摘要：电力企业将信息化技术应用于内部审计中，能够改革传统的手工审计模式，利用网络化电力审计平台、大数据云计算等技术，完善企业中经营活动的审计工作。实现自动化统计电力财务、审计报告等工作。
关键词：大数据时代；电力企业；内部审计；信息化
1大数据时代电力企业内部审计的机遇与挑战
1.1机会
随着大数据的出现，它逐渐给电力企业内部审计带来了许多机遇。具体来说，主要体现在以下几个方面：一是通过应用大数据技术，可以根据企业内部审计的实际需要，积极收集相关信息，增加信息量，同时在获取相关信息后，它将有效地存储信息，防止信息数据丢失和损坏。从而为内部审计提供信息支持。其次，在传统的内部审计中，主要由人手工完成，人的精力有限，往往受到自身和外部环境等诸多因素的影响，造成各种问题，导致审计质量不高，审计速度也不是很快。大数据技术应用后，由于信息的存储和分析都是由大数据技术完成的，不仅减少了人员的不良干预，提高了审计质量，而且加快了审计速度。最后，我们可以利用大数据技术获取更多的国际审计信息。通过对这些信息的学习和学习，我们可以逐步提高内部审计能力，从而减少对外部审计的依赖。
1.2挑战
大数据的出现不仅给电力企业内部审计带来了一些机遇，也带来了一些挑战，主要表现在：（1）大数据技术是在网络技术的基础上发展起来的，具有网络技术开放性的特点，这使得不法分子很容易利用木马、病毒等进行入侵，窃取企业的信息，也很容易利用木马和病毒的信息泄露问题会对企业的正常发展造成一定的干扰。（2）随着大数据技术在内部审计中的应用，审计的内容和方法将发生变化，这对审计人员提出了更高的要求。如果审计人员不符合新的要求，将严重影响审计质量。（3）企业内部审计在应用大数据时，需要开发相应的管理系统，增加了企业的运营成本。
2大数据环境下电力企业数据审计模式的可行性
通过成本效益比较，评价审计项目的可行性具有重要意义。在大数据环境下，电力企业数据化审计对每年的成本和收益进行审核，在基准收益率的保证下，判断电力企业数据化审计模式是否可行。当净现值大于零时，证明该审计模式是可行的。相反，数据审计模式在经济运行中是不可行的。电力行业的数据主要来源于电能利用的输变电、配电、调度等方面，分为电网运行、设计和检测数据；电力企业的营销、客户等数据；电力企业的管理数据。通过使用智能电表，可以采集整个电力系统的运行数据，对采集到的数据进行分析处理，实时监控电网，根据大数据对电网进行诊断和优化，为电网运行提供重要的物质支持。由于数据审计模式的经济效益难以估计，成本效益计算结果存在较大差距，应限制净现值最大的实施方案。基于大数据技术对审计模式的影响，有必要对新时代的发展变化进行具体研究，科学控制互联网数据的验证要求，明确具体的数据质量。通过应用结构化查询数据分析技术，可以实现数据分析的具体要求，制定科学的审计策略。通过大数据及时分析审计模式具有深远的影响。它对审计程序有着深远的影响。本文旨在对大数据环境下电力企业的数据审计模式进行分析和探索，不断完善审计模式，使审计工作更好地开展。
3大数据时代电力企业内部审计信息化
3.1提高电力企业内部审计信息化程度
电力企业在改进信息内部审计的过程中，应将信息组织状态应用到网络审计软件中，建立新的审计模式和审计内容，并在一定程度上运用模糊关联、聚类分析等多种方法，根据数据信息管理和分析的要求，对审计内容进行分类检查。不仅如此，审计人员还可以根据审计工作的相关需求，提取审计业务中的数据，分析多个业务子系统之间的相关性，全面促进企业审计信息的集成与共享。
3.2应用信息企业内部审计实现数据监控
目前，在将信息技术应用于内部审计的过程中，信息技术的主要应用是监督企业的整体经营，这可以归结为后审计工作。可以说，内部审计可以通过对企业各个工作环节的审计，对企业的财务数据进行监控，从而在更大程度上提高企业财务风险预警和评价水平，降低经营过程中不必要损失的概率。
3.3加强电力企业员工的职业化建设
电力企业要想在大数据时代迅速开展自己的审计工作，就必须全面提高审计人员的业务素质和信息能力。在培训员工能力的过程中，审核人员应在审核工作中通过信息系统对项目业务数据和财务数据进行管理和审核。此时，这项工作可以从两个方面来实施：一是招聘审计人才，再为企业招聘具有信息技术能力和综合素质较高的人才；二是加强对内部审计人员的审计培训，并对参加培训的员工进行一系列的绩效考核。
3.4大数据环境下数据式审计模式的应用架构
审计大数据平台从多个视角出发,解析相关的数据信息价值,并对业务审计分析系统进行合理创建。审计线索分析系统主要是通过多媒体技术、网页分析技术等途径,不断提升审计线索的搜集能力。业务审计分析系统主要以传统审计分析作为重要物质基础,应用文本分析、结构化分析技术,强化对中央政策、业务主管部门政策的分析,充分发挥审计宏观监督的价值。审计成果分析系统主要是通过对上一年审计成果进行科学分析,强化审计整改情况的追访,深化审计监督的显著成效。
3.5大数据环境下电力企业的数据式审计模式逻辑流程
3.5.1审计大数据采集阶段
大数据环境下,审计数据的采集渠道比较多元化,审计人员通过社交网络、搜索引擎等数据平台,进行相关信息的搜集,主要信息为网页、图片、文档的非结构化数据,审计人员通过大数据技术采集相关的业务文档。审计人员要对管理数据进行整理,主要以档案数据为主。大数据时代下,通过传感器、爬虫技术的设置,将其成为大数据采集的重要渠道,极大拓展采集数据的发范围。
3.5.2审计大数据处理与存储阶段
大数据环境下,要对大数据进行预处理,然后存储到数据库中。数据集成在逻辑方面对、集中不同数据源的数据,对用户整理数据提供便利;数据清洗主要是在数据筛选过程中发现不准确的数据,对其消除、补充,提升数据质量;冗余消除主要是为了减少内存的占用。审计大数据处理阶段要对其进行预处理,可以有效提升数据的存储效率。数据质量审查可为后续的数据分析工作提供坚实的物质发展前提。
3.5.3审计大数据分析阶段
传统环境下,审计数据分析模式大多是查询型分析,结果虽然精确但是范围有限,预测分析能力不强。大数据分析可以使用统计分析、数据可视化、数据挖掘等手段,拓展审计数据的分析能力。对于不同的数据种类要实施科学的分析手段,通过数据挖掘、统计分析等方式,应用网页挖掘等方法实施网页分析;应用索引检索、事件监测等方法,实施多媒体分析;针对社交网络分析主要使用影响分析、社区发现、浅析学习等手段。通过上述大数据分析手段,要深入挖掘各类数据,提升审计数据的分析效果[6]。
结论
综上所述,因为大数据环境下的系统来源比较复杂,难以科学确定互联网的完整性、真实性。所以,要应用系统内部控制测评验证的方式,进行科学验证。审计数据采集渠道比较多元化,审计人员应用社交网络、搜索引擎等平台,对图片、网页、文档及进行科学分析;审计人员通过采集业务文档信息、财务信息等,拓展审计数据的科学性。审计人员在做审计工作的过程中,相关审计人员要意识到数据式审计模式的重要价值,对审计对象、审计方法进行科学分析,通过大数据技术的应用深化审计能力,实现审计管理价值的最大化,促进电力企业的可持续发展。
参考文献：
[1]张琦.大数据环境下电力企业内部审计模式转变研究[J].环球市场,2019(19).
[2]武颖捷.大数据环境下的数据式审计模式[J].现代企业文化,2019(1).
[3]刘晓欧,王欢.基于大数据管理审计模式的构建[J].北方经贸,2019(9).
[4]张绍梅.大数据环境下数据式审计模式研究[J].经贸实践,2018(13).