工程项目审计中数据分析研究.docx

1、工程项目审计中数据分析研究摘要：电网工程项目审计数据分析在企业审计工作中日渐重要，但目前尚未形成完整的组织模式和方法体系。本文通过分析国家电网公司各业务信息系统实施现状及在 ERP 业务审计系统工程审计模块缺位背景下，依据审计数据分析的目标定位、分析类型、数据分析模型，探索如何开展工程项目审计数据分析。 下载 关键词：审计；数据分析 中图分类号：F239.45 文献识别码：A 文章编号：1001-828X（2016）010-000-02 一、国家电网公司业务信息系统现状 过去一直困扰审计信息化的难题之一就是对被审对象原始数据的获取。在数据未集中整合的条件下，存在大量的信息孤岛，准确获取审计所需

2、数据非常困难。随着国家电网公司 SG186 工程的深入开展，已初步建成“横向集成、纵向贯通”的业务信息系统。整个系统包括 ERP 业务系统、PMS 生产管理信息系统、基建管理信息系统、财务管控系统、营销业务应用系统等 12 个业务应用系统，涉及发展策划部、财务部、运检部、营销部、基建部、物资部、经济法律部、人力资源部、电力交易中心等 9 个业务主管部门。 二、审计数据特征 在信息化环境下，审计数据相比传统环境下发生根本改变，具有分布广、数据量大、集成度高、更新快等特征。 1.分布广 国家电网公司应用的信息系统较多，常用的信息系统有 39 个，各信息系统即相互联系，又有一定的独立性。如 SG-E

3、RP 系统中的项目、物资、财务、设备等 4 个模块均与工程管理密切相关，在该系统之外，还有与项目前期管理相关的规划计划管理系统，与采购管理相关的电子商务平台、经法管理系统，与工程建设管理相关的基建管控系统，与工程财务资金管理相关的财务管控系统等，工程数据广泛分布于各个信息系统之中。 2.数据量大 随着“三集五大“体系建成，工程管理依托信息系统实现了从总部到县公司的一体化管理，工程管理相关的各业务管理信息系统用户数量巨大；公司精益化管理要求工程管理数据日益细化，同一管理数据需要多层面多纬度呈现，工程管理各业务管理信息系统在使用中产生的数据与传统管理模式相比存几何倍数放大。 3.集成度高 国家电网

4、公司一体化企业信息平台 SGERP 信息系统建成，实现了各业务管理系统的集成和融合。工程业务管理信息系统中原始数据只要一次输入，就能做到分次利用或多次利用。既减少了数据输入的工作量，又实现了数据的一致性，保证了数据的共享性。随着信息化建设的优化提升，各业务管理信息系统间数据交换功能将越来越完善，数据的集成度也将越来越高。 4.更新快 工程业务管理数据的动态性表现为数据更新的实时性、数据采集处理的同步性、数据使用的时效性。工程业务管理据一经产生就会实时存储，各信息系统可同步更新；因不同时点数据不同，数据的使用具有一定时效性；工程业务管理数据采集后，信息系统能实时对数据进行处理，数据采集和处理可保

5、持同步。 5.可靠性差 数据因素的风险主要体现在采集的数据不完整、采集的数据被人为进行更改或关键元素被删除、被审计对象信息化水平较低数据难以客观反映其现实情况等。如果使用了不可靠的数据，会影响审计判断，造成审计风险。虽然国家电网公司工程管理信息化层度越来越高，信息技术应用也越来越广泛，但由于部分数据的采集仍由手工事后录入，工程管理信息系统数据仍有其局限性或不完整性，信息质量也受限于信息录入质量。如物资实物管理信息、工程建设管理信息等都可能存在信息系统数据与实际情况不一致现象。 三、ERP 业务审计系统现状 2014 年，ERP 业务审计系统的财务和营销模块在所有省公司的推广实施。系统采用营销和

6、财务两条数据传输链路，营销数据传输链路是从三大灾备中心营销灾备库通过 OGG 复制营销数据到总部数据中心 ODS 缓冲区；财务传输链路是从财务管控系统经过网省公司数据中心使用专用传输通道获取财物数据到总部数据中心 ODS 缓冲区。系统以松耦合业务为审计对象，汇集营销、财务等业务系统数据；以数据信息查询为审计手段，对营销、财务管控等系统的业务基础数据信息进行信息集成、分析与展现，以实现对相关业务开展审计活动，属于典型的查询分析型系统。利用该系统提供的审计查询分析工具，可以帮助审计人员从 ERP 系统抽取数据，实现对 ERP数据分析，快速查找异常，确定审计重点。 ERP 业务审计系统分为财务审计、

7、营销审计和工程审计三大模块，由于工程审计模块所涉及到的业务系统（生产管理、基建管理、大规划等）尚处于不断调整变化中，该模块尚不具备推广实施条件。 如何利用现有的业务信息系统数据开展工程项目审计数据分析？ 四、工程项目审计数据分析目标定位 工程项目审计数据分析应紧紧围绕工程审计项目展开，服务于工程审计项目。其主要目标是结合工程项目审计的具体目标，通过对数据的观察和分析发现疑点，寻求突破点，为审计提供线索，进而评估控制风险、揭示制度问题、关注投资效益。这个总体目标总是可以划分为具体层次上的目标。具体目标应可以描述为以下 3 个方面： 1.总体分析 从审计需求出发，对工程项目的财务、物资、工程业务数

8、据进行总量分析，把握全局，形成对工程项目的财务、物资、工程的总体印象。 2.发现问题线索，确定审计重点 在对工程项目总体掌握的基础上，通过具体的复核性分析、对比分析等数据分析手段，合理的确定审计重点、延伸对象等。 3.核实问题线索，评估控制风险 对数据分析中发现的异常，通过现场审计获取证据予以证实或者排除，进而评估控制风险、揭示制度问题、关注投资效益。 以上 3 个具体目标的联系是紧密的，不是孤立的，只有在进行总体分析的基础上，才能进一步的确定审计重点，并在对重点内容的核实下得出结果，进而实现评价的过程。 五、审计数据分析主要步骤 在调查了解国家电网公司各业务信息系统实施现状、确立审计数据分析

9、总体目标和具体目标后，还需对审计项目数据分析工作进行有序的组织，以更好的服务审计中心业务，促进审计目标的实现。主要分为以下几个步骤： 一是采集被审计单位数据，服务实施方案。按照工作方案要求及数据分析方案，从确定的审计对象采集财务数据和工程业务数据。 二是按照审计目标展开数据分析。应遵循把握总体，突出重点的原则，首先分析总体情况和一般数据，其次分析特殊情况和特定的数据。对采集的数据进行整理和验证，清除冗余数据，建立数据分析模型，发现问题线索。 三是审计线索延伸，核实问题。企业审计数据分析工作最终仍然要回归到审计上来，需要对审计发现的线索进行延伸，取证并核实问题。 六、工程项目审计数据分析类型 数

10、据分析按照其操作方法、实现工具、与审计经验结合程度高低等方面的不同，可以分为三种类型：查询型分析、验证型分析和挖掘型分析。 查询型分析是指审计人员借助业务系统账号远程登录被审单位业务系统，访问和查询数据记录，进行筛选、查找、排序、检查、核对、抽样、统计等操作性分析。这是对工程项目总体分析的常用方式。查询分析具有直观、简易的特点，但缺点是审计思路呈线性结构，不易发现问题线索。 验证型分析是指审计人员首先提出自己的假设，然后利用数据分析方法来验证或否定自己的假设，从数据中确定审计事实。验证型分析的关键，是要能提出合理相关的假设，而这一点则与审计人员的职业判断和经验积累息息相关。 挖掘型分析是指审计

11、人员以海量数据为基础的深层次数据分析方式，从不同的角度，灵活快捷地对被审计单位的业务数据进行挖掘，并以直观易懂的形式展示分析结果。这一点要求审计人员熟悉不同的业务管理系统和业务知识。 七、工程项目审计数据分析模型 按照标准审计流程，结合审计数据分析目标和已有数据，进行审计需求分析，找出符合审计目标并且能利用现有数据实现的分析方向或拟分析的具体问题，然后根据业务处理逻辑、数据勾稽关系、对被审计业务的认知、以及积累的审计经验，对将要分析的问题作出概括的、抽象的表达，通过审计软件或业务信息系统获取数据，建立审计分析模型。在实现的过程中，应根据数据、模型和业务信息系统等方面的具体情况，确定分析的实现方

12、式，按照审计分析模型对数据进行分析，得出具体结果。 湖北省电力公司按照标准审计流程对工程项目竣工决算审计数据需求，对数据来源渠道进行归类、分析，形成审计分项操作流程标准，建立了投资立项及执行、招投标管理、合同管理、物资采购管理、物资配送仓储管理、物资结算管理、废旧物资管理、工程造价管理、延伸审计事项、竣工决算报告编制、成本归集、资产交付使用、债权债务、管理费用的使用、青苗赔偿费使用、设计监理招标费使用等 16 个审计分项数据分析模型。将主观的经验固化为客观的分析模型，从而指导以后审计实践中的数据分析。在信息化的条件下，为了能使审计工作得以顺利开展，有效降低审计人员的工作量，提高审计的效率和质量，规避审计的风险，我们应该运用审计数据分析的前沿理念和技术，致力于构建审计数据分析模型，开展数据分析和数据挖掘，并根据实际情况，不断地对数据模型进行优化和修正，探索数据审计和系统审计的结合方式，形成行之有效的操作指南，促进其在审计中的应用。 参考文献： 范金城.数据分析.北京：科学出版社，2010. 庄明来.信息系统审计内容与方法.北京：中国时代经济出版社，008. 胡荣.数据挖掘-现代审计处理数据的新方法.中国审计，2004（7）：8-40. 秦荣生.云计算对会计、审计的挑战与对策.当代财经，2013（1）：0-11.