金融風險防范視角下大數據審計的實施策略

仲崇麗

摘 要：本文首先指出了金融風險的分類及危害，其次對大數據審計在防范金融風險中存在的難點進行了闡述，最后結合金融風險的相關知識提出大數據審計的實施策略。

關鍵詞：金融風險;大數據審計;實施策略

0 引言

隨著市場經濟的進一步深化，各種風險也不斷積聚，特別是金融風險，近年來金融案件數量呈現上升趨勢。僅2019年1月至5月，因破壞金融秩序和金融詐騙的犯罪案件就高達6900余件，既造成了經濟損失又不利于金融行業的穩定發展。金融風險具有不確定性、關聯性和傳染性，一旦引發系統性金融風險則后果不堪設想。因此，早在2017年習近平主席就提出金融工作的永恒主題是防止發生系統性金融風險，可見金融風險的防范工作十分重要。

新時代是大數據發展占關鍵地位的時代，大數據審計則成為防范和化解金融風險的重要手段。大數據審計可以集合多種類型的數據進行對比分析，有效提升審計工作效率，也對審計的時效性具有積極影響。大數據在日常金融風險的監測和實時監督中發揮著重要作用，而如何推進大數據審計的規范化、科學化，實現防范和化解金融風險的目標是本文要解決的問題。通過解決這一問題，對大數據審計工作的完善具有重要意義，也有利于降低金融風險。

1 金融風險的分類及危害

1.1 金融風險的分類

依據不同的標準，金融風險的分類也存在差異。依據產生根源的不同，金融風險分為靜態風險和動態風險;依據涉及范圍的差異，分為宏觀風險和微觀風險;依據主體不同，分為銀行風險、保險風險等;依據驅動因素不同，分為市場風險、信用風險、流動性風險、操作風險等，而這也是比較常見的金融風險分類方式。

市場風險的驅動因素主要有匯率、利率、股票價格等變動，例如某銀行預期利率會上升，于是購買了大量債券，結果利率下跌銀行損失慘重，不得不變賣資產。市場風險很難被準確預估，但可以通過相關模型的建立進行規避。信用風險也可以稱為違約風險，常見的就是信貸風險，這是商業銀行內部風險管控的重要內容，也是各項審計工作的重點內容。在商業的資產業務中，信貸風險時有發生，不僅會為商業銀行帶來損失，而且隨著不良率的上升極易引發系統性金融風險。流動性風險不僅包含資金的流動性，還包含市場的流動性，主要是由于流動性不足會帶來損失。為應對流動性風險，主要通過流動性比例、流動性缺口率、流動性覆蓋率等指標進行監測。操作風險則主要是由于系統、人員等因素造成的風險，例如巴林銀行倒閉案例，操作風險就是其中的重要因素。

1.2 金融風險的危害

金融風險發生后，將產生多方面的不利影響。首先，風險主體自身將承受較大損失。以商業銀行為例，一旦客戶發生信用風險，則銀行無法回收貸款，如果客戶的抵押物價值不能覆蓋貸款本息及相關成本，商業銀行會面臨經濟損失。其次，有可能引發系統性風險。一旦某個金融機構引發金融風險，并且無法控制由此帶來的損失，并且引發整個金融行業風險的爆發，則會帶來不可估量的損失。最后，破壞金融秩序。無論哪種金融風險出現，都會影響金融市場的正常秩序。金融在現代經濟中處于核心地位，相關風險的存在必然會阻礙金融體系的正常運行。

2 大數據審計在防范金融風險中存在的難點

2.1 缺少審計法規制度的約束

從金融風險防范視角來看，大數據審計應當依法依規開展工作，這樣才能提升審計的效果，并對金融風險實施有效管控。然而，大數據技術發展速度非常快，相關的審計法規制度并未跟上大數據的發展腳步。其一，電子數據管理方面的法律法規并不完善。現實中，信息數據泄露、個人隱私受到侵犯的案例比比皆是，大數據審計中涉及的數據量非常龐大，如果不能保證數據的安全，則相關損失不可挽回。由于缺乏電子數據管理方面的法律法規，在大數據審計中對數據的管理就存在一定的隨意性，既不利于對數據的充分利用，也不利于得出科學的審計結果。其二，在防范金融風險方面的大數據審計制度還比較匱乏。目前來看，在防范金融風險方面，大數據審計流程并不規范，這主要是由于審計制度不夠完善，造成對金融風險的識別不夠全面。

2.2 數據管理方面存在風險

本文所指的數據管理是從數據采集、數據存儲和數據分析三方面進行闡述。數據采集階段，大數據審計需要采集大量數據，并進行加工整理，因此數據的真實性、完整性和采集質量直接影響審計結果。數據采集過程中極易引發數據風險，以商業銀行為例，數據來源多、類型多，增加了采集難度，這是因為商業銀行除了基礎客戶數據外，還有大量的業務數據、后臺數據等，數據之間的交互存在一定難度。數據存儲階段，如果大數據審計平臺缺乏科學性，造成數據存儲不當、數據泄露等問題，也同樣會引發金融風險，大數據審計則很難發揮作用。數據分析階段，大數據審計需要借助現代數據分析方法才能得出客觀性結論，如果存在數據分析方法落后或者審計人員對方法掌握不熟的情況，同樣也無法實現金融風險防范的目的。

2.3 審計模型對金融風險的考量缺乏全面性

大數據審計要發揮防范金融風險的作用，則需要構建先進的審計模型，融入風險考量因素，這樣才能保證審計的有效性。但從實踐來看，審計機構構建的審計模型往往僅能考量一種或幾種金融風險，不能實現金融風險的全面考量。于是，大數據審計不僅無法實現金融風險防范的目標，也可能會失去客觀公正性。這與金融風險本身的特點也存在一定關系，金融風險具有不確定性，并且具有傳染性，這就為審計模型的構建增加了難度。同時，金融風險的分類也比較多樣化，如前文所述，依據不同金融風險其分類也不同，這同樣為大數據審計模型的構建增加了難度。因而，如何保證審計模型對金融風險考量的準確性、全面性是應當解決的問題。

2.4 審計人員對金融風險認識不足

其一，部分大數據審計人員缺乏金融風險防范意識，無法在審計實踐中融會貫通。一些大數據審計人員具備較好的審計專業知識，自身能力也比較強，但是在防范金融風險方面還存在欠缺。主要表現為未將金融風險防范知識融入審計實踐中，風險意識不強，對金融風險的重視程度不夠。其二，審計人員對金融風險的認識不夠深入，審計重點容易產生偏差。一些審計人員僅意識到信用風險、流動性風險等常見金融風險，對其他金融風險缺乏了解和學習，這樣就會忽視部分金融風險。以商業銀行為例，審計人員如果僅關注信用風險，對銀行資產業務審查較多，而忽視投機性較強的表外業務引發的金融風險，則不利于實現大數據審計目標。

3 金融風險防范視角下大數據審計的實施策略

3.1 促進大數據審計依法依規實施

第一，完善大數據審計及數據管理方面的法律法規。我國應加快出臺大數據審計方面的法律法規，跟上大數據技術快速發展的步伐。以審計法為基礎，出臺具體的大數據審計法規或者實施條例等，嚴格規范大數據審計主體及其行為。與此同時，電子數據管理方面的法律法規也應不斷完善，充分發揮數據管理的基礎作用，促進大數據審計更好地防范金融風險。第二，加快構建防范金融方面的大數據審計制度。健全并落實大數據審計制度是重中之重，大數據審計制度應當具有清晰化的審計目標，即實現金融風險的防范。同時，審計制度中還應當規定標準化的審計流程，避免因制度不完善而忽略相關金融風險。總之，大數據審計只有依法依規實施，才能更好地識別金融風險，并起到防范作用。

3.2 加強數據管理，提升審計實效

第一，在數據采集階段進行預處理，提升數據的準確性和完整性。對于采集到的數據進行統一處理，特別是圖片等類型的數據進行預處理，剔除其中的無效數據，避免因無效數據影響大數據審計結果。同時，不斷提升數據的交互性，保證數據的統一性，為后續審計工作做好準備。第二，提升數據存儲安全級別，強化數據管理環節。在對采集到的數據進行存儲的過程中，應當通過多種措施提升安全防護級別，避免數據泄露。另外，訪問數據的用戶也應依據安全級別設定訪問權限，從而更好保護數據安全。第三，注重數據分析方法的創新。大數據審計人員應當利用現代化數據分析方法，在數據自動化、智能化分析的基礎上，結合審計人員的專業知識更好地識別金融風險。

3.3 從實際出發，構建科學審計模型

第一，審計模型要充分考慮金融風險因素。大數據審計中，審計模型構建環節就要考慮金融風險因素，并且保證風險因素考量的全面性，審計模型不能只識別一種或幾種風險，而是實現對潛在金融風險盡可能全面的識別。無論是動態金融風險還是靜態金融風險，無論是宏觀金融風險還是微觀金融風險，抑或是常見的信用風險等，均能通過大數據審計并實施防控。第二，審計模型應能有效識別金融風險。審計模型在識別金融風險的過程中，還應注重有效性。以某審計局的大數據審計為例，根據銀行資產風險的五級分類方法，對五級分類情況進行重新計算，借助CASE語句對貸款種類等重新設置條件，從而構建科學的審計模型，通過與銀行的數據進行對比，識別其中存在的風險點。

3.4 提高審計人員風險意識，加強金融風險知識學習

金融風險防范視角下，大數據審計人員不僅要在審計專業領域有所建樹，還要具備金融風險防范意識。審計人員要認識金融風險，知曉金融風險的分類及來源，意識到金融風險的危害性，并將風險意識貫穿于大數據審計工作的始終。只有這樣，大數據審計工作才能實現金融風險防范的目的。此外，審計人員還應加強對金融風險法律法規和相關知識的學習，更重要的是學會使用數據分析方法和審計模型有效識別金融風險，能夠快速地找到金融風險點，這樣也有利于大數據審計實效的提升。金融風險知識的學習并非一蹴而就，需要長時間的積累，隨著金融風險變化，審計人員也應與時俱進。

4 結論

金融風險種類多樣，具有不固定性、傳染性等特征。金融風險發生后，金融機構等主體自身會承受損失，也可能引發系統性風險，最終影響經濟秩序的穩定。大數據審計不僅能發揮監督作用，而且對金融風險防范也具有正面作用。雖然在此過程中大數據審計還面臨一些難點和困境，但是通過探索大數據的實施策略可以解決相關問題。

參考文獻：

[1]江世銀.淺談金融審計的三個發展趨勢[N].中國審計報，2019-03-06（06）.

[2]張譯華，許倩倩.大數據金融審計防范金融風險的對策研究[J].商業會計，2019（19）：16-19.