淺談人工智能技術在電網企業聯網審計中的運用

趙彥杰

摘 要：在我國現代化建設不斷推進中，電網企業內部環境深刻變化，審計需要更有效、及時地防范電網企業風險，促進效益與價值的提升。本論文分析了電網企業聯網審計的背景以及人工智能技術的發展，探析了人工智能技術在電網企業聯網審計中的運用現狀及前景。互聯網+和大數據技術的應用顛覆了傳統的風險管控和審計方法，人工智能改變了審計人員的工作方式。

關鍵詞：電網企業;聯網審計;人工智能;提高效益

隨著我國現代化建設不斷推進、電力體制深化改革以及泛在電力物聯網建設，發揮電網企業聯網審計遠程、實時、高效的特點，可有效地防范電網企業風險，促進電網企業效益與價值的提升。人工智能深度學習技術為電網企業聯網審計提供了高效的處理能力，是對大數據時代信息化審計功能與效率的一次全面升級。

一、電網企業聯網審計的背景

1.聯網審計的發展背景

基于財務數據的信息化、網絡化的形勢發展，探索審計工作的新方法、新路徑，企業審計部門才能有效地配置審計資源，切實履行好審計監督的職能。據統計，我國有95%的審計單位經濟活動規模小，呈現出三年一審、一審三年的周期較長現象，僅有5%的的經濟規模大且對國家經濟發展造成了巨大的影響，現場審計已無法發揮其審計監督職能，聯網審計采集數據、預警分析、反饋信息、督促整改的及時性，可以有效地整合資源，適應了大數據時代發展要求。

2.電網企業聯網審計的現狀

電網企業特有的運營模式決定了內部審計的方法及方向。電網企業的業務活動主要是對電網的建設和優化、對電力商品的生產和銷售以及電網研發相關活動，對其開展聯網審計的實施過程主要包括被審計端的數據采集、傳輸端的傳輸加工和審計端的數據分析等三個主要步驟。

數據分析是聯網審計的核心，主要包括監測與分析判斷，繼而根據審計規則對業務數據、財務數據進行分析判斷，完成對問題的核查。在電網企業數據分析實務中，通常采用直接查詢、預警模型、已建審計模型、新建審計模型等四種數據分析方式進行。

二、人工智能（AI）技術在電網企業聯網審計中的運用

1.人工智能審計的意義

由世界經濟論壇提供的統計數據顯示，到2025年，30%的公司審計將由人工智能（AI）執行。人工智能審計突破傳統審計所帶來的新的技術手段和分析方法，以機器學習、深度學習神經網絡等技術為基礎，對審計數據分析能力，實現幾何級增長。隨著人工智能技術進步，審計算法、算力迭代速度加快，審計部門利用積累的海量審計數據，采用機器學習、深度學習神經網絡等技術，頂層設計不同行業電子審計標準和規范，訓練形成不同類別審計的模板，進而形成審計知識庫，從而實現智能提取這些知識庫的自然語言文本中的客戶關鍵審核要素，結合風險審計業務規則和審計要素之間的關聯稽查關系，識別出異常點，提示異常虛假信息的風險。

2.人工智能審計的特點

首先，通過人工智能審計，將進一步提高審計機關及其審計人員的審計效率和決策能力。由于未來審計數據接口、采集、標準、整理、分析等規范化，符合人工智能要求的審計體系將逐步建立。其次，通過人工智能審計，將進一步完善現有的審計體系，實現審計流程全覆蓋。在審計流程全覆蓋中，審計人員更多是承擔審計對象咨詢專家角色，可以全面參與審計及查看相關數據，對審計進度和審計結果隨時調看，由此審計質量得到保證。最后，人工智能審計和傳統審計等相比，讓審計數據更安全，更難以擴散泄露，更可靠。人工智能審計需要逐漸完善現有的信息化基礎設施和審計平臺，對現有大數據審計體系進行升級，來實現大數據、算法和算力一體化。

3. 電網企業人工智能審計的運用現狀

人工智能早期的形式越來越受到企業數字化運營和降低成本的企業的青睞，但它仍然處于起步階段。2016年，電力公司部署智能持續審計系統，設定了風險排查模塊用于對所屬企業在線實時審計，但該系統需要配合大量的數據錄入，且推廣應用程度存在一定限制。2016年3月，德勤宣布將人工智能引入會計、稅務、審計等工作，并于2018上半年推出產品。安永正在努力實現審計流程的自動化，流程的自動化減少了審查審計文件所花費的時間，并為審計人員提供了更多時間參與流程的判斷和分析部分，這些應用似乎處于試驗階段，其目前使用自己專有的機器人過程自動化（RPA）系統自動執行審計等日常任務。普華永道2017開始為國內企業實施財務機器人計劃，中化國際財務機器人項目2018年8月正式上線。畢馬威也正在使用人工智能來分析和提取租賃或投資協議中的信息等等。

4. 電網企業部署人工智能審計的策略與展望

一是加強財務機器人的推廣。目前財務機器人能做的主要是核對類、收集類等重復性高、技能要求低的工作。比如，與多家銀行不同賬號的對賬，對周報月報數據的匯總梳理，利用內部財務系統、外部稅務系統、進項稅票管理系統、上個月申報的留底稅額等數據源，進行增值稅差額的核對。簡單的分錄、記賬和報銷工作今后可能不需要人力了。目前的財務機器人稱不上智能化，還處于流程自動化階段，由于企業業務需求的差異，實現財務流程標準化也非易事。

二是將審計工作提升到公司頂層監督層面。電網企業應盡快培養或引進一批兼具審計業務和信息化知識的審計復合型人才，提高審計人員信息化思維和信息化手段應用能力。目前各個審計信息系統之間相互割裂，審計作業按照業務類別劃分審計模塊，無法滿足審計跨系統、跨業務的審計要求，無法發揮大數據關聯分析的技術優勢，更無法將人工智能審計部署提上日程。

三是數字化審計平臺是人工智能審計的基石。當前各業務部門系統功能固化，可擴展性不高，優化提升不及時，系統功能滯后于審計業務的實際需求和發展需要;系統功能點零散，作業模型缺乏總體框架，不利于審計人員查找應用。實施整合現有的審計門戶、審計綜合管理系統、審計作業系統、智能持續審計系統，依托公司全業務統一數據中心深化建設與應用，建立數據勾稽關系，加強協同和全數據共享，建設適用于公司多業態、多組織，覆蓋全面、流程清晰、智能高效，具備“開放、融合、動態、智能”特點的數字化審計平臺。

四是向審計平臺持續添加審計模型，模擬人工智能深度學習。

國際內部審計師協會（IIA）的人工智能審計框架及其各部分的有機聯系，為人工智能應用于審計領域提供了參考。借鑒人工智能的原理，先對模擬人工智能的基礎算法進行分析。

建立問題庫及特征值，根據特征值、隱藏層進行輸出疑點數據，并根據記錄模板出具記錄。神經網絡是人工智能的雛形，就是由一個輸入層，多層隱藏層，一個輸出層組成的一個網絡。

向審計平臺持續添加審計模型，模擬人工智能深度學習審計模型，探索數據間泛在關系。通過審計技術人員將數字化審計過程中的問題進行分解，按照數據類型、數據字段、系統來源，建立數據模型算法，并自動對應到平臺系統數據位置，按照編寫的審計語句進行輸出審計疑點。參照人工智能原型，數據字段為神經網絡輸入層（input），語句算法為隱藏層（sum、threshold），審計發現為輸出層（output）。以“甲供材審計”事項為例，按照電網企業甲供物資管理辦法，甲供物資應按照審定結算書的甲供材料表辦理領退料。審計技術的基本邏輯為：通過數據庫語句計算“審定之后發生的退料/審定之前發生的領料”（退料率），并與審計報告中“甲供材核減率”進行對比，評價施工單位是否按照甲供材超欠供審定表進行補、退料。

三、小結

電網企業應用人工智能有很多前景，可減少企業每年在事務所服務投入的大量費用，它可能不再需要痛苦地花費大量時間閱讀幾百頁報告，在審計和稅務準備過程中收集的大量數據是非結構化的，容易出現人為錯誤，用這種非結構化數據進行訓練的人工智能技術越來越成熟，進而提高審計效率。

參考文獻：

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