CN116433401A - 基于业财融合下多维信息结构的审计模型构建方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种基于业财融合下多维信息结构的审计模型构建方法，包括:审计方梳理审计企业的生产成本、管理费用的业务逻辑、多维业财数据逻辑，根据梳理结果确定数据源，根据数据源得到若干个初始数据表；将所述初始数据表的字段进行拆分组合，生成若干个审计中间表；基于所述审计中间表，生成辅助分析型的审计模型。实现了提高审计工作的时效性、降低审计工作的成本的同时及时有效地发现审计工作中的疑点数据。

Description

基于业财融合下多维信息结构的审计模型构建方法
技术领域
本发明涉及数字化审计技术领域，特别涉及一种基于业财融合下多维信息结构的审计模型构建方法。
背景技术
随着现代信息化技术的发展，数字化审计正成为企业审计的必然趋势。而业财数据作为数字化审计建设和应用的基础，其及时性、完整度、准确度是审计信息系统成败的关键。
目前，由业财信息化水平、管理精益化程度、数据向内部审计开放的程度，以及数据分析方式、工具的智能化水平等方面因素带来的限制，使得具备实际应用价值的数字化审计方法，本质上仍是传统审计手段的扩展、提升与延伸，仅能够在审计核实方面提供一定的辅助，尚未达到可以做出审计决策或对传统审计方法做出颠覆性改变的程度，更多的意义是在技术层面上突破了传统审计抽样在准确性、覆盖率和效率上的局限，并且，在提高审计工作的时效性、降低审计工作的成本及有效发现审计工作中的疑点上并无明显进步。
发明内容
本发明旨在至少一定程度上解决上述技术中的技术问题之一。为此，本发明的目的在于提出一种基于业财融合下多维信息结构的审计模型构建方法，旨在实现提高审计工作的时效性、降低审计工作的成本的同时及时有效地发现审计工作中的疑点数据。
为达到上述目的，本发明实施例提出了一种基于业财融合下多维信息结构的审计模型构建方法，其特征在于，包括:
审计方梳理审计企业的生产成本、管理费用的业务逻辑、多维业财数据逻辑，根据梳理结果确定数据源，根据数据源得到若干个初始数据表；
将所述初始数据表的字段进行拆分组合，生成若干个审计中间表；
基于所述审计中间表，生成辅助分析型的审计模型。
根据本发明的一些实施例，所述初始数据表，包括：
财务管控数据表，包括多维宽表、维度码表及主数据码表；
SAP数据表1，包括凭证明细表、工单明细表及主数据码表；
SAP数据表2，包括资产明细表及主数据码表；
物资采购系统数据表，包括工作任务单明细表及设备明细表；
物资采购系统字段与电压等级核心维度映射表。
根据本发明的一些实施例，所述审计中间表，包括：
财务基础数据表，是基于所述财务管控数据表及SAP数据表1生成的，包括所有成本及费用科目的账务，按照凭证行项目逐行进行记录；
物资采购系统数据中间表，是基于SAP数据表2、物资采购系统数据表及物资采购系统字段与电压等级核心维度映射表生成的，用于将所有工作任务单区分处理的不同设备进行逐行记录；
管理费用多维分析基础表，是基于所述财务基础数据表，并按“单位+部门+科目+费用明细+是否付现成本”的颗粒度组合归集管理费用生成的；
运维检修成本多维分析基础表，是基于所述财务基础数据表，并按“单位+电压等级+业务活动+资产类型”的颗粒度组合归集检修运维成本生成的；
领料多维分析基础表，是基于所述财务基础数据表，并按“单位+电压等级+业务活动+资产类型”的颗粒度组合归集各物料的领料数量及金额生成的；
检修成本与物资采购系统工作量比较基础表，是基于所述财务基础数据表及SAP数据表1，并按“单位+电压等级+业务活动+资产类型”的颗粒度组合归集检修运维成本、物资采购系统工单数量、涉及资产数量、资产原值、设备投运时间生成的。
根据本发明的一些实施例，基于所述审计中间表，生成辅助分析型的审计模型，包括：
基于管理费用多维分析基础表生成管理费用多维分析模型，用于对管理费用开展趋势、比重进行分析、进行跨单位对比分析及来源分析；
基于运维检修成本多维分析基础表生成检修运维成本多维分析模型，用于对检修运维成本开展趋势、比重、跨单位对比进行分析；
基于领料多维分析基础表生成领料多维分析模型，用于在同一多维组合内，识别某一物料的领用异常情况；
基于检修成本与物资采购系统工作量比较基础表生成检修成本与物资采购系统工作量比较分析模型，用于在同一多维组合内，识别某一单位的检修运维支出金额与对应多维组合涉及的物资采购系统工单数量、设备数量、设备投运年数、资产原值金额的严重失衡异常情况；
所述审计模型包括管理费用多维分析模型、检修运维成本多维分析模型、领料多维分析模型及检修成本与物资采购系统工作量比较分析模型。
根据本发明的一些实施例，所述管理费用多维分析模型，用于对审计期间的被审计单位的管理费用进行多维度汇总，并组合维度比较同行业单位数据，针对异常数据作进一步核实；
所述管理费用多维分析模型，基于管理费用多维分析基础表进行分析展示；
所述管理费用多维分析模型，基于不同关注点，构建了三个子模型，即多维度管理费用结构分析子模型、多维部门管理费用使用情况分析子模型及多维管理费用趋势分析子模型。
根据本发明的一些实施例，所述检修运维成本多维分析模型，用于对审计期间的被审计单位的成本性检修费用进行多维度汇总，并组合维度比较同行业单位数据，针对异常数据作进一步核实；
所述检修运维成本多维分析模型，基于运维检修成本多维分析基础表进行分析展示；
所述检修运维成本多维分析模型，基于不同关注点，构建了两个子模型，即多维度检修运维成本按科目的结构分析子模型及多维度检修运维成本按工单大类的结构分析子模型。
根据本发明的一些实施例，所述领料多维分析模型，用于对审计期间的被审计单位的同一管理维度的项目下的的领料进行分析，并归纳领料合理规律，针对异常数据作进一步核实；
所述领料多维分析模型，基于领料多维分析基础表进行分析展示；
所述领料多维分析模型，基于不同关注点，构建了两个子模型，即多维度物料各单位领用情况分析子模型及多维度单位物料成本按物料名称的结构分析子模型。
根据本发明的一些实施例，所述检修成本与物资采购系统工作量比较分析模型，用于对审计期间的被审计单位的ERP工单、物资采购系统工单进行关联分析，如果某单位在某资产类型+某业务活动下发生的检运维成本没有足够的业务量支撑，则作为疑点展示，并针对部分存疑项目作进一步核实；
所述检修成本与物资采购系统工作量比较分析模型，基于检修成本与物资采购系统工作量比较基础表进行分析展示；
所述检修成本与物资采购系统工作量比较分析模型，基于不同关注点，构建了检修运维成本与物资采购系统工作量比对分析子模型。
根据本发明的一些实施例，审计方确定审计企业的生产成本、管理费用的业务逻辑、多维业财数据逻辑对应的调用数据信息，基于调用数据信息，生成请求状态回执消息；
将所述请求状态回执消息添加至消息队列发送至被审计方；
审计方接收并解析所述被审计方返回的状态回执报告，并基于所述状态回执报告获得目标数据调用请求；
基于所述目标数据调用请求，通过接口调用被审计方的业财数据；
基于调用成功的所述业财数据，得到审计企业的生产成本、管理费用的业务逻辑、多维业财数据逻辑。
根据本发明的一些实施例，将所述若干个初始数据表，作为待处理数据表集；
将所述若干业财数据进行过滤，得到第一数据集；
当存在能够适配业财数据审计需求的融合规则时，生成对应的第一类融合任务，将所述融合规则作为目标融合规则；基于所述目标融合规则，执行所述第一类融合任务，得到第二数据集；
当不存在能够适配所述业财数据审计需求的融合规则时，生成第二类融合任务，将对应的所述第一数据集输入至预先构建的业财数据融合网络，得到第三数据集；
对第二数据集及第三数据集进行加密存储。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1是本发明实施例中一种基于业财融合下多维信息结构的审计模型构建方法的流程图；
图2-5是本发明实施例中管理费用多维分析模型构建的三种子模型中编制的多维数据表及对应的多维分析效果图；
图6-9是本发明实施例中检修运维成本多维分析模型构建的两种子模型中编制的多维数据表及对应的多维分析效果图；
图10-12是本发明实施例中领料多维分析模型构建的两种子模型中编制的多维数据表及对应的多维分析效果图；
图13-14是本发明实施例中检修成本与物资采购系统工作量比较分析模型构建的两种子模型中编制的多维数据表及对应的多维分析效果图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
如图1所示，本发明实施例提出了一种基于业财融合下多维信息结构的审计模型构建方法，包括:
审计方梳理审计企业的生产成本、管理费用的业务逻辑、多维业财数据逻辑，根据梳理结果确定数据源，根据数据源得到若干个初始数据表；
将所述初始数据表的字段进行拆分组合，生成若干个审计中间表；
基于所述审计中间表，生成辅助分析型的审计模型。
上述技术方案的工作原理：审计方梳理审计企业的生产成本、管理费用的业务逻辑、多维业财数据逻辑，根据梳理结果确定数据源，根据数据源得到若干个初始数据表；所述多维业财数据逻辑指的是根据多维业财数据之间的内在关联与规律建立的数据逻辑；便于审计方快速准确地锁定数据源并得到初始数据表；
将所述初始数据表的字段进行拆分组合，生成若干个审计中间表；便于将初始数据表根据数据的不同类型重新进行组合，对审计方的审计工作降低了复杂度；
基于所述审计中间表，生成辅助分析型的审计模型；便于根据不同审计中间表中包括的多维业财数据，生成不同的审计模型，使审计工作更加条理清晰，降低了审计中出现遗漏的情况，同时，使用审计模型便于审计方对被审计方进行实时且持续的审计，有助于提高审计的时效性。
上述技术方案的有益效果：审计工作中，通过梳理企业生产成本、管理费用的业务逻辑、多维业财数据逻辑并完成数据寻源，保证了审计工作的基础数据的准确性。通过对初始数据表进行拆分组合得到重新分类的审计中间表，有效降低了审计工作的复杂度。通过生成不同的审计模型，使审计工作更加条理清晰，避免了审计过程中出现遗漏的情况，从而保证了审计工作的完整性，同时，使用审计模型不仅便于审计方对被审计方进行实时且持续的审计，有助于提高审计的时效性，而且极大的节约了整理、分析信息数据的时间和成本，提高了审计工作的效率。
根据本发明的一些实施例，所述初始数据表，包括：
财务管控数据表，包括多维宽表、维度码表及主数据码表；
SAP数据表1，包括凭证明细表、工单明细表及主数据码表；
SAP数据表2，包括资产明细表及主数据码表；
物资采购系统数据表，包括工作任务单明细表及设备明细表；
物资采购系统字段与电压等级核心维度映射表。
上述技术方案的工作原理及有益效果：财务管控数据表，包括多维宽表、维度码表及主数据码表；SAP数据表1，包括凭证明细表、工单明细表及主数据码表；所述SAP(SystemApplications and Products)，是企业管理解决方案的软件名称；SAP数据表2，包括资产明细表及主数据码表；物资采购系统数据表，包括工作任务单明细表及设备明细表；物资采购系统字段与电压等级核心维度映射表，是将电压等级的值映射成符合物资采购系统的字段；通过获取上述初始数据表，便于审计方全方位获取被审计方的基础业财数据，保证审计工作的全面性与完整性。
根据本发明的一些实施例，所述审计中间表，包括：
财务基础数据表，是基于所述财务管控数据表及SAP数据表1生成的，包括所有成本及费用科目的账务，按照凭证行项目逐行进行记录；
物资采购系统数据中间表，是基于SAP数据表2、物资采购系统数据表及物资采购系统字段与电压等级核心维度映射表生成的，用于将所有工作任务单区分处理的不同设备进行逐行记录；
管理费用多维分析基础表，是基于所述财务基础数据表，并按“单位+部门+科目+费用明细+是否付现成本”的颗粒度组合归集管理费用生成的；
运维检修成本多维分析基础表，是基于所述财务基础数据表，并按“单位+电压等级+业务活动+资产类型”的颗粒度组合归集检修运维成本生成的；
领料多维分析基础表，是基于所述财务基础数据表，并按“单位+电压等级+业务活动+资产类型”的颗粒度组合归集各物料的领料数量及金额生成的；
检修成本与物资采购系统工作量比较基础表，是基于所述财务基础数据表及SAP数据表1，并按“单位+电压等级+业务活动+资产类型”的颗粒度组合归集检修运维成本、物资采购系统工单数量、涉及资产数量、资产原值、设备投运时间生成的。
上述技术方案的工作原理：财务基础数据表，是基于所述财务管控数据表及SAP数据表1生成的，包括所有成本及费用科目的账务，按照凭证行项目逐行进行记录；所述行项目包括序号(主键)、凭证编号、期间、金额、摘要、成本中心、利润中心、项目编码、检修工单、工单类型、物料编码、物料描述、领料数量、电压等级、业务活动、资产类型及其他辅助维度信息；用于反映财务价值记录的所有主要及辅助信息；所述财务基础数据表的表结构及数据源如下：
Figure BDA0004185609110000101
Figure BDA0004185609110000111
Figure BDA0004185609110000121
物资采购系统数据中间表，是基于SAP数据表2、物资采购系统数据表及物资采购系统字段与电压等级核心维度映射表生成的，用于将所有工作任务单区分处理的不同设备进行逐行记录；包括序号(主键)、工作任务单号、工作内容、工作时间、线站、设备、设备类型、设备投运时间、作业类型、电压等级、业务活动、资产类型、资产卡片、资产原值；用于反映业务量、业务涉及的设备资产等信息；所述物资采购系统数据中间表的表结构及数据源如下：
Figure BDA0004185609110000131
Figure BDA0004185609110000141
管理费用多维分析基础表，是基于所述财务基础数据表，并按“单位+部门+科目+费用明细+是否付现成本”的颗粒度组合归集管理费用生成的；便于将所述管理费用多维分析基础表与可视化技术相结合，对管理费用开展趋势、比重、来源进行分析，从而形成“管理费用多维分析”审计模型；所述管理费用多维分析基础表的表结构与所述财务基础数据表是一致的；举例说明：基于所述财务基础数据表，将筛选条件定为DWMC＝2019且KJKMID以6602开头，即可得到单位名称2019且会计科目编号为6602开头的管理费用多维分析基础表；
运维检修成本多维分析基础表，是基于所述财务基础数据表，并按“单位+电压等级+业务活动+资产类型”的颗粒度组合归集检修运维成本生成的；便于将所述运维检修成本多维分析基础表与可视化技术相结合，对运维检修成本开展趋势、比重进行分析，从而形成“运维检修成本多维分析”审计模型；所述运维检修成本多维分析基础表的表结构与所述财务基础数据表是一致的；举例说明：基于所述财务基础数据表，将筛选条件定为DWMC＝2019且DD不为空且KJKMMS＝外包材料费、外包检修费、自营材料费，即可得到单位名称2019且ERP工单编码不为空，并且会计科目名称为外包材料费、外包检修费、自营材料费的运维检修成本多维分析基础表；
领料多维分析基础表，是基于所述财务基础数据表，并按“单位+电压等级+业务活动+资产类型”的颗粒度组合归集各物料的领料数量及金额生成的；便于将所述领料多维分析基础表与可视化技术及审计经验判断相结合，用于识别在同一多维组合内，某一物料领用异常多、异常少的单位，或某多维组合下仅有少数单位领用某一物料，以及某一领用的物料明显不适用于对应多维组合的异常情况；举例说明:基于所述财务基础数据表，将筛选条件定为DWMC＝2019且WLBM不为空，即可得到单位名称2019且物料编码不为空的领料多维分析基础表；
检修成本与物资采购系统工作量比较基础表，是基于所述财务基础数据表及SAP数据表1，并按“单位+电压等级+业务活动+资产类型”的颗粒度组合归集检修运维成本、物资采购系统工单数量、涉及资产数量、资产原值、设备投运时间生成的；所述检修成本与物资采购系统工作量比较基础表可分别基于所述财务基础数据表及所述物资采购系统数据中间表，得到检修成本与物资采购系统工作量比较基础表的检修成本基础表与检修量基础表；
所述检修成本基础表的表结构与所述财务基础数据表的表结构是一致的；举例说明：基于所述财务基础数据表，将筛选条件定为DWMC＝2019且GDDL尾数＝1且KJKMMS＝外包材料费、外包检修费、自营材料费，即可得到单位名称2019且工单大类的尾数为1，并且会计科目名称为外包材料费、外包检修费、自营材料费的检修成本基础表；
所述检修量基础表的表结构如下：
Figure BDA0004185609110000161
Figure BDA0004185609110000171
所述检修量基础表，是基于所述物资采购系统数据中间表，通过字段SBTYRQ(设备投运日期)计算出(SBSYNX)设备使用年限，通过字段JHKSSJ(计划开始日期)计算出ND(年度)YD(月度)而构成的；
所述检修成本与物资采购系统工作量比较基础表，根据不同的组合类型归集为单位+披露电压、单位+披露电压+资产类型及单位+披露电压+资产类型+业务活动的三种结构的比较基础表。
上述技术方案的有益效果：通过生成上述六种审计中间表，便于从财务基础、物资采购系统数据、管理费用、运维检修成本、领料及检修成本与物资采购系统工作量比较的方面对被审计方全面展开审计，保证审计的完整度，为构建审计模型奠定基础。
根据本发明的一些实施例，基于所述审计中间表，生成辅助分析型的审计模型，包括：
基于管理费用多维分析基础表生成管理费用多维分析模型，用于对管理费用开展趋势、比重进行分析、进行跨单位对比分析及来源分析；
基于运维检修成本多维分析基础表生成检修运维成本多维分析模型，用于对检修运维成本开展趋势、比重、跨单位对比进行分析；
基于领料多维分析基础表生成领料多维分析模型，用于在同一多维组合内，识别某一物料的领用异常情况；
基于检修成本与物资采购系统工作量比较基础表生成检修成本与物资采购系统工作量比较分析模型，用于在同一多维组合内，识别某一单位的检修运维支出金额与对应多维组合涉及的物资采购系统工单数量、设备数量、设备投运年数、资产原值金额的严重失衡异常情况；
所述审计模型包括管理费用多维分析模型、检修运维成本多维分析模型、领料多维分析模型及检修成本与物资采购系统工作量比较分析模型。
上述技术方案的工作原理：基于管理费用多维分析基础表生成管理费用多维分析模型，用于对管理费用开展趋势、比重进行分析、进行跨单位对比分析及来源分析；便于在审计前对多维管理费用的财务数据进行分析，通过多维度的管理费用数据的比较和分析，可以更精确发现疑点数据，快速定位审计范围，集中审计资源；
基于运维检修成本多维分析基础表生成检修运维成本多维分析模型，用于对检修运维成本开展趋势、比重、跨单位对比进行分析；便于在审计前对多维运维检修成本的数据进行分析，通过多维度运维检修成本的数据进行比较和分析，可以更精确发现疑点数据，快速定位审计范围，集中审计资源；
基于领料多维分析基础表生成领料多维分析模型，用于在同一多维组合内，识别某一物料的领用异常情况；通过利用工程在领用物料具有规律性，其所形成的设备也具有规律性的特点，将通用物料进行规范化，便于构成合理的审计基础和审计标准，从而能够在实时或事后对审计中的领用物料的合理性进行判断，从而确定物料的领用异常情况；所述物料的领用异常情况，包括某一物料领用异常多、异常少单位、或该多维组合仅有少数单位领用某一物料及某一领用的物料明显不适用对应多维组合等异常的情况；
基于检修成本与物资采购系统工作量比较基础表生成检修成本与物资采购系统工作量比较分析模型，用于在同一多维组合内，识别某一单位的检修运维支出金额与对应多维组合涉及的物资采购系统工单数量、设备数量、设备投运年数、资产原值金额的严重失衡异常情况；所述检修成本与物资采购系统工作量比较分析模型的工作原理是在审计期间，对被审计方的ERP工单、物资采购系统工单进行关联分析，当被审计方在某资产类型+某业务活动下发生的检修成本没有足够的业务量支撑时，将其作为疑点展示，并针对部分存疑项目作进一步核实；
所述审计模型包括管理费用多维分析模型、检修运维成本多维分析模型、领料多维分析模型及检修成本与物资采购系统工作量比较分析模型；通过将管理费用多维分析模型、检修运维成本多维分析模型、领料多维分析模型及检修成本与物资采购系统工作量比较分析模型组合为一个审计模型，便于所述审计模型对被审计方的审计数据进行全方面的审计，更精确发现疑点数据。
上述技术方案的有益效果：通过生成管理费用多维分析模型、检修运维成本多维分析模型、领料多维分析模型及检修成本与物资采购系统工作量比较分析模型，便于将审计涉各方面的数据进行针对的分析并精确地发现异常及疑点数据。通过构建审计模型，便于实现业财数据的快速、跨地域、跨业务的存取与交换，极大的节约了整理、分析信息数据的时间和成本，此外，对降低审计过程中的沟通成本及减少实地核查成本方面也有显著效果。构建审计模型，还有助于审计人员实时获取相关数据信息，对不同时间点的信息进行穿透查看和比较分析，便于发现疑点数据。由于审计模型基于单位账户、报表的要求来构建，实现了数据跨业务采集、数据自动化梳理和加工、数据更加丰富直观地呈现，使得一定程度上提高了审计工作的时效性。
根据本发明的一些实施例，所述管理费用多维分析模型，用于对审计期间的被审计单位的管理费用进行多维度汇总，并组合维度比较同行业单位数据，针对异常数据作进一步核实；
所述管理费用多维分析模型，基于管理费用多维分析基础表进行分析展示；
所述管理费用多维分析模型，基于不同关注点，构建了三个子模型，即多维度管理费用结构分析子模型、多维部门管理费用使用情况分析子模型及多维管理费用趋势分析子模型。
上述技术方案的工作原理：所述管理费用多维分析模型，基于管理费用多维分析基础表进行分析展示；便于更加清晰的展示管理费用的多维分析结果；
所述管理费用多维分析模型，基于不同关注点，构建了三个子模型，即多维度管理费用结构分析子模型、多维部门管理费用使用情况分析子模型及多维管理费用趋势分析子模型；便于分别从管理费用的结构、使用情况及趋势分别进行多维分析展示，降低审计的复杂度，提高审计工作的效率；
所述多维度管理费用结构分析子模型，通过用EXCEL数据透视表编制多维度管理费用结构分析表，筛选维度选取年度、月度；行选取单位；统计值选取金额；列选取管理费用明细科目；采用堆积柱形图展示分析效果，可选择调整的维度包括：年度、月度、单位、管理费用明细科目；所述堆积柱形图可根据分析人员关注重点调整显示维度；举例说明:将横坐标选取单位，纵坐标选取金额，堆积维度选取管理费用明细科目；
多维部门管理费用使用情况分析子模型，通过用EXCEL数据透视表编制多维度管理费用部门使用情况分析表，如图2所示，筛选维度选取管理费用明细科目；行选取单位；统计值选取金额；列选取部门类别；采用堆积柱形图展示分析效果，可选择调整的维度包括：管理费用明细科目、单位、部门类别；所述堆积柱形图可根据分析人员关注重点调整显示维度；举例说明:如图3所示，将横坐标选取单位，纵坐标选取金额，堆积维度选取部门类别；
多维管理费用趋势分析子模型，通过用EXCEL数据透视表编制多维管理费用趋势分析表，如图4所示，筛选维度选取管理费用明细科目；行选取月度；统计值选取金额；列选取单位；采用堆积折线图展示分析效果，可选择调整的维度包括：管理费用明细科目、月度、单位；所述堆积折线图可根据分析人员关注重点调整显示维度；举例说明:如图5所示，将横坐标选取月度，纵坐标选取金额，堆积维度选取单位。
上述技术方案的有益效果：所述管理费用多维分析模型，通过根据不同关注点，构建三个子模型，便于分别从管理费用的结构、使用情况及趋势分别进行多维分析的直观展示，降低了对多维管理费用进行审计的复杂度，便于快速精确地发现疑点数据，有效提高了审计工作的效率。
根据本发明的一些实施例，所述检修运维成本多维分析模型，用于对审计期间的被审计单位的成本性检修费用进行多维度汇总，并组合维度比较同行业单位数据，针对异常数据作进一步核实；
所述检修运维成本多维分析模型，基于运维检修成本多维分析基础表进行分析展示；
所述检修运维成本多维分析模型，基于不同关注点，构建了两个子模型，即多维度检修运维成本按科目的结构分析子模型及多维度检修运维成本按工单大类的结构分析子模型。
上述技术方案的工作原理：所述检修运维成本多维分析模型，基于运维检修成本多维分析基础表进行分析展示；便于更加清晰的展示检修运维成本的多维分析结果；
所述检修运维成本多维分析模型，基于不同关注点，构建了两个子模型，即多维度检修运维成本按科目的结构分析子模型及多维度检修运维成本按工单大类的结构分析子模型；便于从科目的结构及工单大类两方面分别进行多维分析展示，降低对检修运维成本的审计的复杂度，提高审计工作的效率；
所述多维度检修运维成本按科目的结构分析子模型，通过用EXCEL数据透视表编制多维度检修运维成本按科目的结构分析表，如图6所示，筛选维度选取年度、月度、电压等级、资产类型、业务活动、工单大类；行选取单位；统计值选取金额；列选取成本明细科目；采用堆积柱形图展示分析效果，可选择调整的维度包括：年度、月度、电压等级、资产类型、业务活动、工单大类、单位、成本明细科目；所述堆积柱形图可根据分析人员关注重点调整显示维度；举例说明:如图7所示，将横坐标选取单位，纵坐标选取金额，堆积维度选取成本明细科目；
所述多维度检修运维成本按工单大类的结构分析子模型，通过用EXCEL数据透视表编制多维度检修运维成本按科目的结构分析表，如图8所示，筛选维度选取年度、月度、电压等级、资产类型、业务活动、成本明细科目；行选取单位；统计值选取金额；列选取工单大类；采用堆积柱形图展示分析效果，可选择调整的维度包括：年度、月度、电压等级、资产类型、业务活动、工单大类、单位、成本明细科目；所述堆积柱形图可根据分析人员关注重点调整显示维度；举例说明:如图9所示，将横坐标选取单位，纵坐标选取金额，堆积维度选取成本明细科目。
上述技术方案的有益效果：所述检修运维成本多维分析模型，通过根据不同关注点，构建两个子模型，便于分别从检修运维成本的科目的结构及工单大类两方面分别进行多维分析展示，降低检修运维成本的审计的复杂度，提高审计工作的效率。通过绘制堆积柱形图，便于更加直观清晰地对多维检修运维成本进行展示，便于快速精确地发现疑点数据，有效提高了审计工作的效率。
根据本发明的一些实施例，所述领料多维分析模型，用于对审计期间的被审计单位的同一管理维度的项目下的的领料进行分析，并归纳领料合理规律，针对异常数据作进一步核实；
所述领料多维分析模型，基于领料多维分析基础表进行分析展示；
所述领料多维分析模型，基于不同关注点，构建了两个子模型，即多维度物料各单位领用情况分析子模型及多维度单位物料成本按物料名称的结构分析子模型。
上述技术方案的工作原理：所述领料多维分析模型，基于领料多维分析基础表进行分析展示；便于更加清晰的展示领料的多维分析结果；
所述领料多维分析模型，基于不同关注点，构建了两个子模型，即多维度物料各单位领用情况分析子模型及多维度单位物料成本按物料名称的结构分析子模型；便于分别从多维度物料各单位领用情况及多维度单位物料成本按物料名称的结构对领料进行分析展示，降低对检修运维成本的审计的复杂度，提高审计工作的效率；
所述多维度物料各单位领用情况分析子模型，通过用EXCEL数据透视表编制多维度物料各单位领用情况分析表，筛选维度选取成本科目名称、资产类型、业务活动；行选取物料名称；统计值选取金额；列选取单位；采用堆积柱形图展示分析效果，可选择调整的维度包括：成本科目名称、资产类型、业务活动、物料名称、单位；所述堆积柱形图可根据分析人员关注重点调整显示维度；举例说明:如图10所示，将横坐标选取物料名称，纵坐标选取金额，堆积维度选取单位；
所述多维度单位物料成本按物料名称的结构分析子模型，通过用EXCEL数据透视表编制多维度单位物料成本按物料名称的结构分析表，如图11所示，筛选维度选取成本科目名称、资产类型、业务活动；行选取单位；统计值选取金额；列选取物料名称；采用堆积柱形图展示分析效果，可选择调整的维度包括：成本科目名称、资产类型、业务活动、物料名称、单位；所述堆积柱形图可根据分析人员关注重点调整显示维度；举例说明:如图12所示，将横坐标选取物料名称，纵坐标选取金额，堆积维度选取单位。
上述技术方案的有益效果：所述领料多维分析模型，通过基于不同关注点，构建了两个子模型，便于分别从多维度物料各单位领用情况及多维度单位物料成本按物料名称的结构对领料进行分析展示，降低对检修运维成本的审计的复杂度，提高审计工作的效率。通过绘制堆积柱形图，便于更加直观清晰地对领料多维分析进行展示，便于快速精确地发现疑点数据及异常情况，有效提高了审计工作的效率。
根据本发明的一些实施例，所述检修成本与物资采购系统工作量比较分析模型，用于对审计期间的被审计单位的ERP工单、物资采购系统工单进行关联分析，如果某单位在某资产类型+某业务活动下发生的检运维成本没有足够的业务量支撑，则作为疑点展示，并针对部分存疑项目作进一步核实；
所述检修成本与物资采购系统工作量比较分析模型，基于检修成本与物资采购系统工作量比较基础表进行分析展示；
所述检修成本与物资采购系统工作量比较分析模型，基于不同关注点，构建了检修运维成本与物资采购系统工作量比对分析子模型。
上述技术方案的工作原理：所述检修成本与物资采购系统工作量比较分析模型，基于检修成本与物资采购系统工作量比较基础表进行分析展示；便于更加清晰的展示检修成本与物资采购系统工作量比较分析结果；
所述检修成本与物资采购系统工作量比较分析模型，基于不同关注点，构建了检修运维成本与物资采购系统工作量比对分析子模型；
所述检修运维成本与物资采购系统工作量比对分析子模型，通过用EXCEL数据透视表编制多维度检修运维成本与物资采购系统工作量比对分析表，如图13所示，筛选维度选取成年度、月度、资产类型、业务活动；行选取单位；统计值选取日常检修成本、工单数量、设备数量、设备使用年限；采用堆积折线图展示分析效果，可选择调整的维度包括：年度、月度、资产类型、业务活动、单位；所述堆积折线图可根据分析人员关注重点调整显示维度；举例说明:如图14所示，将横坐标选取单位，纵坐标选取数值，堆积维度选取日常检修成本、工单数量、设备数量、设备使用年限。
上述技术方案的有益效果：所述领料多维分析模型，通过基于不同关注点，构建子模型，便于多维的对检修成本与物资采购系统工作量比较进行比较分析展示，通过绘制堆积折线图，便于更加直观清晰地将各维度下的数据对比结果直观地展示出来，从而有助于快速精确地发现疑点数据，有效提高了审计工作的效率。
根据本发明的一些实施例，审计方确定审计企业的生产成本、管理费用的业务逻辑、多维业财数据逻辑对应的调用数据信息，基于调用数据信息，生成请求状态回执消息；
将所述请求状态回执消息添加至消息队列发送至被审计方；
审计方接收并解析所述被审计方返回的状态回执报告，并基于所述状态回执报告获得目标数据调用请求；
基于所述目标数据调用请求，通过接口调用被审计方的业财数据；
基于调用成功的所述业财数据，得到审计企业的生产成本、管理费用的业务逻辑、多维业财数据逻辑。
上述技术方案的工作原理：审计方确定审计企业的生产成本、管理费用的业务逻辑、多维业财数据逻辑对应的调用数据信息，基于调用数据信息，生成请求状态回执消息；便于事先确定要调用的数据以及被审计方的状态；
将所述请求状态回执消息添加至消息队列发送至被审计方；所述被审计方为审计企业；所述请求状态回执消息包括身份验证数据、数据调用请求、需被调用的数据；所述请求状态回执消息是与被审计方提供的异步调用数据接口建立了关联关系的消息；便于快速将请求状态回执消息发送至被审计方；
审计方接收并解析所述被审计方返回的状态回执报告，得到所述被审计方当前需被调用的业财数据的状态及心跳检测报告；所述业财数据的状态包括可供调用及不可调用；例如，当数据处于维护时就数据状态即为不可调用；便于根据被审计方的状态调整对业财数据的调用方案，避免因刻板的调用而产生大量调用异常的情况，有效提高对业财数据的调用效率；
将数据状态为不可调用的数据进行记录，得到等待调用数据单；便于明确审计方需要，但还未调用成功的数据；
基于所述当前需被调用的业财数据的状态及心跳检测报告，修正数据调用请求，得到目标数据调用请求；便于得到目前状态下最合适、效率最高的调用方案；
判断当前用于进行调用业财数据的接口与当前需被调用的数据的数据类型是否一致；避免因类型不一致而导致调用失败的情况；
在确定当前用于进行调用业财数据的接口与当前需被调用的数据的数据类型一致时，将当前用于进行调用业财数据的接口作为第一接口，通过所述第一接口将所述目标数据调用请求及所述第一接口的接口数据发送至被审计方；所述接口数据包括接口的接口名及参数类型；便于快速通过第一接口对被审计方的业财数据进行调用；
在确定当前用于进行调用业财数据的接口与当前需被调用的数据的数据类型不一致时，根据所述当前需被调用的数据的数据类型创建接口，并作为第二接口，利用第二接口将所述目标数据调用请求及第二接口的接口数据发送至被审计方；便于及时有效的根据当前需被调用的数据的数据类型创建接口，提高对业财数据调用的效率；
监测每一业财数据的调用状态并得到对应的状态参数；所述状态参数包括当前调用业财数据名称、数据调用速度及调用时长；便于判断调用过程中是否存在调用异常的情况；
将所述数据调用速度与调用时长分别与预设的速度阈值及时长阈值进行比较，判断是否存在数据调用异常情况；
当数据调用速度低于速度阈值和/或调用时长大于时长阈值时，基于当前调用业财数据名称确定当前业财数据为调用异常数据，停止对所述调用异常数据进行调用，并记录所述调用异常数据的名称，得到异常调用数据单；便于及时停止对调用异常数据的调用，减少因调用异常数据造成的时间浪费，提高调用效率；
将等待调用数据单及异常调用数据单进行合并上报至审计方的操作人员，并自动生成下一次数据调用请求，并重新进行数据调用；便于保证对被审计方的业财数据调用的完整性；
基于调用成功的所述业财数据，得到审计企业的生产成本、管理费用的业务逻辑、多维业财数据逻辑。
上述技术方案的有益效果：通过在对被审计方进行业财数据调用之前，对其发送请求状态回执消息，便于被审计方验证审计方身份、明确需要被调用的数据。审计方能够根据被审计方返回的请求状态回执消息，确定被审计方的状态及需被调用的业财数据的状态，从而调整数据调用请求，得到当前状态下能够实现最大调用量的目标数据调用请求。通过判断接口的一致性，有效避免了因接口不一致而造成的数据调用失败的情况。监测每一业财数据的调用状态，能够及时将调用异常的数据进行处理，提高整体对业财数据的调用效率。通过等待调用数据单及异常调用数据单自动生成下一次数据调用请求，并重新进行数据调用，保证了对被审计方的业财数据调用的完整性，从而保证得到审计企业的生产成本、管理费用的业务逻辑、多维业财数据逻辑的正确性。
根据本发明的一些实施例，将所述若干个初始数据表，作为待处理数据表集；
将所述若干业财数据进行过滤，得到第一数据集；
当存在能够适配业财数据审计需求的融合规则时，生成对应的第一类融合任务，将所述融合规则作为目标融合规则；基于所述目标融合规则，执行所述第一类融合任务，得到第二数据集；
当不存在能够适配所述业财数据审计需求的融合规则时，生成第二类融合任务，将对应的所述第一数据集输入至预先构建的业财数据融合网络，得到第三数据集；
对第二数据集及第三数据集进行加密存储。
上述技术方案的工作原理：将所述若干个初始数据表，作为待处理数据表集；所述待处理数据表集包括至少两个不同数据源的若干业财数据；
将所述若干业财数据作为若干待过滤数据，并获取每一待过滤数据的数据标识信息及时间数据；
基于预设的若干时间段及所述每一待过滤数据的时间数据，将待过滤数据划分至对应时间段，并将每一时间段中的待过滤数据作为一个待过滤数据集；
将每一待过滤数据的时间数据与对应的待过滤数据集的形成时间做差值，得到对应的时间差值，在每一待过滤数据集中具有相同数据标识信息的多条待过滤数据中取最小的时间差值对应的待过滤数据作为目标保留数据；
将每一待过滤数据集中对应的除目标保留数据之外的数据进行过滤，并将每一待过滤数据集中的目标保留数据进行合并，得到第一数据集；便于将重复的业财数据进行过滤，避免在对业财数据进行融合时出现因数据重复而造成融合紊乱的问题；
基于审计方的业财数据审计需求，判断预设的融合规则库中是否存在能够适配所述业财数据审计需求的融合规则；所述融合规则库是动态更新的；便于在存在合适的融合规则时，快速基于融合规则进行融合；
当存在能够适配所述业财数据审计需求的融合规则时，生成对应的第一类融合任务，将所述融合规则作为目标融合规则；
基于所述目标融合规则，执行所述第一类融合任务，得到第二数据集；
当不存在能够适配所述业财数据审计需求的融合规则时，生成第二类融合任务；
基于所述第二类融合任务，将对应的所述第一数据集输入至预先构建的业财数据融合网络，得到第三数据集；所述业财数据融合网络是基于注意力机制构建的；便于在没有适用的融合规则时及时利用预先构建的业财数据融合网络进行融合，提高融合效率；
对第二数据集及第三数据集进行加密存储；保证了业财数据的安全性，从而保证审计的准确性；
上述技术方案的有益效果：通过将多源的业财数据进行过滤，去掉了重复的数据，避免后续将多源的业财数据进行融合时出现因数据重复而造成融合紊乱的问题。通过将多源的业财数据进行融合，保证了当所述业财数据存在异构数据时，根据初始数据表得到的审计中间表的数据有效性与可查性，从而保证了基于审计中间表构建的审计模型的准确性与稳定性。
根据本发明的一些实施例，在使用业财数据融合网络之前，对所述业财数据融合网络的融合稳定性进行评估，包括；
获取若干评估样本作为测试输入数据；
将所述测试输入数据输入至业财数据融合网络，得到输出结果；所述测试输入数据的标签情况包括稳定输入及不稳定输入；
基于所述输出结果，统计输出结果情况；所述输出结果的标签情况包括稳定结果及不稳定结果；
基于所述测试输入数据的标签情况及输出结果的标签情况，构建二维统计表：
Figure BDA0004185609110000311
基于所述二维统计表，得到所述业财数据融合网络的稳定性参数:
Figure BDA0004185609110000312
其中，Wyc为业财数据融合网络的稳定性参数；Ewd为测试输入数据的标签情况为不稳定输入且输出结果的标签情况为稳定结果的测试输入数据数量；Vb为测试输入数据的标签情况为不稳定输入且输出结果的标签情况为不稳定结果的测试输入数据数量；Ebw为测试输入数据的标签情况为稳定输入且输出结果的标签情况为不稳定结果的测试输入数据数量；Vwd为测试输入数据的标签情况为稳定输入且输出结果的标签情况为稳定结果的测试输入数据数量；
当所述稳定性参数大于预设的稳定性阈值时，确定业财数据融合网络的融合稳定性是合格的。
上述技术方案的工作原理：获取若干评估样本作为测试输入数据；
将所述测试输入数据输入至业财数据融合网络，得到输出结果；所述测试输入数据的标签情况包括稳定输入及不稳定输入；
基于所述输出结果，统计输出结果情况；所述输出结果的标签情况包括稳定结果及不稳定结果；
基于所述测试输入数据的标签情况及输出结果的标签情况，构建二维统计表；便于通过将测试输入数据的标签情况及输出结果的标签情况综合对所述业财数据融合网络进行评估，构建二维统计表，使统计结果更加直观；
基于所述二维统计表，得到所述业财数据融合网络的稳定性参数；通过稳定性参数能够为业财数据融合网络的稳定性评估提供数字化标准的依据；
当所述稳定性参数大于预设的稳定性阈值时，确定业财数据融合网络的融合稳定性是合格的；便于明确业财数据融合网络的合格性，从而使用合格的业财数据融合网络对多源的业财数据进行融合，保证了多源业财数据进行融合的正确性。
上述技术方案的有益效果：通过获取若干评估样本作为测试输入数据，并通过统计测试输入数据及对应的输出结果的标签情况，计算的到业财数据融合网络的稳定性参数，为业财数据融合网络的稳定性评估提供数字化标准的依据，便于判断所述业财数据融合网络的稳定性。通过明确业财数据融合网络的合格性，从而使用合格的业财数据融合网络对多源的业财数据进行融合，保证了多源业财数据进行融合的正确性。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.一种基于业财融合下多维信息结构的审计模型构建方法，其特征在于，包括:
审计方梳理审计企业的生产成本、管理费用的业务逻辑、多维业财数据逻辑，根据梳理结果确定数据源，根据数据源得到若干个初始数据表；
将所述初始数据表的字段进行拆分组合，生成若干个审计中间表；
基于所述审计中间表，生成辅助分析型的审计模型。
2.如权利要求1所述的基于业财融合下多维信息结构的审计模型构建方法，其特征在于，所述初始数据表，包括：
财务管控数据表，包括多维宽表、维度码表及主数据码表；
SAP数据表1，包括凭证明细表、工单明细表及主数据码表；
SAP数据表2，包括资产明细表及主数据码表；
物资采购系统数据表，包括工作任务单明细表及设备明细表；
物资采购系统字段与电压等级核心维度映射表。
3.如权利要求2所述的基于业财融合下多维信息结构的审计模型构建方法，其特征在于，所述审计中间表，包括：
财务基础数据表，是基于所述财务管控数据表及SAP数据表1生成的，包括所有成本及费用科目的账务，按照凭证行项目逐行进行记录；
物资采购系统数据中间表，是基于SAP数据表2、物资采购系统数据表及物资采购系统字段与电压等级核心维度映射表生成的，用于将所有工作任务单区分处理的不同设备进行逐行记录；
管理费用多维分析基础表，是基于所述财务基础数据表，并按“单位+部门+科目+费用明细+是否付现成本”的颗粒度组合归集管理费用生成的；
运维检修成本多维分析基础表，是基于所述财务基础数据表，并按“单位+电压等级+业务活动+资产类型”的颗粒度组合归集检修运维成本生成的；
领料多维分析基础表，是基于所述财务基础数据表，并按“单位+电压等级+业务活动+资产类型”的颗粒度组合归集各物料的领料数量及金额生成的；
检修成本与物资采购系统工作量比较基础表，是基于所述财务基础数据表及SAP数据表1，并按“单位+电压等级+业务活动+资产类型”的颗粒度组合归集检修运维成本、物资采购系统工单数量、涉及资产数量、资产原值、设备投运时间生成的。
4.如权利要求3所述的基于业财融合下多维信息结构的审计模型构建方法，其特征在于，基于所述审计中间表，生成辅助分析型的审计模型，包括：
基于管理费用多维分析基础表生成管理费用多维分析模型，用于对管理费用开展趋势、比重进行分析、进行跨单位对比分析及来源分析；
基于运维检修成本多维分析基础表生成检修运维成本多维分析模型，用于对检修运维成本开展趋势、比重、跨单位对比进行分析；
基于领料多维分析基础表生成领料多维分析模型，用于在同一多维组合内，识别某一物料的领用异常情况；
基于检修成本与物资采购系统工作量比较基础表生成检修成本与物资采购系统工作量比较分析模型，用于在同一多维组合内，识别某一单位的检修运维支出金额与对应多维组合涉及的物资采购系统工单数量、设备数量、设备投运年数、资产原值金额的严重失衡异常情况；
所述审计模型包括管理费用多维分析模型、检修运维成本多维分析模型、领料多维分析模型及检修成本与物资采购系统工作量比较分析模型。
5.如权利要求4所述的基于业财融合下多维信息结构的审计模型构建方法，其特征在于，所述管理费用多维分析模型，用于对审计期间的被审计单位的管理费用进行多维度汇总，并组合维度比较同行业单位数据，针对异常数据作进一步核实；
所述管理费用多维分析模型，基于管理费用多维分析基础表进行分析展示；
所述管理费用多维分析模型，基于不同关注点，构建了三个子模型，即多维度管理费用结构分析子模型、多维部门管理费用使用情况分析子模型及多维管理费用趋势分析子模型。
6.如权利要求4所述的基于业财融合下多维信息结构的审计模型构建方法，其特征在于，所述检修运维成本多维分析模型，用于对审计期间的被审计单位的成本性检修费用进行多维度汇总，并组合维度比较同行业单位数据，针对异常数据作进一步核实；
所述检修运维成本多维分析模型，基于运维检修成本多维分析基础表进行分析展示；
所述检修运维成本多维分析模型，基于不同关注点，构建了两个子模型，即多维度检修运维成本按科目的结构分析子模型及多维度检修运维成本按工单大类的结构分析子模型。
7.如权利要求4所述的基于业财融合下多维信息结构的审计模型构建方法，其特征在于，所述领料多维分析模型，用于对审计期间的被审计单位的同一管理维度的项目下的的领料进行分析，并归纳领料合理规律，针对异常数据作进一步核实；
所述领料多维分析模型，基于领料多维分析基础表进行分析展示；
所述领料多维分析模型，基于不同关注点，构建了两个子模型，即多维度物料各单位领用情况分析子模型及多维度单位物料成本按物料名称的结构分析子模型。
8.如权利要求4所述的基于业财融合下多维信息结构的审计模型构建方法，其特征在于，所述检修成本与物资采购系统工作量比较分析模型，用于对审计期间的被审计单位的ERP工单、物资采购系统工单进行关联分析，如果某单位在某资产类型+某业务活动下发生的检运维成本没有足够的业务量支撑，则作为疑点展示，并针对部分存疑项目作进一步核实；
所述检修成本与物资采购系统工作量比较分析模型，基于检修成本与物资采购系统工作量比较基础表进行分析展示；
所述检修成本与物资采购系统工作量比较分析模型，基于不同关注点，构建了检修运维成本与物资采购系统工作量比对分析子模型。
9.如权利要求1所述的基于业财融合下多维信息结构的审计模型构建方法，其特征在于，在审计方梳理审计企业的生产成本、管理费用的业务逻辑、多维业财数据逻辑前，还包括对审计企业的生产成本、管理费用的业务逻辑、多维业财数据逻辑进行数据调用，方法包括：
审计方确定审计企业的生产成本、管理费用的业务逻辑、多维业财数据逻辑对应的调用数据信息，基于调用数据信息，生成请求状态回执消息；
将所述请求状态回执消息添加至消息队列发送至被审计方；
审计方接收并解析所述被审计方返回的状态回执报告，并基于所述状态回执报告获得目标数据调用请求；
基于所述目标数据调用请求，通过接口调用被审计方的业财数据；
基于调用成功的所述业财数据，得到审计企业的生产成本、管理费用的业务逻辑、多维业财数据逻辑。
10.如权利要求1所述的基于业财融合下多维信息结构的审计模型构建方法，其特征在于，在将所述初始数据表的字段进行拆分组合，生成若干个审计中间表之前，还包括：
将所述若干个初始数据表，作为待处理数据表集；
将所述若干业财数据进行过滤，得到第一数据集；
当存在能够适配业财数据审计需求的融合规则时，生成对应的第一类融合任务，将所述融合规则作为目标融合规则；基于所述目标融合规则，执行所述第一类融合任务，得到第二数据集；
当不存在能够适配所述业财数据审计需求的融合规则时，生成第二类融合任务，将对应的所述第一数据集输入至预先构建的业财数据融合网络，得到第三数据集；
对第二数据集及第三数据集进行加密存储。
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