大數據審計在銀行的應用

蔣鳳芹 陳松 吳洵 汪波 闞海湄 鞏浩

[摘要]本文介紹了徽商銀行審計信息化實踐，闡述了如何應用大數據技術加速審計轉型升級，以提升審計監督服務能力，改善商業銀行經營發展，實現審計價值增值。

[關鍵詞]信息化 大數據 商業銀行 審計轉型 監督

徽商銀行股份有限公司（以下簡稱徽商銀行）已建成“3+2”審計信息平臺。其中，3個系統平臺為：審計非現場分析查證平臺、IDEA數據分析軟件、審計作業管理系統；2個數據基礎平臺為：行內數據、行外數據，如圖1 所示，該平臺有力推動了徽商銀行審計的進一步發展。

一、大數據審計平臺——審計非現場分析查證平臺

審計非現場分析查證平臺（簡稱查證平臺）是以大數據理念建立的系統。該平臺在借鑒國內外同業成熟技術和經驗基礎上，根據自身業務特點及未來發展需要，整合了行內各業務與管理系統的海量數據，利用計算機技術將多年的審計積累轉化成審計模型，是一個集在線大數據分析、疑點掃描、風險評估、事件預警、跟蹤預警、線索聚集、數據表級操作為一體的通用平臺。查證平臺的開發、投產和應用，極大提升了徽商銀行內部審計的效能。

查證平臺從物理上分為核心設備數據庫& ETL服務器、WEB &應用服務器兩大部分，數據庫& ETL服務器主要用于部署數據庫軟件、ETL工具、計算引擎、規則引擎、報表工具等軟件或組件，存儲業務數據，構建審計數據集市；WEB &應用服務器主要部署應用中間件、產品自帶的報表引擎、流程引擎及業務邏輯與應用功能模塊。

（一）輔助辦公支持應用

為審計管理及業務人員提供辦公提效服務和決策參考信息。其中，“我的工作臺”為審計人員提供及時方便的輔助業務處理工作平臺；統計報表與報表管理可向商業銀行的管理層揭示審計工作處理過程與完成情況。

（二）審計風險監測應用

為非現場審計各核心工作環節提供應用功能服務，包括數據管理、審計模型探索、審計模型管理、風險預警監測及處置、查詢查證分析功能模塊。其中，審計模型探索是該系統最具特色的重要功能之一，可以對數據庫原表直接操作，審計人員經過基礎培訓，即可進行相應數據操作。

（三）基礎服務支持應用

為非現場審計應用和辦公輔助應用提供后臺基礎應用服務，包括基礎管理平臺。基礎管理平臺是前臺功能正常運行的必要基礎，并提供系統管理員前臺運行維護功能。

目前，查證平臺已將徽商銀行主要業務與管理系統數據納入采集范圍，已灌入數據表400余張，按照預設規則每日自動ETL，實現主要數據的T+2日查詢；審計人員可直接操作底層數據表進行復雜挖掘，自由定制數據模型并發布共享；及時監測機構及業務單元的指標變化（指標矩陣）；已開發查證、中間、預警模型200余個，其中中間與預警模型按既定粒度（日、月、季、年）運算預警信息，提供風險線索，支撐各類審計項目的現場與非現場實施。

二、依托大數據審計平臺，開展大數據審計

大數據審計是依托查證平臺，以內外部數據為基礎，將大數據思維和方法貫穿于數據采集、挖掘、分析等審計的各個方面。審計人員依托大數據平臺，根據項目需要采集數據、構建模型、深入挖掘、選取樣本、多手段核實，在不斷探索和實踐中，逐漸形成較為完整的大數據審計方法體系。

（一）多方數據采集，深入理解數據是前提

大數據審計，數據獲取是前提，數據獲取的數量和質量至關重要。為保證業務數據的全面、完整、準確、可用，一是利用查證平臺，每日從全行統一數據平臺自動組裝、過濾、拼接所需業務數據；二是對于不能直接獲取的系統數據，向科技部門批量提取；三是對于暫無系統的業務，調取業務部門手工臺賬，研究業務開展情況；四是從互聯網等途徑采集的外部數據，設定主鍵、定義字段格式后，導入非現場查證平臺；五是對于非結構化數據，如影像平臺圖像數據，開發專用接口調用。對于采集的數據，研究數據表結構、字段含義、表間鉤稽關系及關鍵字段內容，梳理分析后批量導入查證平臺，為后續多表間的數據處理和業務理解提供依據。數據采集流程如圖2所示。

（二）依托系統構建模型，繪制業務疑點輪廓是基礎

利用查證平臺的模型探索工具，對審計所涉及相關數據表進行處理，開發數據分析模型，獲取疑點清單，一方面利用系統自動運算，生成疑點；另一方面審計人員自主進行數據挖掘，從數據層面了解風險狀況，為總體業務狀況“畫像”，如圖3所示。

（三）多工具并用，深入開展數據挖掘是關鍵

通過充分的數據準備，現場審計與非現場審計人員就業務開展過程中可能存在的疑點，利用多種工具開展深入數據挖掘，如圖4所示。一是對查證平臺按照指標體系矩陣生成的業務監測指標，利用自行開發的圖表監測分析工具，從橫向（機構維度）和縱向（時間維度）兩個角度對業務情況在風險導向指標層面進行數據異常、復合指標組合對比、風險趨勢演化等分析，從總體上進行風險判斷；二是利用查證平臺模型探索工具，對所涉數據進行數據概化，按分行進行關聯分析、聚類分析、統計分析、列值計算、關鍵字檢索/字符匹配、趨勢/區域/數據特征分析等操作，獲取非現場疑點。再通過對疑點的梳理/匯總、信息聚合/歸集并結合風險信息，經多次迭代，選取可疑數據，并整合相關信息；三是利用 CareWare IDEA進行疑點數據分析，對重點業務進行個別針對性處理。

（四）著眼業務全局，選取重點關注領域是手段

在前期數據分析和處理基礎上，審計人員結合行內業務管理系統，從業務全局出發，梳理審計期間內業務交易筆數、金額、行業、區域等信息，利用查證平臺計算授信客戶的風險敞口；然后重點關注鋼鐵、水泥、機械、房地產等限制性行業、有敞口、金額大、時間及交易密集的客戶，初步選定樣本，并獲取相關方的交易記錄。

（五）“三流一網”合一，揭示背后隱藏異常是重點

大數據審計對業務相關信息的處理至關重要，審計人員通過對資金流、業務流、控制流、關聯關系網的整合，揭示業務背后的“秘密”。一是將資金流、業務流、控制流進行匹配和核對，通過客戶的交易記錄，獲取資金流動軌跡，識別交易意圖；通過相關業務交易合同、管理資料，鑒別業務真實性；通過從業務申請、審查、審批、后續管理等環節的流程信息了解各環節的實際控制情況，通過上述步驟獲取業務資金流、業務流、控制流基本情況。二是通過內外部查詢，繪制關聯關系網，一方面通過查證平臺的樹型和集合型關聯關系查詢，了解在該機構系統記錄的股東、高管、財務負責人、聯系方式等顯性關系；另一方面利用互聯網工具“企業信用-企查查app”等，獲取企業股權結構、工商變更記錄、法定代表人、企業主要人員等信息，核實交易方之間隱性關系。三是運用互聯網搜索引擎，搜尋客戶業務發展、產品、工程、訴訟、失信等正負面相關信息，通過對資金流、業務流、控制流與關聯關系網的綜合分析，揭示其背后真相。經過該階段的多次循環測試，確定最終樣本。

（六）多途徑核對，確認業務事實本質是目的

通過上述步驟后，被審計業務存在的問題和疑點已基本得到確認。為進一步深入了解，審計人員采用多種方式對樣本進行核查。對于疑點與問題較少的營業機構，通過下發審計疑點清單，要求對事項進行核查，并反饋核查結果；對問題較多、情況復雜的，審計組進行現場核實，通過調取業務資料，與經辦、管理人員訪談及部分客戶經營情況實地考察等方式，確認業務的事實本質；對于與其他項目有重合的樣本，則由其他項目組采取嵌套的方式，同步實施。

三、大數據審計平臺的主要特點

（一）依托系統，實現數據審計監督全覆蓋

大數據審計平臺的建設，為大數據審計監督全覆蓋奠定了基礎。一是審計基礎數據的獲取更加便利，數據更加全面。隨著大數據技術發展，各種跨系統、跨平臺、跨數據結構的應用不斷深入，審計人員不再需要分別獲取各個部門的相關數據和外部數據，審計所需的數據，通過特定接口，均可灌入查證平臺。審計數據獲取范圍的擴大，奠定了全行數據審計監督全覆蓋的基礎。二是數據分析和處理更為高效。由于大數據平臺的建設，使數據處理及分析響應時間大幅減少，審計人員可對多個類別、多種領域的數據同時進行分析、處理，更快捕捉到有價值信息，及時發現問題，效率顯著提高。三是數據挖掘手段更加豐富。審計人員不僅可通過查證平臺利用大數據工具進行數據概化、統計分析、聚類分析、關聯分析，還可以運用IDEA、SQL語言進行數據表級操作，也能為其他數據分析工具的應用提供數據源和接口。

（二）創新思路，設計機構風險評級指標體系

利用大數據平臺強大的計算功能和高效處理能力，審計人員創新思路，設計了以風險為導向的機構風險評級指標體系。該體系從安全、結構、發展、效益四個維度，選取25項指標，設置正向、反向、中性（中性1/2/3）3個屬性，每月計算分支機構風險數值，從數據層面定量評價分支機構風險，長期跟蹤風險演化趨勢。由多指標集組成的機構監測評估表，通過對每一指標集及具體指標參數及權重靈活設置，定制指標屬性及計算模型，從而為個性化和不同風險偏好機構的量化評估提供支持。此外，風險評估的結果和長期風險的變化狀況，也為審計規劃和特定領域關注提供量化數據支撐。

（三）豐富手段，實現審計業務的立體多維檢查

傳統審計通常在業務流中尋找線索，在局部數據和現場檔案中發現問題，檢查手段較為有限。大數據審計平臺建立后，以查證平臺為依托，運用預先設計的預警和中間模型，實現對業務的持續監督，對經營數據的實時查證，對風險信息的動態監控，及時發現異常和疑點；通過對業務資金流、業務流、控制流、關聯關系的立體多維檢查，實現非現場審計指引方向和路徑，現場審計“按圖索驥”。此外，現場審計對非現場審計的不足及時進行反饋，助推非現場審計提高，形成相互促進的良性循環。

大數據“樣本=總體”的全數據模式，使審計工作可建立從整體到局部的審計思維模式，實現從大量手工作業到精準數據定位、有限樣本到全局數據篩選的轉變，如圖5所示。

與傳統模式相比，在全數據模式下開展審計數據分析，一方面不需要對數據進行預處理，使數據分析具有更全面、更接近真實的洞察力，在把握總體的情況下，更能鎖定重點，準確定位疑點；另一方面規避了抽樣風險和從局部推算整體的局限性，使數據分析工作結果更加精準。通過對相關領域長期形成數據的深度鉆取，利用大數據技術對業務總體開展情況、相關政策執行情況、實施效果進行評估，挖掘隱性特點，提示潛在現象，從而得出更加客觀全面的審計結論，進一步提升審計的權威性。

（四）構建模型，實現審計模式化運作

徽商銀行內部審計已經建立一套開放、靈活、有效的數據提取及分析方法，實現常態化數據分析和模型開發應用。一是規范數據供給，優化數據提取流程，建立快速的數據供給機制，提高數據提取的規范性和數據提取效率。二是充分借鑒同業審計經驗，對以往內部審計成果進行總結和模型化，構建了涵蓋信貸、同業、票據、財務、運營、信用卡等各大業務條線的審計模型體系，通過模型的梳理和投入使用，有效發現風險交易、違規交易等查證線索，形成了規范的數據審計循環，如圖6所示。三是利用查證平臺提供靈活多樣的審計分析模型和審計分析工具，對被審計機構進行自動分析和風險篩查，有效完成審計抽樣、審計業務的評價和風險監測等工作，提升了審計工作的效率和質量。

（五）拓展范圍，降低數據審計操作難度

查證平臺特有的工具——模型探索，可對數據表進行可視化操作，普通審計人員經過基礎培訓即可將審計思路轉換為處理邏輯，系統自動將其轉化為SQL語句，大大降低了數據審計的操作難度，且不同背景的業務人員可根據自己需求，進行角度不同、目的迥異的數據探索，拓展應用范圍。

四、運用大數據審計平臺實現的管理效益

（一）促進公司治理完善，推動管理與風控水平提升

運用審計信息平臺開展的“機構風險定量評估”“財務費用審計”“薪酬績效考核審計”“票據專項業務審計”“表外業務專項審計”等大數據審計活動，在公司治理、管理與風控方面起到積極作用，充分發揮了“第三道防線”的作用。通過系列審計活動，評價了公司治理環境及治理過程的有效性，有效防范舞弊的發生，保障了經營的合法、合規性，發揮了審計在公司治理領域的增值服務職能；對防范系統性風險、內部控制重大缺陷、分支機構經營激進等風險起到了揭示與防御作用，對案件防控起到了警示與遏制作用；大數據審計的相關成果，對總、分行完善出臺相關政策、制度、流程起到了推動作用，促進了本行精細化管理水平和風險管控能力提升，對業務穩健發展起到積極促進作用。

（二）增強審計服務能力，提升審計價值

一是提升審計宏觀性和客觀性。在當前的經濟環境和金融轉型時期，經營風險呈現復雜化、多元化的特征。在審計揭示的問題中，很多問題不是單體存在的，而是涉及多個條線、多項制度、多個流程以及不同的管理目標、體制和機制，大數據審計既能從數據上了解總體，又能深入細節探知具體，宏觀性和客觀性均得到保障。二是推動數據資產質量的提升。通過日常審計分析、非現場監測與現場檢查，發現數據質量問題及改進點，適時提出建議。三是利用審計查證平臺及有關系統，設計風險檢索模型，對業務數據信息進行梳理分析，適時出具非現場分析報告，為領導提供具有較強時效性的參考。四是立足全行，提供高質量信息服務。圍繞全行改革發展大局，重點關注董事會、監事會、高級管理層關心的熱點領域，在常規審計發現之外，利用數據挖掘，深入分析背景現狀、全面研究問題成因、及時總結并建言獻策，為防控風險、提高效益提供有針對性、高質量的審計信息，服務全行管理，支持高層決策。五是利用自身獨立客觀的治理特征和綜合性全局性視角，在審計實務中，對業務流、控制流融合透視，注重從完善業務發展、改進流程服務、優化資源配置等方面提出建設性建議，改善組織運營管理效率，增加價值。

（三）改進審計模式，提高審計監督效率

審計信息系統的建設，尤其是查證平臺的投產應用，延伸了審計監督觸角，擴大了審計覆蓋面，改進了以往審計模式。一是改進審計管理模式。充分運用銀行信息化優勢，統籌審計資源，在審計信息系統支持下，探索多視角分析、多專業融合、多方式結合、多技術運用的審計管理模式，提高了審計效率。二是改進審計工作模式。形成業務條線和分支機構條塊相結合的審計形式，使總、分部審計活動呈現縱、橫交錯的新布局，達到現場和非現場審計、專項審計和日常監督的高度融合，自上而下、自下而上的對政策層面、管理層面、執行層面的經營管理動態形成快速反應和綜合評價，及時為總行決策和管理提供客觀的審計信息。三是改進審計監督模式。隨著審計分部的建立，在審計非現場分析查證平臺和審計作業管理系統的配合下，審計業務重心下沉，審計監督防線前移，現場審計和非現場監測的針對性和時效性有效提高，以風險為導向的“現場+非現場”審計監督進一步強化。

（四）優化審計方式、方法，提升審計效能

通過融合審計方式，將合法合規性審計和風險、績效、管理、內部控制審計有機結合，在關注業務經營合法合規性的同時，通過大數據技術關注風險控制的有效性，經營事項的效率、效果和效益性以及內部控制的適當性，提高審計綜合評價水平；將財務收支真實合法性審計與績效審計相結合，提高效益性評價的客觀性；將事前、事中和事后審計相融合，提高審計的監督效果；通過大數據技術的持續深入運用，對重大隱患進行及時預警，對風險性苗頭適時報告，對新型業務持續跟進，對突出事件進行整體排查。