新时代石油企业审计智能化工作应用探索

□ 北京 韩伟亮

大数据分析技术、人工智能应用技术的高速发展，正在以前所未有的广度和深度推动油气行业进行新一轮的科技革命。石油企业数字经济与智能化的快速发展和广泛应用，为传统内部审计带来新的挑战和新的机遇。内部审计的智能化既是新时期“科技强审”的内在要求，也是在数字经济时代更好地发挥抵御风险与挑战的必然趋势。与传统审计手段相比，智能化审计有着数据传输更快、工作效率更高、覆盖范围更广、人力投入更少等优势，可实现全量审计、持续审计。本文以智能化审计的发展为切入点，深入分析石油企业智能化审计的发展趋势，通过对智能化审计工作功能需求挖掘、智能审计系统框架设计，形成石油企业智能化审计工作的创新思路和探索实践，助力石油企业从传统管理模式向现代化、数字化、智能化跨越。

一、石油企业智能化审计发展的背景和意义

1.石油企业审计工作智能化是科技强审的必然选择。2015年，中共中央国务院联合印发了《关于完善审计制度若干重大问题的框架意见》，提出“构建大数据审计工作模式，提高审计能力、质量和效率，扩大审计监督的广度和深度。积极运用大数据技术，提高运用信息化技术查核问题、评价判断、宏观分析的能力，探索建立审计实时监督系统，实施联网审计”工作要求。2018年，中央审计委员会第一次会议强调“内部审计要坚持科技强审，强化审计监督科技应用实践，向信息化要资源，向大数据要效率，积极拓展‘互联网+’、云计算、大数据、人工智能、区块链等数字技术在内部审计工作中的运用，大力推广数字化审计模式，用数字技术推进内部审计全覆盖”。

随着数字经济的快速发展与智能化技术的广泛应用，越来越多的石油企业利用自动化、智能化技术来完善管理、防范风险、提高生产效率。石油行业经济形态的变化，以及石油企业复杂程度的提高对内部审计的广度和深度提出了更高、更新的要求。新的经济形态与生产经营模式要求内部审计与时俱进，及时掌握与数字化、智能化相匹配的新方法、新技术，实现对所有资料在统一标准下的定量分析、量化问题分析，实现审计与生产经营过程的深度融合，完成由事后审计、结果审计向事前审计、事中审计的转变。

2.石油企业审计智能化是石油企业数字化转型的必然要求。随着数据科学与大数据应用高速发展，我国石油企业内部审计也在积极探索中取得初步成效，实现了对结构化数据的有效管理和应用，但数据中心尚未真正建立，海量的数据仍无法实现开放共享，在远程审计、审计成果应用等工作中仍然缺乏智能化手段，多方位、靶向地揭示石油企业在内部管理中存在的问题、潜在的风险和遇到的困难。加快审计工作智能化是实现石油企业数字化转型的必然要求。

二、石油企业智能化审计面临的挑战

数字经济与智能化的快速发展，促使经济模式和行业形态发生巨变，传统的石油企业内部审计在智能化背景下面临着生产经营数据呈现几何式增长态势，审计深度广度要求不断提高等诸多挑战。然而由于技术水平限制、从业人员综合素质及智能化普及程度等众多因素影响，石油企业智能化审计仍面临窘境，亟需在新技术应用、新系统开发等方面进一步加快创新力度和创新广度。

1.石油企业经营数据呈现几何式增长。数字经济的快速发展，企业规模的迅速膨胀，石油企业结构的日益复杂，致使在生产经营过程中产生的数据和资料呈现几何式增长态势，这对于现阶段仍以手工作业为主，在极短的时间内需要从海量的数据资料中快速、准确、完整地提取有效信息的内部审计工作来说，无疑是巨大的挑战。运用智能化手段实现内部审计的高效性和准确性，成为当今内部审计亟待解决的关键问题。

2.石油企业审计深度广度要求不断提高。行业经济形态的变化、石油企业复杂程度持续增强，要求内部审计的广度和深度不断提高。然而现阶段内部审计在信息化、智能化手段应用方面仍然不足，导致远程审计方式和手段无法满足现阶段审计工作的需求，而现场审计工作量大、所需时间长，同时很难在有限时间内完成对全部审计资料的分析查验，在发现审计问题方面存在一定的随机性与局部性，造成了现阶段内部审计时效性和准确性跟不上审计工作要求高质量发展。

3.石油企业审计易受审计人员主观经验影响。在石油企业传统内部审计工作中，一方面由于人力资源有限，无法对全部审计资料进行审查，通常依靠审计人员个人经验和职业判断，按规定标准方法进行抽样选择，这就导致在资料选取上存在一定的主观性。在没有智能化手段辅助的情况下，难以对问题的风险进行定量分析，也造成审计结论带有一定的个人主观性，特别是在审计队伍人员素质参差不齐的情况下，问题变得更加突出。另一方面智能化审计前沿技术的应用推广不足，专业化人才的短缺，也造成了审计工作易受经验主义的影响。虽然神经网络算法、物联网等技术已在智能化内部审计领域进行了融合应用，然而大多数企业的内部审计信息化建设还停留在概念层面。同时智能化内部审计相关人才的紧缺，在一定程度上限制了内部审计智能化技术的应用和智能化审计水平的提高。

三、石油企业智能化审计的概念及应用探索

1.石油企业智能化审计的概念。智能化审计，是智能化技术与审计工作的深度结合，是传统审计向新时代审计发展的必由之路。随着互联网技术的创新及OLAP等新技术在智能化审计中的应用，现代审计信息系统的构建逐渐向智能化方向发展，而智能化审计的基础和重点是智能审计数据的处理与信息提取。

2.石油企业审计智能化工作探索。石油企业审计对象的数据量增加，要求审计人员在更短的时间内更加高效、准确地完成审计任务。这一过程融合了高级数据分析、认知技术、智能预测、敏捷方法和机器人流程自动化等新技术、新概念的智能审计应用将为内部审计迈向更高层面提供全方位的数字化赋能。

在大数据背景下，审计工作角度也发生了较大变化，由单业务条线风险的判断，逐步走向辨别全方位风险的数据整合方向发展。审计工作范围，也从传统的抽样调查逐步转变成全面的、量化的审计工作。工作模式也从传统的“现场+非现场”朝着“信息化+智能化”方向进行发展。这一转变，促使审计工作项目组工作方式、工作模式的转变，由原先的项目作为导向逐步转变为数据作为导向，促使审计工作组进一步加强数据分析工作小组对审计对象的相关数据，使用“全数据”的分析法，进行集中分析和研究，从而尽可能地扩大审计工作覆盖范围。同时，提高审计效率、提升审计深度，达到精准打击，完整体现问题的目的。此外，审计工作也逐步走向“信息平台建设+专家经验线上实时分享+特定审计服务外部购买”的一体化发展模式。

①石油企业智能化审计的应用现状。石油企业智能化审计技术，目前已经广泛应用于数据采集、数据分析、审计建模等工作中，并且取得了一定成效。a.智能化数据采集与传输。实现智能化审计，首先必须保证数据采集与传输的及时性、快速性、实时性、准确性。随着物联网技术、网络爬虫技术等技术的快速发展，为智能化审计工作的数据采集带来了较大便利。而5G技术及更高速无线网络的实现，解决了数据传输速度的限制，大体量数据的采集与传输变得更加高效便捷，数据的实时获取、实时分析逐步成为现实。b.智能化数据分析。智能化数据分析，主要通过特征提取和模式识别发现潜在的审计疑点和风险，通过专家系统让数据分析兼具人工智能的算法优势和人类经验的可解读性。特征提取是指发现被审计数据中的典型特征，进而与可能的审计风险相对照，数据的模式识别是指发现数据中的规律性与异常性，例如智能化审计可以根据“本福特定律”对财务数据进行模式识别，检验数据是否正常。根据“本福特定律”，正常财务数据首位数字中“1”的出现频率一般不低于百分之三十，否则存在数据异常的可能。专家系统是指根据人类经验，把需要关注的审计要点和审计规则输入信息系统，从而实现审计的自动化。专家系统与人工智能相结合，可以有效避免人工智能中常出现的“暗箱”问题，既智能化审计发现了数据的疑点或异常，人们却无法对这些疑点的现实意义进行解读。

②智能审计机器人的发展和应用场景。智能机器人的发展经历了执行命令、智能识别、智能功能复杂化、自主化四个发展阶段，遵循着由功能单一到功能复杂的一般规律。智能审计机器人也将经历由简单到复杂、由处理有限信息到处理全部数据和资料、由被动执行命令到自主决策的过程。a.从处理部分信息到处理全量数据。随着信息获取、处理能力越来越强，智能审计机器人将逐步由处理有限数据发展到处理全量数据。全量数据的处理是指智能化内部审计系统根据特定算法与模型对所有数据进行分析解读与特征提取，从中发现矛盾与疑点，从而区别于抽样检查的手段。全量数据处理的一大优势就是可以快速对企业内部所有数据甚至整个行业内的相关数据进行跨时期、跨部门的挖掘与分析，从而最大可能、最大限度地发现审计疑点，实现内部审计的全覆盖。b.从数据监测到预警预测。智能审计机器人的预警功能是指在企业活动的决策、执行阶段，在数据的录入、抓取、传输过程中，被监测数据或被监测数据的预测值触发一定阈值或条件而做出的警报或提醒。就审计预警而言，可以分为实时动态预警，前瞻预测预警以及文本性预警。实时动态预警即在数据产生、录入或被抓取的同时被识别，并做出是否触发预警条件的判断。前瞻预测预警是指在数据产生之前，智能审计机器人可以根据某一数据的趋势做出预测，并判断预测值是否超出相应的阈值或触发某一条件。例如智能审计机器人以以往数据为基础，根据特定的预测模型做出某一数据在未来是否有异常风险的判断，从而提前预警。文本性预警是指除了对数据的预警，智能审计机器人的强大分析能力还会对合同、制度等文本性资料做出预警。例如对新制度的初稿与其制定依据进行匹配检索，从而发现潜在的矛盾，对合同的条款与制度规定和相关政策法规进行匹配，进而发现不符合规定的内容。c.智能识别和持续审计。智能审计机器人将会在数据产生、数据录入、数据监测阶段智能识别审计疑点，做出预警和预测，大大降低审计风险。此阶段的智能审计机器人可以对企业活动的数据进行实时检测与跟踪，并对突发事件和异常数据进行及时预测和预警，把审计风险与隐患消灭在萌芽阶段。同时，智能识别和实时监测也让持续审计成为可能。一直以来，由于技术方面的限制，持续审计更多的是一种概念和设想，至多在某一方面进行尝试。智能审计机器人的不断进化，致使审计对象不再局限于静态的结果数据，也在实时监测的基础上，把过程数据纳入审计范围，并做出实时反馈，从而让企业在决策和经营阶段有效规避风险。d.自主意识和主动审计。具有自主意识的智能审计机器人在数据获取的速度、处理信息的规模、审计模型的复杂度及自我学习、自我优化等方面都有着飞跃式发展。据推测，自主学习和自我进化是具有自我意识的智能审计机器人最大的优势。未来的智能审计机器人可以与全行业甚至全球的审计相关数据联网、存储亿万个审计案例、并拥有可自我优化的审计模型，不仅从既定方案中择优选取，也可以根据审计目的自主设计审计方案，构建审计模型，达到真正的自主化、智能化，实现智能审计的智慧性飞跃。

在服务人类的前提下，具有自我意识的智能审计机器人不必再机械执行人类命令，它可以自行采集审计数据、设计审计方案，构建审计模型，自主提出审计工作密切关注的核心问题、第一时间出具审计报告，针对性地提出整改意见，同时具备监督以及辅助实施整改措施等功能。

四、结论与思考

本文以智能化审计的发展为切入点，深入分析石油企业智能化审计的发展趋势，通过对智能化审计工作功能需求挖掘、智能审计机器人发展分析，形成石油企业智能化审计工作的创新思路和探索实践。

在石油企业智能化审计发展进程，存在生产经营数据呈现几何式增长、智能化审计从业人员专业水平亟待提高等诸多困难。然而随着人工智能技术、大数据应用技术、物联网等技术的飞速发展，可以预见，未来智能审计应用场景将越来越广。当前智能审计技术的应用仍处于起步阶段，石油企业审计组织可以结合自身需求，针对性的开展智能审计技术研究和应用，例如大数据分析技术、智能审计机器人应用、智能审计系统设计等。同时，需要注重审计人员数据分析能力、系统思维能力以及智能化技术应用能力的锻炼和培养，从技术应用和人员素质提升两个方面推动内部审计理念和方法的创新与变革。