適應金融大數據信息發展努力深化金融數據化審計

張珊珊

一、省審計廳開展農村金融行業數據式審計的背景

2005年下半年省聯社建立了信息化管理的第一個系統-綜合業務系統，截止目前，已建成了核心業務和信貸管理兩大業務處理系統。經過逐步發展，我省農村信用聯社已創建了業務交易量最大的全省集中式金融業務系統支撐平臺。

省審計廳應用信息化技術進行金融審計，大致可以分為三個階段：

計算機應用于金融審計的初試階段。2005年至2008年間，省聯社實現了初步的信息化系統管理，省廳明確了將計算機分析應用于金融審計的思路，從省聯社提取了數據，并進行了初步分析和整理，產生的審計效果比較明顯。

計算機輔助金融審計階段。2009至2011年，省廳改進完善了計算機在金融審計中的作用，逐步達到了計算機輔助金融審計的目的。（1）全方位取得數據庫表和數據字典。（2）完善數據采集及轉換，保證數據的完整性和準確性。（3）數據分析貫穿審計調查之中，數據分析有分有和。

積極向數據化審計走在前列的省廳學習。為做好金融行業的數據化審計，2012年我廳組織相關部門及業務人員到數據化審計開展較好的浙江審計廳考察學習，歸納提煉先進經驗，對我們開展這項工作提供了審計思路。

二、全面開展金融機構數據化審計并初見成效

（一）2013年首次農信社信貸資產數據式審計的成效。省廳于2012年搭建起了全省農村合作金融機構的分析系統平臺。2013年，對全省農村合作金融機構的信貸資產進行數據化分析輔助的專項審計。在此次專項審計現場實施階段開始前，利用平臺，整理采集的數據，調試模塊，形成7類19項疑似問題表。

本次數據化審計初見成效，具體表現在：1.調整了農村金融機構數據分析系統，使之更加適應我省的農村金融機構的數據化審計。同時，根據當前經濟發展形式，又增加的新的數據模型。通過調整和新增數據審計問題模塊，進一步完善和優化了我省農村金融機構數據分析系統。2.揭示了我省農村金融機構信貸數據系統的漏洞和風險，例如：系統客戶信息錄入不規范，系統部分字段沒有規范使用、系統對部分業務如家樂卡業務沒有作及時的系統更新、個別信貸表中信息不準確等問題。3.全面反映了我省農村金融機構存在的突出問題。利用數據分析的輔助手段，審計組發現了借新還舊標準過低，部分機構以此掩蓋不良貸款；發放多頭、關聯擔保貸款等問題。4.此次審計結果形成了審計報告、決定、要情及意見，審計要情及意見被婁省長批轉至省金融辦。

（二）2014年建立并完善了全省農村信用社涉農信貸數據專項審計平臺。2014年，省廳對陜西農村合作金融機構涉農信貸資產進行審計調查，建立了農信社涉農信貸數據分析平臺，并初步形成了5類17項疑似問題模塊。目前，本次審計調查的現場實施階段已完成，審計調查成效主要表現為。1.審計調查反映我省農村合作金融機構的涉農貸款真實性逐步提高，但仍需要進一步整改。在2014年開展的省農村金融機構涉農信貸資產審計調查中發現，涉農貸款增量、增量占比、增速和農貸占比都有所下降，進一步說明經過2013年的審計及整改后，該機構涉農貸款的真實性逐步提高。但2014年對涉農貸款開展的審計調查中，發現仍存在非農貸款投向為農林牧副漁涉農貸款，并在涉農貸款科目核算的問題，仍需進一步整改。2.部分涉農政策執行不力，監管缺失。審計調查中，發現部分縣級財政部門不能按照有關文件精神和規定，及時足額地撥付貼息資金或獎勵資金。并對于部分政策性貸款的保障政策，相關的監管部門或省聯社在檢查或考核中沒有落實到位，使得部分聯社迫于考核和檢查壓力，以借新還舊形式掩蓋不良貸款。3.信貸管理不嚴。根據數據分析及審計調查，發現省農村合作金融機構存在對政策性貸款貸后管理不嚴、倒貸、以貸還貸、貸款不良后繼續發放涉農貸款等問題。4.黨政機關干部在農村信合系統取得經營性涉農貸款的問題仍存在，省廳已形成審計移送書交紀檢監察部門。

利用數據分析平臺，將貸款分戶賬與電子名單關聯運行分析，形成與當地黨政機關干部名字相同的個人貸款表，即形成了疑似黨政機關干部貸款表。結合前期現場調閱資料及外圍延伸，我們最終審計發現并確認了存在個別黨政干部無視黨員干部廉潔從政準則，違規向農村信合系統以較低利率取得經營性貸款，從事經商、辦企業。

三、對農村金融機構數據化審計模型案例分析

（一）違規發放多個個人擔保貸款模型。此模型審計思路是：將個人貸款分戶賬與貸款擔保表關聯，將多個貸款戶不同但擔保企業相同的貸款記錄集中并分離出來。依據以往的審計經驗，此類貸款如果每筆的貸款金額相似或相同，貸款發放的時間相近或相同，很有可能擔保企業為實際用款企業，及此類貸款很有可能為頂冒名或個貸公用等違規貸款。根據此模型分離出的疑似表，要關注貸款的實際用途，即貸款資金的實際流向。對于此類的審查，首先應審查此類貸款發放時所經過的個人賬戶情況，關注該筆貸款流至哪個賬戶，同時每月貸款利息的償還來自哪個賬戶，這些賬戶與擔保公司是什么樣的關系，摸清這些關系，就很容易核實貸款的真實用途。還可以結合外部延伸調查的方式，延伸檢查為此類貸款進行擔保的擔保企業的賬務，尤其關注貸款發放、多筆貸款集中還息這幾個日期該擔保公司的往來賬務情況。

（二）關聯、多頭壘大戶貸款模型。此模型的審計思路：根據貸款表中的客戶關系篩選出與貸戶關聯的貸款，最終形成關聯、多頭貸款中間表。

數據式審計僅是輔助手段，必須結合審計人員的經驗、思路，才能深透審計。目前的關聯多頭貸款模型中間表并不能涵蓋所有相關聯貸款戶的多頭貸款，僅能反映不同金融機構向貸款戶多頭發放貸款的情況。依據以往的審計經驗，還存在與貸戶關聯緊密的關系人或關系企業，在同一機構或不同機構獲得貸款。簡言之，即違反了對關聯貸款同一授信的原則，分散相關系人或關聯企業多頭多筆發放貸款，在其承貸能力有限的情況下，加大了貸款風險。

依據關聯多頭貸款模型分類理出每一組疑似多頭貸款表，重點關注貸款企業主要股東、管理層的構成、以及表上未反映但資料反映出的關聯企業的信息。在結合數據平臺篩查上述關系人或關系企業，是否也存在貸款，根據貸款信息及貸款檔案，進一步核實這些貸款是否也同時實際用于同一貸戶或同一貸款企業集團，從而完整審查出涉及的關聯多頭貸款。隨后根據已確定的關聯多頭貸款，對其進行延伸調查，審查涉及貸戶的真實資產狀況，或涉及關聯貸款企業的財務狀況，檢查是否有能力償還，并進一步揭示是否存在利用金融機構未能獲取此關聯企業完整信息情況下，進行違法騙貸活動。

四、做好金融數據審計工作的幾點思考

（一）加強學習和培訓，開拓審計思路。金融機構的業務不斷地擴展、變化、創新，原有問題可能會變形、也可能會在創新過程中出現新的問題，因此金融數據審計的平臺和模型也要跟隨變化而變化，唯有這樣才能不斷發揮金融數據審計的作用。而作為審計人員，就要隨時關注和學習各類政治、經濟，尤其是金融方面的資訊，豐富和武裝頭腦，這樣才能開拓審計思路，也才能完善金融數據審計。而學習和培訓金融知識的方式可以采用多種方式，以自學為主，集中學習和培訓為輔。

（二）加強計算機專業人員對金融數據審計的支持。目前農村金融審計的數據平臺已初步建成，數據模型也在審計過程中完善和創新，但面對不斷變化的金融業務，仍需要不斷加強計算機專業人員與審計業務人員的配合。只有不斷加強計算機專業人員與審計人員的配合和溝通，才能更好地完成審計任務。

（三）逐步完善已有的數據平臺和模型，不斷創新與新的金融政策、法規一致的新數據模塊。在利用金融審計數據分析平臺開展審計項目過程中，除利用平臺數據模型，高效準確抓住審計重點、突出問題外，還要注意及時調整平臺數據模型存在的偏差。同時，在實際審計中，針對新發現的重點、問題，或金融機構創新的新的業務品種，及時總結存在重點問題的共性特征，并將其轉化成為新的數據模型。

（四）逐漸實現金融大數據審計下的全覆蓋連動審計。金融機構下屬各級機構覆蓋省市縣各級，尤其是農村金融機構，網點遍布各級區域，甚至在村鎮也存在信用社、分社一級。要逐步將市、縣兩級的金融審計力量融入進來，逐步實現金融大數據審計下的全覆蓋連動審計。

（五）加大金融數據審計的廣度和深度。目前，省審計廳以農村金融機構為數據式審計的試點，在條件成熟情況下，金融數據審計的試點范圍會逐步擴大，從銀行業拓展到證券業、投資業等，不斷將金融數據審計的覆蓋面擴大至其他金融機構。同時，對于已作為試點的金融機構，數據分析平臺及數據模型的深度也會加強，

（六）逐步建立數據庫及數據平臺的關聯，實現真正意義上的大數據金融審計。審計一個項目或單位，除了獲取審計對象自身的業務數據和財務數據外，還應盡可能地關聯其他數據庫或數據平臺。在今后的金融數據式審計中，在保證數據安全的前提下，應逐步關聯相關數據庫及數據平臺，實現數據信息之間的共享，加大審計數據分析的準確性和高效性，也是今后大數據審計的必然趨勢。

（作者單位：陜西省審計廳）