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数据分析工具在物资采购审计的应用

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[摘要]本文介绍了SAPHANA和POWERBI两种数据分析工具在物资采购价格审计中的具体应用,并针对采购价格方面存在的风险展开多维度分析,旨在创新审计技术方法,优化管理方式。

[关键词]数据分析;物资采购;审计;应用;效果

A公司属于大型国有企业,业务覆盖全国各地,拥有100多家分公司,信息化程度较高,特别是在物资采购方面,其物资采购管理系统已运行近十年,涵盖大部分采购业务,有较为完整的数据链,基本具备大数据分析的条件。据统计,A公司2013年至2017年累计生成有效订单上百万条,采购金额上千亿元,涉及供应商近万家。经前期审计调查,该公司在物资采购价格方面主要存在两类风险:一是价格异常高的风险。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导致物资跌价,未及时调整而引起损失风险。二是价格异常低的风险。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。以下主要针对物资采购的价格开展分析,数据来源于A公司物资采购管理系统的订单数据。分析的基本思路是以A公司全部订单数据为基础,按物料编码计算各年度每项物资的平均单价,再分别测算偏差率和偏差金额,并将偏差率划分为七个等级。审计人员可依据审计时间、业务特点、关注的风险类型等情况,合理选择审计范围和重点。

一、利用SAPHANA软件对订单数据进行整理

(一)汉化并剔除冗余数据

审计人员从数据库中采集到原始订单数据,由于这些数据杂、乱、多,尤其是大部分字段名采用的是代码,并不能直接运用。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。数据质量问题主要有两个方面:一是存在大量单价为0或1的作废订单;二是部分数据填报错误(如计量单位“吨”误填写成“千克”,物料编码使用错误等),可能造成偏差率的计算脱离实际。在对数据深入剖析后,通过对订单状态的选择,基本可以解决上述问题,即只保留状态为“已在ERP生成有效订单”的数据,剔除状态为“等待审批、审批拒绝、取消、已拒绝、已锁定”等的订单,剔除率为9%,基本不影响整体分析目标。

(二)对原始数据进行横向扩展

采集数据只是日常执行采购业务的工作记录,并不能马上满足审计分析的需求,因此,审计人员必须根据审计思路,在SAPHANA软件里利用SQL语句对订单数据进行扩展。本次审计中增加了“平均单价、偏差率、偏差金额、偏差档次”等四个主要分析字段,还根据A公司的管理现状,增加了“板块归属、牵头单位、责任单位、供应商内外部”等辅助分析字段,并进行了赋值。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:selectsubstring(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"groupbysubstring(to_char(to_date("创建日期",'YYYYMMDD')),1,4),"物料编码"。2.计算偏差金额。将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。将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。

二、利用POWERBI软件构建数据分析

模型数据整理完成后,使用POWERBI分析工具分别从年度、板块、分公司、牵头单位、责任单位、物料大类、采购权限、供应商、内外部归属等9个维度构建分析模型,如图1所示。该分析模型主要包括三个部分:第一部分为切片器区域,审计人员可根据需要从上述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,可以按饼状图、柱状图、散点图等形式进行展示,且点击图中相应位置还可穿透查询其相关数据;第三部分为原始数据区域,可随时根据筛选条件,显示订单数据。此模型最大优点就是便捷、实用、灵活、易操作,可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。

三、数据分析模型的审计应用

(一)数据分析的考虑因素

1.在分析价格偏差时,要充分考虑采购时间、产品品牌、进口与国产等各种合理因素以及数据质量方面的问题,排除合理差异原因后,锁定审计重点。

2.修正偏差金额。在计算平均单价时,价高的物资会抬高均价,导致偏差金额失真。因此,在分析具体物料偏差时,需排除此因素,要根据具体采购情况,重新确定合理单价,计算偏差金额。

(二)数据分析的审计效果

1.异常订单总体情况。这里的异常订单是指含税单价偏差率大于50%的采购订单。按照单价偏差的程度划分为两个等级,即偏差率50%至100%为一档,偏差率100%以上的为一档。通过上述分析模型,选择两个筛选项:一是“年筛选器”选择2013年至2016年,二是“偏差等级筛选器”选择上述两个等级。经查询,2013年至2016年异常订单共三十多万条,采购金额近百亿元,偏差金额数十亿元,说明A公司在物资采购领域还有很大挖潜增效的空间。

2.按不同维度分析。根据审计思路,运用“切片器”功能,可分别按“板块、分公司名称、偏差率等级、供应商的内外部、物料级别”等进行筛选;运用分析模型的“堆积柱状图”等功能,可分别按“单位、物资类别、供应商、责任单位”等维度展示采购价格偏差水平,并可穿透查询相应的偏差订单;运用“筛选器”功能,输入某一项物资的编码,还可以查询该项物资的总体采购情况,便于综合对比分析。在此简要列举四种情况:

(1)按采购单位分析。这符合审计项目运行模式,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,审计人员按偏差金额的大小进行再排序,锁定了11家分公司,其偏差金额占75%,单位数量占17%。然后,对上述单位进行了重点审查,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,这是造成采购价格偏高的主要原因。

(2)按物资类别分析。主要侧重于分析各类物资采购价格水平,可有针对性地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A公司的化工产品、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的分析,针对性较强,将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。通过模型分析,发现两方面问题:一是部分供应商普遍供货价格偏高;二是部分供应商针对不同分公司供货价格存在较大差距。审计要求各分公司进一步查明原因,降低采购成本。

(4)按责任单位分析。主要侧重于分析各责任单位的物资管理水平以及采购制度执行情况,根据A公司的管理特点,各类物资分别由分公司负责物料编码管理、集中采购价格管理等。通过模型分析,进一步加强对责任单位的业务督导,优化管理方式和管理机制。

(三)数据分析的合理化建议

1.加强物资系统管理。一是规范物资编码使用,为A公司物资采购管理、信息化应用、数据统计分析等提供保障;二是加大推广力度,出台相关政策,鼓励未应用系统的分公司积极上线运行,提高系统上线率;三是加强业务管理和员工培训,减少系统无效订单。

2.强化集中采购措施。由于同类物资在不同分公司价格差异较大,因此,在总部层面要加强集中采购力度,积极通过公开招标或邀请低价优质供应商投标等方式,有效调动供应商之间的良性竞争,最终降低A公司的物资采购成本。

3.积极推进分散核实。对分析中发现的异常订单,由于数据量较大,将采取分散核实的方式,由两级审计机构分别核实,总部负责审查偏差率在100%且偏差金额500万元以上的异常订单,分公司负责审查其他异常订单,并对核实的问题进行严肃追责。

作者;莫满军;宋新秀 单位:中国石油天然气股份有限公司华北油田分公司

数据分析工具在物资采购审计的应用责任编辑:张雨    阅读:人次