人工智能在內部審計財務風險預警中的應用

一、案例背景

隨著金融科技的高速發展，數據日益成為金融機構的戰略資源與重要資產。數據治理是通過建立運行組織架構和管理機制，確保數據高效運行、充分發揮價值的基礎。《銀行業金融機構數據治理指引》將數據治理情況與商業銀行公司治理評價結果或監管評級掛鉤，進一步提升了數據治理工作的重視程度。在此背景下G銀行于2020年完成了數據治理專項審計，以內部審計視角獨立評價數據治理工作存在的差距與不足，為該行進一步夯實數據治理基礎，提升數據化經營管理水平，提升數據價值提出建設性意見。

二、“研審并舉”“技術先行”打造高質量數據治理審計項目

數據治理是一項涉及全行的系統性工程，需要科技部門、業務部門通力合作，統籌部門與關聯部門協同共進，同時總分行上下聯動推進；數據治理專項審計基本覆蓋全體部門，審計范圍貫穿底層業務邏輯、中層系統建設、上層數據管理，涉及面廣、復雜度高。審計組在項目實施過程中加強調查研究，結合項目特點找準切入方向、創新審計方法、深挖問題根源。

（一）提高站位，做實研究型審計，找準審計切入方向

審計組在項目準備階段和現場檢查全過程中注重提高審計站位，始終從該行數字化轉型的高度審視數據治理工作；始終以如何進一步實現數據價值，促進銀行業務經營，提升內控風險管理水平為出發點和落腳點，統籌考慮審計項目安排；始終秉持研究型審計理念，通過深入調研了解銀行同業在數據治理方面的先進實踐，系統梳理監管部門關于數據治理有關規定，監管檢查、通報指出本行數據治理存在的問題及整改情況，系統梳理、評估本行數據質量現狀，進而明確審計重點和方向。

在深入開展審前調查研究的基礎上，審計組明確了兩個層面、三大抓手的審計切入方向，查找深層次問題、探究問題根源。總行層面，重點在于對架構、機制、制度的設計與執行情況的審查。一是以數據治理架構及管理體系為抓手，從監管指引、監管檢查報告、管理咨詢項目、自評估發現問題的整改優化情況切入，檢查數據治理決策、管理、執行部門的履職情況，主要包括：董事會、監事會對數據治理工作的決策、監督履職情況，數據管控辦公室機構設置、資源配置、團隊建設及工作開展情況，數據治理制度體系的有效性、完善性，數據治理績效考核設計及落實情況，監管數據報送的架構、管理機制及系統支持情況。二是以數據質量問題為抓手，從客戶、員工、產品、機構、利率等共享價值高的企業級主數據維度切入，檢查對公、零售、風險、財會條線重要業務系統主數據質量問題，分析問題情況及成因，對該行業務發展、風險管理的影響，以及反映出的數據質量管理機制問題。三是以數據價值實現為抓手，從外部數據管理、內部數據使用、監管處罰信息管理等維度切入，評估該行數據利用現狀，剖析該行在系統建設、外部數據管理等方面需要改進的地方，分析該行數據價值實現的體制機制問題及障礙。分行層面，主要開展實質性的執行效果測試，包括：分行監管報送數據質量和保障機制、控制流程等，重點核實非現場審查篩出疑點的風險等級分類、企業規模、行業、關聯關系、資金流向（交易對手）、擔保方式（押品）等重要信息數據質量；分行數據提取及利用現狀評估。

（二）因事制宜，結合項目特點，創新審計方法

審計組綜合運用現場訪談、查閱資料、數據分析、現場抽樣驗證、詢問調查等審計方法實施審計，并結合審計項目特點，突出發揮三種審計方法的作用。一是運用調研與檢查相結合的方法探索管理問題。數據治理是一項高度復雜、快速發展的管理實踐活動，審計除了檢查最為基本的監管合規要求落實情況外，還面臨著大量前沿性、深層次的管理問題，且目前并無專門指導管理標準的法規文件作為審計依據。對此，審計組廣泛運用調研手段，如調查問卷、行業專家訪談等方法，查找問題原因，探索更優管理路徑，提出可行意見建議。二是充分運用數據審計技術批量查找數據質量問題。銀行機構經營管理信息化數據化程度高、信息系統多、數據架構復雜、數據量巨大，傳統的抽樣審計方法在該項目中難以保障審計覆蓋面和抽樣有效。審計組充分運用數據審計方法，建立了上百個數據分析模型，抽取對公信貸管理系統、零售信貸管理系統、信用卡核心系統、監管數據報送平臺、數據集市平臺等重要信息系統的關鍵字段進行全量掃描分析，對數據的準確性、完整性、一致性、唯一性進行檢查。三是延伸查找數據質量問題背后的業務問題。數據的源頭是業務，數據質量問題除加工過程中的差錯外，大部分問題源于業務管理不嚴謹，因此，審計組不局限于“就數論數”，而是延伸檢查數據問題背后的業務管理，比如針對“押品價值數據存在較大偏差”問題，延伸檢查發現押品管理相關信息系統的流程控制、數據驗證功能有待強化，押品管理制度體系不完善，部分管理空隙亟待填補等深層次業務管理問題，并提出可行的審計建議。

（三）向前走一步，深入體制機制，深挖問題根源

審計組在提交的數據治理專項審計報告中指出問題22項，提請管理層關注問題3項。除審計報告外，審計組還針對審計過程中發現的典型問題及時向高級管理層提交4份管理建議書。

審計發現問題主要涉及以下四個方面。一是數據治理架構相對薄弱是諸多管理執行問題的根源。該行數據治理部分架構設置、管理職責未能有效銜接，出現諸多數據管理、執行問題。部分數據治理工作職責不夠清晰，未制定明確的數據戰略，對數據治理工作的重視程度有待提升。數據治理人力資源投入不足。全行性、跨條線數據治理工作統籌力度有待加大。數據治理相關部門的角色定義與職責劃分有待進一步厘清，各條線、部門間數據共享的溝通協調機制有待理順。二是數據治理機制某些領域存在空白，歸口管理履職不到位。數據治理自評估機制、企業級主數據管理、數據架構以及數據標準評估優化、系統建設統籌管理、外部數據管理、監管處罰信息利用等管理制度、流程仍有待完善。三是數據質量管控成效不佳，部分領域數據質量問題較大。數據質量檢核覆蓋不全面、數據質量標準未全面落實，業務部門對數據錄入的指引、培訓、考核、系統控制等管理方法有待改進，部分領域數據質量問題嚴重。各主要系統間部分信息不一致，部分監管報送數據不一致，全行共享共用的企業級主數據統籌治理難度大，存量數據問題治理緩慢，新的問題數據不斷產生。四是數據利用的統籌管理、整合共享有待進一步提升。數據系統建設需求缺乏統籌評估，部分系統運行低效。外部數據的購買、使用統籌管理欠缺，后評價缺失，部分數據利用效能低下。監管處罰信息收集、共享、利用流程不完善，監管處罰金額逐年增加、問題屢查屢犯形勢難以有效整改。跨條線、跨部門數據共享的管理原則、共享場景、審批流程不明確，行內數據共享成本較高。

三、提升數據治理效能，促進數據價值發揮

（一）密切結合實際，進一步提出可行性審計建議

在發現問題的基礎上，審計組通過與治理層、管理層、執行層深入溝通，結合監管要求、同業實踐，深入研究提出切實可行的審計意見。一是優化數據治理組織架構。參照同業先進實踐，提高對數據治理工作的重視程度，建立由總行行長領導的金融科技決策管理體系，進一步明確數據治理各層級、各機構工作職責，制定發布數據戰略，加強總行業務部門對數據治理決策的參與，落實數據治理專崗人力資源投入，進一步厘清總行業務部門在數據治理工作中的角色、職責。二是建立健全管理機制。進一步完善數據治理管理制度體系，填補管理漏洞。推動建立完善跨條線的企業級主數據、外部數據、信息系統建設、內部數據共享等方面的統籌管理機制及制度，進一步完善數據質量管控、監管處罰信息利用、監管統計報送、數據生命周期管理等制度流程。三是強化各層級履職與監督。成立數據管控專業委員會，加強對數據治理重要事項的審議、匯報，以及持續關注數據治理工作計劃完成情況；數據管控專業委員會辦公室應切實履行各項統籌管理職責，并嚴格落實數據治理各項工作監督考核；業務部門應持續改善數據質量、強化數據利用。四是加強系統建設與控制。各業務源系統應持續完善源系統數據校驗、提示、控制等功能。各數據加工平臺、主數據管理系統、監管報送系統應加強與業務部門、業務源系統主管部門溝通，形成順暢的需求反饋跟進機制，確保行內系統數據一致性。數據資產管理平臺應完善功能設計，加強對數據治理各項管理工作的自動化支撐。

（二）豐富呈現形式，提升高管層對審計成果的重視

審計組聚焦需要引起高級管理層重視并推動解決的問題，在審計過程中及時形成4份審計管理建議書，提請高級管理層關注，為推動問題順利整改奠定基礎。一是關于完善押品管理的管理建議。提請高級管理層關注，審計發現抵質押物價值數據存在大額偏差，押品數據質量管理存在不足，以及數據問題反映出來的相關信息系統的業務流程、數據自動控制等方面的問題。推動該行進行押品數據專項治理，完善系統控制、押品管理制度體系。二是關于強化外部數據管理的管理建議。提請高級管理層關注，審計發現外部數據管理未能緊跟業務發展，管理制度缺失，采購、存儲與共享、后評價等諸多環節存在不足。推動該行強化制度建設，提升內部協同，從根源上破除“部門墻”，落地外部數據統一管理，厘清外部數據資產，有效促進數據價值發揮和成本節約。三是關于加強系統建設、統籌提升利用效率的管理建議。提請高級管理層關注，審計發現該行近年來加強了系統建設，但是由于統籌不足，事前分析與事后評估不到位，上線的部分系統功能重復，部分系統使用效能未達預期。推動該行加強對業務需求的統籌評估與管理，細化成本效益與風險評估分析方法，完善后評價管理機制。四是關于加強監管處罰數據利用、完善合規管理的管理建議。提請高級管理層關注，審計發現近年金融監管部門處罰數量、金額逐年增長，但行內對監管處罰信息的收集、共享、利用不到位，監管處罰信息的有效利用缺少督導，整改信息反饋機制不足等問題。推動該行進一步加強對監管處罰信息的利用，深化監管處罰整改，加強整改制度、流程與督導機制建設，切實通過整改提高該行內部控制和風險管理，減少監管處罰。

（三）提升溝通層級，推動深層次問題的統籌決策部署

本次審計發現的重要問題均涉及數據治理架構設置、管理機制、資源配置等方面，需要管理層從全行經營管理層面加以統籌考慮，在前期審計管理建議書引起高級管理層關注的基礎上，審計組將相關體制機制方面的根源性問題和相關審計建議提交行長辦公會審議決策，推動問題系統性整改。一是通過加強頂層設計，加大對數據治理工作的統籌力度。審計組建議參照先進同業管理模式，構建金融科技決策管理體系，由總行行長直接領導，以提升對科技規劃、資源投入等重大科技事務決策的統籌層級。二是優化決策和管理機制，推動數據治理工作的系統性提升。通過厘清職責、明確戰略、擴大決策參與范圍、改組管理機構、落實專崗人員、強化績效考核等方式，多措并舉、系統施治，促進數據治理工作全鏈條管理優化。三是加強數據管理、業務管理、風險管理多部門協同，深入推進重大數據質量問題整改。系統性整改涉及多個條線、多個部門的職責劃分以及全行性的管理機制、職責架構調整，難以僅靠數據治理部門進行，經過行長辦公會的商議決策，充分采納了審計組的建議，為后續整改落實奠定了堅實基礎。

（四）扎實督促跟進問題整改，促進審計成果有效轉化

審計組督促整改單位制訂詳實整改計劃，按月督促，持續推動整改措施落地見效，做好“下半篇文章”。一是推動數據治理架構調整、統籌管理機制完善。進一步明確治理層審批或授權審批與數據管控相關的重大事項；制定了數據戰略；成立數據管控專業委員會，主任委員由行長擔任；設置統籌負責數據治理工作的數控辦，并提升數據治理管理機構層級；將數據治理的內控合規考核分值占比由5%提升為10%。二是完善一系列數據治理、業務管理的規章制度，進一步規范相關業務流程。制定修訂了數據管控管理辦法、數據質量管理細則、信息系統業務需求技術后評價細則、數據管控委員會議事規則、信息系統數據生命周期管理細則等十余份數據管理相關制度。三是推動重點領域數據質量明顯改善。科技部門、對公、零售業務條線協同推進，對審計發現的重要數據質量問題進行全面清理、更正偏差，數據質量提升效果明顯，監管報送數據問題得到有效治理。四是加強數據管理工作的系統支撐，強化對重要信息系統數據的準確控制。對公信貸管理系統、零售信貸管理系統增加押品價值錄入極端值自動提示、擔保額度關聯出賬、押品評估價值錄入極值校驗等功能，實現信貸管理系統對精準扶貧貸款進行標識監管報送自動取數；升級優化數據資產管理平臺的數據質量檢核、元數據管理功能、智庫系統指標服務功能。五是數據運用的管理統籌得以提升，數據整合運用更加順暢，數據價值實現更加充分。明確了跨條線、跨部門之間數據共享的管理原則、共享場景、審批流程。科技部門加強了對各部門開發需求的統籌管理，制訂年度系統建設計劃提交行辦會審議。實現了部分外部數據集中接入大數據平臺，財務部門加強對費用申請的必要性審核，向業務部門提出有效建議，避免重復購買。法律合規部門明確了處罰信息錄入要求，優化信息系統中的行政處罰信息查詢功能，持續跟蹤處罰涉及問題，進一步提升處罰信息運用效能。

本文改編自2024年中國內部審計協會實踐案例展示活動入選典型案例

（作者單位：廣發銀行股份有限公司審計部，郵政編碼：510080，電子郵箱：dujuan@cgbchina.com.cn）