運用大數據和人工智能技術促進內部審計數字化轉型

國家外匯管理局浙江省分局課題組

[摘要]內部審計信息化、數字化轉型是大勢所趨。本文認為內部審計數字化轉型的關鍵是“從數據集合中發現數據邏輯，以數據邏輯反映內審結論”。本文在外匯管理各業務系統基本完善的大背景下，提出外匯局內部審計數字化轉型藍圖，認為外匯局非現場審計應起到審前評估、審中指向、審后跟蹤和風險提示的作用。本文總結了國家外匯管理局浙江省分局內部審計信息化項目的實踐經驗，為全國非現場審計分析系統的開發設計提供了參考和建議。

[關鍵詞]內部審計? ?外匯管理? ?數字化? ?機器學習? ?非現場審計

一、“大數據”與“人工智能”的本質和應用

要探討以“人工智能”為代表的一系列數字經濟時代新技術在內部審計中的運用，就必須首先了解這些技術術語背后的實際應用價值。

（一）“大數據”的本質是挖掘信息之間的潛在關聯

近年來，隨著計算機存儲、處理能力的不斷升級，數據處理軟件的不斷更新迭代，計算機對數據的處理能力越來越強大。當今“大數據”技術的本質是尋找碎片化數據之間隱含的數據邏輯，而不必拘泥于數據量的大小是否超出“傳統”數據庫軟件的處理能力，或是數據類型、價值密度等表面特征。當然，數據量越大、數據來源越多，其中就越有可能隱含有價值的數據邏輯，其隱藏的關聯價值就越容易被挖掘發現。故而，對大數據技術的應用探討應當本著實事求是的態度，根據實際可得的數據范圍和實踐目標進行合理規劃。

（二）“人工智能”的歷史及其與“大數據”的結合

人們在實踐中發現，計算機發現數據中隱含關聯的能力比人類更強大。使用人工智能算法挖掘海量數據中隱含的關聯，從而給出特定問題的答案，是當下大數據處理領域常用的解決方案。所以說現代人工智能技術的本質，就是讓計算機本身去從數據中發現、學習并應用數據邏輯，也就是“機器學習”。這也是現代人工智能技術與傳統的通過固化人類經驗來處理問題的“專家系統”的本質不同。在本文后續部分中提及的“人工智能”，都將特指“機器學習”。

（三）了解“人工智能”的應用場景和使用條件

盡管前文將“人工智能”的范疇縮小到“機器學習”，但實際上，這其中仍然包含了眾多不同種類的算法分支（見圖1）。各種算法并非有先后優劣之分，而是分別適用于不同的應用場景。作為需方，我們應對各類算法的應用場景和條件有大致了解。一是為了能夠從實際出發，構建實際可行的大數據與人工智能的應用框架;二是為了能夠向開發方準確地描述需求，縮短系統開發周期，提高成品系統完成度和可用性。

二、探討外匯局系統內部審計數字化轉型藍圖

秦榮生（2018）指出，“我國內部審計鮮有一個完整的數字化內部審計轉型藍圖”，“數字化轉型將會給內部審計帶來顛覆性的改變，需要重新思考戰略、內部審計目標、審計流程以及其他方方面面的問題”。正值國家外匯管理局啟動新一代內部審計信息化系統升級工作之際，本文接下來將以此為契機，探討外匯局系統內部審計數字化轉型藍圖。

（一）外匯局內部審計的數據來源

外匯局可用于內部審計的數據來源很豐富。通過ASOne（國家外匯管理局網上服務平臺）的建設，外匯局歸集了大量的數據。第一類是銀行等金融機構上報的外匯業務明細數據，根據《金融機構外匯業務數據采集規范》中的規定，銀行將向外匯局上報代客業務中涉及國際收支和結售匯的逐筆業務明細，以及大量自身業務月度報表。盡管該部分數據直接反映的是外匯市場的運行情況，但其中也必定包含外匯管理政策實施產生的影響，可作為內部審計的間接依據。第二類是外匯局自身產生的業務控制數據。比如貨物貿易企業分級名單、外匯管理行政處罰案件信息、非現場線索核查情況等。目前，大部分外匯管理業務都已經實現電子化作業，因而在各系統中留存有數據痕跡。該部分數據是直接反應外匯管理局履職情景的，可作為內部審計的直接依據。第三類是外匯局與外單位合作獲得的數據，多為外匯局出于外匯管理非現場分析角度，與其他監管單位互通獲取的，與外匯業務相關的數據，包括海關的進出口報關數據、稅務的黑名單數據等。該部分數據可與前兩類數據相互印證，提高內審結論的準確性?？傮w而言，外匯局自有數據數據量大、覆蓋面廣、種類豐富，能夠滿足大數據分析的需要，并能夠直接或間接地反映出各級外匯管理局的履職水平和內控風險。

（二）外匯局數字化內部審計的審計目標

外匯局內部審計進行數字化轉型后，防控內部風險、提高履職績效的總體目標不會改變。在此基礎上，外匯局非現場審計應根據大數據分析技術的固有優勢和現有外匯局內部審計的不足，因地制宜設定合理的中間目標，從而參與并優化外匯局內部審計的總體流程。

1. 外匯局非現場審計應起到審前評估的作用。目前外匯局內部審計安排一般是按照上級局在規定年份內對下級局完成一輪全覆蓋的“下查一級”，以及在規定年份內完成內部各條線的“同級監督”。這種安排方式的好處在于全面覆蓋，缺點則在于沒有重點，從而導致內審資源的分散和內審周期的延長。非現場審計應當根據內審數據，采用橫向比較和縱向比較等方式，對各分支局履職水平和風險水平作出評估。內審部門可以以此為依據，延長履職水平較高、風險水平較低的審計目標的內審周期，而縮短履職水平較低、風險水平較高的審計目標的內審周期，從而使外匯局內部審計工作更有重點，使有限的審計資源發揮更大的效用。

2. 外匯局非現場審計應起到審中指向的作用。目前外匯局內部審計的開展，完全依賴于審計人員的經驗能力。然而不同審計人員熟悉的業務領域不同，對不熟悉的業務，較難發現其中潛在的問題。在此情況下可能導致漏過不熟悉領域中的問題，亦或是選擇全面鋪開檢查，可能導致在不熟悉的領域花費大量時間，降低審計效率。非現場審計無法代替審計人員完成問題的取證、確認工作，但可以根據內審數據生成條線業務風險點預判，一方面為熟練的審計人員提供參考，另一方面為不熟練的審計人員提供指引，最終提高外匯局內部審計的效率。

3. 外匯局非現場審計應起到審后跟蹤的作用。目前的外匯局內部審計，主要依靠整改報告和“回頭看”的形式來確保審計成果發揮成效。整改報告只能確保被審計單位對內部審計中發現的問題進行了表面整改，但無法反映被審計單位是否建立確實有效的長效機制以防止類似問題的出現;而“回頭看”則會進一步占用本就不充足的內審資源。非現場審計應根據內部審計中發現的問題，對相關數據指標開展定期監測，以非現場的方式跟蹤審計建議的長期落實情況，從而在節約內審資源的前提下，提高審計結果的利用效率。

4. 外匯局非現場審計應起到風險提示的作用。目前外匯局的內部審計以常規審計為主，對于突發情況缺乏應對機制，響應時間較長，時效性有所欠缺。非現場審計應建立定期全面掃描機制，對于可能出現的重大風險問題，及時發現，及時提示。內審部門可以根據非現場審計的提示和內審資源盈余情況，組織開展機動審計，對于可能存在的重大內部問題，早發現，早整改，防止內控風險進一步發酵，提升內部審計防控內部風險的效能。

（三）外匯局內部審計數字化轉型實施階段

外匯局內部審計的數字化轉型需要分階段、分步驟進行。一是數據的引入需要時間。對于來源不同的數據，接入的難度不同。已在外匯局數據倉庫中的一類數據和三類數據易于取得，二類數據則根據各業務系統的具體情況存在較難取得的可能。二是樣本的準備需要時間。不論采取何種方式，取得能夠滿足機器學習算法初始訓練所需的樣本數量都需要一定的時間和資源投入。三是算法的訓練需要時間。不論何種算法，構建、訓練、調試到最適合內部審計工作的狀態都需要時間。四是人員的培訓需要時間。一方面，內部審計人員需要一定的時間去學習和適應非現場審計系統;另一方面，非現場審計系統的初始設計也應當根據內部審計人員的反饋進行一定的修改。

外匯局內部審計的數字化轉型可以分為三個階段。

1. 過渡階段。在該階段，新的外匯局內部審計信息化系統開始建立并進行測試。此階段，使用專家系統作為非現場審計的核心。在此階段的目標是打基礎、造環境、帶隊伍。此階段具體目標一是實現外匯局內部數據的逐步接入。二是依據可用的內部數據，構建一套可供專家系統使用的內審指標。三是上線可與非現場審計系統對接的外匯局內部審計電子辦公環境。四是通過測試，收集一批一線內審人員對系統的建議，培養一批熟悉電子化內審環境、適應非現場審計系統的審計人員，篩選一批對內部審計數字化感興趣也具備相應能力的審計骨干。五是通過測試項目和對以往內部審計項目的數字化轉換，建立一個可用于機器學習算法初始訓練的樣本庫。

2. 訓練階段。在該階段，外匯局內部審計數字化轉型的核心——基于機器學習算法的大數據分析能力將逐步成型。訓練完畢并通過評估的機器學習算法將循序替換過渡階段非現場審計中的專家系統。此階段具體目標一是根據過渡階段內部審計人員的反饋，修正外匯局信息化內部審計系統功能需求。二是組織內審骨干與開發方對接，細化引入機器學習算法的具體需求，框定算法選擇范圍。三是完成對選擇范圍內機器學習算法的初始訓練，并評估其可用性。四是逐步將通過評估的機器學習算法引入非現場審計系統，取代原有專家系統算法。五是擴大系統測試范圍，收集更多樣本和反饋，通過增加樣本數量和調試參數，逐步使得所有非現場審計目標都可通過合格的機器學習算法實現。

3. 應用階段。在該階段，外匯局內部審計數字化轉型的系統建設已經完成，需要跟進相關制度，全面推開數字化內部審計流程，并持續對更先進的新技術、新思路保持關注。此階段具體目標一是確保外匯局非現場審計核心算法穩定可靠，反饋機制順暢，能隨著內部審計項目的開展不斷自我迭代優化。二是確保外匯局內部審計信息化系統簡潔易用，外匯局內部審計人員能夠熟練使用。三是對內部審計流程作出相應修改，發揮內部審計數字化轉型后的優勢。四是完成相關制度的修訂，使外匯局內部審計數字化有規可依。

三、外匯局內部審計數字化轉型的初步實踐

為驗證外匯局內部審計數字化轉型思路的可行性，積累外匯局內部審計數字化實踐經驗，國家外匯管理局浙江省分局決定組織開展外匯局內部審計信息化系統實驗項目。該項目制定四個主要目標：一是試驗基于數據分析的非現場內部審計系統可行性。二是評估非現場審計與現場審計相結合的有效性。三是探索非現場審計專家系統的構建方式。四是組織鍛煉一支技術人才與審計人才相結合的數字化內審隊伍。浙江省分局計劃通過該項目邁出“摸著石頭過河”的第一步，為全國外匯局系統內部審計數字化轉型提供實踐參考。

（一）項目總體設計

為達成上述目標，同時考慮到分局的數據權限、資金條件和人員情況，實驗項目組制定了“小切口，大框架，全流程”的實驗項目設計思路：一是以經常項目貨物貿易外匯管理為切入口。通過對外匯管理各業務條線系統架構情況的綜合比較后，項目組認為貨物貿易外匯管理主要依托貨物貿易外匯監測系統，數據來源單一，利于提取和引入。且同時包含業務數據和控制數據，能夠支持非現場合規檢驗和績效評估，適合作為外匯局內部審計信息化系統實驗項目的切入口。二是建立可推廣、可升級、可拓展的系統框架。由于經費和技術條件限制，不可能在短期內開發出完備易用的內部審計信息化系統用于實驗，但為了能夠為全國范圍內外匯局內部審計數字化轉型提供參考，實驗系統必須堅持“麻雀雖小，五臟俱全”的原則，建立較為完備的結構框架。三是覆蓋從數據接入開始到最終完成非現場與現場相結合的審計項目的一系列全部流程。其中包括系統構建、數據導入、指標運算、非現場分析、現場應用和結果反饋等方面，并在實踐中發現問題、解決問題、歸納問題，從而達成鍛煉隊伍、積累經驗的目標。

（二）指標體系構建

項目組圍繞貨物貿易事中事后監管的重點工作和關鍵環節，確定指標體系建設需包含三個方面，達到三個目的：一是從“面”上分析被審計對象整體情況。設計宏觀貿易指標，量化地區收支形勢，通過縱橫交叉比較，衡量地區貿易收付匯和進出口差額的偏離程度，判斷被審計對象總體履職情況，提示重點審計方向。二是從“線”上分析被審計對象績效情況。設計微觀業務績效指標，量化各項工作成效，對被審計對象執行貨貿企業名錄、監測、核查、分類等制度的全面性、及時性和有效性等進行評估，輔助現場審計人員掌握被審計對象各項工作績效。三是從“點”上分析被審計對象規范情況。設計微觀業務合規指標，核驗各業務流程電子記錄與相關規定的一致性，篩查業務合規風險點，評估被審計對象內部管理的完備程度和執行情況。通過組織省內審計人員和業務專家集中討論，最終構建出一套共25項的貨物貿易內部審計指標體系。微觀方面，梳理出5項日常管理指標、6項非現場監測指標、6項現場核查指標，基本完整覆蓋了貨物貿易外匯業務全流程管理環節;宏觀方面，設計了出口收匯、進口付匯偏離度等8項指標，從市場情況反映被審計單位履職成效。最后應用層次分析法對每項指標設定閾值、分值及權重，形成指標體系（見圖2）。

（三）在內審項目中實踐評估非現場審計效果

經過半年多的開發與測試，實驗系統的關鍵功能全部完成，并命名為“貨物貿易外匯管理計算機審計輔助系統”。浙江省分局組織省內部分地區參與項目實踐，依托貨物貿易專項審計項目，探索應用內部審計非現場數據分析結果，檢驗非現場審計與現場審計相結合的內部審計方式的實際效果。

1. 發揮審前評估作用，評價貨貿監管績效。系統對各項指標評分結果按照風險等級對應使用“紅、黃、藍、綠”不同顏色進行展示，并進行綜合評分，直觀展現審計對象總體風險狀況（見圖3）。比如，對于2家經濟總量差異不大的支局，計算其“非現場監測有效性”指標（列入現場核查企業家數/重點監測企業家數）與“企業現場核查影響率”指標（現場核查企業總量差額/本地區名錄企業總量差額）。結果顯示，“非現場監測有效性”A支局高于B支局，表明B支局非現場監測工作強度相對較低;“企業現場核查影響率”B支局遠高于A支局，表明B支局核查工作效能優于A支局。兩項指標評分匯總，顯示A支局非現場挖掘異常線索的能力、精準性有待提高，B支局非現場監測工作投入有待增加。

2. 發揮審中指向作用，揭示業務流程風險。審計組在審前評估中通過計算“登記表有效性”指標（登記表撤銷、作廢數/登記表總數），發現C支局與其他支局分差較大，比平均值高出14個百分點，故而在現場審計時加大了對該支局登記表業務的抽查比例，發現該支局此項業務規范性較差，存在出具的登記表要素填寫不準確、留存檔案有瑕疵、作廢后重新出具等問題。就登記表業務而言，非現場審計結果與現場審計結論基本一致。

3. 發揮審后跟蹤作用，監測審計結論落實。在完成對5家支局的審計項目后，時隔半年對這5家支局的業務進行非現場審計，將這段時期的審前風險評估指標得分與現場審計前的指標得分進行比對，發現部分支局的問題指標明顯改善，部分支局指標總體得分有所提升。比如，C支局“登記表有效性”指標明顯改善，據此掌握各支局對審計發現的問題和建議的長期落實情況，并依托該審后定期監測數據結果確定需“回頭看”的支局名單以及需開展“回頭看”支局的先后次序。

4. 發揮風險提示作用，預警監管薄弱環節。審計組在審計中發現“輔導期企業報告超期限比率”指標（超過10個工作日完成輔導期報告/輔導期報告完成家數）和“輔導期企業報告率”指標（輔導期企業實際報告家數/輔導期企業到期家數）有超半數支局評分較低，表明輔導期企業報告制度落實不到位。審計組隨即對全省各中心支局的該兩項指標數據進行了計算、比對，發現3家中心支局的指標遠低于平均水平。審計組向省分局經常項目管理處通報了這一情況，及時通知相關地市開展輔導期到期未報告企業集中清理工作，要求加強對新名錄企業的指導及報告管理，進一步擴大了審計成果。

（四）總結實踐經驗，制訂前瞻計劃

貨物貿易外匯管理計算機審計輔助系統的開發，為外匯局內部審計的數字化轉型提供了一個樣本。同時，該系統在應用階段顯現出的一些情況，也印證了外匯局內部審計數字化轉型是一項長期的工作。

根據前文所述“數據集合中發現數據邏輯，以數據邏輯反映內審結論”這一內部審計數字化轉型思路，項目組重點關注計算機審計輔助系統前期應用關鍵環節中反映出的問題，并提出相應的解決方案或思路。

1. 簡化數據提取方式，便利“數據集合”進行。審計組成員反映，當前系統指標數據的計算，主要依托審計人員手工導入相關文件，該步驟實施程序較為繁瑣，且審計對象越多、期限越長、業務量越大，過程越費時。這一方面是由于經費限制和開發周期的制約，數據引入功能只顧及了“可用性”而沒有考慮“易用性”;另一方面是由于分局層面沒有業務系統數據接口的權限，只能以人工導出方式獲取業務系統數據。為節約審計人力成本、縮短現場審計時間，項目組建議未來全國范圍內的非現場審計數據導入應由總局統籌規劃數據接口，直接從各業務系統后臺引入數據，使數據處理能完全自動化運行。

2. 完善指標反饋機制，加強“數據邏輯”分析。在指標設計階段，吸納的是項目組審計人員與部分貨物貿易崗位人員的意見與建議。在應用實踐階段，發現部分指標較好達成設計意圖，但也有部分指標需要根據實際情況進行調整優化。若要將指標體系進一步推廣至全省乃至全國，就必須考慮到各地區的經濟特征與發展程度等客觀差異，一方面需要對指標閾值、分值與權重的設定進行綜合考量的需求：另一方面也不能假定指標體系一經設計就無需調整，必須考慮到在實踐中不斷改進、增減指標甚至變動指標體系組織計算模式的需求。項目組建議，在應用專家系統進行內部審計數據分析的階段就應加入現場反饋功能，將實際審計結論反饋到對應的計算和分析指標中，供指標設計維護人員參考，使非現場審計和現場審計雙向緊密聯系，不斷明晰數據邏輯，優化內部審計非現場分析指標體系。

3. 注重結果展示方式，回歸“審計結論”本質。在系統測試初期，整體界面設計、指標結果說明等均為技術人員視角，主要用于展示數據來源、計算公式等方面。而在實際應用過程中，審計人員反映指標結果展示不直觀，難以從冗長的公式和數值中獲取有效審計信息。項目組建議，非現場審計應服務于現場審計，非現場審計結果應轉化為現場審計人員最易于接受的形式?？萍既藛T迅速對系統界面進行了改進，使用“紅、黃、藍、綠”直觀展示風險等級，對指標結果的解釋更注重業務背景和審計建議而非數值計算，最終獲得了審計人員的認可。項目組還建議，隨著非現場審計擴展至經常項目以至外匯管理的全部領域，其指標體系將更龐大，需要展示的信息也更繁復，應當設計專門的數據利用功能，通過各種形式將指標計算結果中蘊含的審計內涵清楚直觀地展現給現場審計人員，這不僅僅是對系統的人性化改進，更是對“非現場審計與現場審計相結合”這一總體思路的貫徹。

目前，該系統的設計框架和應用成果獲得了外管局總局的充分肯定，總局將參照該項目的思路，統籌開發應用于全國范圍，涵蓋外匯管理所有業務條線的非現場審計分析系統。

[作者單位：國家外匯管理局浙江省分局，郵政編碼：31000，電子郵箱：luodog@126.com（執筆：謝梓平? 沈文? 羅帆? 王婧文? 孔志偉? 曹若瑤）]

主要參考文獻

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