基于机器学习多源信息融合的数字工程审计管理研究——评《电网企业内部审计》

书名：《电网企业内部审计》

作者：宋志华，陈圣朝，张修桂

出版社：中国电力出版社

ISBN：978-7-5198-2910-0

出版时间：2019 年3 月

定价：60 元

《电网企业内部审计》是2019 年3 月中国电力出版社出版的图书，作者是宋志华，陈圣朝，张修桂。书中通过对内部审计的基本理论、规范和实践方法进行综合性的阐述，帮助读者全面了解电网企业内部审计的工作原理和应用技巧。在书中，作者使用了大量的典型审计案例，这有助于读者理解和应用审计理论与实践相结合的方法。同时，这本书还强调了企业内部审计的规范性要求，以帮助读者了解企业内部审计工作的实操性和实践意义。

随着信息技术的不断发展，数字工程审计管理是借助现代信息技术手段对企业内部运营情况进行审计和分析的管理方法。通过整合来自不同部门、不同系统的数据，数字工程审计管理能够提供全面、准确的审计结果，帮助企业管理层制定有效的决策和控制风险。同时，利用机器学习成为数字工程审计管理中的关键技术之一。通过对历史数据的学习和模型的训练，机器学习可以从大量的数据中挖掘出潜在的规律和模式，预测企业未来的发展趋势和风险。同时，机器学习还可以自动化处理和分析大量的数据，提高审计的效率和准确性。

基于机器学习多源信息融合的数字工程审计管理是一个涉及多学科的领域，需要综合运用数据分析、机器学习、信息融合等技术手段来提高审计工作的效率和质量。通过研究数字工程审计管理，可以帮助企业管理层更好地了解企业的运营情况，制定有效的管理和决策策略，从而推动企业的发展和创新。《电网企业内部审计》这本书通过修编对内部审计工作的内容进行了更新和调整，以适应时代和国家政策的变化对内部审计工作提出的新要求。在修编的过程中，对于内部审计的职责、职能进行了明确，以符合《审计署关于内部审计工作的规定》的要求。同时，结合国家电网审计管理体系的变革，对于审计管理模式和审计问题整改方式进行了调整和补充，以保证内部审计工作的准确性和有效性。此外，在修编的过程中，根据国家电网营业收入、成本费用、电价政策和中央八项规定的要求，对于第三章的内容进行了大幅度的补充和细化。这有助于确保内部审计工作能够适应电网企业在经济政策和财务管理方面的新要求。在修编中还对第六章进行了一些调整，重点增加了工程剩余物资的审计检查，删除了部分工程概算审计的内容及相关表格。这样的调整可确保内部审计工作对于工程剩余物资的审计检查更加重视，并且与修编后的内容相符。

由于企业内部记录的数据来自不同的部门和系统，数据的格式和结构也各不相同。多源信息融合的目标是将这些异构的数据整合在一起，形成一张全面的数据图谱。通过对多源数据的融合和分析，审计人员可以全面了解企业的运营情况，发现潜在的问题和风险。笔者基于课题项目：数字化模式下的工程审计智能技术研究与应用（B311JH22000D）的研究结合该书内容认为，通过综合考虑数字工程项目中的各类数据，如财务数据、项目进度数据、绩效指标数据等，机器学习可以帮助识别潜在的风险因素，并进行风险评估和预测。这有助于减少审计风险，提前发现和应对潜在的问题。另外，多源信息融合还可以提高数字工程审计管理的效率和准确性。通过将来自不同数据源的信息整合起来，机器学习可以帮助建立更完整和准确的数字工程审计模型。这可以提高审计的全面性和准确度，减少人为因素的干扰，提高审计结果的可信度。

当前基于机器学习的多源信息融合在数字工程审计管理中面临一些挑战。首先是数据的质量和可靠性，需要确保不同数据源的数据质量高、精确度高，并且能够进行准确的数据匹配和整合。其次是算法的选择和优化，需要选择适合于数字工程审计管理的机器学习算法，并进行参数优化和模型训练，从而获得更准确和可靠的结果。需要注意的是，在应用机器学习多源信息融合的数字工程审计管理中，需要注意数据质量和隐私安全的保护。确保数据的质量和准确性是有效应用机器学习的前提，同时需要遵守相关的隐私安全法规，保护来自不同数据源的信息安全。另外，选择合适的机器学习算法，并进行相应的模型优化和参数调整也是应用机器学习的关键。

总的来说，基于机器学习的多源信息融合可以提供更全面和准确的数字工程审计管理支持。通过综合考虑来自不同数据源的信息，机器学习可以帮助提高风险评估和预测的能力，并提高审计管理的效率和准确性。然而，在实际应用中需要注意数据质量和算法选择等挑战，以确保信息融合的有效性和可靠性。