基于大数据的电力营销数字化审计应用

基于大数据的电力营销数字化审计应用

杨金铭

国网晋中供电公司 山西晋中 030600

摘要：适应大数据时代新形势，推动大数据审计发展，是审计发展的必然趋势，也是实现审计监督全覆盖的必经之路。大数据审计使得跨领域、多维度、多层次审计得以实现，使得复杂性、隐蔽性问题的发现更为容易。基于大数据的电力营销数字化审计，将促使审计人员思维方式发生转变，利用审计模型开展营销数据分析，在提高审计效率的同时还提高了审计数据的全面性和准确性，有效揭示了电力营销管理存在的问题和风险，助力电力营销工作成效提升。

关键词：大数据；电力营销；数字化审计；应用

1数字化营销审计工作的优势

在电力营销工作过程中良好引进数字化技术手段，推进审计环节顺利有效开展，能够起到良好的效果，提升电力营销工作的服务水平。首先，数字化审计模式打破电力营销过程中的时空限制，全面提升营销工作效率。审计模式科学使用信息化手段，工作人员能够充分整合和链接各项信息，审计工作的合理性、有效性稳步上升，主要是因为其可以合理备份各项会计数据，优化审计结构，提升该项工作的效率，同时审计人员之间可以保持着密切沟通和交流，避免一些工作失误的情况出现。其次，在全面整合信息数据的基础上，审计工作的科学性和准确性较为明显。以往电力行业审计模式是从纸质数据入手开展归档查询工作，这些数据在实际输入过程中会有明显滞后性，无法全面充分表达好各项审计结果，影响到了实际管理工作开展情况。审计工作稳步开展，科学利用多种信息数据，实施细致审核预算工作，并做好有效整理，开展信息共享，针对审计工作的结果加以准确反映。再者，科学预测和评估好电力营销中的风险问题。审计工作进行中，良好使用多种信息技术手段，准确预测出营销中常见的风险事项，开展科学规划，做好充分预防工作，全面提升审计工作的优势。

2 构建电力营销数字化审计的主要做法

2.1根据业务处理逻辑建立审计数据分析模型进行分析

被审计单位的业务总是在特定的时期和条件下开展的，业务运行环境中的诸多因素，如设备、资金、专业人员等在一定时期是固定不变的。审计人员应深入分析挖掘，寻找、利用业务处理逻辑关系，根据业务处理逻辑关系建立分析模型，发现与业务处理逻辑关系不吻合的事项，从而达到审计发现、核查问题的目的。

2.2根据数据勾稽关系建立审计数据分析模型进行分析

勾稽关系一般体现为不同数据之间在数量或者内容上的依赖、对应关系。在建立审计模型时，可以充分利用指标中有关数据之间存在的这种关系，方便、快捷地建立分析模型进行复算、核对，达到分析问题、发现线索的目的，实现营销多系统之间数据勾稽关系。比如：对暂停所有变压器的大工业用户，营销系统有暂停业务工单，抄表数据显示无用电量的，可以通过计量自动化系统暂停期间有用电负荷来判断该用户私自启用了变压器，有违约用电行为。

2.3建立与应用多方位信息化平台，创新审计模式

首先，利用政府信息平台、企业信息平台、网络搜索引擎、论坛等网络渠道获取被审计单位供电区域的用电特点，并了解供电区域内的主要产业类型、用户分布情况、电压等级以及电力营销收入的组成等基本情况。同时，以企业审计项目管理工作为核心，创新审计组织结构与管理模式。在组织结构上，需要依据审计人员不同的专业发展方向与能力特点，结合审计工作的基本需求，分别建立专门的前期审计调研规划组、数据分析组以及审计核查小组，三个小组通过协调配合开展审计工作，并由审计组长对各小组工作的实施进行统筹规划。前期审计调研规划小组的成员由主审和信息系统专业人员负责审计方案的制定工作，对审计任务进行规划，同时，对信息系统运行的环境进行调查与分析，依据审计工作的基本需求对各部门沟通协调报送审计数据与材料。数据分析小组主要由审计部信息化专责人员以及信息系统专业人员开展对审计数据和资料的分析工作，从而明确审计工作的主要方向，找到审计工作的重点和疑点内容，并依据数据建立审计模型。审计核查小组主要由审计部专工以及基层单位的业务人员负责对疑点问题进行审计，并对数据以外的事项进行审计核查。在创新审计管理模式上，需要各个小组将审计项目管理作为核心工作，建立审计协同工作机制，针对业务层的数据信息进行审计工作，进而有效拓宽审计工作的覆盖面积。首先，通过建立即时会商机制，针对各小组提出的问题进行协商，共同制定问题的解决方法。其次，建立信息共享机制将现场核实的基本情况以及非现场审计工作的记录数据上传至信息共享平台，实现各小组对审计相关数据信息的共享。各小组可以根据自己工作的基本需要对相关数据资源进行查找与分析，并抓住审计工作开展的切入点，提高对风险点定位的精准度。最后，建立协同配合机制，各小组可以采取联合开展审计的工作模式，相互协调配合开展对审计重点的核查与分析工作，从而有效提高审计工作的效率和质量。

2.4现场核实可疑数据线索，形成审计证据

对可疑数据线索进行现场核实，是关系到数据分析结果是否正确，能否被审计单位最终确认的关键环节。一是抓住关键审计证据。例如，筛查行业分类为农业，而执行电价为未农业生产电价用户，关键核实现场实际用电情况，从而得出结论。二是把握取证时机。要防止被审计单位提前了解审计人员意图，藏匿或转移证据等行为。三是审计证据要确凿。通过观察、询问、函证、计算等方法，收集能够证明审计事项的原始资料和有关文件等，或采取复印、拍照、下载等方式取得审计证据。

2.5合理应用大数据分析技术

大数据分析技术手段具有体量大和价值密度低的基本特点，应用大数据分析技术将多方位信息平台数据信息进行收集、整理，并对电力营销业务的相关数据进行分析，从而及时发现可疑数据，并依据这些数据开展现场审计核实工作，从而形成完整的审计数据分析模型。首先需要将基础数据资源进行分类收集，随着信息化技术的应用与发展，审计工作的开展能够依据电力营销业务每个流程节点在信息系统中留下的痕迹进行操作，通过对被审计单位审计过程中数据信息的审查，能够发现业务处理过程中存在的漏洞，从而采取有效措施进行调整。其次，需要对数据的内在价值进行充分挖掘与分析，在此过程中，主要采用异常分析、趋势分析、关联分析和聚类分析几种分析方式。有效的数据分析方法能够提高审计工作的效率和质量，具体分析方式需要依据审计工作的实际情况进行选择，从而有效保证审计工作的全面性和有效性。

结论

新时期，供电企业需要适应大数据时代的形势，转变审计人员的思维模式，借助审计模型对营销数据进行处理与分析，从而有效提高电力营销审计的数字化水平，保证审计数据的真实性和准确性，弥补电力营销管理中的弊端和不足，从而有效促进企业的繁荣发展。

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