大數(shù)據(jù)關(guān)注點在商業(yè)銀行內(nèi)部審計中的應用

王李

【摘 要】 在互聯(lián)網(wǎng)信息與金融時代，“大數(shù)據(jù)”的概念也越來越為人們所熟悉，并且也日益影響著社會經(jīng)濟與各行各業(yè)。商業(yè)銀行內(nèi)部審計也開始關(guān)注“大數(shù)據(jù)”對其的影響與作用，希望利用“大數(shù)據(jù)”來改進內(nèi)部審計的工作方式與工作效率。文章對銀行內(nèi)部審計的“大數(shù)據(jù)”應用現(xiàn)狀及運用“大數(shù)據(jù)”需要注意的關(guān)注點進行了討論，以M銀行應用情況為案例進行了分析，并給出銀行內(nèi)部審計應用大數(shù)據(jù)需要予以關(guān)注的若干建議。

【關(guān)鍵詞】 商業(yè)銀行； 內(nèi)部審計； 大數(shù)據(jù)； 應用案例

【中圖分類號】 F239.45 【文獻標識碼】 A 【文章編號】 1004-5937（2016）16-0110-03

一、銀行內(nèi)部審計與“數(shù)據(jù)”運用

（一）銀行內(nèi)部審計對于“數(shù)據(jù)”的運用現(xiàn)狀

商業(yè)銀行作為特殊的企業(yè)，其內(nèi)部審計工作的重要性不言而喻。大數(shù)據(jù)時代的到來，為商業(yè)銀行提高內(nèi)部審計工作有效性提供了新的契機，其可以促使商業(yè)銀行內(nèi)部審計轉(zhuǎn)變以往“事后監(jiān)督”為主的“被動”角色，更好地發(fā)揮內(nèi)部審計的咨詢、評價職能。通過海量、動態(tài)更新的數(shù)據(jù)處理，看到抽樣統(tǒng)計所無法揭示的細節(jié)信息，進而有利于內(nèi)部審計價值體現(xiàn)。但商業(yè)銀行內(nèi)部審計對于大數(shù)據(jù)的應用存在一定問題，使其優(yōu)勢無法充分體現(xiàn)，所以，當務(wù)之急是就商業(yè)銀行內(nèi)部審計對大數(shù)據(jù)應用的關(guān)注點進行深入探討，以期有的放矢地提高銀行內(nèi)部審計對于大數(shù)據(jù)的使用效果。

目前，大多數(shù)銀行的內(nèi)部審計還主要扮演“救火員”的角色，更多地體現(xiàn)為事后監(jiān)督，對于商業(yè)銀行的戰(zhàn)略風險、業(yè)務(wù)規(guī)劃的評價基本沒有，風險預警功能嚴重不足，仍處于內(nèi)部審計職能的檢查階段。目前銀行的內(nèi)部審計工作方式還處于傳統(tǒng)模式下，雖已全部使用電腦，但絕大多數(shù)是利用Office等辦公軟件所做的文字編輯以及數(shù)據(jù)的簡單排列工作，計算機應用技術(shù)層面較低。部分商業(yè)銀行的內(nèi)部審計開發(fā)應用了“非現(xiàn)場審計系統(tǒng)”，利用該系統(tǒng)可以查閱總賬、明細賬以及信貸業(yè)務(wù)資料等，但這種系統(tǒng)還只是低層面、“入門級”的數(shù)據(jù)信息查詢，雖然銀行內(nèi)部審計可以通過建立簡單的審計數(shù)據(jù)接口，并聯(lián)接至各經(jīng)營決策單位的經(jīng)營管理信息系統(tǒng)上，但所取得的只能是“被加工后”的“二次數(shù)據(jù)”，在此基礎(chǔ)上開展的抽樣與檢查等工作，其“先天性”就處于商業(yè)銀行資產(chǎn)負債管理、信貸管理、財務(wù)管理以及綜合經(jīng)營管理的“后手”，就只能進行合規(guī)性、存在錯弊的“事后式”檢查與評價，更不可能提出讓商業(yè)銀行高層滿意的事關(guān)大局發(fā)展的審計建議，在內(nèi)部審計實現(xiàn)價值方面不可能超越商業(yè)銀行內(nèi)部其他經(jīng)營管理部門，這些都與銀行內(nèi)部審計在數(shù)據(jù)應用，特別是對于“大數(shù)據(jù)”應用方面的不足有關(guān)。

（二）有關(guān)研究情況

對于銀行內(nèi)部審計應用“大數(shù)據(jù)”方面的研究較少，且多為理論探討，主要集中于兩個方面：一是認為大數(shù)據(jù)對審計工作方式的影響。例如大數(shù)據(jù)正在影響審計技術(shù)和方法的發(fā)展，可以促進持續(xù)審計方式的發(fā)展、總體審計模式提升等[1]。大數(shù)據(jù)對于內(nèi)部審計的發(fā)展方向、工作理念、作業(yè)模式等產(chǎn)生深遠影響，應以其為核心形成“智能化”的審計體系[2]。二是大數(shù)據(jù)在審計的應用層面。數(shù)據(jù)分析成為金融審計信息化的主要技術(shù)和工具，大數(shù)據(jù)技術(shù)應在金融審計分析平臺中發(fā)揮重要作用[3]。利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，對內(nèi)審業(yè)務(wù)處理方式進行升級，以適應信息時代要求，提高效率[4]。大數(shù)據(jù)就是信息處理的高效時代，應利用其推進計算機審計等[5]。上述研究表明：隨著“大數(shù)據(jù)”時代的到來，銀行內(nèi)部審計必須改進工作模式，積極利用大數(shù)據(jù)，才能更好地開展審計工作。應用大數(shù)據(jù)，使用分布式拓樸結(jié)構(gòu)、云數(shù)據(jù)庫及數(shù)據(jù)挖掘等新型的技術(shù)手段和工具，以提高審計的效率[6]。但對于銀行內(nèi)部審計應用“大數(shù)據(jù)”的案例式研究較少，多數(shù)理論研究的操作指導性不強，還需從實踐、案例角度加強對于銀行內(nèi)部審計運用“大數(shù)據(jù)”的研究。

二、商業(yè)銀行內(nèi)部審計應用大數(shù)據(jù)的關(guān)注點

大數(shù)據(jù)是指巨量的、難以用現(xiàn)有常規(guī)的數(shù)據(jù)庫管理技術(shù)和工具處理的數(shù)據(jù)集。應用大數(shù)據(jù)就是要以經(jīng)濟的方式快速捕獲、發(fā)現(xiàn)和分析，從各種超大規(guī)模的數(shù)據(jù)中提取、挖掘有價值的信息[6]。銀行內(nèi)部審計應用大數(shù)據(jù)時，應注意大數(shù)據(jù)本身具有的三個特點：一是進行研究與分析時，需使用全部數(shù)據(jù)而非抽樣數(shù)據(jù)，是建立在全量數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上的信息挖掘；二是大數(shù)據(jù)雖具有豐富性，但需容忍錯誤的數(shù)據(jù)，運用大數(shù)據(jù)采用技術(shù)手段分析時，必須強調(diào)效率，從海量數(shù)據(jù)中分離出有用的線索，以探尋可能的問題和風險；三是數(shù)據(jù)之間是相關(guān)性而非因果性，但過于依賴相關(guān)性，也可能會帶來偏見。以上的大數(shù)據(jù)特點屬性是銀行內(nèi)部審計在應用大數(shù)據(jù)時需要重視的“關(guān)注點”，只有理解這些“關(guān)注點”，才能真正發(fā)揮其重要作用，而大數(shù)據(jù)的應用實際技術(shù)則相對簡單。

三、銀行內(nèi)部審計應用“大數(shù)據(jù)”的典型案例

近年來M銀行大力發(fā)展小額貸款業(yè)務(wù)，截至2015年6月底，M銀行的小額貸款業(yè)務(wù)余額已達4 000億元，平均每戶的貸款余額為100萬元，存量的客戶數(shù)達到了4萬余戶，若算上循環(huán)貸款項下的同名多貸戶，那么貸款客戶數(shù)還可能擴大到5萬至6萬余戶。面對這樣大規(guī)模的業(yè)務(wù)量，M銀行內(nèi)部審計如何對其進行有效的業(yè)務(wù)檢查并對小額貸款業(yè)務(wù)風險模式提出具有風險防范價值的審計建議，成為體現(xiàn)M銀行內(nèi)部審計價值的重要所在。正是基于此，M銀行內(nèi)部審計對于如何有效開展數(shù)量眾多的小額貸款業(yè)務(wù)審計進行不同方式的探索，若對小微貸款業(yè)務(wù)進行全面檢查，鑒于人力成本與時間等因素的考慮，審計工作量與工作效率將不可承受。若是利用抽樣審計，因為不是建立在對于樣本總體情況的全面把握上的，往往會以偏概全，反而會引發(fā)較高的檢查風險。M銀行在利用傳統(tǒng)審計方式開展查檢而效果不理想的情況下，最終著眼于利用“大數(shù)據(jù)”進行審計。

M銀行內(nèi)部審計發(fā)現(xiàn)，對于銀行小微貸款，客戶信用情況可以通過大數(shù)據(jù)分析實現(xiàn)。因為客戶個體或組織的關(guān)鍵信息和行為都被記錄下來，而這些數(shù)據(jù)足跡能通過社交網(wǎng)絡(luò)和搜索引擎獲取，而且還可以通過銀行數(shù)據(jù)倉庫獲得原始數(shù)據(jù)源。因此通過“大數(shù)據(jù)”技術(shù)，實現(xiàn)低成本廣泛采集客戶的各類數(shù)據(jù)并進行分析挖掘，判斷客戶信用資質(zhì)以及信用風險的高低。

M銀行內(nèi)部審計對于“大數(shù)據(jù)”技術(shù)的應用，主要體現(xiàn)在內(nèi)部數(shù)據(jù)審計覆蓋方面，對于小微貸款業(yè)務(wù)，M銀行內(nèi)部審計通過搭建統(tǒng)一、共享的內(nèi)部審計數(shù)據(jù)管理平臺，直接嵌入該銀行的生產(chǎn)作業(yè)系統(tǒng)以及數(shù)據(jù)信息倉庫，從其中獲得有關(guān)小額貸款的“第一手”信息，直接下載、提取全部業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，同時M銀行進一步豐富模型應用技術(shù)與工具，充實模型分析維度，構(gòu)建與設(shè)計審計數(shù)據(jù)分析模型，并與小微貸款業(yè)務(wù)審計緊密結(jié)合，而且還隨著小微業(yè)務(wù)的發(fā)展以及風險因素變化及時更新審計分析模型，確保審計數(shù)據(jù)分析模型在應用、驗證、反饋、優(yōu)化等方面的良性互動循環(huán)。M銀行內(nèi)部審計對小微業(yè)務(wù)審計功能覆蓋區(qū)如圖1所示，銀行通過業(yè)務(wù)前端，形成小微業(yè)務(wù)原始數(shù)據(jù)來源，經(jīng)過加工與處理，對小微業(yè)務(wù)初始數(shù)據(jù)進行整理形成信息化數(shù)據(jù)，進入數(shù)據(jù)倉庫以利經(jīng)營管理使用。M銀行通過預置審計接口，加強信息審計與數(shù)據(jù)審計，擴大審計覆蓋范圍，這樣就為M銀行內(nèi)部審計應用大數(shù)據(jù)進行小微業(yè)務(wù)審計打下堅實的物理基礎(chǔ)。

在大數(shù)據(jù)建立于全數(shù)據(jù)方面：M銀行內(nèi)部審計每季度利用大數(shù)據(jù)方式，對于小微信貸業(yè)務(wù)的整體情況進行一次“跑數(shù)”（銀行內(nèi)部審計用語），提取全部業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，以從整體上了解小微信貸業(yè)務(wù)的信用風險構(gòu)成變化、風險構(gòu)成因素的變化，為更詳細的抽樣審計尋找證據(jù)。

在大數(shù)據(jù)的應用效率方面：M銀行內(nèi)部審計利用大數(shù)據(jù)是為了獲取審計證據(jù)，注重的是發(fā)現(xiàn)重大的業(yè)務(wù)風險審計線索。M銀行在利用大數(shù)據(jù)模式“跑數(shù)”時，建立了一套標準的審計流程，可以根據(jù)不同風險查找需求，設(shè)計利用不同的查找“字段”，但在既定的流程下，整體上的“跑數(shù)”時間是固定的，這就為提高審計工作效率創(chuàng)造了良好條件。

在大數(shù)據(jù)結(jié)果的相關(guān)性方面：M銀行內(nèi)部審計對全轄所有的小微業(yè)務(wù)獲取、挖掘出的風險預警信息，進行相關(guān)性分析與專家審計論證，進而發(fā)現(xiàn)其中真正帶有規(guī)律性、普遍性的重要風險信息，以增強對于全體小微客戶的風險識別和認知，這樣可以讓內(nèi)部審計更好地掌握樣本總體的風險情況特征，有利于進一步更為準確的樣本抽樣。

M銀行內(nèi)部審計的大數(shù)據(jù)運用流程一般分為六個步驟：第一步，對小微信貸業(yè)務(wù)審計項目的理解，達成目標共識，從業(yè)務(wù)審計的角度理解數(shù)據(jù)需求，并轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)挖掘問題的定義，制定出一個初步審計挖掘計劃。第二步，從原始數(shù)據(jù)收集開始，熟悉小微數(shù)據(jù)，識別小微業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的質(zhì)量，發(fā)現(xiàn)小微業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的內(nèi)部屬性，形成隱含信息的假設(shè)，因為在進行數(shù)據(jù)挖掘時，輸入的原始數(shù)據(jù)可能存在不一致、重復、不完整、含噪音、維度高等問題。第三步，從未處理的小微數(shù)據(jù)中構(gòu)造最終數(shù)據(jù)集作為數(shù)據(jù)挖掘模型的輸入。這個階段的任務(wù)有可能執(zhí)行多次，包括表、記錄和屬性的選擇，以及為數(shù)據(jù)挖掘模型所需要的數(shù)據(jù)進行的轉(zhuǎn)換和清洗操作等。第四步，選擇各種建模技術(shù)，同時對它們的參數(shù)進行校準以達到最優(yōu)值。通常對于同一個小微數(shù)據(jù)挖掘來說，可有多種建模方法，一般M銀行內(nèi)部審計多利用WEKA系統(tǒng)、數(shù)據(jù)挖掘K-Means自動聚類技術(shù)等，以確認類型數(shù)量并實施小微信貸客戶的聚類細分。第五步，在最終部署模型開始審計應用之前，對模型進行評估，檢查構(gòu)造模型的步驟，確保模型能完成審計工作目標。第六步，小微業(yè)務(wù)審計模型的創(chuàng)建并不是審計項目的結(jié)束。根據(jù)審計需求，這個階段可以產(chǎn)生簡單的報告。這樣，就基本完成了小微業(yè)務(wù)審計“大數(shù)據(jù)”模型的建立，以最終得到審計檢查與預警所需要的數(shù)據(jù)分析需求，并可進一步進行更深層次的非現(xiàn)場審計或者現(xiàn)場審計立項工作。

對于“跑數(shù)”結(jié)果，M銀行內(nèi)部審計還結(jié)合實時、歷史數(shù)據(jù)進行全局分析，評估現(xiàn)存小微客戶的信用風險，并對客戶風險等級進行動態(tài)關(guān)注，實現(xiàn)對全部客戶整體授信風險情況的精細化管理。

M銀行內(nèi)部審計認為，應用“大數(shù)據(jù)”進行的數(shù)據(jù)挖掘，其中心思想就是從海量數(shù)據(jù)中按照一定的知識發(fā)現(xiàn)模式，挖掘萃取出一切存在的、有價值的各類隱藏規(guī)律、規(guī)則、趨勢等，并加以分析利用，從而達到“總結(jié)過去、預測未來”的智能效果，進而對于小微業(yè)務(wù)的整體風險以及小微業(yè)務(wù)的風險防控有效性給出有價值的審計建議。

四、銀行內(nèi)部審計應用“大數(shù)據(jù)”的建議

（一）需要區(qū)分全量與抽樣的差別

內(nèi)部審計使用“隨機抽樣”的方法，理論上抽取樣本越隨機就越能代表整體樣本，但獲取一個真正隨機樣本太費時費力。當無法獲取全量數(shù)據(jù)，或者無法分析挖掘數(shù)據(jù)的時候，就要有選擇地尋找問題特征樣本，這樣實際無法兼顧對總體的評價判斷與對問題的揭示分析。大數(shù)據(jù)審計不是抽樣分析而是采用所有數(shù)據(jù)分析的審計方法，是建立在全量數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上的信息挖掘，這是與審計“抽樣”方法的本質(zhì)區(qū)別。如利用大數(shù)據(jù)，對于銀行小微業(yè)務(wù)信貸質(zhì)量審計來說，既可以盡可能全面地揭示風險，也能對其整體風險狀況有一個正確的把握，不至于以偏概全。

（二）需要處理好效率與精確的關(guān)系

大數(shù)據(jù)缺少精確性，而是用概率來說話。數(shù)據(jù)分析時一般都有特定用途，所以時效性就顯得非常重要。精確計算是以時間消耗為代價的，在小數(shù)據(jù)時代，追求精確是為了避免放大偏差而不得已為之。如銀行的小額貸款業(yè)務(wù)交易筆數(shù)以千萬計，在這樣一個總量中隨機抽取1萬筆，會產(chǎn)生難以負擔的工作量，而如果出現(xiàn)審計差錯的話，放大到總體中，則審計風險將難以承受。但應用大數(shù)據(jù)，樣本等于總體，偏差不會被放大，所以運用大數(shù)據(jù)采用技術(shù)手段分析時，必須強調(diào)效率，從海量數(shù)據(jù)中分離出有用的線索，探尋可能存在的問題，以指引內(nèi)部審計進行精準分析與查證。內(nèi)部審計不能是非不清，不能僅做簡單的預判，仍需要準確揭示問題，特別是對具體問題的查證認定。

（三）注意數(shù)據(jù)挖掘?qū)ο蟮囊蚬P(guān)系

運用大數(shù)據(jù)，一般會知道“是什么”，但不能知道“為什么”。在大數(shù)據(jù)完成相關(guān)性分析后，還需要通過分析論證來探究因果關(guān)系，找出背后的“為什么”。從內(nèi)部審計的角度，運用大數(shù)據(jù)技術(shù)，也必須關(guān)注因果關(guān)系，過于依賴相關(guān)性，可能會帶來偏見。如已掌握銀行內(nèi)部員工與小微客戶間的非正常資金往來，與道德風險具有較大相關(guān)性，但如果不了解其中的因果關(guān)系，可能會在具體審計發(fā)現(xiàn)上形成錯誤判斷；又如小微客戶資料真實性審查與信用風險密切相關(guān)，但如果不在因果關(guān)系基礎(chǔ)上進行流程控制，則改進內(nèi)控也將無效。因此，銀行內(nèi)部審計在利用大數(shù)據(jù)開展工作時，一定要注意對找出的相關(guān)性模式進行邏輯分析和樣本外測試，最好是發(fā)現(xiàn)的相關(guān)性模式不僅在樣本外表現(xiàn)穩(wěn)定，而且又具備理論上的合理性，這樣才可有效減少審計檢查風險。

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