新形勢下多維數(shù)字審計預警模式在中小銀行風險防控中的運用及思考

甘文智 方蔥 潘艷 馬琰 賀俊曉

[摘要]我國經(jīng)濟發(fā)展的“三重壓力”對中小銀行的盈利能力、資產(chǎn)質(zhì)量、資本充足性等方面造成明顯沖擊，風險管理能力弱、風險暴露增加等問題凸顯。作為中小銀行的典型代表，農(nóng)商銀行亟需進一步強化治理效能和風險管理能力。為積極應對新風險和新挑戰(zhàn)，浙江金華農(nóng)商銀行系統(tǒng)從外部環(huán)境及自身需求出發(fā)，積極探索內(nèi)部審計新模式，構(gòu)建以全量審計思維為導向，以多維風險量化評估為核心，以數(shù)字智能平臺為載體的審計預警模式，實現(xiàn)對重要風險的精準定位和前瞻性管理，并結(jié)合該模式初步應用情況，總結(jié)取得的成效和創(chuàng)新價值，為內(nèi)部審計充分發(fā)揮風險管理第三道防線作用，促進組織穩(wěn)健可持續(xù)發(fā)展提供參考。

[關鍵詞]多維數(shù)字 ? 內(nèi)部審計 ? 預警 ? 風險防控

21年底召開的中央經(jīng)濟工作會議指出，我國經(jīng)濟發(fā)展面臨需求收縮、供給沖擊、預期轉(zhuǎn)弱三重壓力，外部環(huán)境更趨復雜嚴峻和不確定，要“穩(wěn)字當頭、穩(wěn)中求進”。同年召開的浙江省委經(jīng)濟工作會議強調(diào)要“打好防御抵御風險的有準備之戰(zhàn)和化險為夷、轉(zhuǎn)危為機的戰(zhàn)略主動戰(zhàn)，從嚴從實從細識別控制風險”。在此背景下，以農(nóng)商銀行為典型代表的中小銀行既要全面支持小微企業(yè)、服務實體經(jīng)濟，又要有效防范金融風險、牢牢守住不發(fā)生系統(tǒng)性風險底線，確保組織高質(zhì)量可持續(xù)發(fā)展。而內(nèi)部審計如何充分發(fā)揮好助力組織安全高效發(fā)展、防范化解重大風險的重要保障作用，是擺在農(nóng)商銀行面前的重要挑戰(zhàn)和全新課題。

一、中小銀行面臨的風險現(xiàn)狀及內(nèi)部審計作用

當前，經(jīng)濟金融環(huán)境依然復雜，中小銀行面臨前所未有的壓力，經(jīng)營管理和質(zhì)量效益持續(xù)受到挑戰(zhàn)。從外部來看，風險加速向中小銀行體系傳導，信貸資產(chǎn)質(zhì)量承壓，信用風險持續(xù)積聚，整體盈利能力呈弱化趨勢；從內(nèi)部來看，員工行為管理等方面仍存在薄弱環(huán)節(jié)，參與民間借貸、挪用資金等員工行為失范情況偶有發(fā)生，道德風險亦不容忽視。而以農(nóng)商銀行為代表的中小銀行內(nèi)部審計獨立于單位內(nèi)部其他各職能管理部門，擔任著領導決策層“參謀和助手”的重要角色，其在強化風險管理、應對風險挑戰(zhàn)中獨特優(yōu)勢的發(fā)揮，將決定著組織高質(zhì)量發(fā)展的未來。為應對前述風險，農(nóng)商銀行內(nèi)部審計亟需正確認識當前的發(fā)展形勢和風險狀況，通過革新審計模式，對內(nèi)部控制執(zhí)行及效果情況進行持續(xù)監(jiān)督與評價，并提出完善制度機制、加強內(nèi)部控制、優(yōu)化風險管理的有效建議，牢牢守住不發(fā)生系統(tǒng)性風險的底線，確保組織行穩(wěn)致遠。

二、構(gòu)建多維數(shù)字審計預警模式的必要性

為應對上述中小銀行面臨的風險，浙江金華農(nóng)商銀行系統(tǒng)內(nèi)部審計積極轉(zhuǎn)變思維，探索和創(chuàng)新以全量審計思維為導向，以多維風險量化評估為核心，以數(shù)字智能平臺為載體的多維數(shù)字審計預警新模式。該模式為滿足新形勢下中小銀行安全、穩(wěn)健、高質(zhì)量發(fā)展新需求提供了重要參考。

（一）提升風險防范前瞻性的有效途徑

打好防范化解重大金融風險攻堅戰(zhàn)、堅決防止發(fā)生系統(tǒng)性金融風險，是金融工作的根本性任務。農(nóng)商銀行必須充分認識到金融風險正處于集中暴露和集中消化期，企業(yè)經(jīng)營困難加大，信用風險呈現(xiàn)出行業(yè)性、多發(fā)性、關聯(lián)度高的勢頭，資產(chǎn)質(zhì)量有所下滑，風險防控任務十分艱巨。面對經(jīng)濟下行壓力加大的挑戰(zhàn)，農(nóng)商銀行迫切需要提高風險防控能力，通過構(gòu)建多維數(shù)字審計預警模式，實現(xiàn)早期干預、風險預警，有效提高風險防范前瞻性。

（二）實現(xiàn)監(jiān)督評估數(shù)字化的重要手段

隨著大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、人工智能等信息技術(shù)的應用與普及，社會經(jīng)濟的數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速，大數(shù)據(jù)審計成為審計發(fā)展的必然方向。針對當前農(nóng)商銀行審計存在的監(jiān)督覆蓋面不足、關聯(lián)信息分析不充分以及綜合效率不高等問題，農(nóng)商銀行要積極探索大數(shù)據(jù)、人工智能等在審計監(jiān)督評估中的應用，融貫整合分析多源數(shù)據(jù)，以數(shù)字化思維推動審計效率和質(zhì)量的提升。

（三）推動治理體系現(xiàn)代化的必然要求

進入新發(fā)展階段，風險和機遇空前聚集，組織迫切需要提高治理能力和運行效率。經(jīng)過多年努力，農(nóng)商銀行經(jīng)歷了改制探索期、歷史問題化解期、調(diào)整鞏固優(yōu)化期，成功邁入“深化改革、創(chuàng)新發(fā)展”新階段。隨著資產(chǎn)規(guī)模穩(wěn)健增長，農(nóng)商銀行的管理水平亟須同步提升，一些不充分、不均衡的問題亟待解決，必須始終錨定提升治理效能的方向抓審計，尋找能夠適應外部形勢的審計方法和治理框架，通過創(chuàng)新模式發(fā)揮職能作用，促進組織完善治理，全面提升治理能力。

三、多維數(shù)字審計預警模式的構(gòu)建原理

如圖1所示，多維數(shù)字審計預警模式是基于對機構(gòu)經(jīng)營風險、舞弊風險、客戶風險三個維度風險指標的系統(tǒng)量化，能夠直觀呈現(xiàn)全量風險狀況，精準鎖定審計關注事項及風險管理薄弱環(huán)節(jié)，揭示可能存在的風險和漏洞，提出規(guī)范管理、防范風險和提質(zhì)增效的建議，最終促進農(nóng)商銀行實現(xiàn)“強管理、控風險、穩(wěn)發(fā)展”的經(jīng)營目標。

（一）指標模型

多維數(shù)字審計預警模式的核心是對風險的量化和評估，全面、快速、精準地評估機構(gòu)風險程度，定位審計對象和審計重點。模型指標構(gòu)建基于農(nóng)商銀行經(jīng)營管理特點，充分考慮當前所面臨的內(nèi)外部風險狀況，以上一年度的經(jīng)營管理數(shù)據(jù)、銀行業(yè)監(jiān)管及業(yè)務報表、客戶外部征信結(jié)果、信訪投訴情況為依據(jù)，建立全量風險指標模型，其中包括經(jīng)營風險預警模型、舞弊風險預警模型、客戶風險預警模型三個維度，各模型指標將根據(jù)實際情況，確定系統(tǒng)均值或預警值作為參考標準，測算出各項模型指標的偏離程度，給予差異化的負向積分，如表1所示。

1.經(jīng)營風險預警模型。經(jīng)營風險預警模型指標主要關注的是機構(gòu)的整體經(jīng)營狀況和可持續(xù)發(fā)展的能力，包括經(jīng)營效益、資產(chǎn)質(zhì)量、市場競爭、戰(zhàn)略發(fā)展等四個變量維度，在獲取被審計單位上一年度財務報表、業(yè)務報表和銀行業(yè)監(jiān)管報表數(shù)據(jù)的基礎上，測算與系統(tǒng)均值或預警值的偏離度，給予不同指標設立不同負積分分值，采用簡單求和法，將各項子指標負積分合計計算確定經(jīng)營風險得分，如表2所示。指標計算：，其中表示機構(gòu)經(jīng)營風險水平，表示年度經(jīng)營效益狀況，表示資產(chǎn)質(zhì)量狀況，表示市場競爭力，表示可持續(xù)發(fā)展能力。

2.舞弊風險預警模型。舞弊風險預警模型指標主要關注的是風險背后人的因素，包括操作風險和道德風險兩個變量維度，以業(yè)務條線檢查輔導通報、客戶回訪情況、信訪投訴記錄為依據(jù)，測算與系統(tǒng)均值或預警值的偏離度，再按各子指標累積負積分分值，匯總得出舞弊風險得分，如表3所示。指標計算：，其中表示機構(gòu)舞弊風險水平， 表示操作風險，表示道德風險。

3.客戶風險預警模型?？蛻麸L險預警模型指標主要關注的是客戶風險狀況的變化，包括信用風險和欺詐風險兩個變量維度，自動采集外部法院、人行等公共信息及內(nèi)部反洗錢、資金流向監(jiān)測等業(yè)務信息，對客戶的風險程度進行測評和畫像，通過各子指標累積負積分分值，最終形成客戶風險得分，如表4所示。指標計算：，其中表示機構(gòu)客戶風險水平，表示信用風險程度，表示欺詐風險程度。

最后，匯總上述三項風險預警模型指標數(shù)值得出機構(gòu)的全量風險水平，以此作為判定各機構(gòu)風險程度高低的重要依據(jù)，快速評估出需實施審計的對象。指標計算：全量風險水平。

（二）分級預警

根據(jù)全量風險負積分結(jié)果，最終對機構(gòu)的整體風險水平進行評級，風險水平從高到低，依次由紅色、黃色、綠色呈現(xiàn)，其中負積分小于20（不含）分為綠色安全機構(gòu)，負積分20（含）至30分為黃色預警機構(gòu)，負積分大于30分（含）為紅色預警機構(gòu)。針對綠色安全機構(gòu)，將關注其風險防控及內(nèi)部管理的工作舉措，提煉亮點進行交流；針對黃色預警機構(gòu)，內(nèi)部審計將開展非現(xiàn)場審計調(diào)查分析，發(fā)出風險預警提示，督促其關注風險管理的薄弱環(huán)節(jié)和短板；針對紅色預警機構(gòu)，將其作為重點審計對象，通過分析風險指標細項實施有針對性的差異化專項審計，促使被審計單位提升風險管控能力，保障機構(gòu)安全穩(wěn)健經(jīng)營。

（三）系統(tǒng)支撐

為實現(xiàn)對各機構(gòu)風險的精準畫像，達到風險可量化的水平，必須要以數(shù)據(jù)化驅(qū)動為前提，搭建起“多維數(shù)據(jù)、風險畫像、分級預警、全景展示”功能于一體的數(shù)字智能平臺（如圖2所示），有效積累和存儲風險管理數(shù)據(jù)，幫助管理者發(fā)現(xiàn)機構(gòu)風險趨勢，獲取異常風險線索，為后續(xù)開展各類審計、精準定位審計重點提供重要參考，實現(xiàn)農(nóng)商銀行內(nèi)部審計作業(yè)方式與價值輸出模式的再造和升級。一是收集內(nèi)外信息，獲取多維數(shù)據(jù)。為更全面展示風險圖譜，系統(tǒng)不斷擴充數(shù)據(jù)來源，通過接入政府公共信息、業(yè)務系統(tǒng)數(shù)據(jù)、財務報表、銀行業(yè)監(jiān)管報表等數(shù)據(jù)，建立起全量風險信息數(shù)據(jù)庫。二是構(gòu)建預警模型，研判機構(gòu)風險。根據(jù)建模要求，將經(jīng)營風險、舞弊風險、客戶風險等三大類指標41項子項指標融入模型挖掘規(guī)則，通過大數(shù)據(jù)深度挖掘、分析，輸出機構(gòu)的負積分情況，形成呈現(xiàn)風險特征數(shù)據(jù)的全景視圖，直接鎖定審計對象。三是動態(tài)實時監(jiān)測，實現(xiàn)分級預警。通過數(shù)字智能平臺數(shù)據(jù)運算，根據(jù)負積分分值區(qū)間，最終以紅、黃、綠三色呈現(xiàn)各機構(gòu)風險水平，發(fā)出預警信號，內(nèi)部審計根據(jù)預警級別開展差異化專項審計，實現(xiàn)風險的有效識別和控制。四是運用全景視圖，鎖定審計重點。通過機構(gòu)、員工、客戶等風險指標細項的多維度分析，可密切跟蹤關鍵風險領域、重點風險崗位人員和重要風險客戶群體的分布情況，查找風險管理的薄弱環(huán)節(jié)和短板，為后續(xù)開展審計工作及強化風險管理水平提供重要參考。

四、多維數(shù)字審計預警模式的初步運用

金華農(nóng)商銀行系統(tǒng)根據(jù)多維數(shù)字審計預警模式理論框架設計實際可操作的流程圖（如圖3所示），其流程主要是通過數(shù)字智能平臺對經(jīng)營風險模型負積分、舞弊風險模型負積分、客戶風險模型負積分進行融合，達到一定分值后，啟動三色預警，分別通過總結(jié)經(jīng)驗做法、下發(fā)審計預警單、差異化審計等形式，達到強管理、控風險、穩(wěn)發(fā)展的目標。為確保新模式操作的可行性和成果的有效性，金華農(nóng)商銀行系統(tǒng)先試先行，通過開展審計實踐對流程進行具體驗證。

步驟一：通過數(shù)字智能平臺計算預警積分。根據(jù)數(shù)字智能平臺要素分類模板，以金華農(nóng)商銀行系統(tǒng)上一年度相關數(shù)據(jù)為基礎數(shù)據(jù)，內(nèi)審部門將全系統(tǒng)8家機構(gòu)的相關指標數(shù)據(jù)導入至數(shù)字智能平臺，根據(jù)全量風險預警規(guī)則進行初步負積分運算，得出全量風險預警積分情況表（如表5所示）。

步驟二：根據(jù)負向積分結(jié)果劃分為“三色機構(gòu)”。受篇幅原因，8家機構(gòu)通過數(shù)字智能平臺運行得出的預警積分情況不全幅展示，但通過全量風險預警積分情況表，可以看出，總負積分從高到低分別為機構(gòu)3（-31.92分）>機構(gòu)2（-26.85分）>機構(gòu)1（-18.99分）。根據(jù)全量風險預警規(guī)則，機構(gòu)1為綠色安全機構(gòu)、機構(gòu)２啟動黃色預警、機構(gòu)３啟動紅色預警。

步驟三：根據(jù)不同預警等級開展差異化審計。

1.綠色安全機構(gòu)。對預警信息顯示為綠色的機構(gòu)１進行分析發(fā)現(xiàn)，該機構(gòu)堅持經(jīng)營與管理并重的理念，定期將業(yè)務營銷情況在全轄范圍內(nèi)通報，按月開展會計與信貸業(yè)務自查自糾，并將業(yè)務營銷與自查情況納入考核范疇，員工業(yè)務營銷積極性較高，合規(guī)意識提升明顯，該經(jīng)驗做法值得在全系統(tǒng)交流并推廣。

2.黃色預警機構(gòu)。針對預警信息顯示為黃色的機構(gòu)２，通過分解分析全量風險預警積分情況表內(nèi)的細化指標，發(fā)現(xiàn)其業(yè)務經(jīng)營雖位居全行前列，但客戶風險指標負積分較高，內(nèi)審部門要求其對已產(chǎn)生風險和潛在風險客戶采取必要手段，及時止損。此外，內(nèi)審部門還對其信貸政策執(zhí)行、客戶授信、信貸風險控制、柜面開立賬戶等情況進行調(diào)查評估，給出加強賬戶開立政策宣傳、嚴格貸款信貸準入、確保貸款資金流向合規(guī)等建議，以求增強機構(gòu)可持續(xù)發(fā)展能力。

3.紅色預警機構(gòu)。針對預警信息顯示為紅色的機構(gòu)３，內(nèi)審部門通過分解分析全量風險預警積分情況表內(nèi)的細化指標，發(fā)現(xiàn)負積分主要集中在舞弊風險指標，再深入分析發(fā)現(xiàn)該機構(gòu)存在首貸不良占比較高、違規(guī)積分靠前等情況，內(nèi)審部門據(jù)此開展員工行為專項審計，通過對首貸不良占比明細的分析發(fā)現(xiàn)，客戶經(jīng)理A個人管理不良貸款率偏高，故重點對其經(jīng)辦的貸款準入、資金流向的合規(guī)性，客戶授信及信貸風險控制的有效性，貸款分類處置的及時性等方面進行審計。審計發(fā)現(xiàn)，客戶經(jīng)理A風險意識薄弱，存在貸前調(diào)查嚴重失實、未嚴格落實“三親見”（即親見本人、親見本人身份證以及證明資料的原件、親見本人簽名）、降低貸款準入門檻等問題。鑒于以上審計結(jié)果，提出對客戶經(jīng)理A調(diào)離信貸崗位的審計建議。

從多維數(shù)字審計預警模式初步實踐來看，該模式能根據(jù)預警模型指標負積分的高低來確定審計對象、審計重點，并結(jié)合大數(shù)據(jù)分析實行差異化審計，不同的風險預警等級配置不同的審計資源，確保審計資源向關鍵風險領域、重點風險崗位人員和重要風險客戶群體傾斜，實現(xiàn)審計資源的有效配置和審計效能的重大提升，有效促進組織高質(zhì)量發(fā)展。

五、多維數(shù)字審計預警模式的創(chuàng)新價值

（一）在審計模式上推進靜態(tài)和動態(tài)評價的有機融合

通過多維數(shù)字審計預警模式的創(chuàng)新，可以有效打破傳統(tǒng)審計模式的局限，將一定時期的組織、員工和客戶累積的異?，F(xiàn)象和風險線索等有價值信息揭示出來，既能反映靜態(tài)的風險狀況又能呈現(xiàn)動態(tài)的風險趨勢變化，更全面、完整地預測和評估風險程度，使內(nèi)部審計反應的及時性和決策的效率性大大提升，從而實現(xiàn)對重點機構(gòu)、關鍵人員和風險客群的持續(xù)跟進和監(jiān)督，有效防范各類風險隱患，堵塞管理漏洞。

（二）在審計職能上實現(xiàn)監(jiān)督和服務質(zhì)效的全面提升

通過新模式的探究，內(nèi)部審計職能逐漸發(fā)生變化。一方面，通過對農(nóng)商銀行全量風險的整體評估，精準定位風險區(qū)塊，金華農(nóng)商銀行系統(tǒng)近三年重點查處業(yè)務真實性、主營業(yè)務違規(guī)、員工失范等重大違規(guī)問題44個。另一方面，真正實現(xiàn)審計關口前移，有效預判整體風險及風險趨勢，發(fā)出風險預警單、管理建議書等235份，促進增收節(jié)支和挽回資金損失7.22億元，促進制度優(yōu)化和流程完善189個，使審計“服務”“增值”功能有效突顯。

（三）在審計成效上促進安全和發(fā)展同步的有效平衡

多維數(shù)字審計預警模式著眼于提高內(nèi)部審計工作精準度和有效性，打破資源壁壘，從簡單“相加”向深度“相融”，為全系統(tǒng)守住經(jīng)營底線、保障穩(wěn)健高質(zhì)量發(fā)展提供重要支撐。截至2022年3月末，金華農(nóng)商銀行系統(tǒng)各項存款2986.10億元，較年初增幅8.31%；各項貸款2321.68億元，較年初增幅7.02%；實際不良率0.82%，較年初下降0.02個百分點；營業(yè)收入較去年同期增幅15.80%；凈利潤較去年同期增幅18.53%。

（作者單位：浙江農(nóng)村商業(yè)聯(lián)合銀行股份有限公司金華管理部，郵政編碼：321000，電子郵箱：jhnxsj2018@163.com）

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