、型号、技术标准等各种规格型号等信息与实际建造相对应，还能够模拟施工环节，还原施工现场，可将施工进度、造价信息进行结构化数据分享；结合激光扫描仪和高空测量无人机，对审计工程量进行远程扫描测量，替代传统的人工测量方式，有效减少建设项目因资料不完整而无法展开审计的情况；大幅提高项目现场审计测量准确性、缩短现场审计作业时间、准确定位施工现场分布情况，进而大幅提高工程审计质效。

3.4 构建数据模型统计审计质量标准

工程领域在开展数字化审计时，应制定审计数据质量控制的目标，根据工程管理业务中的具体审计主题，明确开展审计工作内容，并将审计主题转换成具体的工作目标；对审计数据的来源以及类型做好充分调查，从BI 数据仓库中选择与数据挖掘信息相匹配的审计中间表，根据审计目标使用BI 工具对数据进行处理和转换，完成数据验证保证数据质量的可靠性，审计人员选择处理的数据转换具有一定算法的模型，使得数据一致、完整和有效。

数据挖掘由BI 系统来完成，挖掘结果经分析和评估后，如发现数据分析结果和预想有较大偏差，则需要对数据模型进行修正或重新构建，直到获得满意的数据为止，同时将相关数据模型集成到模型库中，作为日后开展审计工作的参考数据，在一定程度上减少审计人员水平参差不齐对审计质量造成的影响。

3.5 形成整体数据地图持续审计预警

目前工程审计单项工程间的审计成果通常相互独立，难以推广和借鉴运用到同类型的其他建设项目中，对工程建设项目审计发现的重大问题和具有代表性的问题，仅形成审计问题整改台账。工程领域数字化审计通过构建该类问题的审计模型，可按照管理单位、问题金额等不同维度形成整体问题数据地图，实现对该类问题进行持续审计和动态实时监控，审计由事后控制向事中、事前控制的转化和及时预警，并持续跟进监控发现问题的整改，促进审计成果运用，提升建设项目的审计效益。同时通过SQL语句实现智能化审计底稿管理系统，通过设置审计模型归集类型自动抓取基础数据并生成审计记录和底稿，大幅避免了在审计过程中的人工审核及数据比对校验工作。

4 数字化风险控制

在大数据广泛使用的条件下，审计部门和审计人员掌握了很多重要的数据和信息，审计业务数据涉及范围较广，尤其包含很多敏感性信息。因此在享受大数据审计便利的同时，更要重视审计数据的业务风险和安全。

4.1 防范业务数据分析风险

审计模型的建立是建立在审计人员的审计经验基础上，依靠审计人员对工程业务流程进行风险识别，包括对已有风险和新的风险点的识别，具有相对主观性。

在实际应用时，需定时使用风险识别模型对识别出的潜在风险进行风险评估，以使审计人员有针对性的评估审计阶段审计对象具体风险的实际风险程度，及时修正整体风险程度较高的审计对象和审计领域作为审计重点，为后续制定审计计划和安排审计工作做好支撑依据作用，提升审计效能，降低审计风险，保障公司安全稳定运营。

4.2 防范审计数据丢失风险

在5G 情况下，审计工作变得相对容易，但数据丢失风险也大大增加，审计人员需具备大数据安全审计专业知识，掌握计算机系统运行特点和原理，以及关键事项的把控要严格，包括数据库的来源、数量、安全性及备份方式等信息；完善大数据信息安全体系，对突发状况有一套完整的备选处理方案，做好信息安全防护，定期或不定期地排查和检验系统漏洞。

4.3 防范审计数据人为泄露

审计人员对使用数据信息的安全也应富有监管的职责，应加强审计人员的职业道德意识和审计部门内部审计数据监管。随着5G时代普遍使用电子凭证和电子合同，更有利于数据的造假和人为泄露，限制敏感数据的访问权限和设置导出数据水印，将有助于防止恶意泄露保密数据，并确保发生泄漏风险时可及时追溯来源。

4.4 设置审计数据隐私保护

数据隐私和安全是新的通用数据保护法规的关键部分，审计人员在编写案例、通报审计问题事项时，应按照规定进行脱敏处理。公司应建立审计人员的相关的保密信息安全意识，引入相关的隐私保护内容培训计划，确保从事相关大数据分析的审计人员，了解他们正在处理的企业宝贵资产及安全管理的必要性。

5 项目总结

在5G 时代环境下，工程领域数字化技术的应用深刻影响着审计环境、审计模式、审计技术等诸多方面，探索实践运用审计大数据技术和数据综合利用力度，运用BI数据模型、数据挖掘达到分析海量的数据规模、多样的数据类型和低密度的数据关联，实现多维分析工程项目建设、运维过程管控情况和实施效果，通过全量审视涉及资金安全、廉政风险等重点领域和管控环节，预测通报风险并跟踪整改，为工程领域持续审计监督做出了积极的探索示范，提升持续审计预警精度。同时如何在保证大数据环境下充分运用数字化技术提高审计工作能力、质效的同时防范审计风险，是审计部门又将面临的一个重要挑战。