基于人工智能技術的前瞻性審計實踐

[摘要]本文基于人工智能技術對實施前瞻性審計進行研究，以電網(wǎng)企業(yè)為例介紹構建數(shù)字化審計生態(tài)、運用審計機器人技術提高審計質(zhì)效、增強審計輔助決策能力的實踐，為新時代內(nèi)部審計推進審計全覆蓋、實現(xiàn)職能變革、發(fā)揮增值作用探索可行路徑。

[關鍵詞]人工智能 ? 數(shù)字生態(tài) ? 前瞻性 ? 價值增值

天津電力公司通過構建數(shù)字化審計生態(tài)，形成“審計模型+審計機器人”應用環(huán)境，對業(yè)務數(shù)據(jù)予以邏輯化辨識與分析，針對各種分析結果進行學習應用，總結出規(guī)律性、可總結性的判定規(guī)則，從而實現(xiàn)風險預測與辨識，為企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略提供決策依據(jù)，發(fā)揮審計前瞻性作用。

一、前瞻性審計與人工智能

人工智能技術的發(fā)展應用，為實施前瞻性審計提供了可能，促進前瞻性審計由理論向?qū)嵺`轉變。審計機器人在整個內(nèi)部審計生命周期中，協(xié)助審計人員完成自助式內(nèi)部審計數(shù)據(jù)采集、自動化文檔審閱、自動化底稿編制、企業(yè)經(jīng)營管理風險分析等工作。

國網(wǎng)天津市電力公司率先將審計機器人技術應用于持續(xù)審計工作，細化審計業(yè)務邏輯、固化審計業(yè)務流程，并將業(yè)務流程轉化為審計機器人執(zhí)行語句，使機器人自動執(zhí)行審計任務，在每天的非業(yè)務時段從各業(yè)務系統(tǒng)持續(xù)獲取審計證據(jù)，開展持續(xù)性檢查。

二、基于人工智能技術的前瞻性審計實施路徑

天津電力公司通過構建數(shù)字化審計倉庫、完善持續(xù)審計運轉模式，探索構建了審計數(shù)字化生態(tài)（見圖1），促進審計職能的進一步發(fā)揮。

（一）構建數(shù)字化審計數(shù)據(jù)倉庫

通過構建審計數(shù)據(jù)倉庫實現(xiàn)數(shù)據(jù)存儲與管理，建立面向主題的體系化數(shù)據(jù)環(huán)境，用于支持輔助決策分析。利用聯(lián)機分析處理技術建立多維審計分析模型，充分發(fā)揮人工智能審計在線查找疑點、精準定位、綜合分析預測等方面的優(yōu)勢，為數(shù)字化審計提供支撐和保障。

1.建立審計數(shù)據(jù)倉庫。在數(shù)據(jù)倉庫的建立過程中，首先按照天津電力公司實際業(yè)務領域確定數(shù)據(jù)倉庫主題域，分為營銷管理、人資管理、財務管理、工程管理、綜合管理等，在每個主題域內(nèi)按照審計模型確定分析主題，確定數(shù)據(jù)分析的量度、數(shù)據(jù)粒度和維度等信息，確定維度和原始數(shù)據(jù)，建立原始數(shù)據(jù)表和維度表的關聯(lián)后，加載事實表（見圖2）。

2.審計機器人實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集。ETL數(shù)據(jù)抽取、轉換、加載貫穿于數(shù)據(jù)倉庫構建過程始終，企業(yè)各業(yè)務系統(tǒng)存在數(shù)據(jù)字典準確性和可讀性較差的問題，造成數(shù)據(jù)抽取準確性降低，后續(xù)數(shù)據(jù)分析失真。為解決這一難題，天津電力公司基于流程自動化技術開發(fā)了審計機器人，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的按需靈活采集，可按照預設路徑，直接從全業(yè)務數(shù)據(jù)中心數(shù)據(jù)庫采集數(shù)據(jù)，亦可按照審計業(yè)務規(guī)則登錄各業(yè)務系統(tǒng)前端獲取數(shù)據(jù)，避免了數(shù)據(jù)字典的解析難題，實現(xiàn)了審計業(yè)務數(shù)據(jù)的實時、自動采集，保障了數(shù)據(jù)的實時性和有效性，為下一步開展數(shù)據(jù)分析提供了基礎保障。

3.基于OLAP技術建立多維審計模型。多維審計模型是數(shù)字化審計生態(tài)的樞紐，是連接數(shù)據(jù)源與前端展示的橋梁。為實施前瞻性審計，天津電力公司在審計數(shù)據(jù)倉庫基礎上，配置OLAP服務器用于審計數(shù)據(jù)分析和企業(yè)經(jīng)營管理風險預測，OLAP服務支持復雜的分析操作，側重于數(shù)據(jù)分析和輔助決策支持，且能夠提供直觀易懂的查詢結果，是數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的主要應用方式。

（二）打造基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的持續(xù)審計監(jiān)督模式

數(shù)據(jù)倉庫的建立為人工智能技術的應用提供了必要的基礎支撐，基于OLAP的多維分析模型，在展現(xiàn)形式上以直觀、靈活的多維視角透視問題本質(zhì)，為實施前瞻性審計提供了有效的技術支持，內(nèi)部審計隨之需要建立與之相契合的監(jiān)督模式，促進技術轉化為成果。天津電力公司審計工作緊密圍繞公司戰(zhàn)略，率先建立了持續(xù)審計監(jiān)督模式，將監(jiān)督時點前置到當即發(fā)生或預計發(fā)生的業(yè)務，預警風險與隱患，前瞻性關注未來事項。

1.建立集約化審計機制。審計資源向上集約是實施持續(xù)審計的機制保障和前提。為進一步適應企業(yè)戰(zhàn)略發(fā)展，天津電力公司撤銷了二級公司審計機構，在公司層面成立審計中心實行集約管理，將有限的審計資源向公司層面集約、向重點領域集中。

2.建立持續(xù)監(jiān)督運轉模式。天津電力公司圍繞公司戰(zhàn)略確定監(jiān)督重點，以正在發(fā)生的業(yè)務為審計對象，應用審計機器人模型處理分析數(shù)據(jù)，自動、定期進行掃描，精準定位問題疑點，并通過對審查結果的跟蹤分析總結形成規(guī)律性結論，揭示公司戰(zhàn)略重點工作實施中存在的潛在風險與隱患，為公司調(diào)整戰(zhàn)略、完善管理提供有價值的審計建議。

（三）圍繞公司戰(zhàn)略實施前瞻性審計分析

天津電力公司結合公司戰(zhàn)略重點工作，構建了審計模型地圖，包括利用人工智能技術建立輸配電價改革、優(yōu)化營商環(huán)境、三項制度改革、“1001工程”全過程跟蹤等關鍵領域的27個數(shù)字化審計模型。

三、人工智能技術開展前瞻性審計創(chuàng)新實踐——以優(yōu)化營商環(huán)境為例

國家電網(wǎng)有限公司自2018年起將優(yōu)化營商環(huán)境作為公司戰(zhàn)略轉型發(fā)展的重要工作，天津電力公司審計人員圍繞公司戰(zhàn)略決策，重點關注營商環(huán)境的改善。審計組以促進公司營商環(huán)境改善為目標，將審查與營商環(huán)境改善不相適應的業(yè)務作為審查重點，將影響“獲得電力”指標的因素納入持續(xù)審計監(jiān)督項目，基于審計數(shù)據(jù)倉庫建立“營商環(huán)境改善”審計主題，利用審計機器人采集相關數(shù)據(jù)，采用OLAP服務建立多維分析模型，多維度分析發(fā)現(xiàn)潛在風險和問題，及時向公司管理層報告監(jiān)督活動和結果。

（一）新領域數(shù)據(jù)收集分析

一是手續(xù)指標分析。手續(xù)指標指企業(yè)完成接電需要的與供電公司、政府機構等外部各方之間所有互動環(huán)節(jié)的個數(shù)。天津電力公司的中國及國際手續(xù)指標水平明顯高于當年平均值，為需要重點改善指標。二是時間指標分析。時間指標指企業(yè)完成所有接電手續(xù)的總時間。天津電力公司2017—2018年兩年報裝容量在100kVA—200kVA之間的高壓新裝工單接電時長平均值，明顯高于當年平均值，為需要重點改善指標。三是成本指標分析。成本指標指從用戶低壓配電連接到電網(wǎng)發(fā)生的所有費用與人均國民收入的百分比。由于天津電力公司無客戶受電工程費用數(shù)據(jù)，無法獲取全部成本，故忽略此指標。四是供電可靠性和電費透明度指標分析。供電可靠性和電費透明度指標包括6項子指標，其中SAIDI為一個客戶年均停電時長，SAIFI為一個客戶年均停電次數(shù)。目前中國沒有停電賠償規(guī)定，相關子指標未得分，其他三項指標均滿分，為非改善重點指標。通過數(shù)據(jù)分析，應重點關注手續(xù)和時間兩個提升空間較大的分項指標，著重減少客戶互動環(huán)節(jié)、壓降接電時長，提升客戶感知，提升DTF得分。其中減少客戶互動環(huán)節(jié)重點審查客戶經(jīng)理崗位，壓降接電時長重點審查業(yè)擴報裝流程涉及環(huán)節(jié)、職責頁面、過程實施、管理權限等。

（二）審計機器人數(shù)據(jù)采集

以2017—2018年歸檔業(yè)擴報裝流程、供電方案明細表、全員信息表及近三年績效考核結果為數(shù)據(jù)收集對象，在審計數(shù)據(jù)倉庫中建立事實數(shù)據(jù)表，并確定表中字段獲取路徑，利用審計機器人實現(xiàn)數(shù)據(jù)自動采集。

（三）基于OLAP服務建立多維審計模型識別經(jīng)營風險

在事實數(shù)據(jù)表基礎上運行OLAP，對獲取的數(shù)據(jù)進行多維度分析和展現(xiàn)，識別問題。以客戶經(jīng)理崗位能力和業(yè)擴報裝各流程辦理周期維度為例。

1.對客戶經(jīng)理崗位能力進行分析。從客戶經(jīng)理崗位能力維度分別就最高學歷、技能等級與崗位匹配情況、績效考核情況等字段進行數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，學歷方面：大學?？埔韵聦W歷人數(shù)占58%，接受新鮮事物能力較差，難以滿足企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展需要。專業(yè)技術資格方面：客戶經(jīng)理崗級應為11崗，技能等級為技師及以上，客戶班長崗級為13崗，技能等級為高級技師，市場部主任崗級為14崗以上，技能等級或職稱為高級技師或中級及以上，但不匹配度達79%，技能等級與本崗位要求嚴重不匹配?？冃Ч芾矸矫妫核锌蛻艚?jīng)理三年績效結果平均值A僅占12%，B為71%，C占17%，其中受理業(yè)擴報裝工單數(shù)最多的人員績效考核結果卻為C，存在績效評價與實際工作情況相脫節(jié)的現(xiàn)象，且績效考核A的比例過低，客戶經(jīng)理積極性不足，無法起到激勵作用。

2.新裝業(yè)擴報裝業(yè)務辦電周期全過程分析。選擇業(yè)擴報裝電壓等級和辦電周期為維度，經(jīng)分析，2017—2018年送電的10千伏業(yè)擴項目年均達5200項，占全部高壓送電戶數(shù)的98.7%，35千伏及以上項目僅有66項，其中接電時間在60天以內(nèi)的項目占比分別為18.7%和9.6%，因此重點突破10千伏限時接電任務是實現(xiàn)客戶辦電更省時、提高高壓客戶平均接電時間的關鍵。

審計組從業(yè)擴報裝流程環(huán)節(jié)數(shù)量、流轉時間、審批部門、工程施工等維度，建立10千伏業(yè)擴報裝業(yè)務的多維審計模型，進行全方位分析。在疑點核實過程中，為了深挖報裝真實流程，審計人員利用圖像文字識別技術，從線下用戶業(yè)擴檔案資料中挖掘相關信息，與疑點信息比對發(fā)現(xiàn)：在業(yè)擴流程環(huán)節(jié)方面，10千伏業(yè)擴流程主要包括業(yè)務受理，供電方案制訂等17個主要環(huán)節(jié)，除客戶辦理路由，客戶交費、客戶受電工程建設3個環(huán)節(jié)外，其余均由電力公司負責實施，整個流程環(huán)節(jié)冗長。在部分環(huán)節(jié)流轉時間方面，審計組針對報裝時限整體較長情況，選取三個供電單位接電時間在130天至140天各一個10千伏項目逐環(huán)節(jié)進行重點分析，施工招標及物資供應環(huán)節(jié)時長分別為99天、83天、84天，占項目接電總時長達72.7%、63.4%和64.6%，其他時長較長環(huán)節(jié)還有供電方案制訂、外部工程設計、外部工程施工等環(huán)節(jié)。影響流程時長主要因素為招標管理流程過長、物資供應周期長，以目前管理模式，業(yè)擴工程公開招標需7—35天，物資供應需15—30天，僅此兩個環(huán)節(jié)就可達60天，遠遠不能滿足公司平均接電時長60天的考核目標。在部門流轉協(xié)同方面，10千伏報裝流程涉及營銷、設備、發(fā)展、調(diào)控、物資5個業(yè)務主管部門，每個部門負責業(yè)擴報裝流程工作界面不清晰，尤其是10千伏及以上用戶，在供電方案制訂、審批，工程驗收等方面，存在因協(xié)調(diào)不力影響供電方案制訂及答復進度問題。

審計組根據(jù)上述問題逐一提出管理建議：一是建議公司從崗位設置上完善大客戶經(jīng)理崗位職責、任職條件;加強現(xiàn)有人員專業(yè)培訓，并建立新進人員培養(yǎng)機制，有計劃培養(yǎng)人才梯隊;在績效機制上優(yōu)化考核措施，給予此崗位更多激勵機制，促進員工主觀能動性的發(fā)揮。二是建議公司調(diào)整業(yè)擴報裝流程，使外部工程、用戶內(nèi)部工程同步開展，壓減單環(huán)節(jié)時間;建立責任體系，對10千伏以上業(yè)擴方案制訂、審核、外部工程設計、招標、工程驗收等環(huán)節(jié)重新確定職責，強化部室管理。

四、結論與展望

天津電力公司通過以人工智能技術為支撐的數(shù)據(jù)驅(qū)動的持續(xù)審計監(jiān)督模式開展前瞻性審計，初步實踐取得了一定成效，但現(xiàn)階段前瞻性審計要更有效發(fā)揮作用，還需建立一支全新理念的審計隊伍，培養(yǎng)一批有創(chuàng)新意識和奉獻勇氣的高素質(zhì)人才，以全新視角和理念將人工智能等新技術應用到審計領域，以科學技術促進審計工作水平提升，發(fā)揮更大價值。

（作者單位：國網(wǎng)天津市電力公司 課題組成員：崔霞 ?李博 ?戴斐斐 ?孫常鵬 ?馮偉 ?張耀心 ?季忠俊，郵政編碼：300110，電子郵箱：daifei_333@163.com）

主要參考文獻

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