生麗英

[摘要]本文基于COSO委員會(huì)2016年發(fā)布的企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理新框架，構(gòu)建了運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法的嵌入式智能持續(xù)審計(jì)系統(tǒng)框架，并以W市國家電網(wǎng)公司的數(shù)據(jù)為例，借用Python軟件，通過模擬仿真測試，闡釋了嵌入式智能持續(xù)審計(jì)系統(tǒng)的基本算法、運(yùn)行流程及實(shí)施效果。

[關(guān)鍵詞]企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理 ERM新框架 持續(xù)審計(jì) 智能持續(xù)審計(jì) 機(jī)器學(xué)習(xí)

一、引言

2001年國際內(nèi)部審計(jì)師協(xié)會(huì)（IIA）首次將“增加價(jià)值和改善組織運(yùn)營”作為內(nèi)部審計(jì)的最終目標(biāo)引入內(nèi)部審計(jì)的定義。但普華永道會(huì)計(jì)師事務(wù)所發(fā)布的《2017年內(nèi)部審計(jì)行業(yè)現(xiàn)狀研究報(bào)告》顯示，包括財(cái)務(wù)總監(jiān)等高管人員、董事和內(nèi)部審計(jì)師的利益相關(guān)者認(rèn)為“內(nèi)部審計(jì)能帶來巨大價(jià)值”的比重從2016年的54%下降到2017年的44%，這一指標(biāo)達(dá)到五年來的最低水平；利益相關(guān)者認(rèn)為在企業(yè)面臨“重大影響性事件”（如監(jiān)管調(diào)整或網(wǎng)絡(luò)攻擊等風(fēng)險(xiǎn)）時(shí)，大多數(shù)內(nèi)部審計(jì)師反應(yīng)緩慢，未能幫助其雇主做好及時(shí)應(yīng)對的準(zhǔn)備。

與內(nèi)部審計(jì)息息相關(guān)的兩大趨勢：一是風(fēng)險(xiǎn)管理理念的新變化，二是持續(xù)審計(jì)技術(shù)的新發(fā)展。2016年6月，COSO發(fā)布了新版本的企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理框架（簡稱ERM新框架）。與其前身相比，ERM新框架所關(guān)注的是如何使企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理在組織機(jī)構(gòu)內(nèi)真正行之有效，一改過往的企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理實(shí)施范圍的局限性，強(qiáng)調(diào)企業(yè)管理應(yīng)用于“戰(zhàn)略制定過程和整個(gè)企業(yè)組織之中”，有效的企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理能使管理層在權(quán)衡風(fēng)險(xiǎn)和機(jī)遇的同時(shí)提升企業(yè)創(chuàng)造價(jià)值、保護(hù)價(jià)值和最終實(shí)現(xiàn)價(jià)值的能力。2015年IIA在其發(fā)布的新版《全球技術(shù)審計(jì)指南（簡稱GTAG）》中強(qiáng)調(diào)：“努力協(xié)調(diào)組織的持續(xù)監(jiān)控和持續(xù)審計(jì)系統(tǒng)，可以改進(jìn)企業(yè)組織對風(fēng)險(xiǎn)和控制了解，并能最大化內(nèi)部審計(jì)的能力，為董事會(huì)和高管層提供更為有價(jià)值的增值服務(wù)。”人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)的引入，將更好地發(fā)揮持續(xù)審計(jì)實(shí)時(shí)監(jiān)控與預(yù)警的效能。

基于ERM新框架，運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法的嵌入式智能持續(xù)審計(jì)系統(tǒng)的構(gòu)建與應(yīng)用，有助于更好地實(shí)現(xiàn)內(nèi)部審計(jì)的組織防控風(fēng)險(xiǎn)和價(jià)值增值的功能。

二、持續(xù)審計(jì)研究的文獻(xiàn)述評

持續(xù)審計(jì)（簡稱CA）最初是在20世紀(jì)80年代美國注冊會(huì)計(jì)師協(xié)會(huì)針對審計(jì)對象信息化而提出的。隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)的發(fā)展和演變，開始向動(dòng)態(tài)化、持續(xù)性和實(shí)時(shí)性方向發(fā)展，最終形成了持續(xù)審計(jì)的概念方法。2015年IIA對GTAG指南進(jìn)行了修訂，并重新對持續(xù)審計(jì)進(jìn)行了定義，認(rèn)為持續(xù)審計(jì)是計(jì)算機(jī)信息技術(shù)與審計(jì)的融合，可以在更短的時(shí)間內(nèi)為審計(jì)對象出具報(bào)告，實(shí)現(xiàn)對風(fēng)險(xiǎn)與控制的持續(xù)評估與鑒證。

（一）關(guān)于持續(xù)審計(jì)技術(shù)實(shí)現(xiàn)方法的研究述評

持續(xù)審計(jì)的技術(shù)實(shí)現(xiàn)方法因時(shí)期、技術(shù)條件不同而不同。Du和Roohani（2006）將持續(xù)審計(jì)的技術(shù)實(shí)現(xiàn)方法簡單地分為兩類，分離式和嵌入式。分離式是借助數(shù)據(jù)采集接口軟件，從審計(jì)對象的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)之中抽取原始數(shù)據(jù)，然后將數(shù)據(jù)傳入審計(jì)軟件之中，與審計(jì)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行比較并報(bào)告異常，實(shí)現(xiàn)持續(xù)審計(jì)的目的。Alles等（2008）指出分離式持續(xù)審計(jì)系統(tǒng)的優(yōu)勢在于將審計(jì)系統(tǒng)與審計(jì)對象的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)之間的沖突和不兼容狀況降至最低的可控程度。

嵌入式的持續(xù)審計(jì)系統(tǒng)是在審計(jì)對象的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中嵌入相應(yīng)的審計(jì)程序或模塊，通過該模塊持續(xù)對審計(jì)對象的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)測，實(shí)現(xiàn)對審計(jì)對象的實(shí)時(shí)監(jiān)控。Minsky（1996）較早提出了將審計(jì)模塊嵌入審計(jì)對象數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)的觀點(diǎn)。此后Debreceny等（2005）則嘗試性地將嵌入審計(jì)模塊的技術(shù)應(yīng)用到了企業(yè)資源環(huán)境管理系統(tǒng)（ERP）之中。Chen（2003）構(gòu)建了一種基于傳感器（Sensors）和數(shù)字代理（Digital Agents）的嵌入式持續(xù)審計(jì)應(yīng)用框架。嵌入式持續(xù)審計(jì)系統(tǒng)的優(yōu)勢較好地彌補(bǔ)了分離式持續(xù)審計(jì)系統(tǒng)存在的不足，但也存在明顯的問題，如嵌入式的審計(jì)模塊通用性不高，模塊的應(yīng)用會(huì)降低系統(tǒng)的運(yùn)行性能，在應(yīng)用前須進(jìn)行大量測試等。

綜上，從企業(yè)內(nèi)部審計(jì)的角度，應(yīng)首選嵌入式持續(xù)審計(jì)系統(tǒng)，其缺陷也相對容易克服。首先，嵌入式持續(xù)審計(jì)的通用性主要是針對外部審計(jì)而言，審計(jì)對象的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)各不相同，因而使用嵌入式持續(xù)審計(jì)的成本較高。而對于內(nèi)部審計(jì)，嵌入式持續(xù)審計(jì)無需考慮通用性問題。其次，與十年前相比，計(jì)算機(jī)的軟件和硬件性能已有了較大程度的提高，嵌入式持續(xù)審計(jì)模塊的引入對審計(jì)對象計(jì)算機(jī)系統(tǒng)性能的影響已微乎其微。最后，任何企業(yè)的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)在正式應(yīng)用之前均會(huì)進(jìn)行大量的測試和試運(yùn)行，出錯(cuò)的風(fēng)險(xiǎn)會(huì)極大程度的降低。

（二）關(guān)于智能持續(xù)審計(jì)關(guān)鍵技術(shù)的研究述評

智能持續(xù)審計(jì)是指將人工智能的方法引入持續(xù)審計(jì)的應(yīng)用系統(tǒng)之中。人工智能（簡稱AI）是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，最早于1956年提出，在經(jīng)歷了半個(gè)世紀(jì)的發(fā)展后，2015年才得以真正興起。人工智能的核心是機(jī)器學(xué)習(xí)，即用不同的算法和大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，通過學(xué)習(xí)和實(shí)踐，使計(jì)算機(jī)具有對真實(shí)實(shí)踐做出決策或預(yù)測的能力。

由于以機(jī)器學(xué)習(xí)為核心的人工智能興起時(shí)間較短，關(guān)于智能持續(xù)審計(jì)的研究文獻(xiàn)和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)均較少。此前的研究主要集中于嘗試借助人工智能的算法強(qiáng)化審計(jì)程序，尤其是分析性復(fù)核程序，Koskivaara（2004）將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法引入了Woodroof等（2001）提出的基于WEB服務(wù)器的持續(xù)審計(jì)框架，嘗試運(yùn)用該算法作為分析性復(fù)核程序的工具，解決持續(xù)審計(jì)中的數(shù)據(jù)分析問題。陳偉等（2006）則提出可以引用聚類分析和關(guān)聯(lián)規(guī)則算法分析業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)審計(jì)線索。葉煥倬和楊青（2011）認(rèn)為在人工智能領(lǐng)域，以知識發(fā)現(xiàn)為基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)挖掘可以應(yīng)用于持續(xù)審計(jì)中，解決信息超載問題，提高審計(jì)效率。綜上可見，人工智能在持續(xù)審計(jì)領(lǐng)域的應(yīng)用還處于探索階段，隨著機(jī)器學(xué)習(xí)在諸多領(lǐng)域的成熟應(yīng)用，將其引入持續(xù)審計(jì)系統(tǒng)已成為可能。

三、嵌入式智能持續(xù)審計(jì)理念與實(shí)施框架

風(fēng)險(xiǎn)導(dǎo)向內(nèi)部審計(jì)強(qiáng)調(diào)內(nèi)部審計(jì)應(yīng)更多關(guān)注與組織目標(biāo)相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)，幫助組織實(shí)現(xiàn)價(jià)值增值。然而，針對風(fēng)險(xiǎn)導(dǎo)向的內(nèi)部審計(jì)如何關(guān)注風(fēng)險(xiǎn)，以及如何實(shí)現(xiàn)組織增值的目標(biāo)，一直是困擾學(xué)術(shù)界和實(shí)務(wù)界的問題。

（一）基于ERM新框架的內(nèi)部審計(jì)轉(zhuǎn)型與發(fā)展

COSO委員會(huì)發(fā)布的ERM新框架更好地說明了風(fēng)險(xiǎn)、戰(zhàn)略與業(yè)績?nèi)咧g的統(tǒng)一關(guān)系，描述了風(fēng)險(xiǎn)管理在戰(zhàn)略制定與執(zhí)行中的角色，強(qiáng)調(diào)了在復(fù)雜商業(yè)環(huán)境下對風(fēng)險(xiǎn)嚴(yán)重性和風(fēng)險(xiǎn)類型的充分考量，為企業(yè)管理風(fēng)險(xiǎn)、提升業(yè)績和創(chuàng)造價(jià)值提供了指引。

從內(nèi)部審計(jì)角度來看，ERM新框架提出了如下發(fā)展理念：

1.對風(fēng)險(xiǎn)的充分關(guān)注是戰(zhàn)略成敗的關(guān)鍵。內(nèi)部審計(jì)以風(fēng)險(xiǎn)為導(dǎo)向，不僅應(yīng)關(guān)注企業(yè)運(yùn)營層面的風(fēng)險(xiǎn)，還應(yīng)及時(shí)識別和有效評估企業(yè)戰(zhàn)略層面的風(fēng)險(xiǎn)。內(nèi)部審計(jì)可以借助其專業(yè)能力和信息采集優(yōu)勢，從企業(yè)內(nèi)外部持續(xù)獲得組織決策所需要的全方位風(fēng)險(xiǎn)特征信息，支持組織戰(zhàn)略的制定。

2.企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)治理與風(fēng)險(xiǎn)文化是增強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)管理的強(qiáng)大基石。運(yùn)用內(nèi)部審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)管理框架中的重要監(jiān)督職能，通過持續(xù)的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控、確認(rèn)與咨詢服務(wù)，有助于企業(yè)規(guī)范管理、有效問責(zé)和誠信運(yùn)營，建立良好的企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)文化。

3.有效的風(fēng)險(xiǎn)管理監(jiān)控流程使組織得以了解風(fēng)險(xiǎn)與戰(zhàn)略的關(guān)系以及戰(zhàn)略影響績效的過程。內(nèi)部審計(jì)所具有的獨(dú)立性、客觀性，為確保有效地監(jiān)控企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理流程奠定了基礎(chǔ)?？傮w而言，商業(yè)環(huán)境與風(fēng)險(xiǎn)具有復(fù)雜性和高發(fā)性，內(nèi)部審計(jì)可以借助科學(xué)技術(shù)和數(shù)據(jù)分析的手段識別評估戰(zhàn)略風(fēng)險(xiǎn)與經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)，為戰(zhàn)略決策的快速反應(yīng)、企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)文化的良好樹立、風(fēng)險(xiǎn)管理流程的持續(xù)有效性監(jiān)控提供增值服務(wù)。

（二）嵌入式智能持續(xù)審計(jì)實(shí)施框架

ERM新框架中多次強(qiáng)調(diào)信息科學(xué)技術(shù)與數(shù)據(jù)分析方法在風(fēng)險(xiǎn)管理中應(yīng)用的必要性和可能性，提出恰當(dāng)?shù)剡x擇科學(xué)技術(shù)與工具開發(fā)信息系統(tǒng)，為企業(yè)提供風(fēng)險(xiǎn)管理所需的數(shù)據(jù)和信息，對戰(zhàn)略的執(zhí)行與目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)至關(guān)重要。ERM新框架還強(qiáng)調(diào)企業(yè)應(yīng)充分利用內(nèi)外部大數(shù)據(jù)與信息來源，借助數(shù)據(jù)建模、情景模擬等定量方法，識別風(fēng)險(xiǎn)，評估風(fēng)險(xiǎn)的嚴(yán)重性和優(yōu)先級水平。針對如何監(jiān)控企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)，ERM新框架建議將企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理流程整合至整個(gè)企業(yè)的信息系統(tǒng)中，在信息系統(tǒng)中嵌入持續(xù)的風(fēng)險(xiǎn)評估與預(yù)警，可以及時(shí)自動(dòng)地識別風(fēng)險(xiǎn)和改進(jìn)機(jī)會(huì)，優(yōu)化提升企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理能力。綜上，在ERM新框架理念下，企業(yè)內(nèi)部審計(jì)可以借助嵌入信息系統(tǒng)的持續(xù)審計(jì)模塊，實(shí)現(xiàn)對組織風(fēng)險(xiǎn)的全面監(jiān)控，并通過實(shí)時(shí)的智能數(shù)據(jù)分析，形成審計(jì)結(jié)論和審計(jì)報(bào)告，為企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)決策提供建議。

本文設(shè)計(jì)了一個(gè)具有可操作性的嵌入式智能持續(xù)審計(jì)應(yīng)用系統(tǒng)框架，該框架融合了六大功能模塊，具體包括：風(fēng)險(xiǎn)識別與評估、數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)、信息報(bào)告系統(tǒng)、審計(jì)資源配置、審計(jì)作業(yè)流程、審計(jì)知識庫。其中，風(fēng)險(xiǎn)識別與評估模塊是一個(gè)基于組織全業(yè)務(wù)流程的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測指標(biāo)體系，該體系是以企業(yè)戰(zhàn)略為導(dǎo)向、以業(yè)務(wù)流程為基礎(chǔ)、以風(fēng)險(xiǎn)感知庫為依據(jù)建立的，其作用是通過采集實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析預(yù)警。數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)模塊是智能持續(xù)審計(jì)系統(tǒng)的核心模塊，該模塊運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)方法將風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控和審計(jì)分析智能化，通過數(shù)據(jù)采集接口采集風(fēng)險(xiǎn)識別與評估模塊中的運(yùn)營數(shù)據(jù)，從原始數(shù)據(jù)中進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，并在發(fā)現(xiàn)異常和偏差時(shí)發(fā)出審計(jì)預(yù)警信號。信息報(bào)告系統(tǒng)模塊是在數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析完成后，從數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)自動(dòng)導(dǎo)入項(xiàng)目關(guān)鍵信息和審計(jì)發(fā)現(xiàn)線索，并生成模板式審計(jì)報(bào)告，為內(nèi)部審計(jì)人員后續(xù)跟進(jìn)審計(jì)線索、查找原因及時(shí)提供信息。審計(jì)資源配置模塊是針對審計(jì)項(xiàng)目管理而設(shè)置的，根據(jù)審計(jì)業(yè)務(wù)的不同類型和范圍，在甘特圖日歷表中安排審計(jì)項(xiàng)目，包括審計(jì)人員的配備、審計(jì)時(shí)間的安排、費(fèi)用預(yù)算管理等。審計(jì)作業(yè)流程模塊是將手工環(huán)境下的審計(jì)文檔電子化和規(guī)范化，模塊中包含了審計(jì)計(jì)劃的編制、執(zhí)行與審核、審計(jì)工作底稿、審計(jì)日志和報(bào)表等，有利于審計(jì)信息的共享和審計(jì)質(zhì)量的監(jiān)控。審計(jì)知識庫模塊是為提高審計(jì)人員能力而設(shè)計(jì)的，包含判斷審計(jì)問題的法規(guī)庫、增強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)意識的風(fēng)險(xiǎn)感知庫、學(xué)習(xí)審計(jì)方法的審計(jì)理論庫、保存審計(jì)資料的審計(jì)檔案庫等。提出的基于ERM新框架的嵌入式智能持續(xù)審計(jì)系統(tǒng)框架僅是一種初步構(gòu)想，企業(yè)可以在保留其核心功能的前提下，根據(jù)自身情況增加或減少相關(guān)模塊。

四、嵌入式智能持續(xù)審計(jì)系統(tǒng)的應(yīng)用

嵌入式智能持續(xù)審計(jì)系統(tǒng)的應(yīng)用，主要從電網(wǎng)企業(yè)審計(jì)監(jiān)督的現(xiàn)狀出發(fā)，以電網(wǎng)企業(yè)的電費(fèi)回收為例，從應(yīng)用層面討論如何將機(jī)器學(xué)習(xí)算法引入持續(xù)審計(jì)系統(tǒng)，實(shí)施基于ERM新框架的嵌入式智能審計(jì)系統(tǒng)框架。對于電網(wǎng)企業(yè)而言，電費(fèi)收入是其運(yùn)營績效的重要體現(xiàn)。對電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)的有效管控，不僅是保障電網(wǎng)企業(yè)正常運(yùn)營的關(guān)鍵，還是保障電網(wǎng)企業(yè)生存發(fā)展的重要基礎(chǔ)。電網(wǎng)企業(yè)的內(nèi)部審計(jì)應(yīng)始終將防范電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)、加強(qiáng)電費(fèi)回收的規(guī)范管理、提高電費(fèi)回收率作為審計(jì)工作的重點(diǎn)。

（一）電網(wǎng)企業(yè)審計(jì)監(jiān)督現(xiàn)狀

國家電網(wǎng)已按照“六位一體”的新機(jī)制要求，提升了審計(jì)手段的信息化，推進(jìn)了審計(jì)綜合管理系統(tǒng)、ERP業(yè)務(wù)審計(jì)系統(tǒng)、管控業(yè)務(wù)審計(jì)系統(tǒng)和審計(jì)門戶系統(tǒng)的深化應(yīng)用，初步實(shí)現(xiàn)信息共享、過程控制、在線監(jiān)督、輔助分析，并積極探索非現(xiàn)場審計(jì)和在線審計(jì)。然而在具體實(shí)踐過程中，內(nèi)部審計(jì)監(jiān)督仍主要圍繞事后監(jiān)督，未能較好地發(fā)揮持續(xù)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控和實(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警功能。究其根源，在于內(nèi)部審計(jì)的功能定位仍處于業(yè)務(wù)層面，審計(jì)信息化的實(shí)施相對獨(dú)立于ERP業(yè)務(wù)系統(tǒng)，使得內(nèi)部審計(jì)難以更好地發(fā)揮組織價(jià)值增值的功能。在ERM新框架的理念指引下，未來電網(wǎng)企業(yè)的內(nèi)部審計(jì)轉(zhuǎn)型升級應(yīng)聚焦戰(zhàn)略風(fēng)險(xiǎn)，借助信息技術(shù)改進(jìn)內(nèi)部審計(jì)的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控效果。

（二）嵌入式智能持續(xù)審計(jì)系統(tǒng)的基本算法和運(yùn)行流程

在機(jī)器學(xué)習(xí)的眾多算法中，支持向量機(jī)（簡稱SVM）屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，該算法在機(jī)器學(xué)習(xí)中主要用于數(shù)據(jù)分類，由于在實(shí)際應(yīng)用中其精確度優(yōu)于其他算法，且對小樣本非線性數(shù)據(jù)具有較高的適用性。運(yùn)用SVM算法的智能持續(xù)審計(jì)系統(tǒng)運(yùn)行流程如圖1所示。首先需要確定采集哪些原始數(shù)據(jù)和樣本，其次是對樣本進(jìn)行預(yù)處理，輸入訓(xùn)練樣本集和設(shè)定SVM模型參數(shù)，并代入智能持續(xù)審計(jì)系統(tǒng)進(jìn)行訓(xùn)練，評價(jià)訓(xùn)練結(jié)果和優(yōu)化訓(xùn)練參數(shù)等一系列循環(huán)過程。經(jīng)過訓(xùn)練后確定SVM模型參數(shù)，繼而輸入測試樣本進(jìn)行模擬、對測試效果進(jìn)行評價(jià)，得到結(jié)構(gòu)穩(wěn)定的SVM模型。最后將SVM模型投入實(shí)際應(yīng)用，將待評價(jià)原始數(shù)據(jù)輸入已訓(xùn)練好的SVM模型，輸出審計(jì)分析結(jié)果，發(fā)出可疑問題的審計(jì)預(yù)警信號。

（三）構(gòu)建電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)識別和評估的指標(biāo)體系

基于ERM新框架的智能持續(xù)審計(jì)系統(tǒng)有效實(shí)施的重要前提之一是構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)識別和評估的指標(biāo)體系。梳理歷年內(nèi)部審計(jì)中識別的電費(fèi)回收與規(guī)范管理的問題，分析并提煉電費(fèi)回收與規(guī)范管理流程中的風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)，并將其存儲于審計(jì)知識庫中，便于隨時(shí)調(diào)取和查詢。根據(jù)審計(jì)知識庫模塊中羅列的電費(fèi)回收與規(guī)范管理的風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)，構(gòu)建電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)的監(jiān)測指標(biāo)體系，如表1所示，納入風(fēng)險(xiǎn)識別與評估模塊，為智能持續(xù)審計(jì)系統(tǒng)提供電費(fèi)風(fēng)險(xiǎn)源信息，同時(shí)依據(jù)風(fēng)險(xiǎn)環(huán)境的變化，實(shí)時(shí)更新審計(jì)知識庫、電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測指標(biāo)以及風(fēng)險(xiǎn)識別與評估模塊。

（四）原始數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理

根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)識別與評估的指標(biāo)體系和采集數(shù)據(jù)源信息，數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)模塊從審計(jì)對象的計(jì)算機(jī)信息系統(tǒng)中自動(dòng)采集原始數(shù)據(jù)形成數(shù)據(jù)集。依據(jù)支持向量機(jī)算法的要求，采集的原始數(shù)據(jù)樣本集可以用來表示。以江蘇W市供電公司所屬供電所的歷史電費(fèi)回收數(shù)據(jù)為樣本，數(shù)據(jù)集之中的80%作為訓(xùn)練樣本集，剩余的20%作為測試樣本集。樣本集中，每個(gè)樣本觀測的是供電所的電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)向量，它包含了指標(biāo)體系中的所有評價(jià)指標(biāo)。是期望輸出的評級結(jié)果，即供電所的電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)等級表示不同的供電所，將風(fēng)險(xiǎn)等級劃分為“可疑”和“可信”兩個(gè)等級標(biāo)準(zhǔn)。考慮到上述指標(biāo)特征屬性之間量綱的差異，為確保訓(xùn)練與測試結(jié)果的準(zhǔn)確有效，遵循SVM算法的要求，對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化和無量綱化處理。處理計(jì)算方法是將訓(xùn)練樣本和測試樣本的原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為0-1之間的值，具體公式如（1）式所示，處理結(jié)果如表2所示。

（五）確定SVM模型結(jié)構(gòu)與參數(shù)

在對風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)模擬訓(xùn)練之前，需要確定SVM模型結(jié)構(gòu)與參數(shù)，并對模型的有效性進(jìn)行優(yōu)化，此階段是智能持續(xù)審計(jì)系統(tǒng)的核心與關(guān)鍵，在此對模型結(jié)構(gòu)和參數(shù)的確定做簡要介紹。

根據(jù)已收集的電費(fèi)回收樣本數(shù)據(jù)集，可以設(shè)定區(qū)分“可疑”和“可信”風(fēng)險(xiǎn)等級的分類方程為，其中為可調(diào)的權(quán)值系數(shù)向量，b為超平面偏置量（截距項(xiàng)）。若分類超平面能正確分類全部樣本，則方程滿足如下條件：

上式（1）和（2）可以轉(zhuǎn)換為：

此時(shí)，必然存在參數(shù)支持向量就是使的訓(xùn)練樣本的點(diǎn)此時(shí)兩類樣本間隔等于是的歐幾里得范數(shù)，若最大化樣本間隔，即等價(jià)于使最小化，即

限制條件為：

由于分類平面存在且唯一，并將電費(fèi)回收“可疑”和“可信”兩類樣本正確區(qū)分，因而可求出最優(yōu)解，構(gòu)造分類決策函數(shù)：

為求解以上問題，可以引入拉格朗日函數(shù)將上述最優(yōu)化分類問題轉(zhuǎn)化為對偶問題（此處公式略去）。為便于理解上述公式的基本原理，用圖2加以說明。

前文假定數(shù)據(jù)是線性的，但在應(yīng)用SVM模型解決實(shí)際問題時(shí)，可能較少遇到線性、可分的分類問題。因此，為提高SVM模型的適用性，本文采用的SVM模型結(jié)構(gòu)將進(jìn)一步放寬條件，考慮在非線性問題和不可分情況下的分類問題。為解決非線性問題，可以通過引入核函數(shù)（Kernel）將電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的數(shù)據(jù)樣本通過非線性變換映射到高維特征的分類平面空間之中，在高維空間設(shè)計(jì)線性支持向量機(jī)，尋找最優(yōu)空間。為解決不可分的分類問題（即無法區(qū)分“可信”和“可疑”的樣本），可以放寬分類條件，引入松弛變量（Slack Variable），同時(shí)設(shè)定懲罰參數(shù)C，該參數(shù)為事先給定的常數(shù)，用來表示松弛變量與分類間隔的權(quán)重。本文將選擇徑向基核函數(shù)，主要是由于其為非線性核函數(shù)，且分類精度優(yōu)于其他類型的核函數(shù)。在確定懲罰參數(shù)和松弛變量時(shí)，遵循測試數(shù)據(jù)集精度最佳的原則，最終確定上述參數(shù)為

（六）模型訓(xùn)練、測試與風(fēng)險(xiǎn)分析預(yù)警

在設(shè)定了SVM模型結(jié)構(gòu)與參數(shù)后，將經(jīng)過預(yù)處理的電費(fèi)回收訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)集代入SVM模型，將各類指標(biāo)數(shù)據(jù)，包括外部信息等具體指標(biāo)參數(shù)作為SVM模型的輸入向量，電費(fèi)回收的風(fēng)險(xiǎn)等級作為輸出結(jié)果，確定模型中最優(yōu)的懲罰參數(shù)c和最優(yōu)的內(nèi)核參數(shù)g，建立電費(fèi)回收的風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)模型。將經(jīng)過預(yù)處理的電費(fèi)回收測試樣本數(shù)據(jù)集，代入經(jīng)過優(yōu)化和訓(xùn)練后的SVM模型之中。表3是將測試樣本集的電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)評估的SVM預(yù)測結(jié)果與實(shí)際風(fēng)險(xiǎn)等級進(jìn)行對比。不難發(fā)現(xiàn)，經(jīng)過優(yōu)化的SVM模型的預(yù)測準(zhǔn)確率達(dá)到90%，這表明運(yùn)用支持向量機(jī)算法的智能持續(xù)審計(jì)系統(tǒng)能較好地對電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)警，較為準(zhǔn)確地發(fā)出可靠的審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警信號。

五、研究結(jié)論與建議

通過以上結(jié)果不難發(fā)現(xiàn)，這種基于支持向量機(jī)算法（SVM）的嵌入式智能持續(xù)審計(jì)系統(tǒng)具有較精確的審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警功能，能較為準(zhǔn)確地發(fā)送預(yù)警信號。在未來進(jìn)一步推廣過程中還需解決以下問題：

第一，應(yīng)重視企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)感知庫的建設(shè)。圍繞企業(yè)戰(zhàn)略目標(biāo)的制定與執(zhí)行，及時(shí)全面地識別企業(yè)運(yùn)營的關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)，及時(shí)更新風(fēng)險(xiǎn)感知庫，構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)識別與評估的指標(biāo)體系和相應(yīng)的原始數(shù)據(jù)采集源，這是設(shè)計(jì)智能持續(xù)審計(jì)系統(tǒng)的關(guān)鍵基礎(chǔ)，也將最終決定智能持續(xù)審計(jì)系統(tǒng)的預(yù)警效果。

第二，智能持續(xù)審計(jì)系統(tǒng)發(fā)送預(yù)警信號的準(zhǔn)確性、及時(shí)性和可靠性很大程度上取決于原始數(shù)據(jù)采集的質(zhì)量。企業(yè)管理層應(yīng)重視自身計(jì)算機(jī)信息系統(tǒng)的建設(shè)，尤其重視數(shù)據(jù)庫和信息自動(dòng)采集系統(tǒng)的建設(shè)，唯有企業(yè)整體的信息系統(tǒng)管理水平得以提升，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的智能持續(xù)審計(jì)系統(tǒng)的功能才能得以有效發(fā)揮。

第三，智能持續(xù)審計(jì)系統(tǒng)的基本理念源于ERM新框架和風(fēng)險(xiǎn)導(dǎo)向內(nèi)部審計(jì)，這對內(nèi)部審計(jì)人員勝任能力提出了更高的要求。在審計(jì)過程中，內(nèi)部審計(jì)須從公司戰(zhàn)略目標(biāo)出發(fā)理解組織的運(yùn)營風(fēng)險(xiǎn)，唯有如此才能充分利用智能持續(xù)審計(jì)系統(tǒng)發(fā)送的預(yù)警信號，通過內(nèi)部審計(jì)的確認(rèn)與咨詢功能，最終實(shí)現(xiàn)為企業(yè)防范風(fēng)險(xiǎn)和提高效益的目標(biāo)。

（作者單位：國網(wǎng)江蘇省電力公司無錫供電公司，郵政編碼：214061，電子郵箱：1658818895@qq.com）