■/岳富貴
隨著“大數據時代”的來臨,我國商業銀行在業務、技術及產品等方面快速創新,為了有效提升審計關注的深度和廣度,提高審計工作質效,就必須借助信息化審計工具實現數據的深度整合、挖掘和分析,建立一套較為系統的適用于城商行非現場分析的審計模型體系。
構建審計模型體系,首先是借助于數據平臺和審計系統,利用數據導入及驗證類模型群完成基礎數據的導入、整理、轉換、存儲、抽取和驗證等;其次是利用數據整合類模型群加工形成多元化的標準數據集;然后是根據已梳理的風險點針對性構建業務風險模型群來產生查證疑點,接下來是借助疑點分析模型群對疑點進行深層關聯挖掘后,形成以客戶或賬戶為主線通過可視化工具對問題線索進行綜合展示,最后利用審計管理系統完成現場疑點核實和問題錄入。
構建審計模型體系,應按照業務主題領域劃分(如信貸、票據、柜面、財務等)和模型功能效用細分(如數據核驗及整合、風險模型、疑點分析、抽樣統計等)的層級管理框架下,循序漸進地逐層細化和不斷優化完善。
一般來說,審計系統只是一個分析系統,本身并不產生數據,因此必須通過ODS、數據倉庫等接口采集銀行內的各業務管理系統的源數據及行外工商、稅務等社會類公開數據。這些數據可能是多個格式(如TXT、ASC、XLS、PL/I、RTF、PDF、XML等)的結構化數據,還可能是電子郵件、電子表格等半結構化數據甚至于圖像、聲音等非結構化數據。對于以上異構數據,必須按照一定業務邏輯由數據平臺進行統一采集、清洗、轉換、導入至審計系統庫,形成審計系統可訪問、可處理的數據文件,供后續分析使用。
但是,由于審計系統采集的數據來源于多個異源系統,其數據結構和數據類型較為復雜,同時各系統的數據字典往往與系統數據的更新不同步,加之數據傳輸過程當中可能會出現傳輸錯誤和缺漏。所以,審計系統從源系統獲取的數據正確性和完整性就無法得到有效保證,這也就加大了審計風險。因此,審計系統對業務數據的正確性、完整性、有效性和統一性進行驗證就特別必要。
數據驗證類模型主要通過兩個層面的驗證,一是技術性驗證,主要通過對記錄條數、日期及時間的統計分布,以及字段最大值、最小值、正值、負值、零值等一系列的匯總分析,來達到驗證數據正確性和完整性的目標;二是業務性驗證,主要利用業務處理邏輯、數據勾稽關系、業務交叉印證以及審計經驗等手段,來實現驗證數據有效性和統一性的目標。
前期所形成的基礎數據表,都是針對單系統、單渠道的局部類數據,而為了提高數據的兼容性和易讀性、提高審計分析效率,需要構建數據整合類模型群,按照客戶關系、賬戶關系、資金關系、擔保關系等維度生成標準表,為后續業務風險類模型編制及分析操作提供規范化的業務數據集合。
一般來說,構建數據整合類模型應符合體現業務特征、面向分析主題和保持相對穩定的特點,采用面向服務的技術架構,以松耦合的服務方式,滿足多個分布的、異構的數據源及應用系統的集成,支持系統接口的動態擴展以及熱部署,從而保證系統的靈活配置及擴展性需求。根據生成的審計中間表的用途進行大類劃分,可分為基礎性中間表、分析性中間表和查詢查證中間表。
1.基礎性中間表,是根據不同的分析主題的結構特征,以業務流程為單位,為每一個流程屬性從源系統數據中抽取相應字段而生成的單獨數據文件,從而提高了數據的易讀性,極大地降低了審計人員建立模型時候的工作強度和難度,提高了數據分析效率。如信貸類分析主題,通過建立“貸款合同信息—借據信息—擔保信息—五級分類信息”的業務流程數據表,可以清晰地展示業務層次。
2.分析性中間表,是指在數據分析過程中,根據審計人員特定的審計目的,對于復雜且復用程度高的數據文件,從基礎性中間表中篩選或關聯部分數據而形成的,或者根據審計分析模型運行生成一定的結果表。審計人員可在分析性中間表的基礎上繼續分析,或者以其審計分析結果進行延伸取證。
3.查詢查證中間表,主要實現三個方面功能:一是建立查證模型庫,實現審計工作成果共享和規范管理的目標。二是通過標準化和可定制的審計程序,實現業務自動提示和結論判斷。三是利用數據挖掘技術,支持對審計疑點進行追蹤分析,獲取審計證據。
業務風險類模型群是整個審計模型體系的核心,是將審計人員對銀行業務的審計思路用計算機語言表現出來,是審計經驗和數據挖掘分析有機結合而實現的知識創新,實現從海量數據中識別出問題交易和疑點數據。
一般來說,銀行電子數據的產生過程就是通過業務管理系統對實際交易場景過程進行虛擬化處理而形成的電子軌跡,而審計模型的建立就是在審計思路和審計方法的指導下,通過對可獲取的電子軌跡數據進行分析挖掘而逆向模擬還原的過程,并在還原過程中通過勾稽關系比對、多維數據印證等手段來識別其中的例外事項。
因此,業務風險模型構建就是基于對制度依據、產品原理、業務流程、主要風險等梳理和分析,按照“業務單元-業務環節-業務風險點-審計測試點-審計模型-問題疑點-問題詞條”的邏輯關系,并結合歷次審計所積累的經驗形成模型分析方法集,再輔之以業務系統數據流支撐,從機構、業務、產品等維度,實現模型與風險點的有效對應;逐步構建完成“由點到線,由線及面,由面成體”的體系化的業務風險模型群。
業務風險模型群所生成的疑點,反映的只是某類業務某個“點”上的問題,而對于城商行審計來說,更需要關注的是整個“面”上的狀況。所以,通過構建疑點分析類模型群從機構、客戶、賬戶、借據號、經辦人等多維度對疑點進行分析統計,在疑點之間建立橫向及縱向的聯系,并利用模型之間的關聯性、互補性和共同指向性,實現疑點證據之間的相互關聯和相互印證,為審計人員指明現場查證時應關注的重點和方向,降低疑點核查與分析的難度。