［提要］　在国家战略科技力量快速壮大、电力行业蓬勃发展、大数据全面推行的背景下，电力行业利用大数据进行内部审计已经成为必然趋势。本文分析目前电力行业利用大数据进行内部审计时存在的不足，并提出相应的建议，从而促进大数据背景下电力行业内部审计的发展，推动电力行业实现碳中和目标，建设全链条绿色发展。

关键词：信息化建设；电力行业；内部审计

基金项目：2022年陕西理工大学研究生创新基金项目（编号：SLGYCX2210）

中图分类号：F239 文献标识码：A

收录日期：2022年10月16日

传统的内部审计体系流程主要以审计人员手工抽查凭证、报表、合同等文件为主，审计范围较小，仅仅利用计算机进行一些简单的审计辅助工作。进行细致全面的内部审计会造成工作量大、成本较高，而进行抽样调查不仅需要依靠审计人员的专业性和经验判断，还会造成审计的覆盖面小，导致审计的主观性较强，透明度低，降低了审计质量。

大数据分析是指对大数据进行检查、清理的过程。利用大数据进行内部审计，审计师不仅可以在日常中使用大数据进行分析、识别和提取公司可用数据信息，还可以用于转化和建模，发现有用的信息模式，提出结论并支持决策。大数据内部审计不仅能够提高处理巨量数据的速度和效率，还可以帮助缩小内部审计师合理保障报表公正性与报表使用者绝对保障报表公正性之间的期望差距。

电力行业作为我国的支柱行业，具有特殊的垄断性，行业受到国家的大力扶持，内部信息化程度不断提高。目前，电力企业不仅加快对内转型升级、对外投资，还扩宽自身的业务范围，涉足金融、地产等多个行业。然而电力行业迅速发展的同时，由于行业业务的专业性强，涉及业务范围广，增加了其内部审计的难度，所以利用大数据模式进行内部审计是电力行业发展的必然趋势。

一、大数据内部审计理论基础

大数据分析是指对大数据进行检查、清理，可以概述为六个“V”，Velocity、Volume、Value、Variety、Veracity和Variability。Velocity是指新数据规模快速增长，以及高速处理数据运算；Volume指数据量庞大；Value是指大数据产生的结果必须导致可量化的价值提高；Variety是指数据类型多样性的趋势；Veracity是指数据的可信度；Variability是指获取数据方式随时间和地点的不同而不同。

大数据内部审计是指利用数据挖掘等技术，通过构建审计模型，对数据进行加工处理分析，从而发现存在的问题、规律，最终得出审计结论。大数据内部审计具有全面性、持续性、远程性、智能性的特点。内容的全面性是由于大数据云储存的方式下，获取被审计信息数据的成本大幅降低，并且能够轻松获取外部与内部信息数据。通过大数据内部审计可以长期持续监控企业信息数据，达到对各个环节部门的持续性监督。远程性则是内部审计人员可以跨越地理位置的限制获取所需信息，提高了审计效率，促进了审计全面性的提高。智能化则是内部审计过程中可以充分利用大数据科学归纳数据、计算分析模型、自动生成审计底稿、跟踪审计整改结果等，减少工作量的同时，提高审计质量。

二、电力行业大数据内部审计中的问题

（一）电力行业内部审计信息化程度低。电力行业作为起步较早的能源行业，随着行业的高速发展，以及我国信息技术与企业财务管理的相互融合发展。目前，大多数电力行业利用大数据系统进行财务处理等工作。例如，国网公司使用“SG-ERP”建设应用“大云物移”技术进行企业信息通信业务保障全覆盖，数字南网、国电集团GD193使用远光软件实现以财务为核心的企业管理服务，业务领域信息化有大幅度的提高。但是，受到我国内部审计体系发展较晚的影响，尽管我国电力行业企业自身已经建立起一套内部审计体系流程，但是其内部审计系统信息化程度低，仅仅利用到大数据进行信息录入、抽取样本、审批存档功能，以及利用简单的计算机辅助计算功能配合完成人工审计工作，审计软件还经常出现响应慢、功能与需求不匹配等问题。这样不仅缺乏严格有效的内部控制，还无法充分发挥大数据的强大计算分析功能从而提高审计效率和质量。

（二）电力行业大数据内部审计人才缺失。目前，大多数内部审计人员只具备传统的审计专业知识，使用传统的审计方法，并不具备大数据信息技术知识，对审计信息化了解程度不深，缺乏大数据信息化意识。尤其在当下电力行业的业务内容范围广、专业性强、经营风险加大的情况下，企业亟须充分发挥内部审计的监管作用，实现内部审计全覆盖。这种情况下，电力行业的审计人员不仅需要具备充足的审计专业知识、丰富的审计经验，同时还需要熟悉电力行业项目的生产运营模式，掌握大数据信息处理的能力。但是，大多数电力企业大数据信息化处理人才储备不足，同时具备审计知识、经验和大数据信息处理能力的人才更是相对匮乏，并且电力行业的审计人员年龄偏大，学习能力较为不足，企业提供的教育培训效果不好，阻碍了企业大数据审计信息化的发展建设。

（三）电力行业内部审计部门信息孤岛。大数据内部审计信息化建设中，需要大量充足的企业数据。然而，随着电力企业业务规模扩大，企业的内部治理结构越来越复杂，企业部门与部门之间相对独立性增强。内审部门往往被业务部门放大了其监管职能，增加了企业的内部矛盾，忽略内部审计部门对于公司的服务评价、促进发展职能，导致业务部门为保障自身的发展，往往给内部审计部门提供较少的数据获取权限，依赖于电子文档的数据导入，增加了内部审计部门获取数据的难度和时间成本。由于电力行业的数据体量巨大、收集难度大、缺乏有效的数据共享，造成了内部审计部门信息孤岛，阻碍了电力行业自身信息化的发展。

（四）电力行业缺乏多功能一体的大数据审计平台。目前，随着信息化的发展，市面上出现了许多大数据审计软件，如安华金和数据库审计系统、Transwarp Audit、识途审计系统等，但是由于大数据审计系统的应用时间短，发展还不够充分完备，目前仍然未形成适合电力行业多功能为一体的内部审计信息化平台。并且当下电力行业大数据内部审计平台发展较为缓慢，数据处理仍处在基础的结构化层面，分析视角单一，内容不全面，缺乏数据挖掘处理的深度，功能与审计目标不匹配，存在着许多技术难题，导致利用信息化审计平台也无法快速准确地识别发现企业是否存在舞弊行为，内部控制是否有效。并且审计软件的后续维护工作不到位，长期使用并不能够一如既往地满足企业发展中遇到的审计问题，无法充分保障电力行业内部审计的工作需求。

三、电力行业大数据内部审计完善策略

（一）加强电力行业内部审计信息化环境建设。随着大数据的发展，对各行各业都提出了更高的质量要求，为确保电力行业发挥大数据在其内部审计中的重要作用，要加强其对于电力行业内部审计信息化的环境建设。首先，要提高电力行业对于审计信息化应用的重视程度，提高企业大数据处理业务的意识，企业管理层应该加大对于大数据内部审计工作的宣传，增加员工对于大数据的了解认识程度，培养企业数字化现代化的企业发展文化。其次，要加大对于大数据应用于内部审计研发的资金支持和大数据内部审计人才的引进和培养的支持，推进企业内部审计信息化的工作模式，强化企业大数据内部审计的环境建设，提高企业在大数据时代的发展适应能力。

（二）加强对电力行业内部审计专业人才的培养。完善大数据电力行业内部审计的建设，需要提高审计人才的专业素养。不仅需要掌握传统的审计专业知识，熟悉电力行业的发展态势、经营链条与内部经营环境，还需要掌握充足的信息技术。电力行业应该提高内部审计人才的综合能力，培养复合型人才。企业可以通过从外部引进高素质的专业人才，组建高质量、高水平的内部审计团队。通过外部聘请专家进行培训，加强内部审计人员对大数据审计信息化的应用水平，提高审计人员利用大数据平台的数据处理分析能力。通过以老带新、岗位轮转等学习模式加强新员工对于电力行业内部业务流程的了解，准确把握电力行业内部控制中容易出现舞弊的环节，提高审计的效率。建立完善的考核晋升机制，刺激审计部门的良性竞争，提高内部审计人员的学习积极性，提高审计部门在大数据背景下审计业务的综合水平。

（三）通过大数据平台实现数据共享。内部审计信息化进程离不开企业大量的数据支持，电力行业应该推进企业内部现代化技术的发展，推动业务部门与职能部门应用大数据实现企业信息化、职能化、数据化的发展，利用职能终端处理系统、协同办公系统提高企业信息化数据的覆盖面。企业信息化发展可以通过对审计部门开通访问权限，加强内部审计部门与各个部门的数据共享，使得审计人员能够实时获得真实、可靠、全面的数据。覆盖时间长、业务层面广的财务数据，有利于企业内部审计工作的高效开展，还能够使得审计人员实现全面、实时、高效的内部监督作用。

（四）构建电力行业一体化大数据内部审计平台。电力行业内部审计需要建立一体化的大数据工作平台，结合电力行业的工作特点对信息化系统的全面整合升级，完善企业从数据采集、指标构建、模型构建、预警平台、数据存储等一体化的平台构建，如图1所示。（图1）

首先，建立电力行业内部审计系统首先要构建完善的数据采集处理中心。由于电力行业的业务范围广，地理位置差异大，建立统一的信息化服务平台，通过对业务部门进行旁路镜像流量数据采集，可以将企业各类数据通过平台分类储存，注重动态管理。开通审计部门共享数据信息的权限，通过数据处理中心，将数据分类、转换、处理，生成规范、准确的格式数据，便于数据加工处理中心进行数据分析监控，提高调取数据的效率，节约内部审计成本。

其次，要充分利用大数据强大的数据分析统计能力，对于数据深度分析挖掘。以公司需求为导向，根据不同的业务类型与审计目标，形成运营过程中不同的风险指标体系。选定审计任务，数据在数据处理中心利用SAS-EM、Dinfo、TRS、SQL、逻辑回归等条件组合算法对数据指标对比、模型构建、维度分析、算法调度、检验分析等对结构化数据与非结构化数据挖掘处理，能够充分利用长时间线的各类数据进行多维的自动批量分析，生成审计结果。通过对审计结果评估对比自动生成标准化审计日志、审计底稿，便于审计人员进行修改补充。对于存在的风险点管理、评级、分类，全面反映审计风险，实时动态监测，当数据达到设定的阈值时，判断异常指标，自动向审计人员发出风险预警。数据自动通过Tableau、趋势线工具等进行可视化构建与分析，便于审计人员直观分析挖掘数据，通过审计线索及时发现问题，做到事前、事中、事后全方位的监督，追踪整改存在的问题，实现内部审计的增值性。

审计任务完成后，不断更新完善风险点，定期进行对处理中心的维护，根据电力行业内部审计的需要对审计方法和审计内容进行创新，使数据处理中心满足企业发展以及因内部审计需求变化而产生的审计需求变化，从而帮助内部审计人员高质量、按时完成工作。同时，要切实落实数据的安全管理工作。企业数据的泄露会损害公司甚至很多公司的巨大利益，对企业安全造成威胁。企业应该设立维护数据安全管理的专门保障部门，规范数据下载行为，加强网络安全管理维护，注重审计资料的保密管理，针对用户异常登录、授权操作异常等异常行为进行监控警告，确保信息处于安全状态，避免数据安全问题的发生。

综上，目前信息化技术飞速发展，电力行业利用大数据进行内部审计是发展的必然之势。本文分析了目前电力行业大数据内部审计存在的问题：（1）信息化程度低；（2）内部审计人才缺失；（3）内部审计部门信息孤岛；（4）缺乏多功能一体的大数据审计平台。针对目前存在的问题，提出企业应该通过加强内部审计信息化环境建设，提高审计人才的综合素养；针对审计人员获取数据滞后、不全面的问题，提出利用大数据平台实现数据共享，构建电力行业一体化大数据内部审计平台。充分利用大数据提高内部审计的效率与质量，能够将审计信息化和业务管理系统形成联动，提高部门之间的协同效用，达到审计全覆盖，有效防范舞弊行为发生，促进企业的可持续发展。大数据背景下的内部审计发展仍然任重道远，在一体化的审计平台方面仍然需要进一步的研究。

（作者单位：陕西理工大学经济管理与法学学院）

主要参考文献：

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