大数据分析模型在物资采购审计中的实践案例

背景介绍

A公司属于特大型企业集团，业务覆盖全国各地，信息化程度较高。在物资采购领域基本实现了信息化，大部分采购业务都在该系统中运行，有较为完整的数据链，且其物资采购管理系统已运行了近十年的时间，具备了大数据分析的条件。

经前期调查，该公司在物资采购价格方面主要存在两类风险：

价格异常高风险。供应商可能通过操纵投标环境，相互串通，抬高价格，使企业蒙受损失；也可能由于市场原因，物资跌价未及时调整而引起的损失风险。

价格异常低风险。供应商可能在招标过程中弄虚作假，把不生产或不准备供货的物资报价异常低，从而降低整体投标价格，达到中标目的；也可能存在内外勾结，降低物资质量或者多买少供谋取利益。

建立数据分析模型

利用SAP HANA软件对订单数据进行整理

1. 汉化并剔除冗余数据

首先，要对原始数据进行汉化。这是开展分析的第一步，也便于审计人员充分理解和认识数据，为下一步分析做好准备.

其次，对数据的结构、特点、性质等开展分析，剔除干扰数据，寻找审计突破口。

2. 对原始数据进行横向扩展

（1）计算平均单价。以每种物资编码为基础，分别计算各年度的平均单价。使用的SQL语句是：select SUBSTRING (TO_CHAR (TO_DATE("创建日期"),'YYYYMMDD'),1,4) as "年", "物料编码",avg("含税单价") as "平均单价" from "订单" GROUP BY SUBSTRING (TO_CHAR (TO_DATE("创建日期"), 'YYYYMMDD'),1, 4), "物料编码"。

（2）计算偏差金额。按每项订单的含税单价减去平均单价，再乘以数量。使用的SQL语句是：select * ("含税单价"-"平均单价")*"数量" as "偏差金额" from "订单数据"。

（3）计算偏差率。按每项订单的含税单价减去平均单价，再除以平均单价。使用的SQL语句是：select * ("含税单价"-"平均单价")/"平均单价" as "偏差率" from "订单数据"。

（4）设定偏差等级。为了便于分析，将采购单价偏差率设定七个档次，即小于-100%为一档，-100%至-50%为二档，-50%至0%为三档，0%至20%为四档，20%至50%为五档，50%至100%为六档，100%以上为七档，偏差越高，说明存在的风险就越大。使用的SQL语句是：select * '7' AS "偏差率等级" from "订单数据" where "偏差率" >= 1，并分别对不同区间的偏差率进行赋值。

利用power BI软件构建数据分析模型

分析模型主要包括三个部分，即第一部分为切片器区域，审计人员可以根据需要从上述9个维度进行数据筛选；第二部分为图像可视化区域，根据分析思路，可以按饼图、柱状图、散点图等形式进行展示，点击图还可穿透查询相关的数据；第三部分为原始数据区域，随时根据筛选条件，显示订单数据。此分析模型最大优点就是非常便捷、实用、灵活、易操作，可以适用于审计人员在价格分析时的多种思路，满足不同审计需求。

数据分析模型的应用实例及效果

异常订单总体情况

这里所称异常订单是指含税单价的偏差率大于50%的采购订单。按照单价偏差的程度划分为二个等级，即偏差率50%至100%为一档，偏差率100%以上的为一档。查询后，201X年至201X年异常订单共XX多万条，采购金额近XX亿元，偏差金额数XX亿元，说明A公司在物资采购领域还有很大挖潜增效的空间。

按不同维度分析

1. 按采购单位分析。主要侧重于分析各单位的物资价格水平，有利于分清主体责任。在分析实例中，发现部分单位存在未严格履行招标程序、议标程序不透明、越权采购、管理层舞弊等问题，是造成采购价格偏高的主要原因。

2. 按物资类别分析。主要侧重于分析各大、中、小类物资采购价格水平，可以有针对性的发现偏差较大的物资类别，及时锁定重点审查对象。通过模型分析，发现了下属公司的煤炭、专用管材、仪器仪表等物资偏差金额较大，为降低成本，审计组建议将这些物资的采购权限上收，实行统一集中采购，进一步压缩下级单位操控价格的空间。

3. 按供应商分析。主要侧重于对某一个供应商整体供货情况分析，针对性较强，特别是对总体偏差金额较大的供应商作为分析重点，审查是否存在内外勾结、抬高物价的现象。

4. 按责任单位分析。主要侧重于分析各责任的物资管理水平以及采购制度执行情况。通过模型分析，进一步加强了对责任单位的业务督导，优化了管理方式和管理机制。

思考与启示

转变审计理念，是创新数据分析方法的源泉。信息化是审计发展的必然趋势，非现场审计、持续审计以及云审计的出现，已使传统审计“脱胎换骨”。对于审计人员来说，只有提高认识、转变理念，才能不断创新审计理论和技术方法。

加强信息技术培训，是推广应用数据分析工具的保障。目前，大部分审计人员的知识结构还是以财务、工程专业为主，信息技术方面并不擅长。所以，有针对性开展培训，就显得尤为重要。同时，注意培训对象要年青化、培训内容要实用性、培训方式要多样化。

转变审计模式，是提升数据分析工具应用效果的关键。信息化环境下，运用分析工具的特点是审查范围广、内容多、情况复杂、发现疑点多，并且核实的工作量大、耗时长。积极推进“集中分析、分散核查”的审计模式，既可以提高了审计效率和质量，又可以降低了审计成本。