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        運用Python技術開展員工違規(guī)經(jīng)商辦企業(yè)審計探索與實踐

        2024-04-29 00:00:00石磊
        中國內(nèi)部審計 2024年3期
        關鍵詞:企業(yè)

        案例背景

        近年來,隨著經(jīng)濟社會發(fā)展,國家出臺了一系列創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略文件,催生了數(shù)量眾多的市場新生力量。某公司有部分員工在外開展經(jīng)商辦企業(yè)或持有非上市企業(yè)股份。公司系統(tǒng)內(nèi)外一些案例表明,員工違規(guī)經(jīng)商辦企業(yè),容易給公司帶來一些風險隱患。一是部分員工“靠企吃企”,利用職權與公司發(fā)生業(yè)務往來,損公肥私,嚴重損害公司利益。同時容易發(fā)生廉政風險,不利于公司建設風清氣正的政治生態(tài)。二是員工在外違規(guī)經(jīng)商辦企業(yè),其本人極易不把心思放在公司本職工作,缺乏責任心,導致勞動生產(chǎn)率低下。同時帶壞風氣,給其他員工帶來極大負面影響,不利于公司建設良好的發(fā)展生態(tài)。

        為深入貫徹全面從嚴治黨、依法從嚴治企的部署要求,依據(jù)相關黨紀條規(guī)和公司規(guī)章制度,該公司黨委決定由審計部門牽頭組織,全面開展員工違規(guī)經(jīng)商辦企業(yè)專項整治工作。

        審計思路

        審計部門成立審計小組,系統(tǒng)梳理、分析任務難點,首先全面掌握員工經(jīng)商辦企業(yè)數(shù)據(jù)。如果從自下而上讓員工自行開展申報,容易使數(shù)據(jù)不夠全面客觀,無法對員工故意隱瞞情況進行處理。

        科學確定審計思路,審計小組從國家企業(yè)信用信息公示系統(tǒng)和天眼查、企查查等專業(yè)網(wǎng)站獲取數(shù)據(jù),根據(jù)審計方案,科學分析、比對。實際操作中,審計小組發(fā)現(xiàn)仍存在一些困難,由于隱私原因,所有這類網(wǎng)站只支持使用姓名查詢企業(yè),無法通過身份證號鎖定是否為本公司員工所經(jīng)辦企業(yè)。全社會重名人員很多,如果使用公司全體員工姓名查詢注冊企業(yè),再從中一個個人工查找目標,無異于“大海撈針”,需要耗費大量人力物力。

        如何對數(shù)據(jù)進行有效清洗,獲得審計所需要的清單呢?審計小組再次召開討論會,梳理、優(yōu)化審計思路,審計業(yè)務會議研究決定,從公司的供應商清單入手,進行雙向?qū)Ρ?。以公司員工姓名(包括社會上的重名)注冊的企業(yè)雖然有很多,但是將這份企業(yè)清單同公司供應商清單進行比對,可以有效篩除絕大多數(shù)無關企業(yè),剩余的才是本次專項審計需要關注的、很可能是公司員工經(jīng)辦的企業(yè)。數(shù)據(jù)清洗邏輯如圖1所示。

        審計過程

        (一)獲取數(shù)據(jù)

        根據(jù)優(yōu)化的審計思路和審計方案,審計小組立即投入緊張有序的數(shù)字化審計工作中。全公司共1685名員工,如果一個個手工將姓名輸入到天眼查等系統(tǒng)再獲取全部注冊企業(yè)信息,效率十分低下。因此,在開展工作時,審計小組使用Python工具,運用信息化手段,編寫代碼自動處理這一重復性工作,快速得到結果。主要語句如下:

        import re

        import urllib.error

        import urllib.request

        import xlwt

        from bs4 import BeautifulSoup

        def main():

        baseurl =http://www.tianyancha.com

        datelist = getDate(baseurl)

        savepath =.\\sheet1.xls

        saveDate(datelist,savepath)

        # askURL(http://www.tianyancha.com/)

        findlink = re.compile(r'lt;a href=(.*?)gt;')

        findimg = re.compile(r'lt;img.*src=(.*?)',re.S)

        findtitle = re.compile(r'lt;span class=titlegt;(.*)lt;/span')

        findrating = re.compile(r'lt;span class=rating_numproperty=v:averagegt;(.*)lt;/span')

        findjudge = re.compile(r'lt;spangt;(\d*)企業(yè)名稱lt;/spangt;')

        findinq= re.compile(r'lt;span class=inqgt;(.*)lt;/spangt;')

        def getDate(baseurl):

        datalist =[]

        for i in range(0,10):

        url=baseurl+str(i*25)

        html=askURL(url)

        soup = BeautifulSoup(html,html.parser)

        for item in

        soup.find_all('div',class_=item):

        data = []

        item = str(item)

        link = re.findall(findlink,item)[0]

        data.append(link)

        img=re.findall(findimg,item)[0]

        data.append(img)

        title=re.findall(findtitle,item)[0]

        rating=re.findall(findrating,item)[0]

        data.append(rating)

        judge=re.findall(findjudge,item)[0]

        data.append(judge)

        inq=re.findall(findinq,item)

        if len(inq)!=0:

        inq=inq[0].replace(。, )

        data.append(inq)

        else:

        data.append( )

        print(data)

        datalist.append(data)

        print(datalist)

        return datalist

        def askURL(url):

        head = {

        User-Agent:Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/78.0.3904.97 Safari/537.36}

        request=urllib.request.Request(url,headers=head)

        html=

        try:

        response=urllib.request.urlopen(request)

        html=response.read().decode(utf-8)

        # print(html)

        except urllib.error.URLError as e:

        if hasattr(e,code):

        print(e.code)

        if hasattr(e,reason):

        print(e.reason)

        return html

        def saveDate(datalist,savepath):

        workbook = xlwt.Workbook(encoding='utf-8')

        worksheet = workbook.add_sheet('名稱',cell_overwrite_ok=True)

        col =(姓名,企業(yè)名稱)

        for i in range(0,5):

        worksheet.write(0,i,col[i])

        for i in range(0,250):

        print(第%d條 %(i+1))

        data=datalist[i]

        for j in range(0,5):

        worksheet.write(i+1,j,data[j])

        workbook.save(savepath)

        if __name__ == '__main__':

        main()

        print(爬取完畢)

        在得到全部包括重名人員注冊企業(yè)名稱的表格后,將其命名為sheet1,再將由公司物資部取得的發(fā)生往來供應商企業(yè)名稱表命名為sheet2,將兩張表格數(shù)據(jù)粘貼在WPS兩列,審計人員利用WPS特色功能—重復項—高亮顯示重復項—設置—選定兩列,即可將兩張表中的重復數(shù)據(jù)高亮顯示提取出來(如圖2所示)。

        sheet1數(shù)據(jù)1731行,sheet2數(shù)據(jù)215行,經(jīng)對比后重復的僅有12行,數(shù)據(jù)清洗高效準確。審計人員再對12行數(shù)據(jù)進行人工核查,確認其中6家為本公司員工在外經(jīng)辦且與本公司發(fā)生往來的企業(yè)。至此,審計小組獲得審計需要的全面客觀數(shù)據(jù)。

        (二)進行分析判斷

        如何客觀判斷是否存在“靠企吃企”“利益輸送”行為,是審計人員需要思考的重要任務。涉及對人的處理,審計結論必須嚴謹,做到事實清楚、依據(jù)充分、處罰得當,讓全體員工信服。

        審計小組按照經(jīng)濟業(yè)務的實質(zhì),對6家企業(yè)進行逐一分析。A、B兩家企業(yè)為小水電發(fā)電企業(yè),根據(jù)公司要求,“對在小水電管理相關崗位持有小水電股份的普通員工,應退出股份;對未退出的,應調(diào)離小水電管理相關崗位”。公司對持有A、B兩家小水電企業(yè)股份的職工按文件要求進行了崗位調(diào)整。

        C企業(yè)為批發(fā)企業(yè),與公司往來的經(jīng)濟業(yè)務為購買飲用水等零散物品,往來金額2700元,且價格沒有明顯不公允。D企業(yè)為家電銷售商場,公司基層站所改造時曾在該商場購買洗衣機、烘干機、電風扇等小家電,經(jīng)對比京東商城價格,同品牌同規(guī)格產(chǎn)品沒有偏高的情況,且產(chǎn)品售后均由品牌方負責,未發(fā)生過嚴重質(zhì)量問題。經(jīng)辦C、D兩家企業(yè)的職工分別任基層資料員和綜合服務中心車輛管理崗位,沒有直接對招標采購造成影響。經(jīng)過對經(jīng)濟業(yè)務實質(zhì)的判斷,審計人員建議對經(jīng)辦C、D兩家企業(yè)的職工進行談話,提醒其加強思想建設,防范廉政風險,同時在以后崗位調(diào)整時充分考慮任職回避。

        E企業(yè)為施工企業(yè),經(jīng)辦該企業(yè)的員工曾在某地區(qū)負責施工業(yè)務。審計人員調(diào)取該名員工人事檔案,了解到該名員工于2020年3月經(jīng)人事調(diào)動到該地區(qū)任職,審計人員對E企業(yè)在該地區(qū)的市場占有率進行逐年分析,發(fā)現(xiàn)E企業(yè)市場占有率高漲與該名員工任職期間高度重合(如圖3所示)。

        審計人員與該名員工進行談話,在事實面前,該員工承認利用職權為本人企業(yè)承攬工程謀取利益的事實。公司根據(jù)《關于國有企業(yè)領導人員違反廉潔自律“七項要求”政紀處分規(guī)定》對該員工進行記過處分,該員工沒有提出異議。

        F企業(yè)為貿(mào)易類企業(yè),銷售斷路器等產(chǎn)品。審計小組抽取不同廠家同類型同規(guī)格產(chǎn)品,從價格和售后次數(shù)兩方面統(tǒng)一量化成百分比進行衡量,再采用點陣圖分析法進行對比(如圖4所示)。

        可以看出,F(xiàn)企業(yè)銷售的產(chǎn)品在價格和質(zhì)量上明顯較其他同類型產(chǎn)品缺乏競爭力,采購F企業(yè)產(chǎn)品給公司帶來利益損失。審計小組與經(jīng)辦該企業(yè)員工進行談話,在客觀數(shù)據(jù)面前,該員工承認利用職務之便為本人企業(yè)謀取利益的事實。公司根據(jù)相關辦法規(guī)定,對其進行記過處分,該名員工沒有提出異議。

        案例啟示

        一是充分運用數(shù)字化工具可以大大減少審計工作量,本案例中審計人員采取Python程序自動化處理重復工作,有效提升審計效率。二是合理設置條件進行數(shù)據(jù)清洗,可以大幅減小疑點范圍,得到精確結果。本案例中通過有效數(shù)據(jù)清洗,迅速從大量數(shù)據(jù)中確定審計需關注的重點。三是用客觀數(shù)據(jù)說話。本案例E、F兩家企業(yè)經(jīng)過客觀量化數(shù)據(jù)展示后,“靠企吃企”“利益輸送”的問題一目了然,審計建議依據(jù)充分,使當事人信服。四是分析經(jīng)濟業(yè)務實質(zhì),分級分類處理。對員工經(jīng)商辦企業(yè)的行為,應結合對應員工崗位權責范圍進行分析,按照國家及企業(yè)規(guī)章制度分級分類進行處理,更能夠得到廣大員工認可。

        本案例的實施,進一步推動公司構建“親”“清”新型企商關系,不斷規(guī)范經(jīng)營管理各項行為,持續(xù)推進公司向上向好發(fā)展。同時,精準定性問題、客觀給出審計結論和建議、依規(guī)依紀進行處理,大幅提升內(nèi)部審計專業(yè)價值和權威性。

        (作者單位:國網(wǎng)杭州市臨安區(qū)供電公司,郵政編碼:311300,電子郵箱:10759084@qq.com)

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