浅析大数据在商业银行内部审计中的应用

叶睿

摘 要 近年来随着国家“十三五”规划提出实施国家大数据战略和国务院印发《促进大数据发展行动刚要》，全国掀起了一股大数据应用的热潮，各行各业也将大数据与业务结合，不断发展。本文通过分析大数据时代给商业银行内部审计带来的机遇、存在的问题，并提出相应的建议，旨在充分发挥内部审计增加企业价值的职能作用，为商业银行的转型发展提供支持。

关键词 大数据 内部审计 商业银行 增值

随着互联网、云计算、移动通信等信息技术的蓬勃发展，大数据及其应用也日新月异，全面融入社会生产和生活，大数据被越来越多地提及，这是一场新的思维变革、管理变革和商业变革。内部审计将面临更多业务数据以及网络信息的挑战，通过数据的挖掘与运用，可以实现对风险的全面揭示，为商业银行业务发展提供更具前瞻性、有效性的审计建议，提供更有价值的增值服务，为商业银行的转型发展提供支持。

一、大数据分析的简要介绍

（一）大数据的内涵及特点

第一，大数据内涵。2011年，麦肯锡首次提出大数据。大数据通常指规模巨大、结构复杂、采用传统数据处理方法无法很好地在合理的时间和成本范围内完成存储和处理的数据。大数据的产生主要源于数据的爆发式增长，其核心理念是一切皆可数据化。

第二，大数据特点。国际数据公司将大数据的特点归纳为4V，即数据规模大（Volume）;数据类型多（Variety），既包括结构化数据，也包括半结构化和非结构化数据;数据增长快（Velocity），数据量较大且增速快，需要有较高的数据处理技术及时进行处理;数据价值大（Value），虽然数据的价值密度较低，但通过大数据分析可以发现价值极高的信息。

（二）商业银行经营管理中应用大数据的基础条件

麦肯锡认为，金融业是最早能够受益于大数据的行业。作为金融业的重要组成部分，银行业在经营管理中可以有效利用大数据，其基础条件包括两个方面：一是大数据分析可以有效进行预测;二是商业银行已积累了足够多的数据并具备一定的分析基础，尤其是审计系统，有条件进行大数据分析。大数据分析主要不在于探寻因果关系，也不再重点追求数据的精确性，而是在混杂的数据中力争及时处理，从中发现相关性，告诉我们事实，并精准预测，为相关的决策奠定基础。也就是说，大数据技术能够有效挖掘隐藏于大量数据中的信息，为决策提供依据，从而提高效率。

二、大数据给商业银行内部审计发展带来的机遇

（一）通过对数据的挖掘，发挥内部审计的增值服务

面对“大数据”带来的新技术、新思维的变革，内部审计可以充分利用海量数据挖掘和分析，调查分析社会资金运动的新规律、客户金融行为的新特征，深入挖掘有价值的潜力客户，利用数据技术进行数据比较分析，探究第三方支付商业银行经营的影响等，从而为商业银行提供有针对性的营销对象及产品建议，使内部审计更好地发挥增值服务，提升审计价值。

（二）通过外部数据分析，有效预防客户风险

随着对数据挖掘技术的广泛运用，内部审计可以对业务数据进行持续分析和深入挖掘，从更高层面、更广范围、更加综合的视角提供更具战略性、系统性、前瞻性和价值性的审计建议，使内审职能从监督评价向咨询服务与监督评价并重转变，内审视野由识别“单业务风险”向识别“跨业务关联风险”转变，内审思路由“事后监督”向“事前预防”为主转变。搜集各方数据信息，寻找“僵尸企业”、客户关联圈关系，持续探索信贷类风险的前瞻预测方法，可以有效预防客户风险。

（三）通过数据分析，提高商业银行管理能力

借助大数据技术，加强对商业银行经营管理各环节的分析，分析投入产出效率，挖掘出能为商业银行带来效益的驱动因素，为公司管理层提供管理建议，协助管理层更有效地管理和控制各项经营活动，并合理使用资源、提高经济效益。

三、大数据在商业银行内部审计中存在的问题

（一）“数据引领和驱动”的审计发展理念尚未转化为自觉行动

当前，数据分析与各项审计工作间已做到了有效融合，部分审计工作计划的制定过程中，数据分析的作用越来越明显。但是，目前的数据分析工作大多数还是在为已确立的审计事项或结论服务。大家还是比较习惯于用数据分析来支撑或佐证通过审计经验判断取得的成果，数据分析处于“被动”待用状态，这与数据式审计的“数据引领和驱动”理念相去甚远，未能做到运用数据分析确定审计项目，指导审计项目的实施。

（二）审计作业流程的优化重组尚处于起步阶段，集约化审计工作成效尚需进一步展现

目前，数据分析与各项具体审计工作间的联系日益紧密。在审计准备阶段，审计组通过非现场数据分析，基本掌握了潜在重要风险事项及重大内控缺陷的大致分布情况，无须等到审计报告阶段，就已经能针对上述事项或缺陷，初步形成相关审计工作底稿或报告材料，以往传统意义上的审计准备、审计测试、审计报告及审计跟踪等项目流程边界实际上已被打破，但在实际工作中大家仍然按部就班，按照传统审计作业流程进行，延迟了审计成果的展示，审计的效果與效率大打折扣，集约化审计工作成效尚需进一步展现。

（三）数据式审计新模式创新不够，审计标准化、模块化、自动化作业效果仍需巩固提升

当前，金融风险变化形势日趋复杂，审计条线工作任务压力持续加大，任务要求越来越高，各机构普遍感受就是“捉襟见肘”，有限的审计资源与日益增多的审计需求对立并存，成为审计工作的一种“新常态”。从目前的情况看，标准化、模块化审计作业机制构建成效还不够明显，部分可固化的审计工作事项还缺乏明确的标准或工具支撑，数据式审计新模式还需要突破创新，审计项目过程中产生了部分有重要价值的数据，这些数据在我们开展其他审计项目以及相关数据分析时都可以继续使用，如何把这些数据保存下来以供后期继续使用，是目前需要研究的问题。

四、商业银行内部审计应对大数据挑战的措施

（一）以大数据的方法确立审计项目

要逐步改变传统以经验式分析为主的审计项目确立方式，利用大数据加强风险评估。比如可应用各类可获取的数据，开展常态化监测，定期汇集监测的结果，进行分析研判，找出商业银行经营管理中的突出问题、潜在风险和经营难点，进而按照“三导向”原则和“融入性、前瞻性”等要求，确定应该针对哪些领域、区域、流程环节开展审计。这就像是将“人工定位”升级为了“雷达定位”，提高了风险导向的精准度，增强了审计立项的科学性。

（二）以大数据的方法改进审计项目实施

审计工作新常态下，要积极探索，在项目实施过程中，更多地使用非现场和大数据分析技术，减少现场工作时间，降低人力成本支出，解决新形势下审计任务和审计资源的矛盾。具体来说，要将大数据思维嵌入审前分析、审中查证、后期报告的各个环节，逐步完成从“被动寻找数据”向“主动用数据驱动”的转变;要努力探寻一切可利用的数据，并贯穿于审计项目的始终，探索高效的分析工具，提高审计的效率;要充分利用审计系统数据跨条线、跨层级、跨分行的优势，展开更加深入的分析，提高审计的洞察力。

（三）以大数据的方法完善审计流程控制

在审计自身的流程管理和质量控制上，也应进一步运用大数据手段，加强新一代审计资源与流程管理系统的建设，有力地支持审计工作的开展，全面打造商业银行的数据式审计流程。一方面要利用信息技术，进一步优化完善审计流程。能集中做的，就尽量不分散做;能用系统做的，就尽量不用人工做;能非现场远程完成的，就尽量不去现场;尽最大努力配置好资源，节约审计成本。另一方面，要利用好审计自身产生的数据。如审计方案、审计底稿、审计发现中的数据或信息，以及有关审计资源使用的一系列数据，这些数据汇集了以往的审计工作轨迹和项目组织经验，若更加充分地对其加以挖掘利用，将助力审计质量和效能的进一步提升。

五、结语

商业银行在转型过程中经营形势的瞬息万变和银行业务的创新发展，使经营难度增加，交易形式也越来越复杂，处于各类风险和案件的高发时期，商业银行面临传统经营模式下不曾有过的风险。作为经营发展第三道防线的内部审计需要更好地履行职责，充分利用大数据，通过监督评价和服务咨询活动为公司提供更有价值的增值服务，为商业银行的转型发展提供支持。

（作者单位为中国建设银行甘肃省分行）

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