當(dāng)前商業(yè)銀行大數(shù)據(jù)審計(jì)分析的難點(diǎn)及建議

■中國農(nóng)業(yè)銀行審計(jì)局直屬分局 李春生 劉靈芝 張 洋

目前我國商業(yè)銀行對數(shù)據(jù)的收集、預(yù)處理、存儲、傳遞等管理模式大都發(fā)生了改變。在這種大數(shù)據(jù)思維與技術(shù)的大環(huán)境下，大數(shù)據(jù)審計(jì)分析方式對內(nèi)部審計(jì)的促進(jìn)作用越來越大，但是也有不少難點(diǎn)，本文就大數(shù)據(jù)審計(jì)分析的難點(diǎn)及建議進(jìn)行探討，為商業(yè)銀行審計(jì)工作提供參考借鑒。

一、商業(yè)銀行大數(shù)據(jù)審計(jì)分析對內(nèi)審的促進(jìn)作用

大數(shù)據(jù)審計(jì)分析與傳統(tǒng)審計(jì)分析是不同的。大數(shù)據(jù)審計(jì)分析通過運(yùn)用抽樣、監(jiān)測、比較等方法對預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析研判，根據(jù)限制性條件、判斷等建立分析模型，然后挖掘?qū)徲?jì)對象的離群點(diǎn)①，分析審計(jì)對象是全局離群還是情景離群，是集體離群還是條件離群，來尋找異常情況或者疑點(diǎn)線索，判斷是否合規(guī)和真實(shí)。目前商業(yè)銀行進(jìn)行數(shù)據(jù)審計(jì)分析常用SQLServer、Oracle等數(shù)據(jù)庫軟件，較少使用ACL、Arbutus等分析工具和Python、Golang等編程語言。商業(yè)銀行大數(shù)據(jù)審計(jì)分析對內(nèi)部審計(jì)具有以下促進(jìn)作用。

1.大數(shù)據(jù)審計(jì)優(yōu)化了審計(jì)工作方式，使監(jiān)督職能更強(qiáng)。商業(yè)銀行傳統(tǒng)審計(jì)多以查閱紙質(zhì)資料或者電子資料、訪談審計(jì)對象等現(xiàn)場審計(jì)為主，存在審計(jì)范圍受限、審計(jì)信息零散、工作效率低下等問題。大數(shù)據(jù)審計(jì)從生產(chǎn)系統(tǒng)和監(jiān)測管理系統(tǒng)中收集數(shù)據(jù)，可以對審計(jì)對象實(shí)時監(jiān)控、全程監(jiān)督，可以對全部數(shù)據(jù)建立模型分析和歸類管理，在了解審計(jì)對象基本狀況的同時有效挖掘線索，監(jiān)測判斷審計(jì)對象的風(fēng)險情況，更加精準(zhǔn)地發(fā)現(xiàn)問題所在，為開展現(xiàn)場審計(jì)起到了導(dǎo)航作用，用時短效率高。同時，通過大數(shù)據(jù)審計(jì)可以分析平臺，更加直觀地顯現(xiàn)所有證據(jù)，并相互印證，實(shí)現(xiàn)非現(xiàn)場審計(jì)與現(xiàn)場審計(jì)的有效融合。對審計(jì)分析過程中發(fā)現(xiàn)的問題也可及時與被審計(jì)單位進(jìn)行溝通，最大可能地化解風(fēng)險。

2.大數(shù)據(jù)審計(jì)分析更容易實(shí)現(xiàn)審計(jì)的評價職能。大數(shù)據(jù)審計(jì)及時搜集被審計(jì)單位的數(shù)據(jù)并進(jìn)行數(shù)據(jù)加工整理，最大可能發(fā)現(xiàn)被審計(jì)單位在業(yè)務(wù)操作、經(jīng)營管理過程中存在的風(fēng)險隱患，可以看到被審計(jì)單位的經(jīng)營狀況，體現(xiàn)了審計(jì)的整體評價職能。

3.大數(shù)據(jù)審計(jì)分析更能發(fā)現(xiàn)風(fēng)險點(diǎn)，提高內(nèi)部審計(jì)的精準(zhǔn)度。大數(shù)據(jù)審計(jì)分析依靠各種生產(chǎn)系統(tǒng)和管理系統(tǒng)進(jìn)行定性及定量分析，查找風(fēng)險點(diǎn)，如通過對信貸管理系統(tǒng)進(jìn)行審計(jì)分析，可以了解資產(chǎn)風(fēng)險狀況、貸款余額、結(jié)構(gòu)、投向、經(jīng)營情況等，不僅為現(xiàn)場審計(jì)提供針對性的相關(guān)數(shù)據(jù)，還可隨時監(jiān)督了解企業(yè)經(jīng)營狀況，提高審計(jì)時效。大數(shù)據(jù)審計(jì)技術(shù)的發(fā)展，為商業(yè)銀行全量、可靠數(shù)據(jù)的采集、挖掘及分析提供了可能，可以通過客觀的數(shù)據(jù)從宏觀的角度分析，挖掘事件之間的關(guān)系。在非現(xiàn)場和現(xiàn)場審計(jì)期間，可以通過大數(shù)據(jù)平臺高效查出線索疑點(diǎn)，擺脫審計(jì)樣本數(shù)量受限、頻繁翻閱檔案的局限，使審計(jì)結(jié)果更加精準(zhǔn)可靠。

4.大數(shù)據(jù)審計(jì)分析有利于推進(jìn)內(nèi)部審計(jì)轉(zhuǎn)型。大數(shù)據(jù)模式下的審計(jì)，通過對審計(jì)范圍期間業(yè)務(wù)經(jīng)營管理情況進(jìn)行實(shí)時動態(tài)關(guān)注、全流程在線監(jiān)督，及時發(fā)現(xiàn)審計(jì)對象存在的問題，實(shí)現(xiàn)由“事后審計(jì)”向從“事后監(jiān)督”過渡到“事前提醒”及“事中建議咨詢”相結(jié)合轉(zhuǎn)變。

二、商業(yè)銀行大數(shù)據(jù)審計(jì)分析存在的難點(diǎn)

隨著商業(yè)銀行各項(xiàng)業(yè)務(wù)生產(chǎn)系統(tǒng)、管理操作平臺的應(yīng)用，大數(shù)據(jù)審計(jì)作為網(wǎng)絡(luò)技術(shù)與審計(jì)技術(shù)的結(jié)合物，已經(jīng)成為新的審計(jì)分析手段和審計(jì)思維。但是，目前存在以下難點(diǎn)：

1.取得全面完整的審計(jì)分析數(shù)據(jù)有一定困難。商業(yè)銀行由于長期以來“部門銀行”形成的業(yè)務(wù)系統(tǒng)較多，審計(jì)數(shù)據(jù)集中起來困難較大。目前各商業(yè)銀行的業(yè)務(wù)品種多樣，新產(chǎn)品不斷開發(fā)，電子系統(tǒng)多，內(nèi)部審計(jì)工作人員要完全懂得操作所有的電子系統(tǒng)具有一定難度。所以，在開展項(xiàng)目審計(jì)時，被審計(jì)單位的數(shù)據(jù)往往需要多個部門提供，而各部門各業(yè)務(wù)條線基本相對獨(dú)立。數(shù)據(jù)平臺系統(tǒng)不同致使其存儲方式和數(shù)據(jù)類型的不同，甚至個別系統(tǒng)間不對接等影響了數(shù)據(jù)獲取的完整性。在開展審計(jì)分析時，由于審計(jì)人員對審計(jì)對象單位業(yè)務(wù)熟悉程度不同，信息量掌握的對稱性不同，所以線上收集和調(diào)閱的被審計(jì)單位的系統(tǒng)資料往往不全。因此，獲取完整的數(shù)據(jù)較為困難。

2.審計(jì)分析線索隱蔽化增加了提高審計(jì)質(zhì)效的難度。過去手工審計(jì)時，審計(jì)對象的信息是紙質(zhì)可見的，而當(dāng)前大數(shù)據(jù)下，數(shù)據(jù)信息在磁性介質(zhì)中，看不見摸不著，所需的存款、貸款、理財(cái)、投資、租賃、托管業(yè)務(wù)等信息，只有從計(jì)算機(jī)信息系統(tǒng)中調(diào)出才能閱讀分析。而且介質(zhì)里的數(shù)據(jù)能修改能刪除，不留痕跡，假如在審計(jì)之前疑點(diǎn)已經(jīng)被審計(jì)對象修改或者刪除，就給審計(jì)深度分析及追蹤可疑線索造成困難。同時手機(jī)銀行、網(wǎng)上銀行、轉(zhuǎn)賬電話等自助設(shè)備不斷出現(xiàn)并得到迅速普及，使線索更加隱蔽。特別是大型商業(yè)銀行的產(chǎn)品種類多、新開發(fā)的電子系統(tǒng)較多，從被審計(jì)單位采集來的數(shù)據(jù)，通常是遵循寧多毋缺的原則進(jìn)行的。因此，審計(jì)系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)會有大量冗余，且可能存在數(shù)據(jù)庫表與表之間無法關(guān)聯(lián)、數(shù)據(jù)庫字典不匹配等問題，影響分析結(jié)果。

3.數(shù)據(jù)分析模型設(shè)計(jì)比較難。審計(jì)工作者要建立一個成功完整的審計(jì)分析模型首先必須要懂得建模技術(shù)，其次要熟練所審計(jì)的項(xiàng)目業(yè)務(wù)流程性質(zhì)，同時要具備多種數(shù)據(jù)分析方法，還要具有溝通能力，這種復(fù)合型人才在審計(jì)單位相對不多。同時，在建?；蛘咴趯徲?jì)現(xiàn)場審計(jì)時也可能會碰見一些沒有明確判定規(guī)律和非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，更加加大了難度，需要使用機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理、圖像識別等技術(shù)。

4.基礎(chǔ)數(shù)據(jù)質(zhì)量不高且缺乏標(biāo)準(zhǔn)化。基礎(chǔ)數(shù)據(jù)質(zhì)量包括原始數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行初加工整理（預(yù)處理）的完善性。影響審計(jì)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)質(zhì)量的因素主要是電子數(shù)據(jù)質(zhì)量同數(shù)據(jù)信息系統(tǒng)內(nèi)部軟、硬件的構(gòu)成及其穩(wěn)定性；同時，電子數(shù)據(jù)的類型多樣，且產(chǎn)生和處理過程看不見摸不著，如果管理不善，硬件設(shè)備故障，數(shù)據(jù)有時可能丟失，影響大數(shù)據(jù)的真實(shí)性或者存在數(shù)據(jù)不符合邏輯的現(xiàn)象。目前由于商業(yè)銀行業(yè)務(wù)條線都按自身業(yè)務(wù)職能自行研發(fā)業(yè)務(wù)系統(tǒng)，收集管理數(shù)據(jù)，導(dǎo)致數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一，增加了采集難度。

5.信息共享不足，缺乏一個供三道防線部門統(tǒng)一使用的大數(shù)據(jù)信息庫。目前有的商業(yè)銀行二道防線部門之間的數(shù)據(jù)信息缺乏協(xié)調(diào)，同一違規(guī)事件信息需要兩個或者三個部門分別在各自系統(tǒng)中留存，重復(fù)錄入，浪費(fèi)資源，還有出現(xiàn)同一事件由于不同操作人員錄入失誤原因存在數(shù)據(jù)信息錯位現(xiàn)象，如有的商業(yè)銀行人力資源管理系統(tǒng)與操作風(fēng)險管理系統(tǒng)提取的客戶經(jīng)理人員數(shù)據(jù)存在較大差異。

6.審計(jì)人員業(yè)務(wù)知識面、數(shù)據(jù)應(yīng)用能力和專業(yè)技術(shù)水平需要進(jìn)一步拓寬。商業(yè)銀行內(nèi)部審計(jì)方式由傳統(tǒng)的審計(jì)方式向大數(shù)據(jù)審計(jì)轉(zhuǎn)換，對審計(jì)工作人員的能力提出了新的更高要求。審計(jì)人員的業(yè)務(wù)知識面、計(jì)算機(jī)操作能力、審計(jì)專業(yè)水平是決定最終審計(jì)成果質(zhì)量的重要因素。因此審計(jì)人員對生產(chǎn)系統(tǒng)、管理系統(tǒng)的功能及邏輯結(jié)構(gòu)，對前臺業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)處理流程、后臺管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性，以及對大數(shù)據(jù)審計(jì)分析專用軟件等知識的欠缺或者不能熟練靈活運(yùn)用，審計(jì)分析工作就難開展。

三、提升商業(yè)銀行大數(shù)據(jù)審計(jì)分析的建議

新時期商業(yè)銀行大數(shù)據(jù)內(nèi)部審計(jì)分析面對繁雜的業(yè)務(wù)經(jīng)營數(shù)據(jù)，要想從中尋找有用的審計(jì)線索，建議做好以下六個“提高”。

（一）提高基礎(chǔ)數(shù)據(jù)質(zhì)量，強(qiáng)化大數(shù)據(jù)的整合、分析和共享

大數(shù)據(jù)審計(jì)分析要以基礎(chǔ)數(shù)據(jù)為根源，實(shí)現(xiàn)信息源和分析成果的實(shí)時有效共享?；A(chǔ)數(shù)據(jù)的完整性、準(zhǔn)確性、一致性等都對審計(jì)分析模型檢查結(jié)果產(chǎn)生較大的影響，所以在數(shù)據(jù)采集時要認(rèn)真把關(guān)。要完善和建立大數(shù)據(jù)審計(jì)分析平臺，通過收集、整合數(shù)據(jù)信息資源搭建數(shù)據(jù)庫；用審計(jì)分析模型，分析海量數(shù)據(jù)，精準(zhǔn)定位問題點(diǎn)和風(fēng)險點(diǎn)；同時要不斷完善審計(jì)分析管理流程，提高審計(jì)技術(shù)分析的智能化、自動化水平，以有效防控風(fēng)險，實(shí)現(xiàn)審計(jì)精細(xì)化管理。

1.做好大數(shù)據(jù)信息采集和預(yù)處理工作。采集數(shù)據(jù)要注意收集行內(nèi)外全面完整的數(shù)據(jù)并加以整合或者預(yù)處理。目前大部分商業(yè)銀行基本實(shí)現(xiàn)了自身業(yè)務(wù)經(jīng)營數(shù)據(jù)由分散到集中的轉(zhuǎn)變，將數(shù)據(jù)集中到總行，建立了統(tǒng)一管理的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)庫，嚴(yán)控?cái)?shù)據(jù)授權(quán)和導(dǎo)出環(huán)節(jié)，業(yè)務(wù)經(jīng)營數(shù)據(jù)的質(zhì)量和安全性基本得到保證。但是，對于政府公開數(shù)據(jù)、輿情信息數(shù)據(jù)、生活繳費(fèi)數(shù)據(jù)、第三方支付數(shù)據(jù)、房地產(chǎn)價格以及房屋出租信息、城鄉(xiāng)居民個人和企業(yè)法人（客戶）信用信息等數(shù)據(jù)比較缺乏，所以要積極的收集引入并進(jìn)行預(yù)處理和管理，以夯實(shí)大數(shù)據(jù)審計(jì)分析的基礎(chǔ)。

2.建立大數(shù)據(jù)共享平臺。商業(yè)銀行內(nèi)部數(shù)據(jù)信息共享，對內(nèi)部審計(jì)人員及時發(fā)現(xiàn)風(fēng)險并預(yù)警風(fēng)險問題非常重要。而商業(yè)銀行大數(shù)據(jù)信息不能完全共享，很不利于大數(shù)據(jù)審計(jì)分析。所以商業(yè)銀行應(yīng)對各業(yè)務(wù)部門的數(shù)據(jù)實(shí)行統(tǒng)一整合存儲管理，建立一個供一、二、三道防線部門共享的大數(shù)據(jù)中心，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)信息實(shí)時互通互聯(lián)，既有利于提高各項(xiàng)業(yè)務(wù)查找咨詢相關(guān)信息，又有利于內(nèi)部審計(jì)人員提高工作效率，加強(qiáng)實(shí)時監(jiān)督。同時，把內(nèi)部審計(jì)部門每年安排的常規(guī)審計(jì)項(xiàng)目（風(fēng)險管理審計(jì)、經(jīng)濟(jì)責(zé)任審計(jì)、業(yè)務(wù)專項(xiàng)審計(jì)等）或者常用、通用的數(shù)據(jù)收集、預(yù)處理、數(shù)據(jù)查詢及分析過程標(biāo)準(zhǔn)化等環(huán)節(jié)收進(jìn)共享平臺中。在大數(shù)據(jù)管理方面，建立規(guī)范的數(shù)據(jù)共享使用原則，制定管理辦法，為后期內(nèi)部審計(jì)人員使用數(shù)據(jù)創(chuàng)建一個良好環(huán)境。

（二）提高審計(jì)分析模型和軟件的研發(fā)運(yùn)用水平

各商業(yè)銀行要切實(shí)強(qiáng)化大數(shù)據(jù)審計(jì)分析模型、電子系統(tǒng)軟件的研發(fā)力度。要在總結(jié)歷史內(nèi)部審計(jì)經(jīng)驗(yàn)的前提下，充分利用銀行業(yè)務(wù)處理流程邏輯、各個數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系等，把大數(shù)據(jù)審計(jì)分析思維轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)語言，多維度分析、深度挖掘數(shù)據(jù)動態(tài)，不斷完善模型體系，增強(qiáng)審計(jì)分析監(jiān)督的針對性，快速確定疑點(diǎn)，提升內(nèi)部審計(jì)質(zhì)效。例如，反洗錢高風(fēng)險個人客戶信息九要素完整性及網(wǎng)銀渠道開立情況模型。編寫本模型的目的是查證反洗錢系統(tǒng)納入的個人客戶在評為高風(fēng)險客戶前，其基本信息九要素是否齊全及網(wǎng)銀渠道開立情況。通過該模型，可關(guān)注某分行是否采取了有效方式進(jìn)行客戶身份識別工作的治理和管控，如提示客戶補(bǔ)全個人基本信息要素和開展加強(qiáng)型盡職調(diào)查工作等。本模型以T分行2020年1月至2021年6月的高風(fēng)險個人客戶為審計(jì)對象，利用內(nèi)部審計(jì)管理監(jiān)測系統(tǒng)，找出客戶姓名、性別、國籍、證件類型、證件號碼、證件有效期、職業(yè)、聯(lián)系地址、聯(lián)系電話等九要素信息，再找出這些信息的創(chuàng)建日期及網(wǎng)銀渠道開立日期。根據(jù)模型產(chǎn)生的結(jié)果表，將基本信息建立時間、網(wǎng)銀渠道開立時間分別與被評為高風(fēng)險客戶的時間進(jìn)行對比，查證個人信息的完整性和有效性，并根據(jù)網(wǎng)銀開立時間是否早于被評為高風(fēng)險客戶的時間判斷對客戶進(jìn)行加強(qiáng)型盡職調(diào)查工作。

1.賬表使用。一是反洗錢客戶信息表。該表來源于反洗錢系統(tǒng)。從該表提取個人客戶名單，并獲取相應(yīng)的姓名、證件類型、證件號碼、國籍、職業(yè)、聯(lián)系地址、聯(lián)系電話等重點(diǎn)字段。二是歷史個人證件識別標(biāo)識表。該賬表來源于新一代系統(tǒng)，系統(tǒng)顯示數(shù)據(jù)范圍是2015年6月至2020年12月，從中提取個人客戶身份證有效期的起始日和到期日。三是個人基本信息表。該賬表來源于新一代系統(tǒng)，系統(tǒng)顯示數(shù)據(jù)范圍是2015年6月至2020年12月，從中提取個人客戶的性別。四是個人網(wǎng)銀渠道賬戶信息表。該賬表來源于渠道客戶信息系統(tǒng)，最新數(shù)據(jù)年月為2021年6月，從中提取涉及客戶網(wǎng)銀渠道開立的字段。五是T分行反洗錢二類活躍客戶表。該帳表為外部導(dǎo)入，數(shù)據(jù)日期為2020年1月至2021年6月，包含字段為評級日期、客戶號、客戶名稱。

2.帳表合并。以客戶ID為連接條件，反洗錢客戶信息表并入歷史個人證件識別標(biāo)識表，個人基本信息表和個人網(wǎng)銀渠道賬戶信息表。合并后，再將T分行歷史個人證件識別標(biāo)識表并入反洗錢二類活躍客戶表。

（三）提高審計(jì)監(jiān)控常態(tài)化應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析頻次

一是常態(tài)化開展大數(shù)據(jù)分析。商業(yè)銀行可利用大數(shù)據(jù)審計(jì)分析平臺遠(yuǎn)程監(jiān)控體系的指標(biāo)檢測和預(yù)警功能，在內(nèi)部審計(jì)部門設(shè)立常態(tài)化非現(xiàn)場大數(shù)據(jù)分析監(jiān)控團(tuán)隊(duì)，對全轄機(jī)構(gòu)業(yè)務(wù)經(jīng)營現(xiàn)狀持續(xù)監(jiān)測分析，及時預(yù)警所有發(fā)現(xiàn)的風(fēng)險問題，判別業(yè)務(wù)經(jīng)營發(fā)展趨勢和整體狀況，為董事會的重大決策提供參考。對新開發(fā)的產(chǎn)品業(yè)務(wù)實(shí)時監(jiān)測，提出改進(jìn)、完善和風(fēng)控的建議。

二是制訂實(shí)施綱要。商業(yè)銀行內(nèi)審部門可結(jié)合外部監(jiān)管要求、商業(yè)銀行自身發(fā)展戰(zhàn)略，制訂大數(shù)據(jù)審計(jì)分析內(nèi)部實(shí)施綱要，從支持現(xiàn)場審計(jì)到開展事前預(yù)警和事中監(jiān)控，開展有針對性的系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析工作，提升內(nèi)審的評價、咨詢職能。

三是開展大數(shù)據(jù)審計(jì)分析風(fēng)險評估工作，加強(qiáng)數(shù)據(jù)安全管理。數(shù)據(jù)的大量使用帶來了安全風(fēng)險，采集數(shù)據(jù)的不完整性帶來了質(zhì)量風(fēng)險，審計(jì)人員對業(yè)務(wù)的熟悉程度和技術(shù)應(yīng)用能力不同帶來了分析及實(shí)施風(fēng)險，所以要對大數(shù)據(jù)分析的結(jié)果和變化趨勢進(jìn)行評估，建立風(fēng)險控制體系，定期自我評估開展大數(shù)據(jù)審計(jì)分析的質(zhì)量控制狀況，根據(jù)評估結(jié)果優(yōu)化工作措施。

（四）提高大數(shù)據(jù)審計(jì)分析模型功能優(yōu)化速度

目前，商業(yè)銀行數(shù)據(jù)雖然不能三道防線共享，但已經(jīng)基本建立了自身業(yè)務(wù)經(jīng)營所需的資金來源和資金運(yùn)用（資產(chǎn)負(fù)債）統(tǒng)計(jì)項(xiàng)目數(shù)據(jù)庫，然而，該系統(tǒng)的智能化、系統(tǒng)化、模塊化程度還需要進(jìn)一步完善和優(yōu)化，以適用非現(xiàn)場審計(jì)的需求。各商業(yè)銀行要采取一定的激勵措施鼓勵審計(jì)工作者多渠道、多形式創(chuàng)新大數(shù)據(jù)采集內(nèi)容及其管理方法，創(chuàng)建數(shù)據(jù)審計(jì)分析模型，優(yōu)化功能，提高效率。

（五）提高大數(shù)據(jù)審計(jì)分析人員技能

大數(shù)據(jù)審計(jì)分析工作是對大量數(shù)據(jù)的程序化處理及細(xì)心篩查，構(gòu)建數(shù)據(jù)挖掘類大數(shù)據(jù)分析模型的門檻相對較高，需要認(rèn)真學(xué)習(xí)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹、最小二乘法等數(shù)學(xué)知識，熟練運(yùn)用計(jì)算機(jī)語言，實(shí)現(xiàn)對審計(jì)大數(shù)據(jù)的分類、關(guān)聯(lián)規(guī)律等挖掘分析，因此，審計(jì)人員既要懂得審計(jì)工作流程和方法，又要懂得具體業(yè)務(wù)與管理系統(tǒng)及關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，還要懂得數(shù)據(jù)分析模型開發(fā)、維護(hù)技術(shù)。所以，要加強(qiáng)審計(jì)業(yè)務(wù)培訓(xùn)，從審計(jì)工作實(shí)踐中批量選拔培養(yǎng)員工的大數(shù)據(jù)分析思維能力，強(qiáng)化Python等語言技術(shù)工具、創(chuàng)建分析模型等方法的學(xué)習(xí)，不斷提高審計(jì)工作人員對海量數(shù)據(jù)細(xì)心篩選、認(rèn)真處理的能力。

（六）提高金融業(yè)內(nèi)部審計(jì)服務(wù)監(jiān)督層次

由于信息科技的進(jìn)一步發(fā)展，區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)的輻射面不斷擴(kuò)大，金融機(jī)構(gòu)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)以及需要查取的項(xiàng)目、資金、政策的變化數(shù)據(jù)也在增加，客觀上要求金融業(yè)內(nèi)部審計(jì)也要不斷強(qiáng)化對其金融活動的監(jiān)督，實(shí)施金融業(yè)大數(shù)據(jù)集中審計(jì)分析。建議監(jiān)管部門牽頭成立金融業(yè)內(nèi)部審計(jì)協(xié)會，建立金融業(yè)大數(shù)據(jù)審計(jì)中心，對金融機(jī)構(gòu)審計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行集中管理，指導(dǎo)各金融單位不斷擴(kuò)大對全量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)審計(jì)分析，將各金融單位特別是商業(yè)銀行較分散、較復(fù)雜的風(fēng)險，審計(jì)得清清楚楚，防范新時期新形式的金融風(fēng)險隱患。當(dāng)然，通過金融大數(shù)據(jù)審計(jì)中心，商業(yè)銀行審計(jì)人員可以更快更好地獲取同業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)，這就可以解決單個商業(yè)銀行開展審計(jì)分析時常常很難獲取同業(yè)數(shù)據(jù)等問題，提高審計(jì)分析時效，促進(jìn)商業(yè)銀行整體風(fēng)險防控。

注釋

① 在樣本空間中，與其他樣本點(diǎn)的一般行為或特征不一致的點(diǎn)，稱為離群點(diǎn)。