數據式審計方法在商業銀行審計中的運用

商業銀行經營環境的復雜化和金融技術迭代速度的加快，均對審計方法提出了新的要求。一方面，內部審計需要繼續發揮其傳統的合規審計職能作用，確保商業銀行的財務、業務活動符合相關法律法規和內部規章制度的具體要求，這有助于商業銀行規避因違規行為而引發的法律風險和經濟損失。另一方面，內部審計還需要積極適應新經濟形勢下的發展需求，為商業銀行的管理層提供具有管理導向的審計建議。這就意味著內部審計人員需要關注商業銀行的戰略目標、業務模式、技術創新等方面的信息和動態，并通過審計活動發現潛在的風險和機遇，從而為商業銀行的可持續發展提供有價值的意見和建議。

為了實現這一目標，內部審計機構需要不斷創新審計方法，優化組織結構，并突出審計重點。在這其中，數據式審計作為一種先進的審計技術，利用大數據分析、人工智能及機器學習等現代化信息技術，對商業銀行的各類數據進行深入挖掘和分析，有效應對新商業模式下審計證據難以獲取的問題，從而在整體層面上盡可能提高審計工作的高效性與準確性，進而確保商業銀行運營狀況的穩定性。與此同時，數據式審計能夠實現對商業銀行各項業務動態的實時監控，提前發現潛在風險并迅速采取相關措施予以解決，在極大程度上降低金融欺詐行為發生的概率。因此，掌握數據式審計，將其有效融入商業銀行的日常審計和風險管理中，是推動商業銀行業務發展的重要舉措。

數據式審計的概念、特征及意義

概念分析一般而言，數據式審計模式通過對被審計目標信息系統內部的信息資料進行合理分析，強化對底層數據的收集和整合，進而提高審計工作的準確性。在整個審計過程中，審計人員運用多種技術手段，全面評估財務、業務數據，建立起復雜的分析模型，并通過對數據的深刻剖析發現潛在的異常問題，以便及時提取審計線索。從前面的敘述可以看出，數據式審計方法對信息技術的依賴性極大（尤其是大數據技術），憑借其相較于人工處理方法的相對優勢來完成對商業銀行經營數據的整合、收集及匯總分析，如此一來既加快了審計工作的速度，亦提高了審計工作的準確性。同時，通過數據分析狀況的實時反饋，審計人員能夠快速識別潛在的風險和問題，從而確保審計工作能夠盡可能滿足業內及有關方面的合規性要求。

特征分析數據式審計模式展現出強烈的信息化、系統化和核查電子化的特征，顯著區別于傳統的審計方法。在信息化特征方面，商業銀行借助大數據和云計算技術，可以做到大量收集并精準挖掘各類數據信息，從而快速處理審計數據，以幫助審計人員通過使用相關系統，有效地查找、利用所需的數據資料，最終支持各項審計工作的順利開展，這種做法極大提升了審計效率。系統化特征體現在隨著數據式審計的廣泛應用，不再受到傳統審計的局限上，使得審計人員能夠全面地審查內部的生產經營數據及外部與商業銀行未來發展密切相關的數據，并通過多種多樣的數據分析工具，精準地核查運營過程中出現的異?，F象。核查電子化特征則體現在讓審計人員通過電子賬套等現代化手段，節約審計時間并提升審計效率，使得審計工作更具高效性和精確性。

數據式審計的研究現狀

早在2005年，我國已經開始了對數據審計的研究。石愛中教授將數據式審計定義為“將電子數據作為直接的審計對象的審計模式，未來信息化環境下計算機審計的就是數據式審計模式。”但彼時，在商業銀行內部，數據式審計還沒有得到充分重視，一方面是因為當時銀行數據的采集與分析尚未實現全面電子化，難以在短時間內獲取大量的數據信息；另一方面是因為銀行缺乏相關的專業人才，且出于成本方面的考慮，不愿意在數據式審計方面進行額外的資金投入。

隨著2012年以來大數據技術的興起，數據式審計在商業銀行中的應用逐漸得到重視，相關研究成果不斷涌現。例如，秦榮生教授曾明確提出，大數據以及云計算技術對于促進審計發展具有深遠的影響，為此我國應盡快通過制定長遠發展戰略規劃、加快審計法規建設、建立行業平臺、加強研發和提高利用能力等手段來促進數據式審計的發展。又如，潘燕燕老師與其課題組成員對基于“風險場景”的數據分析在內部審計中的運用進行了詳盡分析。2019年，亦有相關專家提出“商業銀行智能審計”的概念，并提出在計算機輔助審計技術的基礎上涵蓋機器學習技術的智能審計能夠覆蓋更大范圍的審計數據，具有更全面的分析能力，能夠對各種結構化、非結構化數據進行處理分析，從而更為敏銳地發現潛在的風險。

數據式審計在商業銀行審計中的應用

數據式審計在商業銀行審計中的應用場景覆蓋了整個審計項目周期。在項目決策階段，基于審計人員在風險管理和控制方面的經驗，需構建一套完整的風險識別、評估、監控和應對的標準體系，結合專業審計人員對未來發展形勢的判斷，發現潛在的風險點和可能導致違規的操作行為，從而為審計項目提供決策支撐。

在審前調研階段，審計人員需采集過往相關的業務數據，綜合運用統計分析技術，并使用統計分析方法，例如遷徙分析模型、馬爾可夫模型等，最終形成審計模型。

在項目實施階段，應在已然成型的審計模型的基礎上，引入智能分析技術，構建統計模型。具體而言，可利用機器人流程自動化（RPA）技術，執行具有清晰定義和極少發生意外的重復和確定性動作，這可以使得審計人員大大減少對外部數據挖掘、實時數據采集、數據整理、數據分析比對、參數檢查等事項在時間和精力上的投入，并結合基于統計分析和智能分析的審計模型、統計模型，拓展數據分析的廣度與深度，從而提升審計工作的實效性、準確性。

在問題整改階段，傳統的內部審計一般是基于審計發現問題進行持續跟蹤，但在數據式審計模式下，可引入基于仿真模擬的審計模型，即首先由審計人員根據其工作經驗以及商業銀行內部的相關制度，構建準確的業務流程，并對業務流程中的關鍵節點進行隨機化數據處理，通過反復模擬的方式批量產生近似于真實情況的業務數據，以此為基底生成比照標準，從而對審計過程中發現的問題進行具有前瞻性的跟蹤和模擬，以便于提前對被審計單位及時發出預警，在最大限度內降低其對商業銀行可持續發展造成的負面影響。

總之，通過開展數據式審計，商業銀行內部審計工作可以在多個層面實現智能化、自動化，從而大幅提升工作效率和質量，這不僅有助于商業銀行內部審計機構更加從容地應對日益增長的審計需求，還能為被審計單位提供更加準確、全面的審計服務。然而，值得注意的是，雖然數據式審計在審計工作中具有廣泛的應用前景，但并不能完全代替審計人員的作用。

數據式審計模式下商業銀行審計過程中存在的風險

審計內容與主體的多樣化在數據式審計模式下，商業銀行審計內容與主體的多樣化成為增加審計風險的一個主要因素。然而，隨著審計內容的拓展和計算機技術的廣泛應用，審計范圍被不斷擴大至多個新的業務領域，這在給商業銀行帶來更多發展機遇的同時也帶來了審計內容的多樣化和復雜性。受限于傳統工作理念與現代技術之間的落差，審計工作面臨更多內部變化導致的風險。同時，審計人員在日常工作中雖廣泛使用各類數據處理軟件，但往往難以熟練掌握與審計工作息息相關的全部技能，這在極大程度上影響了審計工作的高效性，進一步增加了審計工作面臨潛在風險的概率。

審計人員缺乏職業素養在數據式審計模式下，商業銀行審計人員職業素養的不足顯著增加了審計風險。具體而言，由于審計內容的廣泛性和復雜性，審計人員不僅需要儲備豐厚的審計知識，還必須熟練運用數據分析工具、金融測算模型等現代化信息技術。然而，在實際工作中，部分審計人員對工具、模型的理解程度不深，且熟練度嚴重不足，這會直接影響審計工作的專業性。

推進數據式審計在商業銀行審計中運用的相關策略

注重審計技術的創新在推進數據式審計的過程中，由于商業銀行內部信息系統含有大量多樣、復雜的數據，如何快速有效地獲取、挖掘數據的潛在價值就變得尤為重要。因此，不斷改進、創新審計技術方法成為滿足復雜多變的審計需求的必然選擇。例如，采用聯機分析處理技術能對審計數據進行多維度分析，極大提高處理海量數據的能力，確保審計工作的高效性。

提高審計人員的綜合素質首先，提高審計人員的綜合素質包括加強審計人員的計算機技能和專業知識，以便于他們能夠有效利用現代審計工具進行復雜數據的處理和分析。同時，審計人員需要定期參加專業培訓，以便于及時了解并掌握“新鮮出爐”的審計理論和相關技術，從而保證自身的思維邏輯并不落后于時代的發展。其次，引進具備電子技術、計算機和信息技術背景的專業人才，是構建專業化審計團隊、提升審計效率和質量的重點，如此一來可以為社會培養出更多能夠滿足現代商業銀行業務需求的復合型審計人才，從而在整體層面上切實提高審計隊伍的專業水平。

完善商業銀行內部數據治理完善商業銀行內部數據治理是推進數據式審計的一大核心策略，其重點在于：首先，要采取各類有效措施，確保商業銀行系統中存儲的電子數據及相關信息的真實性、準確性，這就要求對內部信息系統進行定期的測評，通過選擇合適的數據樣本進行測試，從而驗證系統的可靠性。當測試結果滿足審計標準時，數據的準確性與完整性就能得以保證，這將在未來有效支撐商業銀行信息化系統的發展，并促進審計工作的快速進展，從而使得整個審計流程更加高效和順暢。

加強與監管機構的溝通與協作在互聯網金融迅猛發展的時代背景下，商業銀行面臨的審計風險逐漸增加。因此，商業銀行需要與監管機構加強溝通與協作，以確保數據式審計模式的應用既高效又科學。

首先，商業銀行與監管機構之間應建立有效的溝通渠道，完善、健全風險預警及報告機制，以便于及時反饋當前市場狀況和業務發展情況，確保監管機構能夠及時了解商業銀行的潛在審計風險，并由監管機構出具相關應對建議，從而幫助商業銀行正確處理潛在風險。這種做法不僅可以大大減少潛在審計風險誘發各類結構性問題的概率，也能加強商業銀行與監管機構之間的合作關系，有利于商業銀行業務的健康穩定發展。

作者單位：廈門銀行股份有限公司