大數據背景下商業銀行內部審計轉型研究——兼議內部審計向信息化、智能化邁進

張 婷

一、引言

縱觀經濟發展史，內部審計產生于對受托責任的監督，并隨著經濟和管理科學的發展持續演化。在業務活動和會計處理手工操作階段，出現了賬項基礎審計；當內部控制理論運用到企業經營管理時，出現了制度基礎審計；當全面風險管理理論得到應用后，出現了風險導向審計。對此，國際內部審計師協會（IIA）多次更新內部審計的定義。2013年，IIA將之定義為：“一種獨立、客觀的確認和咨詢活動，它通過運用系統、規范的方法，審查和評價組織的業務活動、內部控制和風險管理的適當性和有效性，以促進組織完善治理、增加價值和實現目標。”如今，萬物互聯，人類已進入大數據時代。在大數據、云計算和人工智能技術驅動下，企業經營環境與管理模式發生了巨大變革，內部審計如何應對備受關注。

關于大數據對審計的影響，國內機構、學者在不同領域進行著相應研究和探討。秦榮生（2014）、張鳳元（2016）分析了大數據、人工智能技術在審計上的應用；白濤（2013）、何曙光（2016）給出了商業銀行內部審計信息化的應對策略；孫玥璠（2015）、陳偉（2016）、劉星（2016）研究了非現場審計、電子數據審計、國家大數據審計的技術方法體系；李健（2015）、南京銀行審計部（2017）總結了大數據方法在具體行業內部審計的運用實踐。本文認為，信息化、智能化是商業銀行內部審計的發展方向，并重點對轉型策略進行研究。

二、大數據時代的核心概念

2011年，麥肯錫全球研究院在其發布的報告中首次明確提出“大數據時代已經到來”，“數據已經滲透到每一個行業和業務職能領域，逐漸成為重要的生產因素；而人們對于海量數據的運用，將預示著新一波生產率增長和消費者盈余浪潮的到來。”《大數據時代》作者舍恩伯格認為，目前正處在大數據時代的早期。在大數據時代中，有三股重要力量：大數據、云計算和人工智能。

（一）大數據（big data）

維基百科中，大數據指的是：所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理并整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。大數據具有數據體量大、處理速度快、數據種類多、價值密度低、商業價值高等特點。對于審計而言，大數據指的是有助于審計分析的海量數據。從數據類別上看，既包括被審計對象信息系統中的財務或業務數據，也包括互聯網的交互數據；從數據類型上看，既包括系統內的結構化數據，也包括文檔、視頻等非結構化數據。

（二）云計算（cloud computing）

美國國家標準與技術研究院（NIST）將云計算定義為：一種按使用量付費的模式，這種模式提供可用的、便捷的、按需的網絡訪問，進入可配置的計算資源共享池（資源包括網絡、服務器、存儲、應用軟件、服務等），這些資源能夠被快速提供，只需投入很少的管理工作，或與服務供應商進行很少的交互。云計算利用網絡間技術對現有網絡和數據中心的架構和部署做出重大改變，從而實現平臺的無限擴展性和資源的使用均衡性（孫玥璠，2015）。對于審計而言，云計算技術突破了單臺電腦的物理限制，給了審計機構廉價獲取巨量計算和存儲數據的能力，為利用審計大數據提供了基礎。

（三）人工智能（Artificial Intelligence）

人工智能是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。它企圖了解智能的實質，并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等（張鳳元，2016）。對于審計而言，人工智能技術會讓工作更加輕松、有效。自然語言處理技術能夠閱讀并辨識文件中出現的關鍵概念，而計算機智能學習技術則可以在一組樣本合同中很快地對審計人員所需的關鍵術語進行辨識和確認（趙文華，2017）。

（四）三者間關系

大數據、云計算和人工智能之間，三者各有所長、密不可分。有人形容，云計算重新定義了IT，大數據重新定義了“資產”，人工智能則重新定義了“效率”。人工智能正是在云計算和大數據日趨成熟的背景下，才取得實質性進展。百度總裁張亞勤曾經說過：“在大數據、云計算，以及人工智能這三股力量推動之下，在未來的30年中，虛擬世界的一切將真正實現物理化。”

三、信息化、智能化是內部審計的發展方向

大數據技術作為創新的催化劑，迅速改變著金融業的生態環境與競爭格局，也使商業銀行的運營模式和風險格局發生了重大變化。與此同時，大數據、人工智能技術也為內部審計工作提供了更為豐富的信息、更先進的技術和更高的信息平臺，拓展了審計視角，提升了履職能力。借鑒國家審計和外部審計的探索經驗，信息化、智能化是商業銀行內部審計轉型的必然趨勢。

（一）審計環境變化對內部審計提出了更高要求

1.商業銀行運營模式發生了改變。由于IT技術的推動，金融業經歷了金融IT階段、互聯網金融階段，正向金融科技階段邁進，這使得傳統商業銀行向智慧銀行升級。信息技術進步推動銀行后臺業務數據處理系統的整合，銀行業務運營進一步集中化、遠程化；物聯網與銀行業的深度融合，令銀行服務的渠道從銀行網點、ATM、POS等固定設備拓展至手機、IPAD等移動終端，再進一步擴展至微信等社交網絡，服務渠道移動化、虛擬化。為更好地滿足客戶的需求，互聯網金融產品、智能投顧服務陸續推出，產品創新常態化、加速化已成必然。

2.商業銀行風險格局發生了改變。大數據時代，商業銀行通過大數據、云計算、人工智能等新技術，突破了時間和空間的約束，精準定位客戶需求，提升風險管理水平，形成核心競爭力。與此同時，信息科技風險更加突出，風險的傳導和放大更加迅速。一旦系統出現安全問題或被外部攻擊，可能造成系統中斷、癱瘓，以及批量數據被泄漏、篡改或損害，從而引發系統性風險。

3.外部監管要求更加嚴格。商業銀行作為宏觀經濟的命脈，一直以來都是重點監管對象。為促進商業銀行完善公司治理，加強內部控制和風險管理，健全內部審計體系，提升內部審計的獨立性和有效性，銀監會在2016年4月發布了新修訂的《商業銀行內部審計指引》。《指引》明確指出監管機構有權對銀行內部審計實施監管評估，并將內部審計有效性與整改情況納入內控評估和監管評級；提出銀行內部審計部門應建立與監管機構的正式溝通機制，并明確了銀行內部審計向監管部門的報告機制和報告內容。

（二）大數據、人工智能技術為內部審計發展提供了新動力

1.從抽樣分析到總量分析，打破審計邊界。以往，由于記錄、存儲和分析數據的技術有限，審計采用抽樣技術來推斷總體。具體在審計對象的選擇上，通常憑借審計經驗和風險模型進行抽樣，確定被審計機構和業務范圍，很少對某個機構或某類業務進行全面、深入、系統的監督和評價。如今，利用大數據技術，數據處理時間可大大節約，商業銀行所有業務、所有機構的數據都可以納入審計范圍，實現全覆蓋審計，減少了審計風險。

2.從事后審計到持續審計，提升審計效率。以往，商業銀行內部審計以事后審計為主，事中審計為輔，這使得風險識別與防范的時效性大打折扣。如今，利用大數據技術，可對銀行業務、管理方面的各類數據，包括會議紀要、合同文本、電子監控錄像等結構化與非結構化的數據進行快速分析處理。在審計信息平臺幫助下，審計人員可實時對關鍵系統和交易進行監測和分析，迅速發現例外操作并識別風險。

3.從因果關系到相關關系，增加審計價值。以往，審計人員是利用因果關系來收集、整理審計證據的，并基于充分、適當的審計證據形成審計結論。如今，大數據技術為審計工作提供了跨領域、多維度的信息，雖不能準確地揭示事物間的因果關系，但可以反映事物間的關聯境況，并用于預測復雜體系的未來趨勢。這使得內部審計可以從審計大數據中，發現商業銀行在業務、管理等方面的共性問題與發展趨勢，為穩健發展提供戰略性、系統性、前瞻性的審計建議。

（三）國家審計、外部審計為信息化轉型積累了經驗

與內部審計機構服務于具體機構、著眼于具體行業相比，國家審計與外部審計關注的是宏觀經濟與各個行業，既擁有采集大數據的便利，也具備使用大數據技術的規模優勢。因此，國家審計和外部審計較早開始推進信息化轉型，并在大數據、云計算和人工智能等技術的使用方面進行了創新探索。

1.國家審計。2014年12月，國家審計署增設電子數據審計司，負責審計電子數據的歸口管理，審計電子數據的采集、驗收和整理工作，組織開展跨行業、跨部門、跨地區的數據分析工作，對電子數據進行綜合分析和利用等。當前，大數據技術手段在外匯、重大政策執行等專項審計中都得到了應用，對國家宏觀經濟管理提供了重要支撐。

2.外部審計。2016年3月，四大國際會計師事務所之一的德勤宣布，與Kira Systems展開合作，將人工智能引入會計、稅務、審計等領域。隨后，普華永道、安永、畢馬威會計師事務所相繼推出了財務智能機器人，即流程自動化（RPA）服務，代替或者協助人類在計算機、手機等數字化設備中完成重復性工作與任務，助力企業提升運營管理質量和效率。

四、商業銀行內部審計轉型的策略

綜上所述，審計工作信息化、智能化已是技術與時代發展的必然要求。相較于國家審計和外部審計，由于資源有限，內部審計發展略顯遲緩。為避免“邊緣化”，商業銀行內部審計應主動應對，奮起追趕。筆者基于相關研究，對商業銀行內部審計信息化、智能化轉型提出幾點建議。

（一）制定中長期戰略，為轉型提供全面指引

商業銀行內部審計信息化、智能化轉型是一項持續、系統的工程。為確保該項工作有效推進，商業銀行應結合行業特點，基于現有信息化成果，應在頂層設計上進行整體規劃，由上至下傳達貫徹，由淺入深分階段推進。可將內部審計轉型納入銀行信息化、智能化轉型的總體戰略內，將整個過程劃分為電子數據審計、大數據審計和智能審計三個階段逐步推進。在戰略框架內，明確組織架構，明確相關部門職責分工，明確總、分支機構間的工作重點，為轉型工作提供明確、充分的指導與保障。

（二）強化審計數據管理，為轉型提供數據基礎

白濤（2013）提出信息化審計的前提是對內外部相關信息“全生命周期”的管理與應用。商業銀行應建立審計數據倉庫，并對審計信息的采集、儲存、分析、應用等環節進行有效管理。為確保審計大數據采集的真實性和完整性、數據處理的及時性和可積累性，審計數據倉庫應該獨立設置。在數據采集環節，應結合銀行業務發展和系統建設情況，對審計大數據的范圍、性質、結構和關系進行界定和及時更新，建立多維度的信息采集渠道。通過對審計大數據進行整合、挖掘和流轉，推動審計數據向審計線索的轉換，為審計作業提供有效引導。

（三）搭建數據計算平臺，為轉型提供技術支撐

將大數據技術運用于審計工作，商業銀行必須搭建具備“大數據”處理能力的“云計算”審計信息平臺。信息平臺以審計大數據為中心，實現遠程存儲與移動計算，為審計活動的自動化和智能化提供數據信息、計算能力和智能運用等高度共享的云審計服務。目前，大數據技術種類繁多、各具優勢，商業銀行應結合自身需求與實際情況進行選擇，打造專屬的自動化持續監控平臺、智能化數據分析平臺，為實現持續性審計、數據分析與挖掘等核心功能提供系統支撐。

（四）研究審計智能體系，為轉型提供智慧內核

審計大數據與大數據計算平臺，為商業銀行內部審計多維化分析提供了可能，也提供了與深度挖掘、智能算法、可視化技術融合發展審計智能的機會。一方面，強化數據驅動，逐步建立從數據信息出發的審計分析技術，對海量數據進行深層次、多維度分析，快速形成審計思路，構建審計模型，實現對風險狀態的實時評價，增強內部審計增值服務能力。另一方面，將大量審計知識儲備轉化為智能算法，借助人工智能技術，實現審計模型的自我校驗、自動完善和自我調整。

（五）重構審計管理模式，為轉型提供機制保障

目前，多數商業銀行內部審計采取“總分垂直”的組織架構，審計人員多在業務和財務領域擁有專長，以現場與非現場結合的方式開展項目，通過各類審計項目履行監督、評價職能。為充分發揮信息化、智能化審計的優勢，需要對商業銀行的審計作業模式和管理模式進行調整優化。作業層面，采取“總體分析、發現疑點、分散核實、系統研究”的模式更有效率。立項依據由“專家經驗+風險評估”向“持續性審計信息觸發”轉變；審計視角由“識別單業務條線風險”向“全面識別關聯風險”轉變（白濤，2013）。管理層面，重視精通業務與信息技術、具有戰略性思維的復合型審計人才培養，并將審計資源進一步集中，以發揮規模效用。