大数据技术在通信企业网络维修费审计中的创新实践
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作者:张志刚 徐鑫雅
[摘要]本文阐述大数据技术在通信企业网络维修费审计中应用的必要性，展示大数据技术在通信企业网络维修费审计案例中的创新实践，提出内部审计部门应当借助大数据技术开展审计工作，助力企业内部审计增值。
[关键词]大数据 网络维修费 审计模型
一、背景
随着信息技术和计算机网络的快速发展，各行业的业务数据量不断增加，结构化和非结构化的数据、文字、图像的数据大量涌现，大数据时代已经来临。审计环境也发生了颠覆性的变化，审计数据呈现出数据体量大、数据类型多样、数据价值密度低等特点。如何更快地适应审计工作环境的变化，更迅速、准确地处理数据，是摆在审计人员面前亟待解决的重要课题。要想充分运用现代信息技术开展审计需要做到：一是提升信息化支撑业务能力，二是提升数据管理水平，三是加强数据资源分析利用，加强数据和分析模型共享共用。
二、在通信企业网络维修费审计中应用大数据技术的必要性
网络维修费是通信企业的重要运营成本，包括“通信与信息服务成本―网络维护支撑费”会计科目下的代维费、优化整治费、技术支持服务费、备品备件费、硬件维修费、网络检测测试费等六类费用。2019年中国移动31省公司网络S修费支出总额超百亿元，其中代维费、优化整治费、技术支持服务费三项支出占网络维修费总额的比例达84%。但目前省公司网络维修费基础管理粗放，内外部检查发现问题较多，存在费用的“跑冒滴漏”和“出血点”。公司高质量发展要求加强精细化管理，压降低效无效的网络运维支出。因此，需进一步加强对维修费的审计监督力度，推动公司降本增效。
网络维修费审计存在以下诸多困难和挑战：一是网络维修费的费用构成繁多，代维费、优化整治费、技术支持服务费三项费用下细分为八个网络专业，涉及无线网、接入网、传送网、核心网、数据网等专业，各专业管理要求存在较大差异，支出性质完全不同。二是各省公司的网络维修费管理不均衡，代维费管理依托省内自建系统，优化整治费和技术支持服务费仅部分费用依托系统管理，存在全系统化管理、手工台账半系统化管理和纯手工台账管理多种模式，审计程序的设计和执行面临较大难度。三是不同费用结算规则复杂，代维费和优化费为“包年+按次”模式结算、整治费以“项目”模式结算、技术支持服务费为“按次+项目”模式结算，其中代维费包年价格类型约60种，按次工单分类多达106类，审计人员需要从10余个不同领域的IT系统中获取数据，分门别类地按照不同的结算模式进行分析。四是项目组织难度大，新冠肺炎疫情防控打乱了原有项目现场审计计划安排，只能根据各个城市疫情防控政策灵活采取“远程+现场”审计模式。
由于网络维修费具有专业性强、管理链条长、费用发生地点分散，涉及维护工单、结算明细、用户流量等海量数据的特点，采用传统审计方法无法在有限的时间和人力资源预算的情况下完成海量数据的分析工作，必须应用大数据方法才能实现对网络维修费数据的全量审计。
三、大数据技术在通信企业网络维修费审计中的创新实践
总体审计分析思路是针对代维费、优化整治费、技术支持服务费等不同性质维修费分类研究，建立不同数据分析模型，应用SQL、审计云平台等数据库工具进行全量数据分析。
具体分析步骤包括：（1）结合集团公司维修费管理办法、技术规范书和合同文本，梳理维修费的业务流程、稽核关键点、费用结算规则。（2）厘清维修费涉及的网络管理域、业务运营域、ERP管理域相关系统、系统源数据、数据表结构。（3）构建数据分析比对逻辑和审计模型。（4）导入相关数据，运行审计模型进行大数据分析，输出分析结果。（5）对审计模型输出结果进行现场二次核实验证，与省公司沟通确认最终问题金额。
本次审计共构建14组数据比对分析逻辑，将费用结算明细与网络管理域、业务运营域、ERP管理域涉及10个系统的工单、用户流量等数据进行全量比对分析（见表1）。
具体数据比对分析涉及系统和流程见图1―2。
根据上述比对关系，构建了零流量家宽用户结算代维费、超范围结算家宽代维费、超范围结算集客专线代维费、重复派发代维工单、重复派发优化工单、疑似虚假代维工单等六个审计模型，对模型计算得出的可疑事项，由被审计单位组织各地市公司提供支撑资料，开展线上线下二次核查，逐一核实、定位问题及原因。具体模型逻辑见表2。
四、应用大数据技术审计取得的主要成效
审计人员运用大数据分析技术分析代维、网优、维保工单等网络类系统数据17.86亿条，家宽与集客专线明细等经营类系统数据28.61亿条，ERP明细账、合同清单等管理类系统数据0.18亿条，整治项目、结算明细等手工台账记录6.15亿条，在有限时间内保证了审计范围全量覆盖、审计问题精准定位。
审计发现31省公司网络维修费存在部分工单结算价格、工作量、范围超过合同约定或规定等问题，对于审计发现的多结算费用，通过审计整改，省公司已全额追回。此外，各省公司加强了网络维修费的工单派发、质检、费用稽核和维修项目规范性管理，进一步提高了网络维修费精细化管理水平。
同时，审计推动审计成果向管理成果转化。一是针对网络维修费系统管控不足、工单管理和结算稽核不到位等共性问题和管理机制性问题，发送总部业务主管部门开展全集团范围内联动整改，实现以点带面、举一反三，最大程度提升审计效果。二是将审计技术方法、监控模型向总部业务主管部门转移输出，并固化于日常业务稽核和组巡检查中。
五、结语
大数据技术是审计工作适应时代发展的必然选择，它给通信企业内部审计带来新的机遇，意味着可供内部审计分析的数据规模、范围以及类型大幅增加，信息更加丰富，审计视野更加开阔，审计抽样将更加系统化、模块化、智能化，最终实现审计范围和数据的全覆盖。
大数据审计主要包括了解业务流程、调查数据存储情况、构建审计模型、获取数据并分析、核验结果等步骤。其中构建审计模型是难点和关键，需要在项目中重点研究。
（作者单位：中国移动通信集团有限公司，邮政
编码：100033，电子邮箱：zhangzhigang@chinamobile.com）
主要参考文献
[1]刘星，牛艳芳，唐志豪.关于推进大数据审计工作的几点思考[J].审计研究， 2016（5）
[2]彭德锦，方智.基于大数据技术提升内部审计质量的路径[J].中国内部审计， 2019（7）
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