论大数据时代的内部审计

宋荟霖 王千蕾

摘 要：当今时代，大数据，云计算等新兴技术成果在各行各业中蓬勃发展，这也带来了数据量的爆炸式增长，这也使得数据不单单仅是可供人们处理的对象。而内部审计作为构成内部控制的一种重要的元素，它的发展情况良好对企业内部的组织目标实现有着极大的正效应。基于此，本文结合云计算，大数据等新兴技术成果，系统地研究了大数据时下代银行业内部审计的改变趋勢与面临的挑战。本文先概述了银行业所面临的外部环境，即全球化与信息化。然后从审计服务价值要求和商业银行内部审计发展方向和行内部审计作业模式变化三个方面诠释了改变趋势。通过分析中国建设银行某支行的内部审计现状，进一步探讨了大数据时代下银行业内部审计面临的挑战，并提出改进措施。论文最后结合大数据审计的发展方向给出了研究结论和进一步的展望。

关键词：大数据;银行业;内部审计

一、前言

由于经济全球化的逐渐发展，公司可以获得的融资，取得的原材料，购买的设备都来自不同的国家。也就是说原来孤立的各国贸易，市场有了翻天覆地的变化。因此，全球化使在当前格局下的公司竞争得更加激烈。尽管全球化创造了很多机会，但同时也会产生许多问题。如由于跨国贸易的复杂性，生产的商品与工作技术人员自由的不同国家之间往来，可能会与当地的市场会发生竞争[1]。我们可以通过研究普华永道公司2019年问卷得到结果，全球化可以对现在与以后的内部审计产生极为重大的影响。当公司开始融资而又足够的能力而进入全球市场和使用国际供应链时，对内部审计服务的需求激增。[2]大部分问卷的回答都认为在未来的5年中，由于全球化而带来的跨国经济往来与企业内部业务的外包会成为极具影响力的因素，而且对内部审计的职能和责任产生重大影响。

由于我国目前对大数据技术的理念已经使用方式还处在比较基础的阶段。对关于大数据的理论方面的研究还不够充足，实践经验缺乏。导致我国大数据审计的进程缓慢，审计方面的专业人员缺口也是其中一个不容忽视原因。本文以银行业为案例，分析大数据时代银行业内部审计的改变趋势，研究大数据时代的银行内部审计可能存在的挑战，并力求探索出促进大数据时代改进和完善内部审计工作的思路和措施。

二、大数据时代银行业内部审计面临的挑战

（一）内审人员数量质量缺乏导致平台设计处理能力不足

一个具备大数据处理能力的云计算平台对于商业银行是不可或缺的，只有通过对数据处理平台的更新换代，使其高效的数据处理能力，为内审的高效完成构建技术保障;大数据是现代计算机互联网高速发展下的产物[8]。但是再优秀的技术也离不开人才来执行，但由于商业银行业务类型复杂，规模宏大，以及还在持续发展。导致内审人员数量不足，且复合型人才较为缺乏。

（二）银行业务体系纷繁复杂导致数据分析处理困难

首先，商业银行内部的商业系统在结构和复杂性上有很大的差异，影响到审计数据收集的效率和效力，商业银行的信息技术系统由应用系统和分析系统这两个主要组成部分组成。然而，应用程序和分析系统之间的分离对数据的使用产生了重大影响，特别是不同系统内相同指标的编码不一致、数据口径角度的差异以及各系统之间映射的复杂性，从而影响到内部审计员获取数据和数据分析的有效性。银行内部也缺乏一些关键数据，因此一部分的关联信息无法取得。

三、大数据时代改进和完善内部审计工作的措施

（一）人才培养方面

当今社会，由于很多企业的财务系统已经实现了一体化，同时由于信息系统与数据规模日趋复杂，利用信息系统进行经济犯罪这种行为，给企业内部带来了不小的安全隐患。所以提高审计人员综合素质，培养一批全新的复合型人才成了当务之急[9]。

1.要求审计人员的综合能力以及职业道德

如今，由于企业内部的业务信息对审计人员毫不设防，审计人员可以轻易地得到许多企业内部的商业机密以及其他的信息。这对审计人员的职业道德有着极高的要求，如若其对这些开放的信息心怀不轨，信息就有可能被泄露，从而带来一定的审计风险[10]。另一方面，对审计人员的综合能力的要求极高，不但要求其专业知识过硬，能经过时间的考验，关于新兴的互联网技术，银行的经营规划以及银行未来的发展方向都要有一定的了解。然而我国这方面的发展还有些滞后，需要对综合能力以及职业道德有所重视。

2.规划审计人员输入门槛与提升渠道

对于银行内部的审计人员来说，以审计为职业的专业人员不足，一般都是由银行内部以转岗的方式把其他岗位的工作人员调入审计岗，使得其专业知识不能胜任其职务。今后银行应从人才市场上亦或是自己银行内部培养，得到一批能胜任职业要求的专业人才，对于现阶段不能很好履行其职能的在岗人员，应对其训练培养，使其提升而胜任岗位。

3.建立有效地激励约束机制

在进行审计工作的过程中要严格按照审计程序，要查清问题所在，以便责任分配到位，不会出现职责不明的情况。对审计人员应增加激励性薪酬的占比，优秀的员工就能获得更好的奖励。让员工保持激情与工作状态，从而使工作更有效率。

4.设计合理的考核指标体系

现代内部审计的在服务环节最受欢迎的是咨询服务。在对考核指标方案的制作上，重点应落在审计进程、审计核查、发布审计报告以及基础管理水平，最重要的是客户的满意程度，这体现了客户对银行工作成果的评价，是最能体现业务能力的指标[11]。

（二）大数据技术的运用

1.使用大数据进行技术分析

大数据时代下，数据自身就是一种有价值的资源。当前银行只有一部分数据作为参考被内部审计所利用，数据的利用率还有很大的提升空间。同时，银行的业务处理中有许多环节没有以数据的形式表现出来，以至于不能纳入现有的分析模型中使用，然而这些非结构化的数据对于大数据的深度分析起到举足轻重的作用。通过搭建云平台，将处于异地的多台计算机整合为一个可供用户使用的整体平台，以方便内部审计部门随时获取已发生或正在发生的信息。

构建可持续优化的审计模型。从使用方式和性能来看，审计模型可划分为行为特征类模型，抽样类模型，统计类模型，账务特征类模型。统计类模型和抽样类模型主要功能是统计数据与抽样适用于管理审计系统，账务特征类模型和行为特征类模型多用于对违规行为进行检测。审计员可以依靠数据的相关性，业务流程顺序与自身经验，从全面的角度来构建可持续优化的审计模型，提升审计工作的效率和效果。

增加审计风险预警职能，通过建立大数据分析预测模型来对风险的发生起到提前发现的作用，为领导层提供有预见性的参考意见。

利用大数据技术，通过网络更容易取得银行内与业务、内部控制等方面相关的各种信息，包括且不限于会议记录、业务记录，同时可以减少内审人员的实地审计出勤量，增加非实地审计的数据范畴，不仅节约用于审计的人力物力，还可以获得更为精确，质量更高的审计信息。

最后，大数据技术可以对传统的统计抽样和非审计抽样进行改良，对能够获取的全部数据进行审计。

2.搭建云平台，整合用户信息

首先，大数据技术可以通过数据分类以及数据模板标准化的方式来解决数据标准化问题。商业银行内部的数据种类繁多，结构化、半结构化或非结构化数据全都存在，审计部门可以运用大数据技术从各个银行支行，内部网络上得到标准化的数据，在这浩如烟海的数据中为各个需要审计的部门量身定做使用可以形成可供审计部门使用的专属数据，大大扩大了场外审计范围。第二，利用云平台技术为不同种类的业务开发分析模块，其中有借贷审计模块、信用卡提前消费审计模块、中间业务审计模块等等。这些模型基于有关工作类别的特征模式和业务过程的演变，具有特殊的特点，能够准确和迅速地识别数据问题。内部审计员将经大数据技术处理的标准化数据输入一个相同的审计业务模式，以便迅速进行有针对性的数据分析。最后，上述各种审计模块可以很好地检测风险的发生，通过对识别获得的数据之间的不同，将虚无缥缈的风险转化为实实在在的数据之间的差异，高效披露银行在各种业务活动可能存在的風险，并揭露严重违规行为。银行内部不同商业部门的各种应用程序或分析系统产生的数据。

参考文献：

[1]王兵，刘力云，鲍国明.内部审计未来展望[J].审计研究，2013（05）：106-112

[2]陶少卿.大数据时代下银行内部审计工作的探讨[J].现代商业，2014（30）：189-190

[3]中国内部审计信息化发展报告[J].中国内部审计，2014（03）：4-10

[4]雷智军.以大数据思维促进商业银行内部审计发展转型[J].财经界（学术版），2016（06）：302-302+304

[5]孙玥璠; 宋迪.大数据环境下基于云计算的非现场审计模式探究——以商业银行内部审计为例[J].中国内部审计，2015（11）：30-33