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    大數據審計在銀行的應用

    2018-09-10 01:01:35蔣鳳芹陳松吳洵汪波闞海湄鞏浩
    中國內部審計 2018年3期
    關鍵詞:商業(yè)銀行大數據監(jiān)督

    蔣鳳芹 陳松 吳洵 汪波 闞海湄 鞏浩

    [摘要]本文介紹了徽商銀行審計信息化實踐,闡述了如何應用大數據技術加速審計轉型升級,以提升審計監(jiān)督服務能力,改善商業(yè)銀行經營發(fā)展,實現審計價值增值。

    [關鍵詞]信息化 大數據 商業(yè)銀行 審計轉型 監(jiān)督

    徽商銀行股份有限公司(以下簡稱徽商銀行)已建成“3+2”審計信息平臺。其中,3個系統(tǒng)平臺為:審計非現場分析查證平臺、IDEA數據分析軟件、審計作業(yè)管理系統(tǒng);2個數據基礎平臺為:行內數據、行外數據,如圖1 所示,該平臺有力推動了徽商銀行審計的進一步發(fā)展。

    一、大數據審計平臺——審計非現場分析查證平臺

    審計非現場分析查證平臺(簡稱查證平臺)是以大數據理念建立的系統(tǒng)。該平臺在借鑒國內外同業(yè)成熟技術和經驗基礎上,根據自身業(yè)務特點及未來發(fā)展需要,整合了行內各業(yè)務與管理系統(tǒng)的海量數據,利用計算機技術將多年的審計積累轉化成審計模型,是一個集在線大數據分析、疑點掃描、風險評估、事件預警、跟蹤預警、線索聚集、數據表級操作為一體的通用平臺。查證平臺的開發(fā)、投產和應用,極大提升了徽商銀行內部審計的效能。

    查證平臺從物理上分為核心設備數據庫& ETL服務器、WEB &應用服務器兩大部分,數據庫& ETL服務器主要用于部署數據庫軟件、ETL工具、計算引擎、規(guī)則引擎、報表工具等軟件或組件,存儲業(yè)務數據,構建審計數據集市;WEB &應用服務器主要部署應用中間件、產品自帶的報表引擎、流程引擎及業(yè)務邏輯與應用功能模塊。

    (一)輔助辦公支持應用

    為審計管理及業(yè)務人員提供辦公提效服務和決策參考信息。其中,“我的工作臺”為審計人員提供及時方便的輔助業(yè)務處理工作平臺;統(tǒng)計報表與報表管理可向商業(yè)銀行的管理層揭示審計工作處理過程與完成情況。

    (二)審計風險監(jiān)測應用

    為非現場審計各核心工作環(huán)節(jié)提供應用功能服務,包括數據管理、審計模型探索、審計模型管理、風險預警監(jiān)測及處置、查詢查證分析功能模塊。其中,審計模型探索是該系統(tǒng)最具特色的重要功能之一,可以對數據庫原表直接操作,審計人員經過基礎培訓,即可進行相應數據操作。

    (三)基礎服務支持應用

    為非現場審計應用和辦公輔助應用提供后臺基礎應用服務,包括基礎管理平臺?;A管理平臺是前臺功能正常運行的必要基礎,并提供系統(tǒng)管理員前臺運行維護功能。

    目前,查證平臺已將徽商銀行主要業(yè)務與管理系統(tǒng)數據納入采集范圍,已灌入數據表400余張,按照預設規(guī)則每日自動ETL,實現主要數據的T+2日查詢;審計人員可直接操作底層數據表進行復雜挖掘,自由定制數據模型并發(fā)布共享;及時監(jiān)測機構及業(yè)務單元的指標變化(指標矩陣);已開發(fā)查證、中間、預警模型200余個,其中中間與預警模型按既定粒度(日、月、季、年)運算預警信息,提供風險線索,支撐各類審計項目的現場與非現場實施。

    二、依托大數據審計平臺,開展大數據審計

    大數據審計是依托查證平臺,以內外部數據為基礎,將大數據思維和方法貫穿于數據采集、挖掘、分析等審計的各個方面。審計人員依托大數據平臺,根據項目需要采集數據、構建模型、深入挖掘、選取樣本、多手段核實,在不斷探索和實踐中,逐漸形成較為完整的大數據審計方法體系。

    (一)多方數據采集,深入理解數據是前提

    大數據審計,數據獲取是前提,數據獲取的數量和質量至關重要。為保證業(yè)務數據的全面、完整、準確、可用,一是利用查證平臺,每日從全行統(tǒng)一數據平臺自動組裝、過濾、拼接所需業(yè)務數據;二是對于不能直接獲取的系統(tǒng)數據,向科技部門批量提?。蝗菍τ跁簾o系統(tǒng)的業(yè)務,調取業(yè)務部門手工臺賬,研究業(yè)務開展情況;四是從互聯網等途徑采集的外部數據,設定主鍵、定義字段格式后,導入非現場查證平臺;五是對于非結構化數據,如影像平臺圖像數據,開發(fā)專用接口調用。對于采集的數據,研究數據表結構、字段含義、表間鉤稽關系及關鍵字段內容,梳理分析后批量導入查證平臺,為后續(xù)多表間的數據處理和業(yè)務理解提供依據。數據采集流程如圖2所示。

    (二)依托系統(tǒng)構建模型,繪制業(yè)務疑點輪廓是基礎

    利用查證平臺的模型探索工具,對審計所涉及相關數據表進行處理,開發(fā)數據分析模型,獲取疑點清單,一方面利用系統(tǒng)自動運算,生成疑點;另一方面審計人員自主進行數據挖掘,從數據層面了解風險狀況,為總體業(yè)務狀況“畫像”,如圖3所示。

    (三)多工具并用,深入開展數據挖掘是關鍵

    通過充分的數據準備,現場審計與非現場審計人員就業(yè)務開展過程中可能存在的疑點,利用多種工具開展深入數據挖掘,如圖4所示。一是對查證平臺按照指標體系矩陣生成的業(yè)務監(jiān)測指標,利用自行開發(fā)的圖表監(jiān)測分析工具,從橫向(機構維度)和縱向(時間維度)兩個角度對業(yè)務情況在風險導向指標層面進行數據異常、復合指標組合對比、風險趨勢演化等分析,從總體上進行風險判斷;二是利用查證平臺模型探索工具,對所涉數據進行數據概化,按分行進行關聯分析、聚類分析、統(tǒng)計分析、列值計算、關鍵字檢索/字符匹配、趨勢/區(qū)域/數據特征分析等操作,獲取非現場疑點。再通過對疑點的梳理/匯總、信息聚合/歸集并結合風險信息,經多次迭代,選取可疑數據,并整合相關信息;三是利用 CareWare IDEA進行疑點數據分析,對重點業(yè)務進行個別針對性處理。

    (四)著眼業(yè)務全局,選取重點關注領域是手段

    在前期數據分析和處理基礎上,審計人員結合行內業(yè)務管理系統(tǒng),從業(yè)務全局出發(fā),梳理審計期間內業(yè)務交易筆數、金額、行業(yè)、區(qū)域等信息,利用查證平臺計算授信客戶的風險敞口;然后重點關注鋼鐵、水泥、機械、房地產等限制性行業(yè)、有敞口、金額大、時間及交易密集的客戶,初步選定樣本,并獲取相關方的交易記錄。

    (五)“三流一網”合一,揭示背后隱藏異常是重點

    大數據審計對業(yè)務相關信息的處理至關重要,審計人員通過對資金流、業(yè)務流、控制流、關聯關系網的整合,揭示業(yè)務背后的“秘密”。一是將資金流、業(yè)務流、控制流進行匹配和核對,通過客戶的交易記錄,獲取資金流動軌跡,識別交易意圖;通過相關業(yè)務交易合同、管理資料,鑒別業(yè)務真實性;通過從業(yè)務申請、審查、審批、后續(xù)管理等環(huán)節(jié)的流程信息了解各環(huán)節(jié)的實際控制情況,通過上述步驟獲取業(yè)務資金流、業(yè)務流、控制流基本情況。二是通過內外部查詢,繪制關聯關系網,一方面通過查證平臺的樹型和集合型關聯關系查詢,了解在該機構系統(tǒng)記錄的股東、高管、財務負責人、聯系方式等顯性關系;另一方面利用互聯網工具“企業(yè)信用-企查查app”等,獲取企業(yè)股權結構、工商變更記錄、法定代表人、企業(yè)主要人員等信息,核實交易方之間隱性關系。三是運用互聯網搜索引擎,搜尋客戶業(yè)務發(fā)展、產品、工程、訴訟、失信等正負面相關信息,通過對資金流、業(yè)務流、控制流與關聯關系網的綜合分析,揭示其背后真相。經過該階段的多次循環(huán)測試,確定最終樣本。

    (六)多途徑核對,確認業(yè)務事實本質是目的

    通過上述步驟后,被審計業(yè)務存在的問題和疑點已基本得到確認。為進一步深入了解,審計人員采用多種方式對樣本進行核查。對于疑點與問題較少的營業(yè)機構,通過下發(fā)審計疑點清單,要求對事項進行核查,并反饋核查結果;對問題較多、情況復雜的,審計組進行現場核實,通過調取業(yè)務資料,與經辦、管理人員訪談及部分客戶經營情況實地考察等方式,確認業(yè)務的事實本質;對于與其他項目有重合的樣本,則由其他項目組采取嵌套的方式,同步實施。

    三、大數據審計平臺的主要特點

    (一)依托系統(tǒng),實現數據審計監(jiān)督全覆蓋

    大數據審計平臺的建設,為大數據審計監(jiān)督全覆蓋奠定了基礎。一是審計基礎數據的獲取更加便利,數據更加全面。隨著大數據技術發(fā)展,各種跨系統(tǒng)、跨平臺、跨數據結構的應用不斷深入,審計人員不再需要分別獲取各個部門的相關數據和外部數據,審計所需的數據,通過特定接口,均可灌入查證平臺。審計數據獲取范圍的擴大,奠定了全行數據審計監(jiān)督全覆蓋的基礎。二是數據分析和處理更為高效。由于大數據平臺的建設,使數據處理及分析響應時間大幅減少,審計人員可對多個類別、多種領域的數據同時進行分析、處理,更快捕捉到有價值信息,及時發(fā)現問題,效率顯著提高。三是數據挖掘手段更加豐富。審計人員不僅可通過查證平臺利用大數據工具進行數據概化、統(tǒng)計分析、聚類分析、關聯分析,還可以運用IDEA、SQL語言進行數據表級操作,也能為其他數據分析工具的應用提供數據源和接口。

    (二)創(chuàng)新思路,設計機構風險評級指標體系

    利用大數據平臺強大的計算功能和高效處理能力,審計人員創(chuàng)新思路,設計了以風險為導向的機構風險評級指標體系。該體系從安全、結構、發(fā)展、效益四個維度,選取25項指標,設置正向、反向、中性(中性1/2/3)3個屬性,每月計算分支機構風險數值,從數據層面定量評價分支機構風險,長期跟蹤風險演化趨勢。由多指標集組成的機構監(jiān)測評估表,通過對每一指標集及具體指標參數及權重靈活設置,定制指標屬性及計算模型,從而為個性化和不同風險偏好機構的量化評估提供支持。此外,風險評估的結果和長期風險的變化狀況,也為審計規(guī)劃和特定領域關注提供量化數據支撐。

    (三)豐富手段,實現審計業(yè)務的立體多維檢查

    傳統(tǒng)審計通常在業(yè)務流中尋找線索,在局部數據和現場檔案中發(fā)現問題,檢查手段較為有限。大數據審計平臺建立后,以查證平臺為依托,運用預先設計的預警和中間模型,實現對業(yè)務的持續(xù)監(jiān)督,對經營數據的實時查證,對風險信息的動態(tài)監(jiān)控,及時發(fā)現異常和疑點;通過對業(yè)務資金流、業(yè)務流、控制流、關聯關系的立體多維檢查,實現非現場審計指引方向和路徑,現場審計“按圖索驥”。此外,現場審計對非現場審計的不足及時進行反饋,助推非現場審計提高,形成相互促進的良性循環(huán)。

    大數據“樣本=總體”的全數據模式,使審計工作可建立從整體到局部的審計思維模式,實現從大量手工作業(yè)到精準數據定位、有限樣本到全局數據篩選的轉變,如圖5所示。

    與傳統(tǒng)模式相比,在全數據模式下開展審計數據分析,一方面不需要對數據進行預處理,使數據分析具有更全面、更接近真實的洞察力,在把握總體的情況下,更能鎖定重點,準確定位疑點;另一方面規(guī)避了抽樣風險和從局部推算整體的局限性,使數據分析工作結果更加精準。通過對相關領域長期形成數據的深度鉆取,利用大數據技術對業(yè)務總體開展情況、相關政策執(zhí)行情況、實施效果進行評估,挖掘隱性特點,提示潛在現象,從而得出更加客觀全面的審計結論,進一步提升審計的權威性。

    (四)構建模型,實現審計模式化運作

    徽商銀行內部審計已經建立一套開放、靈活、有效的數據提取及分析方法,實現常態(tài)化數據分析和模型開發(fā)應用。一是規(guī)范數據供給,優(yōu)化數據提取流程,建立快速的數據供給機制,提高數據提取的規(guī)范性和數據提取效率。二是充分借鑒同業(yè)審計經驗,對以往內部審計成果進行總結和模型化,構建了涵蓋信貸、同業(yè)、票據、財務、運營、信用卡等各大業(yè)務條線的審計模型體系,通過模型的梳理和投入使用,有效發(fā)現風險交易、違規(guī)交易等查證線索,形成了規(guī)范的數據審計循環(huán),如圖6所示。三是利用查證平臺提供靈活多樣的審計分析模型和審計分析工具,對被審計機構進行自動分析和風險篩查,有效完成審計抽樣、審計業(yè)務的評價和風險監(jiān)測等工作,提升了審計工作的效率和質量。

    (五)拓展范圍,降低數據審計操作難度

    查證平臺特有的工具——模型探索,可對數據表進行可視化操作,普通審計人員經過基礎培訓即可將審計思路轉換為處理邏輯,系統(tǒng)自動將其轉化為SQL語句,大大降低了數據審計的操作難度,且不同背景的業(yè)務人員可根據自己需求,進行角度不同、目的迥異的數據探索,拓展應用范圍。

    四、運用大數據審計平臺實現的管理效益

    (一)促進公司治理完善,推動管理與風控水平提升

    運用審計信息平臺開展的“機構風險定量評估”“財務費用審計”“薪酬績效考核審計”“票據專項業(yè)務審計”“表外業(yè)務專項審計”等大數據審計活動,在公司治理、管理與風控方面起到積極作用,充分發(fā)揮了“第三道防線”的作用。通過系列審計活動,評價了公司治理環(huán)境及治理過程的有效性,有效防范舞弊的發(fā)生,保障了經營的合法、合規(guī)性,發(fā)揮了審計在公司治理領域的增值服務職能;對防范系統(tǒng)性風險、內部控制重大缺陷、分支機構經營激進等風險起到了揭示與防御作用,對案件防控起到了警示與遏制作用;大數據審計的相關成果,對總、分行完善出臺相關政策、制度、流程起到了推動作用,促進了本行精細化管理水平和風險管控能力提升,對業(yè)務穩(wěn)健發(fā)展起到積極促進作用。

    (二)增強審計服務能力,提升審計價值

    一是提升審計宏觀性和客觀性。在當前的經濟環(huán)境和金融轉型時期,經營風險呈現復雜化、多元化的特征。在審計揭示的問題中,很多問題不是單體存在的,而是涉及多個條線、多項制度、多個流程以及不同的管理目標、體制和機制,大數據審計既能從數據上了解總體,又能深入細節(jié)探知具體,宏觀性和客觀性均得到保障。二是推動數據資產質量的提升。通過日常審計分析、非現場監(jiān)測與現場檢查,發(fā)現數據質量問題及改進點,適時提出建議。三是利用審計查證平臺及有關系統(tǒng),設計風險檢索模型,對業(yè)務數據信息進行梳理分析,適時出具非現場分析報告,為領導提供具有較強時效性的參考。四是立足全行,提供高質量信息服務。圍繞全行改革發(fā)展大局,重點關注董事會、監(jiān)事會、高級管理層關心的熱點領域,在常規(guī)審計發(fā)現之外,利用數據挖掘,深入分析背景現狀、全面研究問題成因、及時總結并建言獻策,為防控風險、提高效益提供有針對性、高質量的審計信息,服務全行管理,支持高層決策。五是利用自身獨立客觀的治理特征和綜合性全局性視角,在審計實務中,對業(yè)務流、控制流融合透視,注重從完善業(yè)務發(fā)展、改進流程服務、優(yōu)化資源配置等方面提出建設性建議,改善組織運營管理效率,增加價值。

    (三)改進審計模式,提高審計監(jiān)督效率

    審計信息系統(tǒng)的建設,尤其是查證平臺的投產應用,延伸了審計監(jiān)督觸角,擴大了審計覆蓋面,改進了以往審計模式。一是改進審計管理模式。充分運用銀行信息化優(yōu)勢,統(tǒng)籌審計資源,在審計信息系統(tǒng)支持下,探索多視角分析、多專業(yè)融合、多方式結合、多技術運用的審計管理模式,提高了審計效率。二是改進審計工作模式。形成業(yè)務條線和分支機構條塊相結合的審計形式,使總、分部審計活動呈現縱、橫交錯的新布局,達到現場和非現場審計、專項審計和日常監(jiān)督的高度融合,自上而下、自下而上的對政策層面、管理層面、執(zhí)行層面的經營管理動態(tài)形成快速反應和綜合評價,及時為總行決策和管理提供客觀的審計信息。三是改進審計監(jiān)督模式。隨著審計分部的建立,在審計非現場分析查證平臺和審計作業(yè)管理系統(tǒng)的配合下,審計業(yè)務重心下沉,審計監(jiān)督防線前移,現場審計和非現場監(jiān)測的針對性和時效性有效提高,以風險為導向的“現場+非現場”審計監(jiān)督進一步強化。

    (四)優(yōu)化審計方式、方法,提升審計效能

    通過融合審計方式,將合法合規(guī)性審計和風險、績效、管理、內部控制審計有機結合,在關注業(yè)務經營合法合規(guī)性的同時,通過大數據技術關注風險控制的有效性,經營事項的效率、效果和效益性以及內部控制的適當性,提高審計綜合評價水平;將財務收支真實合法性審計與績效審計相結合,提高效益性評價的客觀性;將事前、事中和事后審計相融合,提高審計的監(jiān)督效果;通過大數據技術的持續(xù)深入運用,對重大隱患進行及時預警,對風險性苗頭適時報告,對新型業(yè)務持續(xù)跟進,對突出事件進行整體排查。

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