淺析大數據金融審計防范金融風險的策略

摘要：隨著我國的科學技術和經濟的進步，大數據和網絡技術已經在各行各業產生了深遠影響，尤其是金融業已經呈現出了結合數據和網絡提升服務效果的趨勢，與此同時金融機構也應當注重利用大數據技術來提升在進行金融審計的過程中控制金融風險的水平，對金融市場做出更好的預測。

關鍵詞：大數據;金融審計;金融風險;風險防范策略

隨著金融業和時代的發展，金融機構要順應時代趨勢，就應當樹立大數據的審計理念，這樣便能有效提升審計人員的工作效率。而金融機構的審計人員本身就要接觸和處理大量的數據，所以就應當充分利用大數據這項新型技術的優勢來開展金融審計工作，利用這項技術就能更好地對金融數據間的聯系進行挖掘和把握，并在此過程中更好地發現潛在的金融風險。由于金融行業還具備了所涉及的資金數額巨大，且資產結構也相當復雜的特性，因此樹立大數據理念相當必要，利用大數據技術來強化審計工作，就能更好地防范當今金融業的各類風險。

一、金融審計大數據平臺構建

大數據技術能夠為金融業提供海量的數據，能夠有效滿足金融業對于數據數量和質量方面的需求，與此同時這也要求金融機構必須建立基于大數據技術的審計平臺。現今金融數據量的提升給金融審計帶來了更大的難度，這些數據主要包括被審計單位的財務數據、組織結構、相關環境，審計的模型程序，國家政策變更，當前經濟形勢，甚至是互聯網上的媒體資訊等內容。這些海量而雜亂的數據往往難以建立聯系，因此無法得到有效利用，這一現實同樣對要求建立更完善的基于大數據技術的審計平臺。

金融審計大數據平臺可以利用Hadoop 分布式存儲系統，這套存儲系統能有效連接離散單元，便于使用者對這些內容進行調度和并行處理，且成本也較為低廉。由于在進行審計時工作要找出審計疑點，就需要對大量的金融數據進行統計、篩選、查詢等操作，所以大數據平臺也應當具備滿足這些需求的功能。大數據平臺要對金融數據實行實時監控，有效預測風險，就應當建立若干金融數學模型，這樣才能及時發現問題并設立預警機制，將被動的事后審計變為主動的實時審計，在提高了審計人員工作效率的同事也減輕了負擔，并有效地降低了金融風險。

二、金融審計大數據搜集

金融數據的主要來源：一是最主要的來源，目前還是經過審計的金融機構，主要內容是年度資產的負債損益，需要獲得大量的金融機構內部數據。二是互聯網平臺，金融審計可以從互聯網平臺上獲取一些公共數據。三是其他政府部門配合提供，這樣才能滿足金融審計數據涉及內容廣，業務綜合性高的特點。四是過往的金融審計過程中審計機關內部產生的數據。而金融數據往往數量龐大，來源廣泛，因此就要利用大數據技術搜集這些信息，并采取措施進行系統化的管理，讓金融數據信息能具備準確、完整和有效的特性，這樣便能有助于金融審計工作的進行。而利用大數據技術搜集數據的具體流程見圖1。

三、金融審計大數據管理

在進行數據的收集后就有必要對數據進行有效管理。一是要對收集到的金融結構化數據和非結構化數據進行預處理。這樣便能檢測并糾正數據中的錯誤，并篩選數據，從而保障數據的質量。二是要重視對金融數據的存儲，結構化數據可以直接存儲在審計平臺軟件中。而非結構化數據則數量龐大、種類繁雜，存儲難度更高，而對于文本類文件可以分類存儲，像是視頻、圖像、錄音等非文本類文件則可以被存儲到移動存儲設備中，如光盤、磁盤等。

四、金融審計大數據分析

對金融審計所需要的海量數據進行收集、并進行存儲和管理后，就應當結合大數據技術對這些數據進行分析，這樣審計人員就能有效地從這些數據中挖掘出可能存在的問題，并據此來評估風險，從而制定審計重點，并能從中獲得審計的證據，經過這些過程后就能得出可靠的審計結論。對于審計人員而言，還應當深入思考如何利用大數據技術挖掘探尋深層信息，由此提升數據的利用率和對數據分析能力，這樣才能更為有效地防范金融風險。大數據技術中的數據主要分為兩類：一是結構化數據，二是非結構化數據分析，而現今的金融審計更注重對前一種數據進行分析。

對于分析結構化數據，審計人員在運用大數據技術進行金融審計時，大多會采用數據挖掘、結構化查詢語言以及專家模型等技術。數據挖掘的主要內容是通過一定算法和程序更深層地挖掘海量信息中的信息，對數據進行實時監測，并利用較為復雜的模型為數據建立聯系，利用定量分析提前發現金融風險，可運用在預估收益率或是信貸風險評估方面。工作人員通過結構化查詢語言可以查詢到自己所需的學習，并且能聯合不同的數據庫，從而保障審計信息的全面性，并提升查詢效率。利用專家模型功能，就能在進行金融審計時調用專家建立的應對同類型問題的審計模型，讓計算機自動找出問題數據，從而減少審計人員的負擔，以及進行人力審計時可能產生的錯誤。

而非結構化的數據則包括各類規章制度、會議記錄或是各類文件等。通過這些非結構化的數據記錄可以從中獲悉金融機構的政策落實情況、內控措施水平、重大決策思路等信息。目前對于非結構化數據的分析方式仍顯不足，主要還是采用搜尋關鍵詞的方法，然而要提升對非結構化數據的分析效率，就應當建設標準化的分析模式，并利用大數據技術挖掘這些數據中更深層的潛在信息，以彌補審計人員本身可能會忽略的潛在金融風險。一是可以按一定標準對文本類數據進行歸類，這樣便能提升數據管理和審計查詢分析環節的效率，并且能夠減少因為未分類的數據可能會產生的數據遺漏、數據重復的問題，從而提升審計證據的準確性，而對文本類數據進行歸類的主要方式有通過文本內容摘要或是通過文本基本信息，而內容摘要的分類標準又有業務類型、文本主題等，文本基本信息的分類標準則包括發布者、文件時間、文件大小等。而要處理非文本類的數據，則應當先轉化成文本化數據。二是為了更高效地對分類后的非機構化數據進行查詢和挖掘，可以建立一些模型。例如感情詞分析模型，通過計算機統計文本中的正面詞匯以及負面詞匯的運用頻率，程度詞的利用情況，便能有效地提升對文本精確含義的理解，從而做到更深刻地挖掘數據中的信息，審計人員在此過程中也能發現審計數據中的疑點，加強對這一部分的重視，從而有效防范風險。要讓非結構化數據在防范金融風險的工作中發揮效用，還應當讓非結核化數據與結構化數據進行結合，相輔相成，這樣便能提升找尋審計疑點的效率。

結束語

總而言之，金融審計工作應當充分利用大數據技術在處理數據、挖掘信息方面的優勢，來解決審計中的各項問題，并提升審計工作的效率，從而更加有效地對金融風險進行防范，這樣才能促進我國金融業的健康發展。

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作者簡介：

張瑋（1976.4-? ），男，江蘇蘇州，碩士，高級講師，研究方向：金融。