蔡光程 曹丽霞 刘兴 余建波 陆明

[摘要]电网企业的竞争日趋激烈，其内部结构也日趋复杂，但风险预警系统的建设仍然比较滞后。本文从电网企业内部审计角度出发，以知识挖掘技术为手段，构建电网企业内部审计风险预警体系，包含风险监测系统、风险预警系统和风险反馈系统。以M电网公司为例，使用模糊神经网络（Fuzzy Neural Network，FNN）对电网企业的财务状况进行内部审计，对风险进行预警、分级和跟踪反馈，实现对电网企业财务状况全面、客观、多维度的审计。

[关键词]内部审计   风险预警   知识挖掘   模糊神经网络

本文系国网山东省电力公司科技项目（5206061900G4）

一、电网企业内部审计风险预警体系

近年来，随着电力体制的改革、相关政策调整及能源市场的波动，电网企业的财务状况也日趋复杂多变。大数据和新经济时代的到来为电网企业经营提出了新挑战，而电网企业内部经营者因缺乏有效的约束监督机制，主观性决策为企业内部审计带来一定的困难和风险。电网企业的内部审计风险主要包括财务风险、安全运行风险、投资风险、设备故障风险、工程管理风险等。电网企业的大规模性导致企业信息分散于各个部门，而企业风险预警的有效性依赖风险信息数据的全面性和综合性。企业内部审计部门因工作的特殊性，需要对所有职能部门开展审计工作，更容易获得全面的风险信息，因此十分适合开展风险预警体系的构建。

电网企业内部审计风险预警体系从独立、综合的内部审计角度，分析企业内外部相关数据，构建风险预警系统，科学有效地识别电网企业内部发生风险的可能性，并向管理层发出预警信号。……