新一代城市商業銀行審計數據集市的建設及應用價值研究

【摘 要】本文通過在數字化審計模式的基礎上，討論基于分布式數據庫集群搭建的新一代審計數據集市對商業銀行審計工作的意義、目標及作用。同時，進一步研究審計數據集市建設的具體流程，以及注意事項。最后，對審計數據集市的應用價值及成果轉化進行了分析。

【關鍵詞】數字化審計;數據集市;分布式數據庫

一、新一代審計數據集市建設的意義

數字化審計是當前商業銀行審計發展與改革的必然趨勢。審計數據集市建設是數字化審計轉型的基礎性工作，對審計項目支撐、提升審計工作質效起到關鍵性作用。審計數據集市集全行主要業務系統、內控管理系統于一體，通過數據治理實現對全行業務及內控管控全貌的數字化展示，為全面審計提供了可能，為精準定位問題提供了線索，為業務發展精準營銷夯實了數字化基礎，為提升銀行管理水平提供了快速路。

二、新一代審計數據集市建設的必要性

審計作為第三道防線，對全行內控風險管理起到最后一道屏障，堡壘戰斗力的強弱直接影響城市商業銀行的生命線。當前，城市商業銀行在審計數據集市建設方面還不夠。經調查分析，目前城市商業銀行為業務發展均建立了數據倉庫，主要目的是滿足各業務部門發展需求提供業務查詢、統計分析等數據，呈現涉及業務系統不多、數據表單不全的現狀。同時，對風險管控及集團管理等關注較少，數字化建設不足，發力不夠，應用不廣。

三、新一代審計數據集市建設的價值

一是審計專業性更強，審計“橋頭堡”更堅固。堅持以數據為驅動，以非現場審計為主導，以審計數據集市為依托，以審計數據化轉型出成效為目的，在價值創造、科技引領等方面打造數字化審計及增值服務型審計優勢，持續發揮戰斗堡壘作用。

二是數字化程度更高，為決策管理提供更多審計智慧。通過對銀行業務及管理系統的數據整合，在履行監督職責，為全行內控管理提供更多審計措施的基礎上，依托審計數據集市，實現跨業務系統、條線、機構、環節、銀行間數據的全面分析，為全行經營管理提供更多審計方案。

四、新一代審計數據集市建設的技術架構

新一代審計數據集市采用具有列存儲MPP結構，使用完全并行的MPP+Shared Nothing分布式架構。通過采用多活Coordinator節點的兩級部署結構，避免單點性能瓶頸和故障（SPOF）。硬件方面，完全使用底成本X86架構的PCServer。數據方面，支持多列hash分布、海量數據分布式壓縮、數據加載高效性，并實現分區表管理、自定義函數、全文檢索等功能。儲存方面，具備支撐500個及以上節點的功能，同時單節點可支持50TB數據量。

五、新一代審計數據集市建設的數據庫特征

基于數字化審計的模式下，審計數據庫必須滿足多種架構支持多類應用的要求，體現大數據時代的架構多元化特征，同時滿足OldSQL、NewSQL和NoSQL之間的兼容性。以國產Gbase 8a MPP Cluster為例，它是在列存儲、Shared Nothing架構的分布式并行數據庫集群，具備高性能、高可用和高拓展特性。滿足超大規模數據（TB-PB級）管理，并廣泛應用于支撐各類數據倉庫、BI和決策支持系統。

六、新一代審計數據集市建設主要過程

1.數據收集要齊全。針對數據倉庫接入的系統不足、表單不全的現狀，數字化審計必然要求新一代審計數據集市建設體現全面性特征。數據收集必須覆蓋業務單元全、業務系統廣。以某城市商業銀行為例，審計數據集市建設需求階段，要求實現對全行及集團子公司的業務系統及主要管理系統“應接盡接”，對業務條線板塊及管理措施的相關數據全量加載，為切實打造大型數據審計集市提供了客觀保障，為開展全面數字化審計奠定了堅實基礎，為后續開展機器分析、智能審計搭建了豐富的數據“原料”。

2.數據整理要規范。由于商業銀行涉及到的業務條線多，業務流程、模式及管理等均有差異，導致不同系統框架、系統流程、系統管理等不一致。同時，各系統的開發公司不同，加劇了系統數據庫設計不規范的現象。商業銀行數據治理方面缺乏數據信息化標準規范，導致各業務系統的表單數據“各成一家”。基于這種現狀，審計數據集市必須開展規范管理，通過對貼源層數據全面梳理、共性特征數據字段統一規范，實現各業務系統數據格式一致，提升審計數據使用的便捷有效。

3.數據遷移要可靠。高效準確的遷移數據是新一代數據審計集市建設成功與否的重要衡量指標。以某一城市商業銀行為例，已有的審計數據集市的數據遷移不穩定、遷移時間過長、通道帶寬不足、數據規模受限、存儲空間不足等缺陷，直接影響審計數據的自動跑批和高效應用。新一代數字化審計集市擬接入的業務系統較現有的翻兩番，數據表單更是較目前1 500張表單翻6倍，龐大的數據量必然提出了數據遷移通道順暢、網絡帶寬速率高、數據文件傳輸耗時短、數據存儲設備足夠等高要求。

4.數據加載要穩定。數據準確、及時、全面加載直接影響審計數據集市的質量，一是數據加載的及時性直接影響開展實時審計、風險預警監測等數字化審計工作，二是數據加載的全面性直接影響審計模型結果以及預警信號的完整。數據加載功能的穩定，一方面要求傳輸通道保持正常有效，盡量避開與其他多個數據任務共用同一通道，保障傳輸速度、減少數據丟失;另一方面要規范建立準確的數據存儲過程以及加載方式，避免因邏輯及參數設置不合理導致調用及運行耗時過長。數據全量或者增量數據加載方式的準確界定，有利于全面完整展現審計數據，提高數據分析及利用效率。

5.數據加工要專業。對于接入審計數據集市的元數據，要及時開展數據質量分析。通過對數據格式、內容、加載時間等分析，整理內容為空、格式不規范以及過時的停用數據等冗余數據，制定好數據清理標準，并生成符合審計需要的格式化數據。字段加工方面，通過舍棄無用字段、統一字段類型以及對數據字段中內容為代碼進行漢化等操作，實現數據字段的易讀易用性。數據表單加工方面，通過實現業務主表和審計中間表等方式提高數據分析效率。業務主表主要采用對各業務表的整合，實現一張“寬表”，覆蓋主要的關鍵字段要素，實現對業務的一鍵查詢;通過對大表分拆、小表合并等方式生成審計中間表，提高數據查詢效率。

6.數據推進要方略。打造審計數據集市過程，會面臨一定的實際困難。以某商業銀行為例，建設過程中，一是涉及的上游系統廣，業務表多、數據量大，數據整理工作瑣碎;二是數據采集、存儲及批處理等環環相扣，容錯率低，數據測試工作量大，工作要求嚴格;三是溝通成本高，涉及人員多、耗時較長。針對實際困難，為實現質量、效益和效率相統一，一是嚴把質量關，強化日常管理與主動參與;二是充分合理調動一切資源，降低溝通成本，實現協同效益;三是把握好時間節點，任務細化到每周、每日，有序推進。

七、審計數據集市的應用價值

1.完善審計模型，提升審計風險識別能力。

新一代審計數據集市，有助于提升審計人員非現場審計意識，強化審計模型創建能力，提升審計模型應用效果。通過向規章制度、數據分析、以往問題、經驗等等措施持續豐富模型思路。一方面，增加國有大型商業銀行、兄弟行以及行內業務條線部門風險模型庫的思路，審計模型思路源泉更豐富。另一方面，模型類別更加立體，包括基礎查詢類、疑點類、統計類、業務指標類、增值服務類。審計模型數量及效果更加顯現。以某銀行為例，在實行數字化審計轉型的形勢下，制定了提出審計模型思路、思路評審、創建審計模型、質量評審等四步走戰略，基本達到了預期效果。

2.健全預警信號，促進審計風險關卡前移。

新一代審計數據集市，為全面完善預警信號提供了數據保障。一是信號更全面。突破以往業務板塊單一、信號老舊的困境，通過以風險為導向，解圍業務系統限制，對轄屬機構及集團子公司全面覆蓋，對業務風險點全面滲透，與新業務、新手段、新方法高效融合。二是信號更可靠。基于MPP架構的分布式數據庫平臺，信號運行跑批不再受傳統單機數據庫影響，運行效率更快，用戶體驗效果更佳，數據運行更加安全可靠。

3.增強風控水平，延伸審計增值服務范圍。

新一代審計數據集市，為打造數字化審計提供了強有力的武器。通過實現大數據的集中存儲、批量調度、全面分析，進一步強化了用數效果，充分發揮數據價值，提升審計風險管控水平。一是繼續強化對現場審計項目的支撐力度，二是充分應用于經濟責任審計工作，三是充分應用于全行績效考評工作，提高自動獲取相關考核指標的范圍;四是為業務機構經營管理情況畫像提供數據參考依據，五是為條線部門及機構提供管理及業務咨詢服務，為提升經營管理效果提供更多的審計措施，提升用數據決策、用數據管理、用數據說話的效果。

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（作者單位：江西銀行總行審計部）