數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在商業(yè)銀行審計(jì)的應(yīng)用問題研究綜述

安存紅 高祥曉

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在商業(yè)銀行審計(jì)的應(yīng)用問題研究綜述

安存紅 高祥曉

商業(yè)銀行是一個(gè)高風(fēng)險(xiǎn)的行業(yè)，《審計(jì)署2008至2012年審計(jì)工作發(fā)展規(guī)劃》中就提出了金融審計(jì)“以維護(hù)安全、防范風(fēng)險(xiǎn)、促進(jìn)發(fā)展為目標(biāo)，服務(wù)國(guó)家宏觀政策，推動(dòng)金融改革，維護(hù)金融問題，完善金融將，推動(dòng)建立高效安全的現(xiàn)代金融體系”。先進(jìn)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以幫助審計(jì)人員在商業(yè)銀行審計(jì)中從大量交易數(shù)據(jù)中挖掘?qū)徲?jì)重點(diǎn)提高審計(jì)效率。

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)；商業(yè)銀行審計(jì)

數(shù)據(jù)挖掘，英文直譯為資料探勘，數(shù)據(jù)采礦，是指從大量資料中發(fā)掘有用的信息或規(guī)律，它是數(shù)據(jù)庫(kù)知識(shí)發(fā)現(xiàn)中的一個(gè)重要步驟。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)還大量運(yùn)用統(tǒng)計(jì)、情報(bào)檢索、機(jī)器學(xué)習(xí)和模式識(shí)別等諸多方法，通過計(jì)算機(jī)定義的程序，排除人為干擾，智能化的對(duì)各種數(shù)據(jù)資料進(jìn)行全面充分的調(diào)用分析，從而發(fā)現(xiàn)隱藏的關(guān)系和模式。在審計(jì)中應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以大大提高審計(jì)質(zhì)量，降低審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)。

商業(yè)銀行是一個(gè)高風(fēng)險(xiǎn)的行業(yè)，面對(duì)商業(yè)銀行眾多的分支機(jī)構(gòu)和海量數(shù)據(jù)，審計(jì)工作猶如蚍蜉撼大樹般渺小，必然會(huì)存在應(yīng)發(fā)現(xiàn)而未發(fā)現(xiàn)的問題，給審計(jì)工作帶來巨大風(fēng)險(xiǎn)。另一方面，經(jīng)濟(jì)犯罪行為時(shí)有發(fā)生，且大多表現(xiàn)出錯(cuò)綜復(fù)雜、內(nèi)外勾結(jié)的犯罪跡象，使得審計(jì)工作面臨更大的風(fēng)險(xiǎn)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)適合處理海量數(shù)據(jù)、適合發(fā)現(xiàn)錯(cuò)綜復(fù)雜的內(nèi)在關(guān)聯(lián)關(guān)系的特點(diǎn)恰好可以解決商業(yè)銀行審計(jì)中所面臨的主要問題。

一、較成熟的研究角度及研究結(jié)果

(一)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在商業(yè)銀行客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用研究

這類研究中主要解決商業(yè)銀行客戶管理管理中存在的諸如金融服務(wù)產(chǎn)品差異小、客戶滿意度低、流失率高等問題。

運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，依據(jù)客戶的存儲(chǔ)、借貸等行為差異，將商業(yè)銀行的存儲(chǔ)戶和貸款戶進(jìn)行分類，針對(duì)不同群體內(nèi)的成員需求有針對(duì)性的提供不同的金融產(chǎn)品、貸款服務(wù)等。

運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，將客戶群體按照不同的維度細(xì)分為不同等級(jí)，針對(duì)不同等級(jí)的客戶群體設(shè)計(jì)不同的營(yíng)銷策略，滿足客戶群體的需求差異，提高客戶滿意度。

運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，調(diào)用流失客戶的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和交易數(shù)據(jù)，挖掘出數(shù)據(jù)間的類似和關(guān)聯(lián)性，對(duì)比出客戶流失原因，借以建立諸如客戶流失預(yù)警系統(tǒng)等。留住已有客戶，關(guān)注已有客戶的消費(fèi)習(xí)慣，在客戶有流失跡象時(shí)，及時(shí)溝通，采取相應(yīng)措施留住客戶。

（二）數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用研究

商業(yè)銀行的主要業(yè)務(wù)范圍包括吸收公眾、企業(yè)及機(jī)構(gòu)的存款、發(fā)放貸款、票據(jù)貼現(xiàn)及一些中間業(yè)務(wù)等。它是儲(chǔ)蓄機(jī)構(gòu)而不是投資機(jī)構(gòu)，商業(yè)銀行本身就是高風(fēng)險(xiǎn)與高收益的行業(yè)，只有妥善處理好承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)、控制風(fēng)險(xiǎn)管理風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系，才能立于不敗之地。

為使商業(yè)銀行的管理層能夠及時(shí)準(zhǔn)確的掌握資產(chǎn)的總額及其分布情況、貨幣資金的調(diào)度情況、信貸資產(chǎn)的分布情況、客戶的信用情況等信息，可以使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對(duì)信貸資產(chǎn)進(jìn)行組合風(fēng)險(xiǎn)分析和安全性分析并構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量模型，主要分析內(nèi)容保括：信用風(fēng)險(xiǎn)、匯率敏感度、流動(dòng)資金風(fēng)險(xiǎn)、不良貸款等，從樣本數(shù)據(jù)中找出規(guī)律和趨勢(shì)，區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)類別，找出多因素之間的相關(guān)性，對(duì)其狀態(tài)進(jìn)行描述，達(dá)到有效控制風(fēng)險(xiǎn)的目的。

運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，收集、分析客戶的消費(fèi)行為、信用等級(jí)、背景資料，確定三者之間的關(guān)系，建立數(shù)據(jù)模型，準(zhǔn)確計(jì)算出不同屬性值的客戶群所具有的消費(fèi)能力、還款概率，劃分客戶類別，進(jìn)行分類管理。

（三）數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在反洗錢中的應(yīng)用研究

近年來內(nèi)地洗錢活動(dòng)日益增多，洗錢數(shù)額與日俱增?！度A爾街日?qǐng)?bào)》2012年16日?qǐng)?bào)道，自2011年10月至2012年9月的12個(gè)月間，從中國(guó)流出的資金約2,250億美元，這相當(dāng)于去年中國(guó)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）的3%左右。

在洗錢活動(dòng)中，金融機(jī)構(gòu)客觀上成為最主要的渠道之一。在世界各國(guó)的反洗錢工作中，澳大利亞的反洗錢機(jī)構(gòu)做得十分出色，澳大利亞反洗錢機(jī)構(gòu)——澳大利亞交易分析與報(bào)告中心承擔(dān)雙重角色，自身作為是一家金融情報(bào)機(jī)構(gòu)，在具體反洗錢工作中能夠把諸如銀行交易數(shù)據(jù)庫(kù)、聯(lián)邦或州的犯罪歷史數(shù)據(jù)庫(kù)等多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)的信息集成起來，同時(shí)又是一個(gè)獨(dú)立的司法機(jī)構(gòu)，是反洗錢和反恐融資的監(jiān)管者，與其他執(zhí)法部門是協(xié)作關(guān)系，在反洗錢工作中能夠運(yùn)用多種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，對(duì)洗錢犯罪進(jìn)行監(jiān)控、取證、防范，其數(shù)據(jù)處理的結(jié)果對(duì)反洗錢工作指導(dǎo)性非常強(qiáng)。

運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘工具，可以從大量的銀行交易數(shù)據(jù)中找出具有關(guān)聯(lián)交易的金融數(shù)據(jù)，逐步排查，對(duì)交易記錄進(jìn)行描述，需找資金轉(zhuǎn)移中的特殊動(dòng)態(tài)交易，重點(diǎn)關(guān)注大額和可疑資金交易數(shù)據(jù)及其分布情況，對(duì)于刑偵部門追蹤反洗錢案件具有重大意義。

運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘工具，可以模擬、拷貝已往洗錢案例的渠道、環(huán)節(jié)、資金轉(zhuǎn)移的特征和規(guī)律，定義出數(shù)據(jù)模型，通過對(duì)照比較，判斷出新交易是否屬于“洗錢”交易，同時(shí)根據(jù)新交易對(duì)模型進(jìn)行動(dòng)態(tài)更新，升級(jí)模型以提高對(duì)可疑交易判斷的命中率。

二、最新的研究進(jìn)展

文勇在《數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在風(fēng)險(xiǎn)導(dǎo)向?qū)徲?jì)中的應(yīng)用》一文中提出數(shù)據(jù)挖掘式審計(jì)在我國(guó)尚處于初級(jí)階段，需要開發(fā)出新的數(shù)據(jù)挖掘方法和算法，調(diào)高數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的適應(yīng)性和可維護(hù)性，建立健全審計(jì)檢測(cè)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指體系，構(gòu)建基于XBRL的數(shù)據(jù)挖掘模型，文中缺乏后續(xù)的具體實(shí)施。

劉莎、楊會(huì)樸在《數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在金融審計(jì)中的應(yīng)用》一文中提出數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在金融審計(jì)中的深入應(yīng)用離不開銀行等金融機(jī)構(gòu)信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的標(biāo)準(zhǔn)化，把有效的審計(jì)思路轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)語(yǔ)言程序，應(yīng)使數(shù)據(jù)挖掘分析方法成為體系，文中沒有針對(duì)性的提出審計(jì)體系構(gòu)建方法。

陳丹萍在《數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在現(xiàn)代審計(jì)中的運(yùn)用研究》一文中提出了數(shù)據(jù)挖掘?qū)徲?jì)法的基本路徑和數(shù)據(jù)挖掘?qū)徲?jì)的具體步驟，在理論上進(jìn)行了描述。

以上學(xué)者在論著中闡明的觀點(diǎn)也正如程丹萍在其文章最后的總結(jié)：數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在審計(jì)中的應(yīng)用尚處于起步階段，它的應(yīng)用存在局限性，有賴于被審計(jì)單位數(shù)據(jù)質(zhì)量，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)需要一定的投入，對(duì)于審計(jì)人員素質(zhì)要求較高。

三、利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)構(gòu)建基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的商業(yè)銀行審計(jì)線索發(fā)現(xiàn)模型

隨著金融行業(yè)的快速發(fā)展，商業(yè)銀行不斷推出新產(chǎn)品和新服務(wù)，自助銀行、電子銀行等業(yè)務(wù)方便了客戶使用。國(guó)有的工、農(nóng)、中、建四大商業(yè)銀行實(shí)現(xiàn)了三集中，即所有營(yíng)業(yè)網(wǎng)點(diǎn)集中聯(lián)網(wǎng)、會(huì)計(jì)賬務(wù)集中處理、客戶基本信息集中管理，建立全國(guó)性集中式的計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)處理中心和網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)逐步建立完善。三集中方便了銀行的管理工作，也給審計(jì)工作帶來了機(jī)遇與挑戰(zhàn)。使用原有的計(jì)算機(jī)審計(jì)模型，面對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的海量數(shù)據(jù)，對(duì)于審計(jì)線索的發(fā)現(xiàn)如同大海撈針般困難。如果能夠利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)則可以利用銀行建立的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，這一有利條件是發(fā)展商業(yè)銀行審計(jì)的契機(jī)。由此可見利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)構(gòu)建基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的新型審計(jì)模型對(duì)于商業(yè)銀行審計(jì)工作尤為重要。

數(shù)據(jù)挖掘需要面對(duì)的是海量數(shù)據(jù)，因此進(jìn)行數(shù)據(jù)采掘一般要花大部分力量在數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段。通過預(yù)先建立審計(jì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)將商業(yè)銀行原始的交易業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行收集、歸納、處理，將審計(jì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)獨(dú)立于原始交易業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)，不會(huì)增加原始交易業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)的調(diào)用頻率，不會(huì)對(duì)原始交易業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)造成破壞，審計(jì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)源于原始的交易業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)，按照審計(jì)方法進(jìn)行預(yù)處理，提高審計(jì)效率，從而有效地為決策提供實(shí)時(shí)的信息服務(wù)。從這一點(diǎn)上講，審計(jì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的建立大大降低了數(shù)據(jù)挖掘的障礙，能夠更好地滿足審計(jì)的要求，因此，在進(jìn)行商業(yè)銀行審計(jì)時(shí)，應(yīng)首先構(gòu)建基于原始交易業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)的審計(jì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，然后再實(shí)施數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。在建立商業(yè)銀行審計(jì)線索發(fā)現(xiàn)模型時(shí)，可以按照以下幾個(gè)步驟進(jìn)行：第一步，確定審計(jì)目標(biāo)，提出審計(jì)需求。第二步，理解數(shù)據(jù)挖掘目標(biāo)，分析基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。第三步，建立數(shù)據(jù)模型，確定分析方法。第四步，實(shí)施與反饋。第五步，發(fā)布審計(jì)發(fā)現(xiàn)，進(jìn)行審計(jì)整理，最終完成審計(jì)工作。

四、結(jié)論

能夠?qū)?shù)據(jù)挖掘技術(shù)的常用分析方法應(yīng)用在商業(yè)銀行的審計(jì)工作中，構(gòu)建基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的商業(yè)銀行審計(jì)線索發(fā)現(xiàn)模型，將隱藏在大型數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)或其他大量信息存儲(chǔ)中的規(guī)律數(shù)據(jù)挖掘出來，這種技術(shù)是對(duì)數(shù)據(jù)內(nèi)在和本質(zhì)的高度提煉和升華，使大量的數(shù)據(jù)具有了生命力的體現(xiàn)。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)構(gòu)建基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的商業(yè)銀行審計(jì)線索發(fā)現(xiàn)模型，為完善商業(yè)銀行審計(jì)工作提供理論基礎(chǔ)和技術(shù)支持。

[1]雷霄霞.社會(huì)審計(jì)軟件作業(yè)流程的設(shè)計(jì)研究[D],廣東外語(yǔ)外貿(mào)大學(xué),2009年.

[2]曾德勝,彭燦明,陳源,張新林.基于數(shù)據(jù)挖掘的審計(jì)系統(tǒng)研究[J].長(zhǎng)春工程學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2011年第1期.

[3]文勇.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在風(fēng)險(xiǎn)導(dǎo)向?qū)徲?jì)中的應(yīng)用[J].財(cái)會(huì)通訊:綜合（上），2013年第5期.

（作者單位：中國(guó)地質(zhì)大學(xué)長(zhǎng)城學(xué)院經(jīng)濟(jì)系會(huì)計(jì)學(xué)教研室）

本課題內(nèi)容為2013年度河北省審計(jì)廳重點(diǎn)研究課題，項(xiàng)目審批號(hào)：201326。