淺析大數(shù)據(jù)金融審計(jì)防范金融風(fēng)險(xiǎn)的策略

摘要：隨著我國(guó)的科學(xué)技術(shù)和經(jīng)濟(jì)的進(jìn)步，大數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)已經(jīng)在各行各業(yè)產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響，尤其是金融業(yè)已經(jīng)呈現(xiàn)出了結(jié)合數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)提升服務(wù)效果的趨勢(shì)，與此同時(shí)金融機(jī)構(gòu)也應(yīng)當(dāng)注重利用大數(shù)據(jù)技術(shù)來(lái)提升在進(jìn)行金融審計(jì)的過(guò)程中控制金融風(fēng)險(xiǎn)的水平，對(duì)金融市場(chǎng)做出更好的預(yù)測(cè)。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù);金融審計(jì);金融風(fēng)險(xiǎn);風(fēng)險(xiǎn)防范策略

隨著金融業(yè)和時(shí)代的發(fā)展，金融機(jī)構(gòu)要順應(yīng)時(shí)代趨勢(shì)，就應(yīng)當(dāng)樹(shù)立大數(shù)據(jù)的審計(jì)理念，這樣便能有效提升審計(jì)人員的工作效率。而金融機(jī)構(gòu)的審計(jì)人員本身就要接觸和處理大量的數(shù)據(jù)，所以就應(yīng)當(dāng)充分利用大數(shù)據(jù)這項(xiàng)新型技術(shù)的優(yōu)勢(shì)來(lái)開(kāi)展金融審計(jì)工作，利用這項(xiàng)技術(shù)就能更好地對(duì)金融數(shù)據(jù)間的聯(lián)系進(jìn)行挖掘和把握，并在此過(guò)程中更好地發(fā)現(xiàn)潛在的金融風(fēng)險(xiǎn)。由于金融行業(yè)還具備了所涉及的資金數(shù)額巨大，且資產(chǎn)結(jié)構(gòu)也相當(dāng)復(fù)雜的特性，因此樹(shù)立大數(shù)據(jù)理念相當(dāng)必要，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)來(lái)強(qiáng)化審計(jì)工作，就能更好地防范當(dāng)今金融業(yè)的各類風(fēng)險(xiǎn)。

一、金融審計(jì)大數(shù)據(jù)平臺(tái)構(gòu)建

大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠?yàn)榻鹑跇I(yè)提供海量的數(shù)據(jù)，能夠有效滿足金融業(yè)對(duì)于數(shù)據(jù)數(shù)量和質(zhì)量方面的需求，與此同時(shí)這也要求金融機(jī)構(gòu)必須建立基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的審計(jì)平臺(tái)?，F(xiàn)今金融數(shù)據(jù)量的提升給金融審計(jì)帶來(lái)了更大的難度，這些數(shù)據(jù)主要包括被審計(jì)單位的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、組織結(jié)構(gòu)、相關(guān)環(huán)境，審計(jì)的模型程序，國(guó)家政策變更，當(dāng)前經(jīng)濟(jì)形勢(shì)，甚至是互聯(lián)網(wǎng)上的媒體資訊等內(nèi)容。這些海量而雜亂的數(shù)據(jù)往往難以建立聯(lián)系，因此無(wú)法得到有效利用，這一現(xiàn)實(shí)同樣對(duì)要求建立更完善的基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的審計(jì)平臺(tái)。

金融審計(jì)大數(shù)據(jù)平臺(tái)可以利用Hadoop 分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)，這套存儲(chǔ)系統(tǒng)能有效連接離散單元，便于使用者對(duì)這些內(nèi)容進(jìn)行調(diào)度和并行處理，且成本也較為低廉。由于在進(jìn)行審計(jì)時(shí)工作要找出審計(jì)疑點(diǎn)，就需要對(duì)大量的金融數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)、篩選、查詢等操作，所以大數(shù)據(jù)平臺(tái)也應(yīng)當(dāng)具備滿足這些需求的功能。大數(shù)據(jù)平臺(tái)要對(duì)金融數(shù)據(jù)實(shí)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，有效預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)，就應(yīng)當(dāng)建立若干金融數(shù)學(xué)模型，這樣才能及時(shí)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題并設(shè)立預(yù)警機(jī)制，將被動(dòng)的事后審計(jì)變?yōu)橹鲃?dòng)的實(shí)時(shí)審計(jì)，在提高了審計(jì)人員工作效率的同事也減輕了負(fù)擔(dān)，并有效地降低了金融風(fēng)險(xiǎn)。

二、金融審計(jì)大數(shù)據(jù)搜集

金融數(shù)據(jù)的主要來(lái)源：一是最主要的來(lái)源，目前還是經(jīng)過(guò)審計(jì)的金融機(jī)構(gòu)，主要內(nèi)容是年度資產(chǎn)的負(fù)債損益，需要獲得大量的金融機(jī)構(gòu)內(nèi)部數(shù)據(jù)。二是互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，金融審計(jì)可以從互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)上獲取一些公共數(shù)據(jù)。三是其他政府部門配合提供，這樣才能滿足金融審計(jì)數(shù)據(jù)涉及內(nèi)容廣，業(yè)務(wù)綜合性高的特點(diǎn)。四是過(guò)往的金融審計(jì)過(guò)程中審計(jì)機(jī)關(guān)內(nèi)部產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。而金融數(shù)據(jù)往往數(shù)量龐大，來(lái)源廣泛，因此就要利用大數(shù)據(jù)技術(shù)搜集這些信息，并采取措施進(jìn)行系統(tǒng)化的管理，讓金融數(shù)據(jù)信息能具備準(zhǔn)確、完整和有效的特性，這樣便能有助于金融審計(jì)工作的進(jìn)行。而利用大數(shù)據(jù)技術(shù)搜集數(shù)據(jù)的具體流程見(jiàn)圖1。

三、金融審計(jì)大數(shù)據(jù)管理

在進(jìn)行數(shù)據(jù)的收集后就有必要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效管理。一是要對(duì)收集到的金融結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。這樣便能檢測(cè)并糾正數(shù)據(jù)中的錯(cuò)誤，并篩選數(shù)據(jù)，從而保障數(shù)據(jù)的質(zhì)量。二是要重視對(duì)金融數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)可以直接存儲(chǔ)在審計(jì)平臺(tái)軟件中。而非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)則數(shù)量龐大、種類繁雜，存儲(chǔ)難度更高，而對(duì)于文本類文件可以分類存儲(chǔ)，像是視頻、圖像、錄音等非文本類文件則可以被存儲(chǔ)到移動(dòng)存儲(chǔ)設(shè)備中，如光盤、磁盤等。

四、金融審計(jì)大數(shù)據(jù)分析

對(duì)金融審計(jì)所需要的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、并進(jìn)行存儲(chǔ)和管理后，就應(yīng)當(dāng)結(jié)合大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，這樣審計(jì)人員就能有效地從這些數(shù)據(jù)中挖掘出可能存在的問(wèn)題，并據(jù)此來(lái)評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)，從而制定審計(jì)重點(diǎn)，并能從中獲得審計(jì)的證據(jù)，經(jīng)過(guò)這些過(guò)程后就能得出可靠的審計(jì)結(jié)論。對(duì)于審計(jì)人員而言，還應(yīng)當(dāng)深入思考如何利用大數(shù)據(jù)技術(shù)挖掘探尋深層信息，由此提升數(shù)據(jù)的利用率和對(duì)數(shù)據(jù)分析能力，這樣才能更為有效地防范金融風(fēng)險(xiǎn)。大數(shù)據(jù)技術(shù)中的數(shù)據(jù)主要分為兩類：一是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，二是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析，而現(xiàn)今的金融審計(jì)更注重對(duì)前一種數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

對(duì)于分析結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，審計(jì)人員在運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行金融審計(jì)時(shí)，大多會(huì)采用數(shù)據(jù)挖掘、結(jié)構(gòu)化查詢語(yǔ)言以及專家模型等技術(shù)。數(shù)據(jù)挖掘的主要內(nèi)容是通過(guò)一定算法和程序更深層地挖掘海量信息中的信息，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，并利用較為復(fù)雜的模型為數(shù)據(jù)建立聯(lián)系，利用定量分析提前發(fā)現(xiàn)金融風(fēng)險(xiǎn)，可運(yùn)用在預(yù)估收益率或是信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方面。工作人員通過(guò)結(jié)構(gòu)化查詢語(yǔ)言可以查詢到自己所需的學(xué)習(xí)，并且能聯(lián)合不同的數(shù)據(jù)庫(kù)，從而保障審計(jì)信息的全面性，并提升查詢效率。利用專家模型功能，就能在進(jìn)行金融審計(jì)時(shí)調(diào)用專家建立的應(yīng)對(duì)同類型問(wèn)題的審計(jì)模型，讓計(jì)算機(jī)自動(dòng)找出問(wèn)題數(shù)據(jù)，從而減少審計(jì)人員的負(fù)擔(dān)，以及進(jìn)行人力審計(jì)時(shí)可能產(chǎn)生的錯(cuò)誤。

而非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)則包括各類規(guī)章制度、會(huì)議記錄或是各類文件等。通過(guò)這些非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)記錄可以從中獲悉金融機(jī)構(gòu)的政策落實(shí)情況、內(nèi)控措施水平、重大決策思路等信息。目前對(duì)于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的分析方式仍顯不足，主要還是采用搜尋關(guān)鍵詞的方法，然而要提升對(duì)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的分析效率，就應(yīng)當(dāng)建設(shè)標(biāo)準(zhǔn)化的分析模式，并利用大數(shù)據(jù)技術(shù)挖掘這些數(shù)據(jù)中更深層的潛在信息，以彌補(bǔ)審計(jì)人員本身可能會(huì)忽略的潛在金融風(fēng)險(xiǎn)。一是可以按一定標(biāo)準(zhǔn)對(duì)文本類數(shù)據(jù)進(jìn)行歸類，這樣便能提升數(shù)據(jù)管理和審計(jì)查詢分析環(huán)節(jié)的效率，并且能夠減少因?yàn)槲捶诸惖臄?shù)據(jù)可能會(huì)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)遺漏、數(shù)據(jù)重復(fù)的問(wèn)題，從而提升審計(jì)證據(jù)的準(zhǔn)確性，而對(duì)文本類數(shù)據(jù)進(jìn)行歸類的主要方式有通過(guò)文本內(nèi)容摘要或是通過(guò)文本基本信息，而內(nèi)容摘要的分類標(biāo)準(zhǔn)又有業(yè)務(wù)類型、文本主題等，文本基本信息的分類標(biāo)準(zhǔn)則包括發(fā)布者、文件時(shí)間、文件大小等。而要處理非文本類的數(shù)據(jù)，則應(yīng)當(dāng)先轉(zhuǎn)化成文本化數(shù)據(jù)。二是為了更高效地對(duì)分類后的非機(jī)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢和挖掘，可以建立一些模型。例如感情詞分析模型，通過(guò)計(jì)算機(jī)統(tǒng)計(jì)文本中的正面詞匯以及負(fù)面詞匯的運(yùn)用頻率，程度詞的利用情況，便能有效地提升對(duì)文本精確含義的理解，從而做到更深刻地挖掘數(shù)據(jù)中的信息，審計(jì)人員在此過(guò)程中也能發(fā)現(xiàn)審計(jì)數(shù)據(jù)中的疑點(diǎn)，加強(qiáng)對(duì)這一部分的重視，從而有效防范風(fēng)險(xiǎn)。要讓非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)在防范金融風(fēng)險(xiǎn)的工作中發(fā)揮效用，還應(yīng)當(dāng)讓非結(jié)核化數(shù)據(jù)與結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)合，相輔相成，這樣便能提升找尋審計(jì)疑點(diǎn)的效率。

結(jié)束語(yǔ)

總而言之，金融審計(jì)工作應(yīng)當(dāng)充分利用大數(shù)據(jù)技術(shù)在處理數(shù)據(jù)、挖掘信息方面的優(yōu)勢(shì)，來(lái)解決審計(jì)中的各項(xiàng)問(wèn)題，并提升審計(jì)工作的效率，從而更加有效地對(duì)金融風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行防范，這樣才能促進(jìn)我國(guó)金融業(yè)的健康發(fā)展。

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作者簡(jiǎn)介：

張瑋（1976.4-? ），男，江蘇蘇州，碩士，高級(jí)講師，研究方向：金融。