問志光 劉成波 李飛 李超 劉海飛

[摘要]本文提出加快實(shí)現(xiàn)數(shù)智化技術(shù)與審計(jì)業(yè)務(wù)深度融合，運(yùn)用先進(jìn)的規(guī)則引擎技術(shù)建立“指標(biāo)—單一規(guī)則—復(fù)雜規(guī)則”審計(jì)預(yù)警規(guī)則中心，運(yùn)用集成機(jī)器學(xué)習(xí)、知識(shí)圖譜等建立審計(jì)智能預(yù)警模型方法中心，將數(shù)據(jù)資源、特征工程、機(jī)器學(xué)習(xí)模型與審計(jì)預(yù)警分析有效集成，實(shí)現(xiàn)從“人審”為主向“機(jī)審”為主的轉(zhuǎn)變，構(gòu)建了數(shù)字化、智能化、自動(dòng)化數(shù)字審計(jì)新生態(tài)，對加快實(shí)現(xiàn)數(shù)智化技術(shù)與審計(jì)業(yè)務(wù)融合具有重要意義。

[關(guān)鍵詞]數(shù)字化? ?數(shù)據(jù)中臺(tái)? ?審計(jì)預(yù)警體系

以數(shù)字技術(shù)為代表的技術(shù)革命正快速推動(dòng)著我

國治理體系重大轉(zhuǎn)型。在此背景下，國網(wǎng)臨沂供電公司（以下簡稱“公司”）圍繞核心業(yè)務(wù)的重點(diǎn)領(lǐng)域、關(guān)鍵環(huán)節(jié)，采用大數(shù)據(jù)處理、規(guī)則引擎、機(jī)器學(xué)習(xí)、知識(shí)圖譜等技術(shù)，創(chuàng)新大數(shù)據(jù)環(huán)境下的審計(jì)工作新模式，建立“指標(biāo)+規(guī)則”審計(jì)預(yù)警風(fēng)險(xiǎn)研判基礎(chǔ)特征中心、“經(jīng)驗(yàn)導(dǎo)向+數(shù)據(jù)科學(xué)”審計(jì)預(yù)警模型方法中心，以數(shù)字化、智能化、自動(dòng)化構(gòu)建數(shù)字審計(jì)新生態(tài)，加快實(shí)現(xiàn)數(shù)智化技術(shù)與審計(jì)業(yè)務(wù)的深度融合，實(shí)現(xiàn)持續(xù)審計(jì)與適時(shí)預(yù)警，進(jìn)一步擴(kuò)大了審計(jì)的覆蓋面，提升了審計(jì)數(shù)據(jù)分析的規(guī)范化水平。

一、構(gòu)建基于數(shù)據(jù)中臺(tái)的審計(jì)預(yù)警體系的重要意義

（一）為審計(jì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供新思路

建立面向數(shù)據(jù)中臺(tái)的審計(jì)數(shù)據(jù)全覆蓋和重點(diǎn)業(yè)務(wù)全覆蓋的審計(jì)預(yù)警監(jiān)督體系，能夠?yàn)殚_創(chuàng)審計(jì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型新局面提供思路。通過系統(tǒng)梳理數(shù)據(jù)中臺(tái)數(shù)據(jù)資源和可擴(kuò)展外圍數(shù)據(jù)，此次研究提出了公司內(nèi)外部經(jīng)營環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警思路和方法，明確審計(jì)重點(diǎn)關(guān)注內(nèi)容，助力查找異常、疑點(diǎn)和風(fēng)險(xiǎn)，支持公司深入貫徹黨和國家強(qiáng)化審計(jì)監(jiān)督各項(xiàng)要求，為企業(yè)安全、穩(wěn)定、健康運(yùn)轉(zhuǎn)提供保障和支撐。

（二）為審計(jì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供新舉措

傳統(tǒng)審計(jì)數(shù)據(jù)監(jiān)督滯后，風(fēng)險(xiǎn)無法被及時(shí)發(fā)現(xiàn)，容易造成損失擴(kuò)大化，無法有效實(shí)現(xiàn)監(jiān)督全覆蓋。運(yùn)用數(shù)字化技術(shù)能夠?yàn)閷徲?jì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供可行、有效的實(shí)施方案和關(guān)鍵方法。此次研究將大數(shù)據(jù)思維、智能化技術(shù)與審計(jì)監(jiān)督預(yù)警緊密融合，提出面向電網(wǎng)數(shù)據(jù)中臺(tái)的數(shù)據(jù)資源優(yōu)化方案，建立“指標(biāo)—單一規(guī)則—復(fù)雜規(guī)則”層級(jí)遞進(jìn)的規(guī)則構(gòu)建方案，并進(jìn)行“經(jīng)驗(yàn)導(dǎo)向+數(shù)據(jù)科學(xué)”的預(yù)警分析模型設(shè)計(jì)。整體設(shè)計(jì)可滿足審計(jì)大數(shù)據(jù)分析模型靈活性、實(shí)用性、可靠性等方面的要求，有助于實(shí)現(xiàn)審計(jì)預(yù)警實(shí)時(shí)化、智能化和科學(xué)化。

（三）為審計(jì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供新模式

此次研究聚焦公司核心業(yè)務(wù)、重點(diǎn)管理領(lǐng)域及關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)環(huán)節(jié)，以全生命周期工程項(xiàng)目費(fèi)用偏離預(yù)警和營銷電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)為應(yīng)用場景，建立靈活審計(jì)規(guī)則，運(yùn)用多視角分析方法庫，發(fā)揮智能實(shí)時(shí)監(jiān)控作用，為充分利用數(shù)據(jù)中臺(tái)資源，科學(xué)揭示和有效防范公司經(jīng)營管理風(fēng)險(xiǎn)，起到良好示范作用。

二、基于數(shù)據(jù)中臺(tái)的審計(jì)預(yù)警體系基本原理

數(shù)據(jù)中臺(tái)的建設(shè)內(nèi)容包括數(shù)據(jù)體系（數(shù)據(jù)中心）、技術(shù)體系（預(yù)警規(guī)則中心）、服務(wù)體系（模型方法中心）和運(yùn)營體系（預(yù)警應(yīng)用中心）四大體系。此次研究基于數(shù)據(jù)中心內(nèi)營銷、物資、工程等審計(jì)相關(guān)的全量跨域數(shù)據(jù)，結(jié)合規(guī)則中心不同業(yè)務(wù)的預(yù)警閾值，通過分析中心，分析多模型關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)并發(fā)出預(yù)警提醒，構(gòu)建了“以風(fēng)險(xiǎn)為導(dǎo)向，以指標(biāo)為衡量依據(jù)”的審計(jì)預(yù)警體系，如圖1所示。

（一）數(shù)據(jù)體系（數(shù)據(jù)中心）

數(shù)據(jù)中臺(tái)是一個(gè)軟件系統(tǒng)，是微服務(wù)的集合，其中DataWorks數(shù)據(jù)工程是基于MaxCompute計(jì)算引擎，從工作室、車間到工具集都齊備的一站式大數(shù)據(jù)工場，它能助力企業(yè)快速完成數(shù)據(jù)集成、開發(fā)、治理、服務(wù)、質(zhì)量、安全等全套數(shù)據(jù)研發(fā)工作。數(shù)據(jù)中臺(tái)可以獲取的數(shù)據(jù)來源主要有兩部分：一是從公司內(nèi)部的財(cái)務(wù)共享服務(wù)中心或ERP系統(tǒng)中獲取的企業(yè)經(jīng)營數(shù)據(jù)、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、管理數(shù)據(jù)等；二是從企業(yè)外部的互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)、政府統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫、第三方數(shù)據(jù)庫等獲取的市場信息、行業(yè)信息等。目前，數(shù)據(jù)中臺(tái)已存儲(chǔ)各大信息系統(tǒng)提取的中間表。第三方外圍數(shù)據(jù)有待擴(kuò)展，需要應(yīng)用RPA技術(shù)、模式識(shí)別技術(shù)、自然語言處理等智能化技術(shù)進(jìn)行處理。數(shù)據(jù)中臺(tái)能夠結(jié)合一定自動(dòng)更新、處理化和存儲(chǔ)的制度和技術(shù)，為智能審計(jì)預(yù)警指標(biāo)、規(guī)則和分析提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

（二）技術(shù)體系（預(yù)警規(guī)則中心）

審計(jì)預(yù)警體系將預(yù)警規(guī)則分解為指標(biāo)特征、決策規(guī)則、規(guī)則節(jié)點(diǎn)、預(yù)警流編排、引擎管理等多維度，全部實(shí)現(xiàn)基于圖形用戶界面的可配置化。審計(jì)預(yù)警體系具有負(fù)責(zé)邏輯解耦能力，即只需業(yè)務(wù)邊界的逐層分解，通過指標(biāo)、規(guī)則、節(jié)點(diǎn)就可以定義復(fù)雜處理邏輯規(guī)則，支持即時(shí)調(diào)整，實(shí)現(xiàn)瞬時(shí)規(guī)則切換。這些規(guī)則形成分類對應(yīng)企業(yè)中長期規(guī)劃、項(xiàng)目建設(shè)、營銷管理、人力資源、財(cái)務(wù)管理等風(fēng)險(xiǎn)分類，設(shè)計(jì)時(shí)參考審計(jì)人員經(jīng)驗(yàn)、新出臺(tái)的相關(guān)制度政策、內(nèi)部控制要求等，可通過靈活的規(guī)則引擎管理加以個(gè)性化配置。這些規(guī)則，一方面可以直接用于審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警；另一方面，也可應(yīng)用更加復(fù)雜、系統(tǒng)、科學(xué)的模型，儲(chǔ)備風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警特征標(biāo)簽。

（三）服務(wù)體系（模型方法中心）

數(shù)據(jù)分析方法種類繁多，且用途和功能各不相同，需要分類設(shè)置分析模型方法庫。審計(jì)預(yù)警體系結(jié)合審計(jì)數(shù)據(jù)分析發(fā)展過程，將其分為經(jīng)驗(yàn)預(yù)警、監(jiān)管評分、自學(xué)習(xí)三大類模型方法庫。其中，經(jīng)驗(yàn)常規(guī)預(yù)警對應(yīng)審計(jì)人員的傳統(tǒng)常用分析方法，如對比、結(jié)構(gòu)、趨勢、分層、Benford檢測等。監(jiān)管綜合評分，是建立多種評價(jià)對象的預(yù)警風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系（可源于規(guī)則中心的指標(biāo)、規(guī)則組合），如子公司運(yùn)營績效、某類政策執(zhí)行效果、工程項(xiàng)目執(zhí)行等，再通過權(quán)重賦值方法、得分組合、排序方法等綜合評價(jià)方法，形成全面的監(jiān)管評分模型，實(shí)現(xiàn)被監(jiān)管對象的全維畫像。自學(xué)習(xí)預(yù)警，主要運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘等先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析模型，利用異常值檢測、知識(shí)圖譜、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)等，實(shí)現(xiàn)企業(yè)相關(guān)預(yù)警風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的預(yù)警。此外，應(yīng)用模型方法中心的重要指標(biāo)或規(guī)則，學(xué)習(xí)后還可將有價(jià)值的規(guī)則再豐富至預(yù)警規(guī)則中心。

（四）運(yùn)營體系（預(yù)警應(yīng)用中心）

審計(jì)預(yù)警體系設(shè)置的預(yù)警應(yīng)用中心，可以從外部環(huán)境、業(yè)務(wù)分類、重點(diǎn)對象等方面進(jìn)行大類劃分，每一個(gè)大類再劃分為相關(guān)小類。比如，外部環(huán)境，可以分為綠色低碳、鄉(xiāng)村振興、社會(huì)責(zé)任履行等類別；業(yè)務(wù)分類依據(jù)企業(yè)中長期規(guī)劃要求，分為工程項(xiàng)目、營銷管理、人力資源、財(cái)務(wù)管理等類別；重點(diǎn)對象依據(jù)動(dòng)態(tài)監(jiān)管要求，形成重點(diǎn)客戶、重大工程、重要政策等類別。這些預(yù)警對象是預(yù)警規(guī)則中心和模型方法中心的具體應(yīng)用場景，實(shí)時(shí)監(jiān)控審計(jì)對象現(xiàn)狀，并及時(shí)展示智能可視化數(shù)據(jù)結(jié)果，以多種形式自動(dòng)啟動(dòng)預(yù)警結(jié)果，通知預(yù)警信息，便于審計(jì)人員進(jìn)行職業(yè)分析判斷和進(jìn)一步的延伸審計(jì)，完成內(nèi)部審計(jì)在線審計(jì)監(jiān)督。

三、基于數(shù)據(jù)中臺(tái)的審計(jì)預(yù)警體系主要內(nèi)容

審計(jì)預(yù)警體系建設(shè)主要內(nèi)容包括三部分：第一部分研究公司內(nèi)外經(jīng)營環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)分類、關(guān)鍵指標(biāo)計(jì)算，利用知識(shí)圖譜發(fā)現(xiàn)內(nèi)外經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的關(guān)聯(lián)關(guān)系；第二部分從體系構(gòu)建的技術(shù)角度，研究數(shù)據(jù)中臺(tái)資源優(yōu)化、審計(jì)預(yù)警規(guī)則庫和模型方法庫的建立；第三部分從公司重點(diǎn)關(guān)注的工程項(xiàng)目審計(jì)和營銷電費(fèi)回收為應(yīng)用場景，驗(yàn)證審計(jì)預(yù)警體系有效性，內(nèi)容如圖2所示。

（一）公司內(nèi)外部經(jīng)營環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)分類與特征

在正確認(rèn)識(shí)和把握公司內(nèi)外部經(jīng)營環(huán)境變化趨勢及特征基礎(chǔ)上，通過內(nèi)外部數(shù)據(jù)資源，企業(yè)可以建立公司內(nèi)外部風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警分類體系、內(nèi)外部指標(biāo)關(guān)聯(lián)關(guān)系和某類風(fēng)險(xiǎn)重要影響因素，初步建立公司內(nèi)外部環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)分類體系。內(nèi)部經(jīng)營環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)，主要基于數(shù)據(jù)中臺(tái)資源進(jìn)行分類；外部經(jīng)營環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)，主要基于公開宏觀數(shù)據(jù)和政策文本數(shù)據(jù)，明確哪些數(shù)據(jù)可以用于風(fēng)險(xiǎn)建模計(jì)算，確定關(guān)鍵指標(biāo)計(jì)算方法。

本研究利用傳統(tǒng)評價(jià)方法，對多種風(fēng)險(xiǎn)變動(dòng)進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)，分析其特征及趨勢，進(jìn)而利用機(jī)器學(xué)習(xí)的特征重要性排序，提煉重要影響因素，利用知識(shí)圖譜技術(shù)建立微觀經(jīng)營數(shù)據(jù)與宏觀指標(biāo)的關(guān)聯(lián)關(guān)系和發(fā)展趨勢。

（二）面向數(shù)據(jù)中臺(tái)的審計(jì)預(yù)警體系構(gòu)建步驟與方法

結(jié)合數(shù)據(jù)中臺(tái)構(gòu)建的四個(gè)體系，此次研究采用以下5個(gè)步驟對審計(jì)預(yù)警體系進(jìn)行了構(gòu)建，如圖3所示。

1.理現(xiàn)狀。梳理企業(yè)已擁有的數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)特點(diǎn)，使用的技術(shù)，部門等企業(yè)組織形態(tài)現(xiàn)狀。

2.立架構(gòu)。體系中包含“組織架構(gòu)”“業(yè)務(wù)架構(gòu)”“技術(shù)架構(gòu)”“應(yīng)用架構(gòu)”。

3.建資產(chǎn)。數(shù)據(jù)資產(chǎn)建設(shè)包含數(shù)據(jù)匯集、數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)、數(shù)據(jù)治理、模型體系建設(shè)，其中最重要的就是模型體系建設(shè)。所謂模型體系建設(shè)，就是面向具體對象構(gòu)建的全維度數(shù)據(jù)模型，通過模型體系可以方便地支撐應(yīng)用。

4.用數(shù)據(jù)?；跀?shù)據(jù)中臺(tái)構(gòu)建的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，可以通過服務(wù)化的方式應(yīng)用到具體的業(yè)務(wù)中，發(fā)揮其價(jià)值。

5.做運(yùn)營。運(yùn)營主要包含數(shù)據(jù)監(jiān)控審計(jì)、數(shù)據(jù)價(jià)值評估等內(nèi)容，通過數(shù)據(jù)運(yùn)營，可以讓更多人感知到數(shù)據(jù)的價(jià)值。

（三）面向數(shù)據(jù)中臺(tái)的審計(jì)預(yù)警風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)用實(shí)例

從公司工程項(xiàng)目費(fèi)用偏離預(yù)警與營銷電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警兩大場景出發(fā)，此次研究繼續(xù)對構(gòu)建的審計(jì)預(yù)警體系進(jìn)行驗(yàn)證與實(shí)驗(yàn)。這兩大場景的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警各具特點(diǎn)，結(jié)合實(shí)驗(yàn)結(jié)果再對預(yù)警體系構(gòu)建進(jìn)行修訂和完善。

針對公司工程項(xiàng)目審計(jì)，此次研究選擇了全生命周期的工程項(xiàng)目中費(fèi)用控制為預(yù)警分析對象，利用數(shù)據(jù)中心和外圍數(shù)據(jù)資源建立此類工程項(xiàng)目全過程鏈的業(yè)財(cái)指標(biāo)和規(guī)則集，運(yùn)用聚類算法確定費(fèi)用偏離閾值，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)警方法預(yù)測下一環(huán)節(jié)的費(fèi)用偏離程度，及時(shí)提示風(fēng)險(xiǎn)程度，以提高工程建設(shè)項(xiàng)目的經(jīng)濟(jì)效益。

對于公司營銷電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警，此次研究運(yùn)用多源微觀客戶行為數(shù)據(jù)和宏觀行情數(shù)據(jù)，形成客戶行為全業(yè)務(wù)鏈的畫像特征集，運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)方法提取客戶重要風(fēng)險(xiǎn)標(biāo)簽，再利用提取的重要標(biāo)簽實(shí)現(xiàn)營銷客戶之間的關(guān)系發(fā)現(xiàn)，最終形成高風(fēng)險(xiǎn)營銷客戶清單，以精準(zhǔn)識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)用戶，提高電費(fèi)管理效率。

四、基于數(shù)據(jù)中臺(tái)的審計(jì)預(yù)警體系實(shí)施方案

（一）基于公司內(nèi)外部經(jīng)營環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)分類與特征技術(shù)實(shí)施方案

公司內(nèi)外部經(jīng)營環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)分類與特征技術(shù)實(shí)施路線，如圖4所示。

通過調(diào)研訪談與文獻(xiàn)收集，本研究系統(tǒng)梳理了電網(wǎng)經(jīng)營內(nèi)外經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)分類方法和審計(jì)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。對于外部環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)，企業(yè)可以電網(wǎng)相關(guān)國家層面的經(jīng)濟(jì)政策會(huì)議文件、公報(bào)、通稿為基礎(chǔ)，結(jié)合電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)論文、經(jīng)濟(jì)研報(bào)等，對經(jīng)濟(jì)指標(biāo)、政策等內(nèi)容進(jìn)行收集、歸類、標(biāo)簽化、分層，擬形成審批環(huán)境、規(guī)劃環(huán)境、經(jīng)濟(jì)環(huán)境、政策環(huán)境、法律環(huán)境、市場環(huán)境、技術(shù)環(huán)境及輿論環(huán)境相關(guān)指標(biāo)，研究這些環(huán)境的衡量方法或替代指標(biāo)。對于內(nèi)部環(huán)境經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)，企業(yè)可以傳統(tǒng)審計(jì)重點(diǎn)關(guān)注的營銷、人資、工程、物資、財(cái)務(wù)、產(chǎn)業(yè)等業(yè)務(wù)為基礎(chǔ)，明確哪些微觀環(huán)境數(shù)據(jù)可以用于哪些指標(biāo)體系的建模計(jì)算，并與上述外部環(huán)境的分類指標(biāo)集成，形成內(nèi)外環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)多層次矩陣。

利用傳統(tǒng)評價(jià)方法，本研究對多種風(fēng)險(xiǎn)變動(dòng)進(jìn)行了描述性統(tǒng)計(jì)，分析其特征及趨勢。運(yùn)用知識(shí)圖譜技術(shù)及機(jī)器學(xué)習(xí)等大數(shù)據(jù)分析技術(shù)建立微觀數(shù)據(jù)與審計(jì)指標(biāo)間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。一是利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型對相關(guān)指標(biāo)進(jìn)行建模，提取重要影響因素；二是通過知識(shí)圖譜技術(shù)，直觀地對各類實(shí)體和關(guān)系進(jìn)行展示和查詢，挖掘風(fēng)險(xiǎn)體系中的指標(biāo)聯(lián)系，為各種類型的審計(jì)監(jiān)測預(yù)警提供依據(jù)。

（二）面向數(shù)據(jù)中臺(tái)構(gòu)建審計(jì)預(yù)警體系的實(shí)施方案

面向數(shù)據(jù)中臺(tái)構(gòu)建審計(jì)預(yù)警體系的技術(shù)實(shí)施路線，如圖5所示。

數(shù)據(jù)中臺(tái)架構(gòu)能夠在數(shù)據(jù)組織層面，針對多源異構(gòu)的數(shù)據(jù)場景，為數(shù)據(jù)的接入、融合及智能應(yīng)用服務(wù)等提供穩(wěn)定、高效的支撐。

1.優(yōu)化預(yù)警風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)資源庫（數(shù)據(jù)中心）。

預(yù)警風(fēng)險(xiǎn)信息采集是大數(shù)據(jù)環(huán)境下動(dòng)態(tài)審計(jì)預(yù)警體系的首要和基礎(chǔ)環(huán)節(jié)。企業(yè)通過對外圍異構(gòu)數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的采集、處理和存儲(chǔ)，能夠?qū)崿F(xiàn)對涵蓋電子政務(wù)（政府采購）、互聯(lián)網(wǎng)、社交媒體、電子商務(wù)等數(shù)據(jù)的整合性吸收。在此基礎(chǔ)上，還可以利用數(shù)據(jù)挖掘、可視化分析、SQL查詢等大數(shù)據(jù)分析技術(shù)對數(shù)據(jù)庫中的相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)信息進(jìn)行進(jìn)一步挖掘、提取、核對、分析，以此來支撐審計(jì)工作準(zhǔn)確、可靠的旁證數(shù)據(jù)資源。此外，針對跨系統(tǒng)不能互通的業(yè)財(cái)相關(guān)數(shù)據(jù)，提出RPA實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集和處理方案。

2.建立審計(jì)預(yù)警規(guī)則業(yè)務(wù)庫（預(yù)警規(guī)則中心）。

首先，參考國資委業(yè)績考核體系與電網(wǎng)行業(yè)及單位內(nèi)部管理的相關(guān)規(guī)定，企業(yè)可以梳理傳統(tǒng)監(jiān)督對象（運(yùn)營績效、資產(chǎn)管理等）或新興監(jiān)督對象等常見的業(yè)務(wù)與財(cái)務(wù)指標(biāo)，并把非貨幣化、非結(jié)構(gòu)化的行業(yè)指標(biāo)、社會(huì)指標(biāo)納入監(jiān)督范疇，形成指標(biāo)實(shí)時(shí)計(jì)算或提取方案：一是在調(diào)用引擎時(shí)作為參數(shù)傳入；二是實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)監(jiān)督的中心接口方式。其次，參考電網(wǎng)行業(yè)內(nèi)部控制流程控制點(diǎn)，從數(shù)據(jù)元素和業(yè)財(cái)指標(biāo)中，構(gòu)建電網(wǎng)企業(yè)規(guī)則體系。在技術(shù)實(shí)現(xiàn)上，對于指標(biāo)的構(gòu)建，可以利用規(guī)則引擎管理策略，即指標(biāo)是規(guī)則設(shè)立的基本元素，通過“指標(biāo)+條件+動(dòng)作”形成單一規(guī)則的設(shè)計(jì)，進(jìn)而形成復(fù)雜規(guī)則，這些指標(biāo)與規(guī)則加在一起最終形成審計(jì)預(yù)警特征工程庫。

3.構(gòu)建審計(jì)預(yù)警模型方法庫（模型方法中心）。

本研究將審計(jì)預(yù)警模型分為三大類。一是經(jīng)驗(yàn)常規(guī)預(yù)警模型，主要是傳統(tǒng)審計(jì)數(shù)據(jù)分析的基本通用操作。二是監(jiān)管綜合評分模型，結(jié)合預(yù)警風(fēng)險(xiǎn)分類中的評分對象，不僅是工程項(xiàng)目、子公司運(yùn)營績效、人力資源等業(yè)務(wù)分類，還可以擴(kuò)展至綠色低碳經(jīng)營、鄉(xiāng)村振興等企業(yè)社會(huì)責(zé)任、生態(tài)類評分對象，集成多種主觀與客觀權(quán)重賦值和得分計(jì)算方法，如AHP、功效系數(shù)法、熵值、TOPSIS等，審計(jì)人員可自定義計(jì)算權(quán)重，最后直觀呈現(xiàn)預(yù)警評分結(jié)果。三是數(shù)據(jù)科學(xué)支持下的智能化自學(xué)習(xí)預(yù)警模型。主要利用數(shù)據(jù)科學(xué)方法來強(qiáng)化預(yù)警的智能化、科學(xué)化效果，將其分為傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘、新興深度學(xué)習(xí)和知識(shí)圖譜三大類，研究過程主要強(qiáng)調(diào)模型參數(shù)優(yōu)化和模型可解釋性等方面。

（三）面向數(shù)據(jù)中臺(tái)審計(jì)預(yù)警風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)用實(shí)例

此次研究進(jìn)行了審計(jì)預(yù)警體系典型場景的驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)：一是進(jìn)行工程項(xiàng)目偏離預(yù)警分析，場景強(qiáng)調(diào)經(jīng)驗(yàn)閾值的科學(xué)設(shè)置、費(fèi)用偏離原因分析和預(yù)測；二是營銷電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警，場景強(qiáng)調(diào)客戶畫像的標(biāo)簽提取和隱藏關(guān)系發(fā)現(xiàn)，實(shí)施步驟分別闡述。

1.電網(wǎng)工程項(xiàng)目全生命周期預(yù)警模型及應(yīng)用——以工程費(fèi)用偏離預(yù)警為例。

（1）了解當(dāng)前電網(wǎng)工程項(xiàng)目審計(jì)實(shí)施現(xiàn)狀，搜集國內(nèi)外文獻(xiàn)，以電網(wǎng)同類可比工程項(xiàng)目全生命周期的費(fèi)用控制為預(yù)警分析對象，了解此類電網(wǎng)工程建設(shè)項(xiàng)目不同階段工作內(nèi)容和費(fèi)用控制風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)、可利用數(shù)據(jù)表存儲(chǔ)情況，同時(shí)搜集行業(yè)相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)值。

（2）費(fèi)用偏離閾值設(shè)置。為實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)費(fèi)用預(yù)警，需要科學(xué)設(shè)置閾值，采用無監(jiān)督聚類分析計(jì)算閾值范圍，避免閾值主觀隨意性和警情區(qū)間不連續(xù)問題。

（3）利用機(jī)器學(xué)習(xí)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)測性分析。費(fèi)用偏離受整個(gè)生命周期費(fèi)用活動(dòng)影響，結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)的特點(diǎn)，將各項(xiàng)費(fèi)用活動(dòng)階段發(fā)生費(fèi)用偏離度作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入元素，將實(shí)際總偏差作為輸出值，對模型進(jìn)行訓(xùn)練，獲得偏離預(yù)測模型。同時(shí)，將費(fèi)用偏離進(jìn)行子目費(fèi)用分析，把總偏差最終分解至每一個(gè)子目費(fèi)用，分析建設(shè)項(xiàng)目中不同活動(dòng)對費(fèi)用偏離的影響程度。

（4）通過分析關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)重要影響因素和因素關(guān)聯(lián)性，通過改變影響因素的輸入值，完成對下一個(gè)施工節(jié)點(diǎn)的偏差預(yù)警，以警示相關(guān)管理方及時(shí)采取措施進(jìn)行處理，達(dá)到預(yù)警目的。

2.營銷電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型及應(yīng)用。

（1）基于電網(wǎng)數(shù)據(jù)中臺(tái)客戶的應(yīng)收賬款、工商登記、信用評級(jí)、信用政策、完稅證明、電力消耗、銀行流水、法律訴訟、合同期限等相關(guān)數(shù)據(jù)，建立這些數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，運(yùn)用數(shù)據(jù)處理技術(shù)彌補(bǔ)數(shù)據(jù)質(zhì)量問題。

（2）運(yùn)用規(guī)則引擎技術(shù)，對其營銷電費(fèi)回收全過程中的業(yè)財(cái)指標(biāo)提取、規(guī)則生成，通過機(jī)器學(xué)習(xí)的特征計(jì)算方法，形成營銷電費(fèi)回收全業(yè)務(wù)鏈的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警特征集。

（3）運(yùn)用多種Boost機(jī)器學(xué)習(xí)模型，解釋每個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素對模型預(yù)測值的影響，提取重要風(fēng)險(xiǎn)標(biāo)簽，并對標(biāo)簽進(jìn)行解釋。

（4）將提取標(biāo)簽繪制客戶畫像，運(yùn)用關(guān)系網(wǎng)絡(luò)圖方法，綜合研判預(yù)警對象與相關(guān)對象之間的隱藏關(guān)系和特殊聯(lián)系，生成營銷客戶的預(yù)警對象清單，便于相關(guān)部門提前部署預(yù)防。

五、基于數(shù)據(jù)中臺(tái)的審計(jì)預(yù)警體系預(yù)期效益

（一）直接效益

一是基于數(shù)據(jù)中臺(tái)的審計(jì)預(yù)警體系可以提供全生命周期的關(guān)鍵技術(shù)支撐，涵蓋數(shù)據(jù)資源優(yōu)化、指標(biāo)與規(guī)則體系設(shè)計(jì)與管理、前沿實(shí)用模型方法庫的設(shè)計(jì)與應(yīng)用，支持公司重點(diǎn)風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域的實(shí)時(shí)預(yù)警與監(jiān)控?；跀?shù)據(jù)中臺(tái)的審計(jì)預(yù)警體系有助于把審計(jì)人員從繁重的數(shù)據(jù)處理中解脫出來，將更多的精力投入規(guī)則設(shè)計(jì)和模型應(yīng)用，提出更多有價(jià)值的審計(jì)管理對策。二是基于數(shù)據(jù)中臺(tái)審計(jì)預(yù)警體系可全面增強(qiáng)審計(jì)預(yù)防與預(yù)警、提示與警示、督查與督導(dǎo)相結(jié)合的多方面職能，通過審計(jì)智能實(shí)時(shí)預(yù)警分析提高企業(yè)防范風(fēng)險(xiǎn)能力，更好提升企業(yè)經(jīng)營管理水平。三是企業(yè)通過匯聚各類數(shù)據(jù)資產(chǎn)、消除數(shù)據(jù)孤島、將數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，可以構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，并在構(gòu)建過程中進(jìn)行數(shù)據(jù)治理，使數(shù)據(jù)資產(chǎn)符合生產(chǎn)要求，通過數(shù)據(jù)服務(wù)化的能力，快速服務(wù)于業(yè)務(wù)。通過不斷地運(yùn)營優(yōu)化數(shù)據(jù)資產(chǎn)的使用和內(nèi)容，使得企業(yè)數(shù)據(jù)越用越有價(jià)值。

（二）間接效益

一是通過基于數(shù)據(jù)中臺(tái)的審計(jì)預(yù)警體系的應(yīng)用，企業(yè)能夠充分運(yùn)用數(shù)智化技術(shù)開展數(shù)據(jù)挖掘、異動(dòng)監(jiān)測、問題分析、成因追溯，促進(jìn)審計(jì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，實(shí)現(xiàn)內(nèi)外經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)的持續(xù)監(jiān)控，為建設(shè)中國特色國網(wǎng)保駕護(hù)航。二是通過基于數(shù)據(jù)中臺(tái)的審計(jì)預(yù)警體系的應(yīng)用，企業(yè)能夠建立豐富的數(shù)據(jù)內(nèi)外部共享和服務(wù)渠道，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值釋放和交換。構(gòu)建數(shù)據(jù)中臺(tái)時(shí)，企業(yè)可以從組織架構(gòu)層面成立單獨(dú)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理機(jī)構(gòu)來統(tǒng)籌數(shù)據(jù)資產(chǎn)的管理，包括牽頭制定數(shù)據(jù)資產(chǎn)的管理政策、擬定數(shù)據(jù)資產(chǎn)運(yùn)營規(guī)則并監(jiān)督各個(gè)部門執(zhí)行，同時(shí)負(fù)責(zé)整個(gè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)平臺(tái)的運(yùn)營、組織和協(xié)調(diào)工作。該階段主要是企業(yè)基于大數(shù)據(jù)和人工智能相關(guān)技術(shù)之上，構(gòu)建一套源源不斷把數(shù)據(jù)變成資產(chǎn)并服務(wù)于業(yè)務(wù)、讓數(shù)據(jù)用起來的機(jī)制，形成數(shù)據(jù)閉環(huán)，通過運(yùn)營優(yōu)化持續(xù)發(fā)揮數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)價(jià)值。

（作者單位：國網(wǎng)臨沂供電公司，郵政編碼：276001，電子郵箱：honghe166@126.com）

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