基于精准投资的电网项目数字化审计实践付强

发表时间:2020/6/30   来源:《当代电力文化》2020年第3期   作者:付强
[导读] 电网项目投资管理在供电企业发展中占有重要的地位,
        摘 要:电网项目投资管理在供电企业发展中占有重要的地位,本文从供电企业电网项目投资管理现状着手,结合电网投资方向与范围,分析了电网项目投资管理存在的问题,提出了电网项目投资管理应加强管控的环节。
        关键词:电网项目;投资管理;探析
        一、基于精准投资的电网项目数字化审计思路
        (一)以标准建设流程为基础,构建关键数据体系
        数字化审计就是运用信息化技术,将审计所需要的信息进行数字化、电子化处理,建立“技术+ 人工”“现场+ 非现场”“实物+ 电子化”的立体审计。数字化审计要求进行全样审计,包含集成应用、信息整合、协同实时等技术特点,在海量数据中准确定位关键数据是开展电网项目数字化审计的根基。电力企业充分分析业务信息系统运行现状,结合电网项目的业务特点和管理模式,整合各系统中符合审计目标且能互相串联的关键数据,确立以项目模块、物资模块、财务模块、设备模块为基础,以项目计划规划管理平台、电子商务平台、财务管控系统、设备资产管理系统为支撑的数据源体系。
        关键数据是以精准投资审计为总体目标,将各个系统的数据有效衔接,便于在数字化审计过程中快速抽取。数据源按特性可分为三类:一是结构化数据,指可以使用关系型数据库表示和存储,表现为二维形式的数据,可直接通过业务系统采集数据,并能进行穿透查询和数据追溯;二是半结构化数据,半结构化数据是结构化数据的一种表现形式,由不同的属性组成,可用记录和字段分层,通常半结构化数据可以通过中间表格转化为结构化数据;三是非结构化数据,各种文档、图片、视频、音频等都属于非结构化数据,可通过各业务管理系统收集,如运用基建管控管理系统获取工程过程资料,运用电子商务平台获取招投标信息,运用经济法律系统获取合同文本等。非结构化数据通常需要通过人工输入或者智能识别等手段转化为结构化数据,部分资料还需要将线上数据和线下实际相结合,甚至利用外部数据。依托各信息化系统数据源,电力企业选取组织结构、项目编码、资产编码、采购订单、物料编码等关键数据,将来源分散的各系统原始数据进行衔接整合,构建关键数据系统,实现以关键数据为主、衍生数据为辅的集成数据库。
        (二)以高质量发展为目标,制定数字化审计模型
        电力企业基于关键数据体系,针对每个电网项目审计数据分析指标,充分掌握被审计对象的特征,结合审计人员的专业判断和经验积累,筛选符合精准投资目的并且能利用现有系统数据实现的分析方向,形成具有针对性的审计数据分析模型,目前已形成包括投资计划完成率、规划项目可研及时率、已批复项目开工及时率、可研报告编制方案合理率、投资估算偏差率、物资质量监督覆盖率、工程结算偏差率、项目成本入账率、新投设备发生问题率等数字化审计模型。
        二、基于精准投资的电网项目数字化审计应用
        (一)关键数据体系总体分析
        关键数据体系总体分析应用于审计数据分析中的描述式挖掘。审计人员通过ERP审计系统和其他业务信息管理系统,从审计数据仓库直接获取数据,按审计分项数据分析模型对数据进行概化、分析提取、形成对审计项目的整体印象,这是“大数据”总量分析的常用方法。审计人员利用投资项目采购及执行审计分析模型。在分析“事中监测”→“物资管理质量”指标时,审计人员利用投资项目采购及执行审计分析模型,通过ERP业务审计系统→项目审计→项目合同审计→结算金额与订单金额偏差分析功能点,获取项目采购订单的合同总金额和单项合同数据,计算实际结算金额与合同金额的偏差率,进而分析投资项目合同执行情况。另外,审计人员还可以利用物料编码,将物料计划供货时间和实际到货时间进行对比,判断物资是否按时到货;通过移动类型筛查物资退库和利库情况,判断物资是否按规定退库和利库。


        由于项目建设过程中数据指标的量纲不同,且项目实施前与实施后数据变化程度的量纲也不同,因此为了使指标形成统一量纲以便于评价比较,通过归一化系数对各指标进行无量纲化处理,可以有效改善投资的效果。在分析“事中监测”→“投资计划完成情况”时,审计人员利用成本归集审计分项数据分析模型,通过ERP业务审计系统→项目审计→项目成本审计→SAP标准(计划/实际/承诺)功能点,查询项目账面实际成本,计算成本入账率,分析成本入账比例偏差是否过大,进而评价电网工程投资效果。
        (二)全数据变量趋势分析
        全数据变量趋势分析应用于审计数据分析中的“孤立点”式挖掘。审计人员通过业务信息管理系统和ERP 业务审计系统,将具有类似特征的数据进行聚类分组,按照审计分项模块数据分析模型奇点检测算法发现异常偏差审计数据,进而分析异常数据和特定数据,寻求审计疑点。
        在分析“事中监测”→“投资计划完成情况”指标时,审计人员利用分析四大类费用占比偏差分析模型,通过ERP业务审计系统-项目审计→项目成本四大类费用查询功能点,采取类似项目对比分析法,确定项目实施的不同区域、同时期、同类型费用,计算四大类型费用占比,通过对同类型项目大数据的偏差分析,确定四大费用占比异常的项目以及距离平均水平的偏移度,确定重点风险目标。
        审计人员利用利用设计变更种类趋势分析模型,通过基建管控和配网实时管控等业务系统,导出设计变更原始资料,对其设计变更原因要素进行智能扫描分析,将设计变更产生原因分为主观因素和客观因素两大类,分年度进行重要系数排序,分析出近几年设计变更主要原因和变化趋势。同时,审计人员引入两个辅助指标,一是设计变更相对变化率,主要反映设计变更量的相对值,二是设计变更费用的变化率,主要反映设计变更对费用的影响程度,对改进设计、提升工程质量意义重大。
        三、基于精准投资的电网项目数字化审计成效
        (一)拓展审计服务领域
        电力企业聚焦政府十三五规划的重点投资领域,保证审计力量与投资任务之间的矛盾最小化,实现投资过程“五精准”:以问题为导向确定优质目标网架、从数据层面提升项目方案精度、强调闭环管理并加强流程管控、提升项目报告的可靠性和相关性、严格考核项目准确率及项目可研完成率,切实提升投资审计质量和效果。随着基于精准投资的电网项目数字化审计实施,电力企业可实现与公司相关信息系统的数据集成和业务集成,提高审计工作的规范性及准确性,较传统手段开展的管理审计和事后审计,拓展了审计服务的领域,在实践的过程中实现了大数据审计的精准、高效、全覆盖等目标,为企业提供决策、计划、控制与经营业绩评估的全方位和系统化管理平台。
        (二)促成战略目标达成
        结合动态环境的发展需求,电力企业建立适应环境要求和企业战略目标的投资审计新模式,将可能影响组织战略目标实现的事项锁定为审计重点,发挥战略实施过程中的协调作用,通过检查战略决策的执行情况,评估战略执行过程中是否达到了预期目标,查找战略执行中存在的问题,以供战略决策者使用。通过基于电网项目的数字化审计实践,工程项目投资数量、投资额、具体效益、审计费用、投入产出比均得到了极大的提高,实现了对电网建设项目的科学评价,先后推出了深度审计管理政策、整合投资管理政策,提高电网投资策略制定工作的科学性和合理性,为保证电网投资效率,促进公司经济效益和社会效益目标的达成,具有一定的指导意义。
        参考文献:
        [1]国家电网公司.国家电力公司投资管理暂行规定[Z].
        [2]裴莉冰.电网企业固定资产投资管理存在的问题及对策[J].会计之友,2007(12).
投稿 打印文章 转寄朋友 留言编辑 收藏文章
  期刊推荐
1/1
转寄给朋友
朋友的昵称:
朋友的邮件地址:
您的昵称:
您的邮件地址:
邮件主题:
推荐理由:

写信给编辑
标题:
内容:
您的昵称:
您的邮件地址: