大数据在商业银行内部审计中的应用研究

龙源期刊网大数据在商业银行内部审计中的应用研究作者：吕思杭来源：《财讯》2017年第30期内部审计是保障商业银行健康运行的重要防线，大数据技术的出现为开展海量审计数据分析提供了可能，为商业银行内部审计提供了良好的发展空间。同时，由此带来的数据量、数据类型、数据处理方式的转变，使银行内部审计面临巨大挑战。本文通过对大数据相关概念和特点的阐述，展示了大数据带给商业银行非现场审计的影响与契机，并结合实际对非现场审计在大数据方面存在的问题进行了分析。大数据内部审计数据分析大数据的含义与特征“大数据”本身是一个抽象的概念，目前使用较多的是国际数据中心（InternetDataCenter，IDC）提出的定义，即“具备大规模体量、多样化种类的数据集，以及对这种数据集进行高速采集、处理与分析以提取价值的技术架构与技术过程”。对某件事物的描述、记录、分析和重组，并利用现代科技能够迅速形成、传播与利用的各种数据的集合，总之是对象、技术以及应用的有机结合体。它是随着计算机与网络技术的发展而产生的，不仅是庞大数据的规模集合，还包括对数据资源进行管理、分析与利用的处理技术及操作平台，包涵四个层面的特征：一是数据体量巨大，从TB级别，跃升到PB级别。二是数据类型繁多。三是价值密度低，商业价值高。四是处理速度快，以“秒”为单位的实时处理速度。综上，所谓大数据就是通过汇总分析形式多样的海量数据，迅速获取有价值的信息，进而发现规律和预测未来。即其基本特征是体量庞大、形式多样、处理高效、价值巨大，其目的是发现规律和预测未来。大数据对商业银行内部审计的影响伴随着大数据时代的到来，数据的规模、种类、价值无限扩大，数据获取的途径也越来越宽广、越容易。数据已经在改变着各行各业的模式结构，也改变着内部审计的模式结构。制约商业银行内部审计有效开展的瓶颈在于获取数据难、数据信息不全，无法全方位了解被审计对象的真实情况。非现场”监控审计是银行结合内部经营环境及内部审计自身特点，自主创新的一种新型内部审计模式。非现场”监控审计使得可供内部审计分析的数据在规模、范围以及类型方面大幅增加，审计视野更加开阔。同时，审计抽样将更加系统化和智能化，并将最终扩展至全体数据，从而精确定位问题所在，让各种违规行为将无处遁形，形成强大的审计威慑力，极大提升内部制度执行水平。目前由于各种原因，如外部数据和内部数据导入内部审计系统存在着一定龙源期刊网的局限性等，制约了大数据对非现场审计发挥的作用。但随着社会的发展，大数据作为内部非现场审计的一个发展方向，将逐步发挥越来越大的作用。非现场审计利用大数据信息，采用数据挖掘、人工智能、云计算等先进计算机技术，连续地收集、整理业务数据、业务信息等相关资料，打破各种信息壁垒，实现实时检查和评价，从而能够在数据挖掘中发现并控制风险。大数据在商业银行内部审计中的应用措施大数据的本质是数据，无论它多么大，人们总能找到合适的方法与技术，依据数据、信息、知识之间的转换关系，对数据进行深度分析，从中获取有用的信息与知识，以指导工作实践。商业银行运用大数据开展非现场审计，就是运用大数据技术对数据进行处理分析，从中获取审计价值的过程。如何发展非现场监测审计，增加组织价值，是内部审计发展的深层探索。（1）非现场监测审计面临的问题一是非现场监测审计自动化、智能化的优势还未充分体现。目前，非现场监测审计还处于半自动化状态，内部审计平台海量数据的下载、存储、校验、动态跟踪、整体分析的功能尚不完备，平台的监测分析指标和监测模型设置还不能实现对组织全面风险的监测。数据的分析运用依靠审计人员完成，数据运用的效率和效果，依赖于审计人员对信息技术的掌握。二是非现场监测审计的制度体系不完善。非现场监测审计的重要特征之一是对全量数据的持续性监测，只有对审计对象全面地持续关注，才能准确地捕捉业务发展中的风险隐患，前瞻性地预判系统性风险。而农行内部审计制度、考核、架构还不能规范内部审计，同时也不利于组织非现场监控审计团队。三是对非现场监测审计的认识不到位。当前，内部审计传统的审计模式还处于主导地位，审计人员的审计理念有待转变更新。（2）完善非现场监测审计体系的构想。紧紧围绕非现场监测审计的技术优势，树立创新意识，从完善系统平台建设、制度建设和队伍建设等方面，建立有效的非现场监测审计体系。一是构建智能化的非现场监测审计系统平台。目前，内部审计平台系统建设完成了审计管理、审计查证、风险监测3个子系统，具备了较完善的系统功能。但监测审计系统平台应向专业性更强，反应更迅速、智能化程度更高发展，系统平台中应包括自动预警系统、数据分析系统、监测系统、审计管理系统以及灵活的系统操作界面。龙源期刊网二是完善非现场监测审计制度体系。为促进非现场监测审计发展，必须建立和完善相关的业务制度规范。完整的非现场监测审计制度体系应包涵系统管理、系统应用和工作规范等。工作规范要明确监测的职责分工、监测对象、监测方法、开展方式和结果应用等各方面内容。三是转变理念，构建非现场监测审计专家团队。非现场监测审计模式下，审计人员的工作不再是查账本、看资料、做记录，而是基于数据信息，研究数据架构、数据价值，建立风险模型，进行数据风险分析。因而要加强培新，转变审计人员的审计理念，培养建立一支具备数据挖掘和信息技术创新应用能力的数据分析团队。结语大数据时代下的商业银行内部审计，需要不断整合各方面的数据资源，引入并开发更多的审计理论、机制和工具，不断提升审计的工作效果。总而言之，审计工作只有驾驭了大数据，实现高效抽取海量数据中的核心数据并从中发现价值信息，才能迅速、准确地发现疑点，使审计工作真正成为信息化智能审计，实现快速精确打击、提供高质量咨询服务。[1]陈晨，马冀涛.“大数据时代”的银行内部审计[J].中国银行业，2014（9）[2]刘荣.“大数据”时代的内部审计应对策略[J].中国内部审计，2015（5）[3]李建.王春昕。大数据环境下增值型内部审计的实践与探讨[J].中国内部审计，2015（7）