央行大數據與云計算內審模式路徑初探

馬曉晨 中國人民銀行蘭州中心支行

近年來，大數據、云計算技術的快速發展對央行履職環境和各業務領域產生了深遠影響，也對央行內審工作提出了新的挑戰。探索運用大數據、云計算技術解決審計信息量激增和審計資源短缺的矛盾，對央行內審部門更好地履行內部監督和風險防控職責具有深遠的意義。

一、基于KSF的央行大數據與云計算內審模式成功因素分析

目前，存在諸多主客觀方面的因素影響著央行大數據與云計算內審模式的構建。為了完整找到并評估確認其中的關鍵成功因素，本文綜合運用頭腦風暴法、德爾菲法(Delphi)以及關鍵成功因素分析法(KSF)，梳理和分析影響央行大數據與云計算內審模式構建成功的因素。

(一)KSF與央行內審目標

關鍵成功因素分析法(KSF)，是以確定需求為出發點，通過對滿足需求的關鍵因素的識別和評估，確定系統開發的有限次序。后來，由于KSF分析的普適性及有效性，其被廣泛用于企業戰略管理，一般包括確定目標或定位，識別所有的影響因素，評估確定KSF，制定方案計劃等步驟。基于KSF分析并結合內部審計定義和央行內審自我定位，確認央行內審目標是建大數據與云計算內審模式以更好履行監督、評價和建議職責，促進央行完善內部治理、實現履職目標。

(二)央行大數據與云計算內審模式成功因素分析

為了增強分析過程的科學性和客觀性，盡可能全面的發現央行大數據與云計算內審模式成功因素，準確找到KSF，本文在KSF分析中綜合運用頭腦風暴法和Delphi。首先，充分考慮供職單位背景及職業層次結構挑選了30名專家(如表1所示)。

表1 專家背景結構

其次，通過微信匿名群聊方式發起頭腦風暴，得到所能想到和發現的影響央行大數據與云計算內審模式成功的全部因素。經過三輪頭腦風暴式群聊，直至沒有新的想法產生，最終得到了119條意見，形成了因素集合，對這些因素歸納整理得到七個方面的成功因素，即審計理念、審計方式、審計內容、審計方法、審計結果、審計人員、審計環境。

圖1 影響因素分析圖

再次，由30名專家運用判別矩陣方法(如表2示例)對上述七個方面的成功因素開展評分排序，運用相互依次比較評分的方法，如果A相較于B重要則評2分，A與B同樣重要則評1分，A相較于B不重要則評0分。在所有專家評分之后，每項因素分類加總，確定各自的權重配比。

表2 判別矩陣打分示例

經過統分合計并配比權重得到：

表3 成功因素權重及排序

最后根據專家意見采用0.1作為關鍵成功因素權重判別，得到審計理念、審計方法、審計人員、審計環境、審計方式等5個關鍵成功因素，以及審計內容和審計結果2個一般成功因素。

二、央行大數據與云計算內審模式制約因素

(一)審計理念落后

內審人員的知識結構較單一，對大數據、云計算技術了解、接觸少，長久以來的合規性審計思維根深蒂固，習慣于用傳統的審計方法，內審理念仍然停留在微觀操作層面的一般性的查錯糾弊，對央行各類業務的快速信息化預見不足，對大數據與云計算技術的深遠影響缺乏敏感性。

(二)審計方法原始

現行審計采取以審計小組為單位的分散審計方法，大部分審計項目仍然依靠現場翻閱紙質憑證和賬簿的“現場+人工查找”的傳統審計手段，非現場審計發展遲緩，對業務部門系統開發、流程優化等介入力度不足，平臺化、電子化分析處理水平不足，傳統方式的投入成本高、作業效率低、時間消耗長，導致審計范圍比較狹窄，效果不明顯。

(三)審計隊伍結構失衡

知識結構單一，經濟金融類專業背景人員占絕大多數，缺少管理、統計、風險評估，特別是計算機人才，同時現有內審人員知識儲備和更新不足。年齡結構老化，央行基層分支機構人員年齡結構老化是一個“老大難”問題，其中內審部門表現的最為突出，嚴重影響了內審部門的工作動力、轉型活力、工作效率。

(四)基礎信息環境建設失序

信息化系統主要包括總行的內部審計業務綜合管理系統(簡稱CAMS 系統)、計算機輔助審計系統(簡稱CAAS系統)和各分支行自行開發的各類系統、軟件工具。總行層面與分支機構層面建設脫節，系統軟件開發各自為政，導致重復開發建設、質量和實用性參差不齊、各類系統相互兼容性差、二次開發難等問題。另外各類系統大多數為單機版，審計全過程的電子化水平和智能化程度比較低，未能有效實現漏洞提示、問題分析、風險預警功能，未形成統一架構、功能完善的信息化審計平臺。

(五)審計方式落伍

一方面現行審計屬于事后審計且只是截取業務活動時間軸上的一部分進行審計，隨著央行各類業務日益復雜和數據量持續增加，這種審計方式既無法及時對業務活動的真實性與合法性做出正確的確認，也很難對全面的業務活動起到風險預警和防控作用。另一方面現行審計屬于抽樣審計，因為這種審計方法的天然局限性，大量具體的行為和活動未被審核監督，可能存在的重大舞弊不能確保被發現或揭示，潛在的審計風險比較大。

三、央行大數據與云計算內審模式的路徑

(一)樹立先進審計理念

樹立和鞏固“審計監督和咨詢服務職能并重，合規性審查和促進組織價值增值并重”的審計理念，充分認識到大數據云計算時代內部審計信息化建設將極大豐富審計數據，增加信息渠道，提供更高效、更便捷的審計手段和方法，拓展監督范圍，實現更高質量的審計實踐。良好的審計實踐既能為組織發展提供更有建設性的咨詢和建議，促進實現組織目標，增加組織價值，也能反過來促進審計理念的更新和內部審計自身的發展。

(二)建立智能化審計方法體系

建立“數據實時采集、風險實時分析、疑點分布落實、資源充分共享”的智能化審計方法體系。一是內審全程參與組織各項產品設計、系統開發、業務發展過程，增強對業務本質的理解，創新審計方法。二是運用大數據云計算技術實現業務數據、風險動態的實時采集分析，同時將大量審計經驗和知識進行數據化處理并借助人工智能實現模型自主學習和自我完善發展。三是利用數理統計、邏輯分析等方法，建立“智能化”的審計數據鏈，真正實現大數據分析，有效揭示海量業務活動背后的深層次邏輯關系和本質特征，精準把握發展趨勢，深入發現問題風險，理清審計思路，強化審計建議的針對性和有效性，加強事前預防和事后控制的統籌協調。

(三)建立復合型審計隊伍

審計隊伍要積極培養、吸納計算機、數據分析、數學、統計等領域人才，年齡結構應當適中，老、中、青合理搭配以保持審計隊伍的穩定輸出、創新活力、適應能力，努力實現審計隊伍復合化、多樣化。總之建立一支知識結構綜合、專業素養優良、年齡結構合理的審計隊伍是實現央行大數據云計算內審模式的人才保障。

(四)打造“數字化”審計環境

建立審計信息云，打破內審部門上下級和業務系統之間的隔離墻，形成內審系統上下聯動，業務部門橫向貫通的全過程、全方位覆蓋審計模式。實現業務數據動態實時同步更新和云存儲，推動審計人員和審計監測軟件相結合的遠程、實時、全天候監測，并開展自動化、智能化審計分析，實現風險提示、分析、預警功能智能化的云審計服務。

(五)運用全新審計方式

運用“縱向持續性審計，橫向總體性審計”的方式，減少高風險小概率事件和審計抽樣的大概率遺漏風險。運用大數據與云計算技術實現對各級行、各單位、各部門和各項業務的總分有序的實時審計監控，使內審部門能夠實時獲取業務數據，及時掌握風險狀態和變化趨勢，有針對性的開展審計跟蹤和審計分析。實現審計人員既能夠對風險變化保持足夠敏感度和具備風險快速反應能力，還能整體把握組織風險分布和變化趨勢，有力預警、規避、查處風險。■