如何利用大數據提升內部審計質效

阮文紅 嚴弘宇

【摘 要】當前，各級審計機關在“總體分析、發現疑點、分散核查、系統研究”的數字化審計模式下，通過使用大數據關聯分析方法，在越來越多的領域形成了行之有效的大數據審計經驗模式，值得借鑒。本文主要通過對大數據審計在人民銀行內部審計中的應用進行探索分析，并提出可行性建議。

【關鍵詞】大數據;內部審計;應用實踐

隨著人民銀行系統信息化建設的快速發展，系統數據量呈爆炸式增長，同時，審計理念與方式也從重問題發現向重績效評估方向轉變，審計環境發生巨變，利用大數據提高內部審計效率和質量，成為推動內審工作轉型與發展的趨勢。為適應新時期審計工作要求，各分支機構層面也在利用數據分析輔助審計工作進行了許多有益的探索，并形成了一定的經驗模式，其中多維數據關聯查詢、篩選等方法較為常見，分析方法上以關聯對比分析、歸納匯總分析為主。但數據分散、格式不一，缺乏統一的、相對固定的審計數據分析模型，未形成有效的內外部信息資源共享索引機制等問題，為充分利用大數據推動審計轉型帶來困難。為此，人民銀行系統內部審計應積極創新，充分利用大數據技術對全系統業務數據進行整合，推動建立基于全系統層面的大數據平臺。從多角度、全方位審計分析，準確鎖定審計方向，提高內部審計精度、深度和廣度，實現內部審計質效提升。利用大數據平臺使內部審計從事后監督向事中監督轉變、從現場向非現場轉變、從規范管理向績效評估轉變、從單一問題發現向整體趨勢分析轉變。

一、利用大數據提升內部審計質效的現實意義

1.大數據審計能有效提高審計監督質效和覆蓋面。

相對于傳統審計方式，大數據審計在提高效率、準確性和覆蓋面等方面具備絕對優勢。大數據分析結果能夠以點帶面，在更大范圍內對問題疑點進行核實，克服傳統審計方法的缺點，更有效地落實審計全覆蓋的要求。在數據分析結果的指引下，審計人員現場取證時間縮短;運用數據的關聯比對，審計結果更加準確、客觀;既提高了審計監督的效率，擴大了審計監督的覆蓋面，又能夠做到有的放矢，提高了審計監督的質量。

2.大數據審計有助于提升審計對整體風險的預警能力。

大數據審計環境下，審計人員擺脫傳統抽樣方法的局限，通過對全系統的數據進行分析，發現系統性、全面性的問題，鎖定重點區域，確定重大問題，進而有針對性地進行現場核查。在很大程度上降低了審計監督的風險，避免了審計監督盲區、盲點。能夠及時發現趨勢性、苗頭性問題，從宏觀上揭示機制體制方面存在的問題，深入剖析產生問題的原因，更好地發揮審計監督與風險防范作用。

3.大數據審計有助于提高內部審計履職層次和水平。

在大數據審計的背景下，審計部門掌握了更多的基礎數據，為提高審計履職層次、水平筑牢了基礎。審計部門推動大數據審計平臺建設，固定采集數據的頻次，及時更新數據，對當前的形勢和風險狀況作出客觀的分析判斷。同時，可以將近年來審計發現的主要問題、延伸調査的部門和單位、采集整理的電子數據和證據清單、發現問題的整改落實等情況統一納入平臺管理。通過構建審計成果共享平臺，既方便審計人員共享審計經驗和把握相關領域重點，又可以避免重復審計，還能及時跟蹤審計，反映問題的整改落實情況，有效發揮審計監督效能。

二、審計實踐中的大數據技術方法應用

人民銀行各級分支機構在推動大數據審計實踐，通過大數據從多個角度設計審計方法，注重全面性和針對性，強調政策研究和數據分析的緊密融合，實現了對審計線索的準確定位，深入挖掘鎖定疑點。

1.大數據審計的應用實踐。

隨著大數據審計的發展，基于數據庫的關系分析和基于數據挖掘的數據分析方法逐漸被審計實踐所接納。大數據審計流程如下圖所示。

大數據審計流程圖

如在固定資產審計中，依托大數據技術，打造內部和外部的信息資源共享格局，讓內外部的數據資源互聯互通，為實現審計監督的精確定位奠定堅實基礎。在金融政策績效審計中，應用“政策+數據”的大數據審計模式，找政策傳導執行漏洞，打破數據藩籬，建立多層次審計數據分析指導體系，利用大數據開展總體分析和趨勢分析，透過數據看政策效果和職責履行，揭示存在的風險和制度缺陷，推動相關制度的健全和完善。在經濟責任審計中，通過數字化對審計對象實施動態管理，建立了大數據審計聯動工作機制，運用大數據追蹤機制促進審計整改，資源成果共享程度不斷提高。

2.審計經驗模型實踐案例。

（1）小額扶貧虛假放貸分析案例。在開展金融精準扶貧信貸績效審計時發現，為完成上級部門下達扶貧貸款任務，金融機構通過“栽盆景”等方式虛增小額扶貧貸款數據，拉高戶貸比。所需數據包括銀行扶貧貸款明細數據、貧困人員基本信息。根據扶貧貸款明細數據，鎖定疑似虛假放貸機構，分析貸款發放金額、期限、人員地址等數據，確定虛假貸款信息。審計人員通過數據分析發現，××農商行有3多萬條扶貧貸款記錄，其中貸款金額為2 000元以下的有近1.5萬人，其中1萬多人戶籍所在地高度集中。根據上述分析結果，經延伸核實，最終查實通過地方政府、銀行聯手，集中組織貧困戶以小金額、多筆數貸款方式完成扶貧貸款任務，虛增戶貸比的違規問題。

（2）固定資產采購價格虛髙分析案例。從固定資產管理系統數據抽取出各審計單位的設備采購入賬數據，生成固定資產價格中間表。將這些中間表按商品名、計價單位、單價、型號規格、生產企業、年份等維度抽取出某種設備在某年份中價格最高的記錄，生成設備最高價格中間表。將政府集中采購平臺數據按商品名、計價單位、單價、規格型號、生產企業、年份等維度匯總出某種設備各年份的采購記錄，生成集中采購平臺設備價格中間表。將固定資產系統最高價格中間表與政府集中采購平臺價格中間表按商品名、計價單位、單價、規格型號、生產企業、年份進行關聯分析，生成設備價格比對分析表。通過價格比對分析表篩選匯總出固定資產價格高于集中采購平臺價格的設備數據，作為核查疑點。所需數據有政府集中采購平臺數據、固定資產系統入賬數據等。通過數據分析發現××單位固定資產系統設備價格遠高于集中采購平臺價格，審計人員查實該單位虛報設備采購價格套取資金的問題。

3.大數據環境下審計數據挖掘分析方法。

隨著審計全覆蓋不斷深入，審計需要在數據量大、數據種類多、數據結構復雜的大數據環境下開展工作。一方面，審計人員需要進一步加大關聯分析力度;另一方面，審計人員更需要積極應用數據挖掘技術來分析、查找被審計單位提供數據中存在的問題、隱含的特定規律或信息，并根據數據挖掘結果，查找線索，做出審計判斷，降低審計風險，提高工作效率，提升審計成果，進而為實現審計全覆蓋目標提供有力的支持和幫助，推進智慧審計發展之路。目前數據挖掘常用的方法有分類、回歸分析、聚類、關聯規則、神經網絡、web數據挖掘等。

三、利用大數據提升內部審計的應用策略

1.搭建自上而下的大數據“云審計”平臺。

從總行層面推動建立大數據審計系統，實現信息、數據、思路、模型共享的大數據分析平臺。“云審計”平臺包括一個審計數據模塊、審計應用模塊、審計管理模塊。數據模塊主要進行審計數據采集、標準化整理，實現及時獲取，全面共享和靈活檢索各種數據信息等功能;審計應用模塊主要實現各種數據資源的連續自動化監控，數據智能分析;審計管理模塊主要實現審計流程的智能管理，專家支持和成果共享。通過數據平臺，實現對內外部的信息獲取、分析、應用層面的“智能”管理，為各種審計操作和管理提供了高效支持。也可以將現場審核與非現場審核相結合，從而使審計工作模式從“單點——經驗導向”到“多點——數據導向”的根本性轉變。

2.探索新型審計組織模式，優化審計資源配置。

隨著大數據利用水平不斷提升，內部審計從審計項目的規劃、實施、監督、人員分配等管理多方面都可以實現信息化管理，審計組織模式隨之發生變化。提高審計效率，利用數據庫、數據挖掘方法在審計進點前或項目初期，開展大數據分析，鎖定審計重點事項、重點地區、重點領域，為審計組提供重大疑點或線索，做到有的放矢、直奔主題;據審計事項的特點來安排審計人員分工，確保數據分析人員在第一時間接觸到具體的審計事項，加快形成數據分析思路，將查證思路快速拓展到整個審計范圍。同時根據審計現場核查反饋，驗證數據分析過程中存在的瑕疵、算法錯漏，更正、完善數據分析思路。并在此基礎上建立固化的、便捷的、易推廣應用的數據分析模型。

3.加強新技術探索應用，提升審計人員水平。

在大數據風控環境下，內部審計借助大數據技術突破傳統審計方法所遇瓶頸，為審計方法帶來了顛覆性的變革。如內部審計通過對財務、業務、管理等綜合數據進行全方位、深層次地篩選與分析，建立專家模擬實驗模型，運用規范化、系統化的方法，對內部控制、風險管理進行更全面、更詳盡的監督和評價，發現隱藏的風險。同時，大數據審計也對審計人員的綜合素質提出了更高要求，需要不斷強化審計人員的大數據思維，著力培養掌握大數據處理、存儲、分析等相關概念和技術的審計人員，切實提升審計人員大數據分析能力。

4.健全信息管理規則制度，保障數據技術安全。

大數據背景下，內部審計以大量信息為載體和依托，數據的真實性、可靠性和安全性影響著風險管理的決策。內部審計部門應當重視對信息系統的審計，以數據安全性、可靠性和經濟性作為審計目標和重點。首先從制度層面規范數據的采集、分析、管理、訪問、運用和保密各個環節，如建立信息技術項目績效評價體系和問責制度，從而保證大數據環境下的審計工作有章可循。其次，加強網絡風險的防范和用戶數據訪問限制，重點支持網絡安全監測預警、處置救援、應急服務等系統建設。再次，篩選出與審計項目強相關的高質量數據源，并通過數據轉換獲取可供審計分析的可用數據，并以此構建數據模型分析數據的相關性、趨勢性等，實現精準分析。

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（作者單位：中國人民銀行撫州市中心支行、中國人民銀行南豐縣支行）