大數據在商業銀行員工行為管理審計中的應用探討

孫璇 濟寧銀行股份有限公司

引言

當前國際國內經濟金融形勢錯綜復雜，內外部不確定不穩定因素增多，經濟下行壓力加大，經濟發展處在深度調整期、瓶頸突破期及動能轉換膠著期，加之新冠肺炎疫情防控國內國際形勢仍然嚴峻，深刻影響金融改革發展穩定事業。在當前形勢下，作為經濟血脈的金融業保持平穩運行對維護社會安定發展至關重要。但是近年來銀行從業人員職務犯罪案件呈現數量增多、涉案金額增大的趨勢。為防范金融案件風險，保障金融機構穩健運營，銀保監會近年來持續關注銀行業從業人員行為管理，并陸續發布相關制度。2018年3月，中國銀監會發布《銀行業金融機構從業人員行為管理指引》，重點關注員工行為管理治理架構、制度建設、行為管理監管等方面的內容。2020年2月，中國銀保監會出臺了《關于預防銀行業保險業從業人員金融違法犯罪的指導意見》，預防重點領域金融違法犯罪，如信貸業務、同業業務和資產管理業務等。因此，商業銀行需進一步加強員工行為管理，嚴厲打擊職務犯罪，以便有效落實監管規章制度，切實防范案件風險和聲譽風險。

近年來大數據已廣泛應用于各行各業，成為極其重要的資源。在互聯網金融和商業銀行領域，大數據主要用于快速獲客、精準營銷、風險防控等領域。對員工行為管理審計，應用大數據可以快速獲取、處理、整合海量信息數據，并可以制作數據驅動的智能模型協助商業銀行預防重點領域金融違法犯罪，提高員工行為管理審計質效，筑牢風險底線。

一、銀行員工行為風險表現形式

（一）涉案主體呈多元化趨勢發展

商業銀行是經營資金的特殊企業，從前臺柜員到管理人員都有可能憑借自身職務之便，利用制度瑕疵或系統漏洞侵占銀行或客戶資金。經查閱銀行業員工案件資料，涉案主體崗位分布較廣，從董事長、行長、財務總監、信息科技人員、支行行長、支行副行長、客戶經理、營業部主任到普通業務員以及儲蓄員等均有涉案。

（二）作案形式多為聯合犯罪

一是銀行內部人員伙同外部人員共同實施犯罪。由于銀行人員熟悉內部制度、操作流程和管理薄弱的環節，一些不法分子以高息、高額回報等方式對銀行人員進行拉攏利誘，有組織、有預謀、有針對性地實施騙貸、民間借貸、非法集資等不法行為。如2010—2018年間，廣州某農商行客戶經理陳某玲通過偽造虛假資料，提供虛假合同等方式，騙取3家銀行9筆貸款，合計金額2057萬元。河南省某農商行信貸部經理劉某明伙同社會人員宮某，在未取得金融許可證的情況下，非法向社會群眾吸收存款用于高息放貸，涉及107人，吸收本金5.5億元。二是內部人員集體實施不法行為。由于商業銀行內控管理和系統操作日趨嚴格，單一崗位人員很難獨自完成全部作案過程。因此，如浙江省某城商行副行長和客戶經理利用職務之便侵占銀行客戶資金，違規開立銀行卡和賬戶造成案件風險。

（三）違規方式更加隱蔽

商業銀行高學歷、高智商人員較多，他們思維縝密、注重個人隱私，自我保護意識較強。如上述人員道德底線失守，利用職務之便專注于研究現有監管制度和系統操作漏洞，精心設計作案過程，將極大地增加風險防范難度。如某銀行交易員利用從事債券交易的便利，通過“債券代持”“撮合交易”“空手套白狼”等方式侵吞銀行利潤。

（四）作案手法不斷翻新

由于信息技術的不斷發展，內外部勾結案件手法翻新，難以防范。如2018年5月，某股份制銀行人員楊某為謀取私利，采用螞蟻搬家的方式，將保存在電腦內網的20余萬條客戶隱私數據用手機拍照留存，然后非法提供給某電商公司用于電話營銷，該電商公司員工李某又將客戶信息對外售賣給陳某實施電話詐騙。

（五）違規操作無人舉報

若高管人員授意下屬違規操作，下屬人員擔心打擊報復，只得遵從照辦，根本不敢舉報。例如山東省某城商行財務主管段某按照高層領導授意，通過虛開發票套取資金的方式，以重復發放績效的名義將套取資金發放給公司高管人員，最終被法院判處有期徒刑2年。此外，多數人對于普通員工違規行為知而不告。大部分員工抱有“老好人”思想、不愿得罪人或因扭曲的義氣對他人的違規操作進行隱瞞。

二、傳統銀行員工行為管理審計手段的局限性

（一）風險排查流于形式

目前商業銀行員工行為風險排查方式以家訪、談心、員工互評等方式為主。但是這些方式摻雜過多主觀因素。通常情況下，真正違規人員根本不會主動交代，同事之間也不會互相揭發檢舉，員工親屬更不會大義滅親，風險排查形式大于內涵。

（二）數據來源單一有限

在互聯網金融快速發展的時代背景下，資金流轉渠道復雜多樣。但是傳統員工行為管理審計的基礎數據主要來源于商業銀行內部系統數據，外部數據使用較少，導致員工經商辦企業、充當資金掮客等信息挖掘難度加大。

（三）審計系統利用率較低

傳統員工異常行為審計系統模型數據主要來源于行內業務信息系統。由于信息系統數量多而分散、非結構化數據較多、數據格式非標準化和系統訪問權限受限等問題，導致基礎數據無法使用。同時由于數據質量參差不齊，難以真正實現數據共享，無法建立實用的審計模型。另外，建立模型對人員知識結構要求較高，而部分商業銀行缺乏精通計算機和業務知識的復合型人才。

三、大數據下員工行為管理審計模型的思路

基于大數據模式的員工行為管理審計原理為：在不違反隱私保護法律的前提下，以“事前審計，及時預警”為基調，借鑒互聯網金融風控模式，利用大數據平臺對員工異常數據進行監測分析和風險預警。通過對員工的金融數據、行為數據、消費記錄、社會關系和司法數據等進行深度挖掘、對比整合交叉分析等，發現超出合理閾值或異常情況的可疑線索，并對可疑線索進行核實排查、延伸審計，最終得出審計結論。

（一）信貸客戶經理與借款企業存在資金往來模型

一是識別借款企業關聯關系。從該企業對外持股，企業法定代表人、控股股東、實際控制人在其他企業持股等識別關聯關系；查詢企業賬戶明細，若與某企業存在較多的大額非正常交易往來則識別為關聯方；從分析借款企業股東、高管人員的家庭關系入手，獲取親屬人員信息。二是通過銀行間交易信息聯盟、第三方支付信息共享進行資金流追蹤，核實客戶經理是否與借款企業、關聯企業和相關個人存在異常大額資金往來，需特別注意貸款發放前后是否存在異常資金往來。

（二）員工涉賭、涉毒模型

一是分析司法信息。通過與公安機關合作得到員工司法信息，比如是否有犯罪或治安處罰記錄，是否涉嫌黃賭毒行為，是否經常入住本地酒店等；二是分析員工異常消費記錄。如通過外部數據查看員工是否經常往返中國澳門、拉斯維加斯等地、其借記卡、信用卡是否經常發生境外大額支付以及是否有網絡賭博消費記錄等。

（三）員工收支不符模型

一是分析員工大額消費用途，如頭等艙乘坐次數、旅游消費記錄、高級俱樂部會員消費、奢侈品消費、豪車4S店消費、房產交易記錄等。二是分析員工在一定期間內的累計消費金額是否明顯超過其收入水平。

（四）員工從事民間借貸或充當資金掮客

一是通過內外部數據查看員工賬戶是否有大額資金轉入轉出記錄，是否與某幾個特定賬戶有頻繁資金往來，是否有除工資以外的等額資金定期流入賬戶等異常情況。二是整合分析被審對象及其家庭成員資產信息是否超出正常水平，如房產數量、持股參股情況、車輛情況和是否開辦公司等。

四、大數據下員工行為管理審計實現路徑

（一）培養提升大數據審計思維

一是減少信息不對稱。大數據時代，開放與共享數據成為一種趨勢，打破了傳統利益格局，使行業之間、企業之間、集團內部、個人與企業之間信息互聯互通，形成更加透明公開的社會格局。鑒于資金流轉渠道的復雜性、多樣性，建議國家層面建立資金監測綜合信息平臺，聯通高風險人員銀行賬戶、征信、房產、股權投資、保險購買和第三方支付等信息，形成高風險人員資金異常風險預警監測體系。如某些人員通過購買高額返還型保險進行利益輸送，而保險數據沉淀在保險機構，檢查難度加大。二是提高審計樣本覆蓋率。傳統審計以抽樣審計為主，樣本量有限，而大數據技術能夠提供全口徑、多維度的海量信息數據，從而降低審計抽樣風險，提高審計質量。三是提高審計效率。通過制作運行數據驅動的智能審計模型，可以瞬時得到可疑線索或審計結果，節約時間成本，提高審計效率。四是實現審計關口前移。很多事物規律隱含在數據之中，而大數據技術能夠對數據進行動態監控，更好地了解分析事物發展變化規律。比如，某些員工頻繁更換手機號碼，這預示著這類員工可能遇到麻煩或者有不可告人的秘密。

（二）科學構建大數據審計平臺

通過構建大數據審計平臺可破解數據共享難題，實現數據標準化，提高模型實用性，保障員工行為管理審計質量。一是獲取數據源。商業銀行與互聯網金融、數據公司、咨詢公司等大數據平臺開展合作，依法合規地獲取企業信息數據、法院等專屬行業數據、個人信息數據等。二是數據標準化。對內外部數據需轉換整合、統一標準、完善信息，可利用數據集成技術將內外部非結構化數據轉換為結構化數據，提高數據利用價值。三是建立數據中心，將數據統一歸集儲存、管理、使用，形成基礎數據庫，并確保數據的完整性、安全性和連續性。四是聯通審計應用系統。該系統包括風險預警、指標監測和統計分析等功能，審計人員可以利用該系統建立大數據模型、預警異常數據、實現審計關口前移。

（三）合理完善配套制度建設

一是建立各部門協調聯動機制。大數據審計平臺的數據儲存、整合、使用、開發等需要各個部門協調聯動、緊密配合，應完善相關制度建設，保障數據平臺建設工作順利實施。二是完善信息安全管理制度，銀行內部信息系統存儲著海量客戶金融信息等隱私數據，引入外部數據時要保證所有數據的安全性、保密性和連續性。三是完善隱私保護策略。持續關注隱私保護法律法規的制定與變化。由于大數據屬于新興事物，相關立法政策正處于健全完善階段，商業銀行作為數據使用者應及時檢視并調整本行隱私保護使用政策等相關制度。按照與員工簽訂的協議范圍，對本單位員工賬戶異常情況等進行監測，防范法律風險。三是修訂審計工作制度。大數據審計模式改變了傳統審計流程，應結合工作實際，修訂完善各項審計制度，著力提升大數據審計工作的規范化、標準化、流程化。尤其要建立科學的考核激勵機制，促使審計人員積極主動學習大數據審計知識，切實保障大數據審計質效。

（四）不斷提高模型開發應用能力

一是明確大數據建模流程，重點關注數據規律的提取、識別數據之間的邏輯關系、反饋調優等環節，及時進行深入分析與合理評估，核實確認問題實質，保證模型的實用性。比如，通過關聯工商信息系統數據可快速查證銀行從業人員是否存在經商辦企業、參股等不合規行為。二是構建大數據審計模型時應注重持續性、動態性和多視角性，實現全面深入地挖掘審計線索。比如，通過關聯法院、征信、互聯網金融平臺信息等可快速排查被審對象是否有逾期貸款、高額貸款或大額擔保等異常信息記錄。

（五）有序推進審計人才隊伍建設

一是引進計算機專家型人才。商業銀行應通過內部選拔或社會招聘引入計算機、金融數據分析人才，快速彌補審計人員計算機知識和技能的不足。二是培養復合型人才。商業銀行應重視審計人員業務知識和審計技能的培訓提升，通過行內外學習交流拓寬審計人員數據庫、云計算、人工智能等方面知識，提升審計人員數據收集、處理和分析的能力，培養一批具備數據發掘和創新模型能力的數據高手。三是通過實施審計項目，積累審計經驗，提高操作技能，為大數據審計提供一支高素質、高水平的復合型審計人才隊伍，滿足大數據審計工作需要。

結語

在當前國內外錯綜復雜的政治經濟形勢下，打擊銀行從業人員職務犯罪成為金融監管的重點領域之一。傳統的員工行為管理審計手段存在諸多局限性，無法適應信息科技新時代的發展需要。實施大數據員工行為管理審計可有效協助商業銀行預防重點領域金融違法犯罪。商業銀行可通過提升大數據審計思維，建設大數據審計平臺、完善配套規章制度、創新研究審計模型以及提高審計人員綜合素質五個方面實施大數據員工行為管理審計。展望未來，在法律允許的范圍內，大數據將會與商業銀行員工行為管理審計全面融合、創新發展，在預防打擊銀行從業人員違法犯罪、防范金融案件風險方面發揮重要作用。