大數據背景下央行內審模式轉變與改進路徑
——基于TCBS計算機輔助審計案例

單琳琳

（中國人民銀行濟南分行，山東 濟南 250021）

大數據背景下央行內審模式轉變與改進路徑
——基于TCBS計算機輔助審計案例

單琳琳

（中國人民銀行濟南分行，山東 濟南 250021）

大數據時代的到來，沖擊改變了經濟社會思維方式，也給審計工作帶來巨大挑戰。在此背景下，人民銀行內部審計模式轉變勢在必行。本文首先梳理了大數據的內涵特點及對審計工作的影響，并結合實地調研，概括總結了國內外審計行業應對大數據挑戰的做法與經驗。在此基礎上，總結分析基層央行內部審計現狀與存在的突出問題，并以計算機輔助審計技術（CAATs）在TCBS業務審計中的成功應用為例，深入剖析審計模式的轉變與成功經驗，提出內審模式整體轉變設想與路徑選擇。

大數據；內部審計；審計信息化

一、大數據對審計行業的影響分析

科學研究在經歷實驗科學、理論科學和計算科學后，進入數據密集型科學階段，與之相伴的就是大數據時代的到來。大數據研究的集大成者維克托·舍恩伯格認為，大數據時代的思維變革特點主要包括全數據模式成為可能、數據混雜性而非精確度是重點、相關關系替代因果關系成為關鍵。

大數據時代下異構數據的高度集中和處理多樣化對各國金融監管機構都產生深遠影響，具體到中央銀行來說，一方面，改變業務數據的收集、挖掘、存儲和分析處理方式，傳統的數據處理技術無法滿足大數據背景下海量數據資源處理需求，數據批處理、流處理和交互處理的要求提高。另一方面，在掌握大量數據資源的基礎上，通過強化業務處理與金融管理的融合，能夠有效提高金融數據分析、預測水平，更好地支撐風險防范、金融決策，強化央行金融服務和宏觀調控職能。

大數據的運用也對審計工作產生了深刻影響。審計內容上，“樣本=全體”的全數據模式使得審計全覆蓋理論上成為可能，而異構數據間多維關系的充分展現既提升了審計寬度，也使得審計分析能夠突破簡單因果邏輯關系分析，尋找更為根本的原因。審計技術方法上，新的數據采集、存儲和處理分析技術對傳統的控制測試、審計抽樣等形成全新挑戰，云數據庫、聯網審計或將逐步成為審計的重要手段和方法。審計思維理念上，全量思維、允許不精確思維和預測關聯性思維將逐步占據主導地位。

二、審計行業應對大數據挑戰的路徑——審計信息化

信息化既是順應大數據趨勢發展的必然結果，也是應對大數據挑戰的必由之路。隨著大數據的影響不斷深入，審計行業也主動采取行動應對挑戰，有計劃、分步驟推動審計信息化進程，以期實現審計信息化、網絡化和云端化，推動行業持續發展。

（一）信息化是審計行業應對大數據挑戰的基本前提

“大數據”背景下，傳統手工條件下的審計技術無法處理審計對象海量、復雜的數據集合，這就要求通過先進的信息化手段，提高對海量數據進行分析判斷的水平。國家審計署劉家義審計長在2013年12月召開的全國審計工作會議上指出：積極跟蹤國內外大數據分析技術的新進展、新動態，探索在審計實踐中運用大數據技術的途徑，為推動大數據背景下的審計信息化建設做好準備。2016年，政府信息化建設“金審”三期工程正式開啟，著力推進“國家審計云”（AO云）、聯網審計系統和審計數據綜合分析平臺建設，重點研究大數據背景下如何推動審計信息化建設繼續發展，涵蓋作業系統建設、數據分析團隊能力打造、數據分析挖掘技術等內容。社會審計角度，中國注冊會計師協會明確表示，“十三五”時期將繼續深化行業信息化戰略，有序推進行業信息化向云計算形態轉變，通過自上而下推動式或自下而上匯聚式建立行業層面的大數據審計分析平臺。

（二）信息化是充分利用大數據、推動審計方式變革的必由之路

大數據的出現，極大地拓寬了審計行業的視野，通過對海量數據進行跨系統、跨行業的橫向比對驗證和縱向關聯分析，可以有效改善傳統審計方式面臨的信息不對稱問題，而這一變革的實現，依賴于審計信息化的不斷推進。例如，筆者通過調研發現，商業銀行已經在積極開展審計信息化建設，加強對大數據的開發利用。技術上，商業銀行大多根據自身業務系統量身設計審計模型、系統或平臺，更新及時，集約化水平較高。如，建設銀行的非現場審計集中系統（OAS）和審計管理信息（AMIS）系統，系統架構和功能設計較完善，針對性強。組織機制上，國有商業銀行大多建有一套成熟的審計工作章程與體系，如工商銀行和建設銀行總行都設有獨立的內審局或審計部，實行區域管轄或派駐制，為履行審計監督職責提供機制保障。人員上，都建有數據分析團隊，負責將新技術用于管理及審計。

從各國央行應對大數據的情況來看，根據費雪委員會（IFC，2015）發布的報告，約有2/3的央行曾在內部正式討論過大數據問題，視大數據為宏觀經濟分析潛在的有效工具，但大部分依然在使用傳統的結構化數據集合，只有1/3的央行經常使用大數據資源，60%的央行認為自身尚不具備對大數據進行常規處理的條件，其中昂貴的人力成本和IT成本是主要困難。同時，2016年中央銀行內審工作年會上，各國央行內審部門普遍關注大數據背景下信息技術和網絡安全，認可審計信息化是內審發展的重要出路并采取了相應措施。如，美聯儲表示要保持大數據審計認知，開展數據分析與可視化操作等。

三、基層央行內審信息化現狀與存在的突出問題

（一）央行內審信息化現狀

1.業務信息化發展迅速。審計信息化水平受制于業務信息化水平。近年來人民銀行系統業務信息化整體水平迅速提升。從對濟南分行轄區某地市中支業務數據和系統使用管理情況的調查來看，地市級機構中各類在用系統140余個，部門平均在用系統30余個，大部分業務操作實現了平臺化、網絡化，數據也基本實現全國集中。

表1：濟南分行轄區地市中支在用業務系統調查統計表

2.內部審計信息化有所發展。從部門設置來看，總行內審司設有信息技術審計處，各分行一般設有信息技術審計科或信息技術審計崗。這些部門和崗位既負責組織開展信息技術類審計項目，也承擔引領和推動審計信息化工作職責。從人員配備來看，陸續有計算機專業技術人員加入審計隊伍，提升信息技術審計工作水平。從系統研發與應用來看，由總行研發、引進的計算機輔助審計系統①（2012年）、內審綜合業務管理系統（2009）、電子依據手冊和ACL審計軟件②等審計工具已在總行、分行和中心支行三個層面推廣使用，各分支機構也結合實際開發各類審計軟件，有效推動審計信息化發展。

（二）央行內審信息化的關鍵要素及主要問題

審計信息化受制于業務信息化，業務信息化能夠倒逼審計信息化，但不會自動觸發審計信息化。深入推動審計信息化建設，必須遵循其發展規律，找出關鍵性因素。筆者認為，審計信息化有三個關鍵要素，即數據、人員和平臺，三者互為條件，缺一不可。具體來說：

1.數據的獲取與使用是實現審計信息化的前提。當前人民銀行審計信息化建設處于起步階段，數據獲取是首要難點：一是數據獲取受制于業務信息化發展水平，在大部分業務已實現信息化情況下，依然有部分業務數據由于主客觀因素無法通過信息化手段采集與獲取。二是已實現信息化處理的業務數據，由于系統開發規劃不統一、系統建設“多而散”、數據源繁雜等原因，要實現集中高效采集和標準化處理也存在難度。

2.平臺建設是實現審計信息化的重要步驟。以平臺化思路搭建應用系統基礎是相關單位和部門審計信息化成功的重要經驗。從濟南分行轄區工作實際來看，大部分業務審計仍然依靠現場翻閱紙質憑證和賬簿的傳統審計手段，平臺化處理水平有限。客觀來看，人民銀行總行搭建的計算機輔助審計系統、內審綜合業務管理系統與政府審計的相關系統定位相同、功能類似，具備充當審計平臺的基本條件，但受制于數據采集工作，系統中缺乏充足數據資源，導致平臺作用發揮有限。

3.復合型人才是實現審計信息化的核心條件。業務數據與審計平臺是實現審計信息化的“硬件”，而懂業務、精技術的審計人員是推動審計信息化的關鍵性“軟件”。從2015年底轄區審計隊伍人員調查結果來看，計算機特長或專業人員占比僅為3%。復合型、技術型審計人才欠缺成為制約審計信息化發展的重要因素。

四、CAATs在TCBS業務審計中的應用案例

面對大數據帶來的機遇與挑戰，央行審計部門積極探索信息化發展道路，其中，應用計算機輔助審計技術審計國庫會計數據集中系統（TCBS）業務數據是較為成功的案例，在該領域，傳統手工審計模式徹底改變。

（一）審前準備階段

1.采集并導入業務數據。經過溝通和協調，TCBS業務數據已經實現定期導入計算機輔助審計系統。截至2015年底，除個別數據表不全，審計系統中已涵蓋了2012年3月以來的所有TCBS業務數據，具備使用輔助審計技術的基本條件。

2.編制審計模型。成功采集數據后，內審部門成立數據分析團隊，依據國庫管理規章制度和審計方案，從風險、問題、不合理業務或數據入手，繪制TCBS主要風險圖，梳理分析數據流程，編制審計模型，固化審計思路，目前已有各類審計模型40余個。

3.非現場數據篩選分析。在項目開展前，通過分析TCBS數據來篩選可疑線索和明確審計重點。審計線索挖掘的整體思路為：梳理審計期內有效國庫業務制度，理清主要業務風險點，對照業務數據，在系統中運行審計模型或設置審計條件③，查找可疑線索。

以XX行是否存在“有退庫無繳庫”違規退庫情況審計為例。傳統審計方式下，審計人員需根據退庫業務憑證，倒查退庫人繳款情況。鑒于繳款記錄數量龐雜，且并不作為業務憑證留存，繳款與退款并非一一對應，基本無法憑手工翻閱記錄發現這類違規情況。但使用輔助審計系統可快速發現違規線索。

篩選思路：以退款人名稱為線索，匹配核對繳款明細，篩選出無繳款記錄的退款記錄，核實相關情況。經多次驗證，該分析思路和相關數據字段有效，可形成固定審計模型留存在輔助審計系統中，審計人員可通過復制模型和修改具體參數篩選線索。

4.明確審計重點。根據線索篩選結果，掌握被審計對象情況，確定審計重點。如，在對XX行的TCBS業務審計中，經篩選分析，發現該行審計期內實撥業務量少，大部分應是上下級調度款，現場審計紙質憑證意義不大。審計人員轉而關注集中支付支出金額，運行審計模型發現集中支付支出金額占比較高，據此適時將現場審計重點轉移到集中支付代理銀行。

（二）現場審計階段

輔助審計系統的應用也改變了現場審計模式，由抽樣尋找審計線索和查證問題變成重點核實可疑線索。如，在審計重要崗位人員變動離崗是否及時辦理交接手續時，傳統審計方式需現場調閱審計交接登記簿，對照紙質記錄逐筆核實，易出現遺漏和審計不全情況。使用輔助審計系統則可在審前篩選出審計期內TCBS系統用戶變化情況，現場只需根據線索記錄直接調閱相應的交接手續，比對核實及時性和準確性即可。

（三）審計整體評價

輔助審計技術有助于審計人員形成整體概念，更為客觀全面地進行審計評價。如，手工抽查方式是在抽查發現不合規業務的基礎上推斷整體情況，做出審計評價。而輔助審計技術可以分析統計不合規業務整體數量，在此基礎上做出審計評價。

表2：CAATs使用前后效果對比表

輔助審計技術應用對審計模式產生了巨大影響，而其能夠實現的主要原因在于該領域在數據、人員和平臺三大關鍵要素上都有所突破和發展：首先，TCBS業務數據充分信息化以及內審部門及時全面獲取數據，解決了數據困難。其次，數據分析和模型建設小組能夠統籌調度審計業務骨干，短時間內開發大量有效審計模型。最后，計算機輔助審計系統的既有功能提供了成功必不可少的實施平臺。

五、基層央行內審模式轉型設想與具體路徑建議

大數據背景下，人民銀行推進審計信息化建設必須堅持全盤考慮，在學習借鑒成功經驗基礎上，明確目標與規劃、合理分配力量、落實措施。結合實際工作需求，提出以下發展思路和建議：以推進審計信息化建設引領央行內審工作發展，加強頂層設計，逐步實現由“出現場、做項目”模式向“非現場審計分析為主、現場核實為輔”的審計模式轉變，推動審計由事后向事中、事前轉移，充分發揮內審服務組織增值作用。具體來說，需要從審計信息化關鍵要素著手，做好規劃，明確階段重點與措施，有序推進：

（一）數據獲取與處理方面

要統籌考慮數據的采集、存儲和處理，做好銜接，避免重復建設。數據采集方面，首先，要在摸清全國業務部門在用業務系統現狀與審計需求的基礎上，建立審計數據采集規劃，明確采集范疇，理清采集清單，充分考慮后續數據平臺建設需要，爭取做到一次性采集齊全所有必需數據，降低采集成本。其次，要建立數據采集機制，明確數據采集制度保障。根據業務處理實際和審計工作實際，可先行通過定期采集、定時報送、遠程傳輸等方式來采集數據，在實踐基礎上逐步形成數據采集機制。同時，積極進行頂層推動，梳理總結工作經驗，通過制定相關的數據采集制度來確保數據采集工作有據可依、有章可循，從根本上解決數據采集問題。數據處理方面，首先，區分情況，采用購置轉換軟件或者編寫腳本的方式，實現各類異構數據標準化處理，為現有計算機輔助審計系統或新開發的審計軟件所用，逐步實現數據統一分析，疑點分散核查。其次，做好審計信息資源規劃，實現審計數據資源與審計系統之間的“松耦合”鏈接，避免由于業務的重大變化帶來審計系統功能性重大變動甚至系統體系框架的顛覆。數據存儲方面，保密安全、使用便捷始終是需要考慮的主要方面，短期來看，可以通過購置專門的服務器、設置數據資源管理崗等措施進行管理。同時，在構建數據存儲系統時，考慮后期搭建數據中心的需要，逐步發展數據存儲智能管理功能。

（二）平臺建設方面

一方面，要在實踐中加大現有系統和軟件的使用力度，以計算機輔助審計系統、內審綜合業務管理系統、ACL審計工具和相關軟件為基礎，加大指標監測和數據模型分析力度，逐步推動其平臺化發展。另一方面，隨著數據采集機制的完善以及數據中心的建立，要逐步建設綜合性數據分析平臺。在確保平臺技術人員的分析和處理工作與審計人員審計需求保持較高契合度的同時，注重技術與管理的結合，充分考慮各層級審計部門在審計信息化建設和應用方面的財務、物力和人力等資源差異，堅持統一規劃、協同發展，為各級內審人員提供適用的應用系統和共享平臺。

（三）人才培養和隊伍建設方面

短期來看，統籌發揮現有技術型人才的作用是推動審計信息化的關鍵性工作。在專業技術人員數量占比不高的情況下，一方面，應盡快跨區域建立數據分析團隊，實施區域式審查分析，將有關數據線索按專業或地區進行分工處理，定期發放審計線索，實現集中核查、分散核實。另一方面，選取技術型人才中素質高、經驗豐富、相對穩定的人員成立審計信息化小組，負責審計信息化平臺建設的頂層設計、日常模型建立與維護等。中長期來看，培養技術型、復合型人才是審計信息化的必然要求。通常來說，優化人才隊伍有招錄、培養和外聘三種方式，可以統籌使用，其中人才培養是關鍵。建議通過持續組織開展分層次的人員培訓，推廣規范化的操作規程、數據分析操作指引，組織開展數據研究項目等方式引導審計人員在審計實踐中逐步提升信息化審計水平。

注：

①由人民銀行總行組織開發的在內網運行的“人民銀行輔助審計系統”，主要針對數據集中在總行的業務系統，統一采集數據，采用在線分析、線索導出的方式，全國內審人員根據權限設置來使用此系統。

②商業化通用審計軟件。2010年人民銀行總行采購該軟件對業務數據進行定義和分析，獲取審計線索和關注點，提高現場審計效率和效果。

③輔助審計系統提供了數據提取、數據關聯、分組匯總、數據分層、字段維護、數據合并、數據抽樣、重復檢測、取唯一值和數據比較等10種常用數據分析工具，審計人員可以使用這些工具自行開展數據分析。

④以商業銀行代理國庫業務為例，通常省一級代理行在一年的時間內就可以發生近60萬條集中支付明細數據，且其業務憑證與集中支付憑證是混合裝訂，傳統手工翻閱憑證式審計面臨極大困難。

[1]Federal Reserve Bank of New York,Big Data,A discussion,CBIA May 2016,Hamburg.

[2]毛華揚，張志恒.審計信息化原理與方法[M].清華大學出版社，2013年.

[3]韓威.大數據時代會計師事務所審計工作面臨的挑戰及應對策略[J].河南商業高等專科學校學報，2015，（2）.

[4]陳偉.大數據環境下的電子數據審計：機遇、挑戰與方法[J].計算機科學，2016，（1）.

Absttrraacctt：The arrival of the era of big data has impacted on and changed the way of economic and social thinking，and also brought great challenges to the auditing work.In this context，the internal auditing model of the PBC is imperative.This paper first analyzes the connotation of the characteristics of big data and the impact on the auditing work.Combined with the on-the-spot investigation，this paper summarizes the experience of how the domestic and foreign auditing industry meet the challenges of big data.On this basis，it summarizes and analyzes the existing problems and the present situation of internal auditing of the central bank at the grassroots level.And taking the Computer Aided Auditing Technique(CAATs)in the TCBS business in the audit of the successful application as an example，an indepth analysis of changes and the successful experience of the audit model was done.Finally，on the basis of deeply analyzing the changes of auditing model and summarizing the successful experience，it puts forward the overall change of the internal auditing mode and path selection.

Key Woorrddss：big data，internal auditing，informational audit

（責任編輯 耿 欣；校對 GX）

Transformation of the Internal Auditing Mode and Improvement Path of the Central Bank under the Background of Big Data——Case Study of Computer-aided Audits Based on TCBS

Shan Linlin
（PBC Jinan Branch，Shandong Jinan 250021）

F830

B

1674-2265（2016）10-0076-05

2016-8-15

本文僅代表作者個人觀點。

單琳琳，供職于中國人民銀行濟南分行。