1 互联网模式下电力营销存在的问题
1.1传统审计技术方法存在不足
信息系统数据量巨大、业务类型繁多、价值密度较低，传统审计技术和方法难以满足当前审计的需要。一是审计关注的风险数据往往沉淀于信息系统的底层数据库，或存在于不同业务系统的"接缝处"，传统审计技术方法无法通过获取底层信息发掘相关问题。二是内部审计人员往往凭借经验，对自己熟悉的领域、专业进行抽样分析。从抽样样本的局部推断审计对象整体的情况，存在很大的局限性，在对被审计单位提出审计评价或建议的时候，显得审计信息挖掘不深入，审计评价建设性不足。
1.2 电力营销管理系统面临的安全风险
首先是营销系统数据失真。一旦电力营销业务应用系统的安全受到侵害，最直接的影响莫过于营销数据错误、数据丢失或数据被篡改等使数据失真。其次，有可能造成营销系统数据泄露。
1.3大数据时代对内部审计提出新要求
加快大数据部署、深化大数据应用，已成为推动内部审计现代化的内在需要和必然选择。2018年1月9日，胡泽君审计长在全国审计工作会议上表示，要积极推进大数据审计，研究探索数据共享的方式和途径，提高数据运用的便捷性，增强审计人员大数据分析能力，实现数据的有效运用。2018年2月，国网公司提出强化"数字国网"顶层设计，优化企业数据模型，开展数字化发展研究与实践，促进业务创新、绩效提升。
2 基于"互联网+"审计云的电力营销数字化审计的总体思路
2.1注重建立以市场为导向的营销理念
电力企业在不断突破传统电力营销手段的同时， 还需根据当下市场经济的发展情况及其规律， 了解并掌握市场的动态与需求，通过先进的科学技术，实现对市场的科学、深入分析以及评估， 之后再结合市场评估结果来制定适合企业发展的营销策略，从而保证企业的持续运行和健康发展，真正让电力企业能够在市场中实现有效扩展， 为我国的经济建设作出更多的贡献。
2.2 审计模式创新是保障
按照审计人员专业特长，结合审计需求，成立"前期调研规划组、数据分析攻关组和审计延伸核查组"三个小组，相互配合、协调开展审计项目，审计组长统筹安排各小组开展工作。前期调研规划组主要由主审和信息系统专业人员组成，负责编制审计方案，对审计任务进行系统性规划，同时调研信息系统运行环境，进行审计需求分析，协调各部门全口径报送审计所需数据和资料；数据分析攻关组由审计部信息化专责和信息系统专业人员组成，负责数据分析，确定审计方向、重点和疑点，建立审计模型等；审计延伸核查组由审计部专工、基层单位业务骨干组成，负责对数据分析中发现的疑点进行延伸审计，并对其他非数据分析事项进行审计核查。
2.3数据协同
数据资产的规划主要是被运营监控部门来控制执行的，协调各专业部门实现企业数据资产的计划，从而达到数据标准的统一、数据质量的高效管理、数据挖掘支持和数据安全管理和控制。基础数据集成工作是由信息和通信部门来完成的。根据数据规划，统一的企业级基础数据平台对企业内部数据进行整合。与第三方公司合作收集多维的、多方面的市场和客户的信息，比如银行、国家统计局、电信运营商等，为专业应用大数据分析和公共服务提供数据来源。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆除此之外，要确保数据的动态更新，实现顾客的基本数据和业务配置数据协调管理，建立健全一个完善的维护机制，从而提高数据的可用性，进而促进电力相应业务顺利的开展。
2.4加大对信息技术的应用
新形势下，随着时代的不断发展和进步，各行各业在发展过程中也积极的应用了信息技术，保证可以跟上时代发展的步伐，满足社会发展的需求。因此，在电力企业在实际的发展过程中，也应该加大对信息技术的应用，建立健全的信息管理系统，保证在实现对电力营销创新的同时，还可以有效提升电力营销工作水平。同时，在电力营销工作的时候，企业应该建立与客户沟通的平台，然后安排专门的工作人员进行管理，对存在的问题进行及时的收集和反馈，确保能够进一步提升电力营销工作效果。
2.5 构建互联网网络平台
在"互联网 + 电力营销"的新形势下，使得企业在开展电力营销工作的时候，迎来了一定机遇的同时，也面临了很大的挑战。所以，为了可以更好地提升电力营销水平，促进电力企业的进一步发展。在具体的电力营销工作开展期间，应该对企业自身发展情况进行合理分析，并站在整体的角度进行研究，科学的建立互联网网络平台。
2.6大数据分析技术是手段
（1）全样本分析数据资源：①异常分析：通过数据采集和比对，分析在某一时点、某一环节与其它同口径一般数据不同的特别数据，以便进行深入查找。例如容载比异常、起止度不连续审计等。②趋势分析：描述数据随时间变化的规律或趋势，对比实际工作现状，针对发现反异常走势的数据，进一步跟踪检查。例如客户电量波动分析、基本电费综合变动分析审计等。③关联分析：建立数据项之间存在逻辑关系或互相影响的数据进行对比分析，确定是否符合正常逻辑关系。例如大工业用户分户报装、双（多）电源用户分户报装审计等。④聚类分析：不同数据对象在不同的生命周期及经营状况会产生差异，根据它们存在的相似性，将数据对象进行聚类和分组。例如在途资金审计、预收电费审计等。有效的数据分析方法，将使数据挖掘过程更加快速、高效。熟练应用EXCEL文档函数公式，对收集到的数据进行系统性处理，主要方法包括：a.表关联和数据匹配，如运用VLOOKUP函数进行中间表内部、中间表之间唯一识别代码的数据匹配；b.计数，如COUNTIF函数统计数据出现个数；c.逻辑判断，如EXCEL文档条件格式选项，可以查找重复值，缩小查找值范围等。（2）落实可疑数据线索，形成审计证据对可疑数据线索进行现场核实，是关系到数据分析结果是否正确，及能否被审计组及被审计单位最终确认的关键环节。一是抓住关键审计证据。例如，在高可靠性供电费审计中，审计人员必须明确双回路及其以上供电的用电客户在内部是否实现电气联系（不论高、低压），找到电气联系关键部位等。二是把握取证时机。避免向被审计单位暴露审计人员关注的动向，防止被审计单位提前了解审计人员意图，藏匿或转移证据等行为。三是审计证据要确凿。通过观察、询问、函证等方法，收集能够证明审计事项的原始资料、有关文件和实物等，或采取复印、拍照、转储、下载等方式取得审计证据。
结语
综上所述， 互联网技术的蓬勃发展给我们的生活带来了巨大的转变，同时对我们的电力营销也带来了诸多的优势，可以预见在互联网背景下的电力营销将进一步提高电力企业在经济建设中的重要作用以及人们的生活质量和生活水平，同时对企业自身的可持续发展具有十分重要的意义和价值。
参考文献
[1] 李天柱，马佳，吕健露，等.大数据价值孵化机制研究[J].科学学研究，2016，34（3）：321-329.
[2] 蒋洪浪.基于大数据的数字化审计技术方法体系构建--以保险公司数字审计为例[J].中国内部审计，2017， （11）：11-14.
论文作者:温斌
论文发表刊物:《中国电气工程学报》2019年第2期
论文发表时间:2019/4/24
标签：数据论文; 电力论文; 互联网论文; 信息系统论文; 业务论文; 审计部论文; 方法论文; 《中国电气工程学报》2019年第2期论文;