浅议人工智能技术在电网企业联网审计中的运用

发表时间:2019/12/16   来源:《防护工程》2019年16期   作者:吴永勇
[导读] 在我国现代化建设不断推进中,电网企业内部环境深刻变化,审计需要更有效、及时地防范电网企业风险,进而促进电网企业价值与效益的增长。

吴永勇
        国网江苏省电力公司宿迁供电公司  223800
        摘要:在我国现代化建设不断推进中,电网企业内部环境深刻变化,审计需要更有效、及时地防范电网企业风险,进而促进电网企业价值与效益的增长。当前人工智能技术发展前景及研究势头良好,本论文分析了电网企业联网审计的背景以及人工智能技术的发展,探析了人工智能技术在电网企业联网审计中的运用现状及前景。互联网+以及大数据的技术应用日益广泛,对传统的风险管控和审计方法影响巨大,人工智能审计的出现将颠覆审计人员的工作方式。
        关键词:电网企业;联网审计;人工智能;提高效益
       
       
        电网关系国家经济命脉,是服务民生的基础产业。随着我国现代化建设不断推进、电力体制深化改革以及泛在电力物联网建设,利用电网企业联网审计便捷、高效、实时的特点,可有效地防范电网企业风险,促进电网企业效益与价值的提升。人工智能深度学习技术为电网企业联网审计提供了高效的处理能力,是对大数据时代信息化审计功能与效率的一次全面升级。习近平总书记在中央审计委员会第一次会议上指出,通过新技术和新手段加强审计信息化建设,加大科技审计的力度,推进大数据审计从而加强对内部审计工作的指导和监督。
        一、电网企业联网审计的背景
        1.联网审计的发展背景
        随着信息化技术的不断推进,财务收支数据及其相关业务电子化得以发展,诸如社会保障、预算执行等国家电子政务的业务系统陆续建设,全国步入数据大集中时代。基于财务数据的信息化、网络化的形势发展,探索审计工作的新方法、新路径,企业审计部门才能有效地配置审计资源,切实履行好审计监督的职能。联网审计并并非取代传统的现场审计,而是与传统现场审计有机结合,通过网络获取企业财务数据特征,合理地安排现场审计与联网审计,有效处理好一般与重点、当前与长远以及目标、数量与质量之间的关系,进而扩大审计成效。据统计,我们国家95%的审计活动其开展规模较小,时间延续较长,但只有5%的规审计活动开展规模较大且产生较大影响,审计活动无法有效监控企业经济活动,无法及时反馈信息并预警。通过联网审计等方式整合审计资源,从而适应大数据开发的需求。
        2.电网企业联网审计的现状
        电网企业特有的运营模式决定了内部审计的方法及方向。电网企业的业务活动主要是对电网的建设和优化、对电力商品的生产和销售以及电网研发相关活动,对其开展联网审计的实施过程主要包括被审计端的数据采集、传输端的传输加工和审计端的数据分析等三个主要步骤。
        当前,联网审计的数据采集主要包括局域网内部采集和广域网数据采集等两种实现的方式,对于电网企业内部审计,数据采集使用的是局域网内部采集,审计工作人员将电网企业各业务数据、财务数据进行全库数据备份。在此过程中,要全面实现电网企业部门与其所属的单位财务数据的联网,而且要确保联网的覆盖面,保证业务数据采集的全面性。
        传输端是连接被审计端和审计端的纽带,在整个审计过程中发挥着承上启下的作用,其数据流向是从被审计端到审计端,包括数据传输和加工。在数据加工中,审计工作人员按照预定周期对传输数据进行清洗与转换,然后将审计数据装载到规划基础表中。
        数据分析是联网审计的核心,是整个审计工作展开、展示的环节。主要包括监测与分析判断,即对电网企业传输的业务数据、财务数据进行监测,继而根据审计规则对业务数据、财务数据进行分析判断,完成对问题的核查。在电网企业数据分析实务中,通常采用直接查询、预警模型、已建审计模型、新建审计模型等四种数据分析方式进行。
        二、人工智能(AI)技术在电网企业联网审计中的运用
        1.电网企业人工智能审计的运用现状
        人工智能审计的开发,是为了辅助和代替我们更快、更好的完成审计任务或进行某个专项调查。


与此紧密相关联的大数据审计,则主要目的是为了通过对于数据的对比分析,来发现疑点、问题及风险点。
        人工智能当前仍处于起步阶段,其早期的形式越来越受到大众企业的青睐。2016年,电力企业部署智能持续审计系统,设定了风险排查模块用于对所属企业在线实时审计,但该系统需要配合大量的数据录入,且推广应用程度存在一定限制。
        2.电网企业部署人工智能审计的策略与展望
        一是加强财务机器人推广。目前,财务机器人主要可以做检查类、收集类等重复性高、技能要求低的任务。财务机器人运行速度快,昼夜不间断工作,大大提高了效率。目前的财务机器人并不聪明,仍处于流程自动化阶段。数据标准化和流程自动化是财务智能的先决条件。然而,我们知道,尽管会计行业受到标准的规范,具有强有力的政策和监管性质,但在数据标准化方面并不令人满意。另外,由于企业业务需求的不同,规范财务流程也不是一件容易的事。
        二是将审计工作提升到公司顶层监督层面。试行成立系统管控组,对全公司范围业务部门系统具备管理员查询权限。这需要电网企业尽快培养或引进一批兼具审计业务和信息化知识的审计复合型人才,提高了审计人员信息化思维和信息化手段应用能力。目前各个审计信息系统之间相互割裂,审计作业按照业务类别划分审计模块,无法满足审计跨系统、跨业务的审计要求,无法发挥大数据关联分析的技术优势,更无法将人工智能审计部署提上日程。
        三是数字化审计平台是人工智能审计的基石。当前各业务部门系统功能固化,可扩展性不高,优化提升不及时,系统功能滞后于审计业务的实际需求和发展需要;系统功能点零散,作业模型缺乏总体框架,不利于审计人员查找应用。实施整合现有的审计门户、审计综合管理系统、审计作业系统、智能持续审计系统,依托公司全业务统一数据中心深化建设与应用,建立数据勾稽关系,加强协同和全数据共享,建设适用于公司多业态、多组织,覆盖全面、流程清晰、智能高效,具备“开放、融合、动态、智能”特点的数字化审计平台。
        四是向审计平台持续添加审计模型,模拟人工智能深度学习。国际内部审计师协会(IIA)的人工智能审计框架及其各部分的有机联系,为人工智能应用于审计领域提供了参考。借鉴人工智能的原理,先对模拟人工智能的基础算法进行分析。
        建立问题库及特征值,根据特征值、隐藏层进行输出疑点数据,并根据记录模板出具记录。神经网络是人工智能的雏形,就是由一个输入层,多层隐藏层,一个输出层组成的一个网络。向审计平台持续添加审计模型,模拟人工智能深度学习审计模型,探索数据间泛在关系。通过审计技术人员将数字化审计过程中的问题进行分解,按照数据类型、数据字段、系统来源,建立数据模型算法,并自动对应到平台系统数据位置,按照编写的审计语句进行输出审计疑点。参照人工智能原型,数据字段为神经网络输入层(input),语句算法为隐藏层(sum、threshold),审计发现为输出层(output)。
        三、小结
        电网企业应用人工智能有很多前景,可以减少企业每年在事务所服务投入的大量费用,也可能不再需要花费大量的时间去阅读数百页的报告。传统的审计花费的人力物力往往造成效率不高,审计成效不足,人工智能带来的是定制化的审计目标与审计任务,通过联网数据共享,结合深度学习技术,人工智能审计将随着时间、人力的投功能越来越强大与完善。同时结合外部公开数据如天眼查、工商信息平台等信息渠道,对电网企业内外资金往来链条进行深度追踪,了解电网企业与外部公司的经济行为。人工智能审计需要电网企业顶层决策、基层创新,制定必要的行动纲领与规划部署,共同推进电网企业稳定、健康、长远发展,助力电网企业在复杂多变的市场环境中掌握主动性。
        参考文献:
        [1]陈涛,2018-11-28(006):浅谈人工智能审计的内涵及优势[N],中国审计报。
        [2]梁海燕,2015:建设项目跟踪审计质量提升的途径[J],中国内部审计(01),P71-74。
        [3]王波,李时辉,郑鹏飞,2019:人工智能背景下绩效审计工作的探索与实践[J],财政监督(07),P61-64。
        [4]魏祥健,2019:大数据环境下的持续审计探析[J],财会月刊(07),P88-93。
        [5]曾繁荣,2018:人工智能审计:IIA的框架与应用导向[J],中国内部审计(12),P7-11。

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