淺析大數據在商業銀行內部審計中的應用

葉睿

摘 要 近年來隨著國家“十三五”規劃提出實施國家大數據戰略和國務院印發《促進大數據發展行動剛要》，全國掀起了一股大數據應用的熱潮，各行各業也將大數據與業務結合，不斷發展。本文通過分析大數據時代給商業銀行內部審計帶來的機遇、存在的問題，并提出相應的建議，旨在充分發揮內部審計增加企業價值的職能作用，為商業銀行的轉型發展提供支持。

關鍵詞 大數據 內部審計 商業銀行 增值

隨著互聯網、云計算、移動通信等信息技術的蓬勃發展，大數據及其應用也日新月異，全面融入社會生產和生活，大數據被越來越多地提及，這是一場新的思維變革、管理變革和商業變革。內部審計將面臨更多業務數據以及網絡信息的挑戰，通過數據的挖掘與運用，可以實現對風險的全面揭示，為商業銀行業務發展提供更具前瞻性、有效性的審計建議，提供更有價值的增值服務，為商業銀行的轉型發展提供支持。

一、大數據分析的簡要介紹

（一）大數據的內涵及特點

第一，大數據內涵。2011年，麥肯錫首次提出大數據。大數據通常指規模巨大、結構復雜、采用傳統數據處理方法無法很好地在合理的時間和成本范圍內完成存儲和處理的數據。大數據的產生主要源于數據的爆發式增長，其核心理念是一切皆可數據化。

第二，大數據特點。國際數據公司將大數據的特點歸納為4V，即數據規模大（Volume）;數據類型多（Variety），既包括結構化數據，也包括半結構化和非結構化數據;數據增長快（Velocity），數據量較大且增速快，需要有較高的數據處理技術及時進行處理;數據價值大（Value），雖然數據的價值密度較低，但通過大數據分析可以發現價值極高的信息。

（二）商業銀行經營管理中應用大數據的基礎條件

麥肯錫認為，金融業是最早能夠受益于大數據的行業。作為金融業的重要組成部分，銀行業在經營管理中可以有效利用大數據，其基礎條件包括兩個方面：一是大數據分析可以有效進行預測;二是商業銀行已積累了足夠多的數據并具備一定的分析基礎，尤其是審計系統，有條件進行大數據分析。大數據分析主要不在于探尋因果關系，也不再重點追求數據的精確性，而是在混雜的數據中力爭及時處理，從中發現相關性，告訴我們事實，并精準預測，為相關的決策奠定基礎。也就是說，大數據技術能夠有效挖掘隱藏于大量數據中的信息，為決策提供依據，從而提高效率。

二、大數據給商業銀行內部審計發展帶來的機遇

（一）通過對數據的挖掘，發揮內部審計的增值服務

面對“大數據”帶來的新技術、新思維的變革，內部審計可以充分利用海量數據挖掘和分析，調查分析社會資金運動的新規律、客戶金融行為的新特征，深入挖掘有價值的潛力客戶，利用數據技術進行數據比較分析，探究第三方支付商業銀行經營的影響等，從而為商業銀行提供有針對性的營銷對象及產品建議，使內部審計更好地發揮增值服務，提升審計價值。

（二）通過外部數據分析，有效預防客戶風險

隨著對數據挖掘技術的廣泛運用，內部審計可以對業務數據進行持續分析和深入挖掘，從更高層面、更廣范圍、更加綜合的視角提供更具戰略性、系統性、前瞻性和價值性的審計建議，使內審職能從監督評價向咨詢服務與監督評價并重轉變，內審視野由識別“單業務風險”向識別“跨業務關聯風險”轉變，內審思路由“事后監督”向“事前預防”為主轉變。搜集各方數據信息，尋找“僵尸企業”、客戶關聯圈關系，持續探索信貸類風險的前瞻預測方法，可以有效預防客戶風險。

（三）通過數據分析，提高商業銀行管理能力

借助大數據技術，加強對商業銀行經營管理各環節的分析，分析投入產出效率，挖掘出能為商業銀行帶來效益的驅動因素，為公司管理層提供管理建議，協助管理層更有效地管理和控制各項經營活動，并合理使用資源、提高經濟效益。

三、大數據在商業銀行內部審計中存在的問題

（一）“數據引領和驅動”的審計發展理念尚未轉化為自覺行動

當前，數據分析與各項審計工作間已做到了有效融合，部分審計工作計劃的制定過程中，數據分析的作用越來越明顯。但是，目前的數據分析工作大多數還是在為已確立的審計事項或結論服務。大家還是比較習慣于用數據分析來支撐或佐證通過審計經驗判斷取得的成果，數據分析處于“被動”待用狀態，這與數據式審計的“數據引領和驅動”理念相去甚遠，未能做到運用數據分析確定審計項目，指導審計項目的實施。

（二）審計作業流程的優化重組尚處于起步階段，集約化審計工作成效尚需進一步展現

目前，數據分析與各項具體審計工作間的聯系日益緊密。在審計準備階段，審計組通過非現場數據分析，基本掌握了潛在重要風險事項及重大內控缺陷的大致分布情況，無須等到審計報告階段，就已經能針對上述事項或缺陷，初步形成相關審計工作底稿或報告材料，以往傳統意義上的審計準備、審計測試、審計報告及審計跟蹤等項目流程邊界實際上已被打破，但在實際工作中大家仍然按部就班，按照傳統審計作業流程進行，延遲了審計成果的展示，審計的效果與效率大打折扣，集約化審計工作成效尚需進一步展現。

（三）數據式審計新模式創新不夠，審計標準化、模塊化、自動化作業效果仍需鞏固提升

當前，金融風險變化形勢日趨復雜，審計條線工作任務壓力持續加大，任務要求越來越高，各機構普遍感受就是“捉襟見肘”，有限的審計資源與日益增多的審計需求對立并存，成為審計工作的一種“新常態”。從目前的情況看，標準化、模塊化審計作業機制構建成效還不夠明顯，部分可固化的審計工作事項還缺乏明確的標準或工具支撐，數據式審計新模式還需要突破創新，審計項目過程中產生了部分有重要價值的數據，這些數據在我們開展其他審計項目以及相關數據分析時都可以繼續使用，如何把這些數據保存下來以供后期繼續使用，是目前需要研究的問題。

四、商業銀行內部審計應對大數據挑戰的措施

（一）以大數據的方法確立審計項目

要逐步改變傳統以經驗式分析為主的審計項目確立方式，利用大數據加強風險評估。比如可應用各類可獲取的數據，開展常態化監測，定期匯集監測的結果，進行分析研判，找出商業銀行經營管理中的突出問題、潛在風險和經營難點，進而按照“三導向”原則和“融入性、前瞻性”等要求，確定應該針對哪些領域、區域、流程環節開展審計。這就像是將“人工定位”升級為了“雷達定位”，提高了風險導向的精準度，增強了審計立項的科學性。

（二）以大數據的方法改進審計項目實施

審計工作新常態下，要積極探索，在項目實施過程中，更多地使用非現場和大數據分析技術，減少現場工作時間，降低人力成本支出，解決新形勢下審計任務和審計資源的矛盾。具體來說，要將大數據思維嵌入審前分析、審中查證、后期報告的各個環節，逐步完成從“被動尋找數據”向“主動用數據驅動”的轉變;要努力探尋一切可利用的數據，并貫穿于審計項目的始終，探索高效的分析工具，提高審計的效率;要充分利用審計系統數據跨條線、跨層級、跨分行的優勢，展開更加深入的分析，提高審計的洞察力。

（三）以大數據的方法完善審計流程控制

在審計自身的流程管理和質量控制上，也應進一步運用大數據手段，加強新一代審計資源與流程管理系統的建設，有力地支持審計工作的開展，全面打造商業銀行的數據式審計流程。一方面要利用信息技術，進一步優化完善審計流程。能集中做的，就盡量不分散做;能用系統做的，就盡量不用人工做;能非現場遠程完成的，就盡量不去現場;盡最大努力配置好資源，節約審計成本。另一方面，要利用好審計自身產生的數據。如審計方案、審計底稿、審計發現中的數據或信息，以及有關審計資源使用的一系列數據，這些數據匯集了以往的審計工作軌跡和項目組織經驗，若更加充分地對其加以挖掘利用，將助力審計質量和效能的進一步提升。

五、結語

商業銀行在轉型過程中經營形勢的瞬息萬變和銀行業務的創新發展，使經營難度增加，交易形式也越來越復雜，處于各類風險和案件的高發時期，商業銀行面臨傳統經營模式下不曾有過的風險。作為經營發展第三道防線的內部審計需要更好地履行職責，充分利用大數據，通過監督評價和服務咨詢活動為公司提供更有價值的增值服務，為商業銀行的轉型發展提供支持。

（作者單位為中國建設銀行甘肅省分行）

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