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    大數(shù)據(jù)關(guān)注點在商業(yè)銀行內(nèi)部審計中的應用

    2016-08-12 15:51王李
    會計之友 2016年16期
    關(guān)鍵詞:內(nèi)部審計商業(yè)銀行大數(shù)據(jù)

    王李

    【摘 要】 在互聯(lián)網(wǎng)信息與金融時代,“大數(shù)據(jù)”的概念也越來越為人們所熟悉,并且也日益影響著社會經(jīng)濟與各行各業(yè)。商業(yè)銀行內(nèi)部審計也開始關(guān)注“大數(shù)據(jù)”對其的影響與作用,希望利用“大數(shù)據(jù)”來改進內(nèi)部審計的工作方式與工作效率。文章對銀行內(nèi)部審計的“大數(shù)據(jù)”應用現(xiàn)狀及運用“大數(shù)據(jù)”需要注意的關(guān)注點進行了討論,以M銀行應用情況為案例進行了分析,并給出銀行內(nèi)部審計應用大數(shù)據(jù)需要予以關(guān)注的若干建議。

    【關(guān)鍵詞】 商業(yè)銀行; 內(nèi)部審計; 大數(shù)據(jù); 應用案例

    【中圖分類號】 F239.45 【文獻標識碼】 A 【文章編號】 1004-5937(2016)16-0110-03

    一、銀行內(nèi)部審計與“數(shù)據(jù)”運用

    (一)銀行內(nèi)部審計對于“數(shù)據(jù)”的運用現(xiàn)狀

    商業(yè)銀行作為特殊的企業(yè),其內(nèi)部審計工作的重要性不言而喻。大數(shù)據(jù)時代的到來,為商業(yè)銀行提高內(nèi)部審計工作有效性提供了新的契機,其可以促使商業(yè)銀行內(nèi)部審計轉(zhuǎn)變以往“事后監(jiān)督”為主的“被動”角色,更好地發(fā)揮內(nèi)部審計的咨詢、評價職能。通過海量、動態(tài)更新的數(shù)據(jù)處理,看到抽樣統(tǒng)計所無法揭示的細節(jié)信息,進而有利于內(nèi)部審計價值體現(xiàn)。但商業(yè)銀行內(nèi)部審計對于大數(shù)據(jù)的應用存在一定問題,使其優(yōu)勢無法充分體現(xiàn),所以,當務(wù)之急是就商業(yè)銀行內(nèi)部審計對大數(shù)據(jù)應用的關(guān)注點進行深入探討,以期有的放矢地提高銀行內(nèi)部審計對于大數(shù)據(jù)的使用效果。

    目前,大多數(shù)銀行的內(nèi)部審計還主要扮演“救火員”的角色,更多地體現(xiàn)為事后監(jiān)督,對于商業(yè)銀行的戰(zhàn)略風險、業(yè)務(wù)規(guī)劃的評價基本沒有,風險預警功能嚴重不足,仍處于內(nèi)部審計職能的檢查階段。目前銀行的內(nèi)部審計工作方式還處于傳統(tǒng)模式下,雖已全部使用電腦,但絕大多數(shù)是利用Office等辦公軟件所做的文字編輯以及數(shù)據(jù)的簡單排列工作,計算機應用技術(shù)層面較低。部分商業(yè)銀行的內(nèi)部審計開發(fā)應用了“非現(xiàn)場審計系統(tǒng)”,利用該系統(tǒng)可以查閱總賬、明細賬以及信貸業(yè)務(wù)資料等,但這種系統(tǒng)還只是低層面、“入門級”的數(shù)據(jù)信息查詢,雖然銀行內(nèi)部審計可以通過建立簡單的審計數(shù)據(jù)接口,并聯(lián)接至各經(jīng)營決策單位的經(jīng)營管理信息系統(tǒng)上,但所取得的只能是“被加工后”的“二次數(shù)據(jù)”,在此基礎(chǔ)上開展的抽樣與檢查等工作,其“先天性”就處于商業(yè)銀行資產(chǎn)負債管理、信貸管理、財務(wù)管理以及綜合經(jīng)營管理的“后手”,就只能進行合規(guī)性、存在錯弊的“事后式”檢查與評價,更不可能提出讓商業(yè)銀行高層滿意的事關(guān)大局發(fā)展的審計建議,在內(nèi)部審計實現(xiàn)價值方面不可能超越商業(yè)銀行內(nèi)部其他經(jīng)營管理部門,這些都與銀行內(nèi)部審計在數(shù)據(jù)應用,特別是對于“大數(shù)據(jù)”應用方面的不足有關(guān)。

    (二)有關(guān)研究情況

    對于銀行內(nèi)部審計應用“大數(shù)據(jù)”方面的研究較少,且多為理論探討,主要集中于兩個方面:一是認為大數(shù)據(jù)對審計工作方式的影響。例如大數(shù)據(jù)正在影響審計技術(shù)和方法的發(fā)展,可以促進持續(xù)審計方式的發(fā)展、總體審計模式提升等[1]。大數(shù)據(jù)對于內(nèi)部審計的發(fā)展方向、工作理念、作業(yè)模式等產(chǎn)生深遠影響,應以其為核心形成“智能化”的審計體系[2]。二是大數(shù)據(jù)在審計的應用層面。數(shù)據(jù)分析成為金融審計信息化的主要技術(shù)和工具,大數(shù)據(jù)技術(shù)應在金融審計分析平臺中發(fā)揮重要作用[3]。利用大數(shù)據(jù)技術(shù),對內(nèi)審業(yè)務(wù)處理方式進行升級,以適應信息時代要求,提高效率[4]。大數(shù)據(jù)就是信息處理的高效時代,應利用其推進計算機審計等[5]。上述研究表明:隨著“大數(shù)據(jù)”時代的到來,銀行內(nèi)部審計必須改進工作模式,積極利用大數(shù)據(jù),才能更好地開展審計工作。應用大數(shù)據(jù),使用分布式拓樸結(jié)構(gòu)、云數(shù)據(jù)庫及數(shù)據(jù)挖掘等新型的技術(shù)手段和工具,以提高審計的效率[6]。但對于銀行內(nèi)部審計應用“大數(shù)據(jù)”的案例式研究較少,多數(shù)理論研究的操作指導性不強,還需從實踐、案例角度加強對于銀行內(nèi)部審計運用“大數(shù)據(jù)”的研究。

    二、商業(yè)銀行內(nèi)部審計應用大數(shù)據(jù)的關(guān)注點

    大數(shù)據(jù)是指巨量的、難以用現(xiàn)有常規(guī)的數(shù)據(jù)庫管理技術(shù)和工具處理的數(shù)據(jù)集。應用大數(shù)據(jù)就是要以經(jīng)濟的方式快速捕獲、發(fā)現(xiàn)和分析,從各種超大規(guī)模的數(shù)據(jù)中提取、挖掘有價值的信息[6]。銀行內(nèi)部審計應用大數(shù)據(jù)時,應注意大數(shù)據(jù)本身具有的三個特點:一是進行研究與分析時,需使用全部數(shù)據(jù)而非抽樣數(shù)據(jù),是建立在全量數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上的信息挖掘;二是大數(shù)據(jù)雖具有豐富性,但需容忍錯誤的數(shù)據(jù),運用大數(shù)據(jù)采用技術(shù)手段分析時,必須強調(diào)效率,從海量數(shù)據(jù)中分離出有用的線索,以探尋可能的問題和風險;三是數(shù)據(jù)之間是相關(guān)性而非因果性,但過于依賴相關(guān)性,也可能會帶來偏見。以上的大數(shù)據(jù)特點屬性是銀行內(nèi)部審計在應用大數(shù)據(jù)時需要重視的“關(guān)注點”,只有理解這些“關(guān)注點”,才能真正發(fā)揮其重要作用,而大數(shù)據(jù)的應用實際技術(shù)則相對簡單。

    三、銀行內(nèi)部審計應用“大數(shù)據(jù)”的典型案例

    近年來M銀行大力發(fā)展小額貸款業(yè)務(wù),截至2015年6月底,M銀行的小額貸款業(yè)務(wù)余額已達4 000億元,平均每戶的貸款余額為100萬元,存量的客戶數(shù)達到了4萬余戶,若算上循環(huán)貸款項下的同名多貸戶,那么貸款客戶數(shù)還可能擴大到5萬至6萬余戶。面對這樣大規(guī)模的業(yè)務(wù)量,M銀行內(nèi)部審計如何對其進行有效的業(yè)務(wù)檢查并對小額貸款業(yè)務(wù)風險模式提出具有風險防范價值的審計建議,成為體現(xiàn)M銀行內(nèi)部審計價值的重要所在。正是基于此,M銀行內(nèi)部審計對于如何有效開展數(shù)量眾多的小額貸款業(yè)務(wù)審計進行不同方式的探索,若對小微貸款業(yè)務(wù)進行全面檢查,鑒于人力成本與時間等因素的考慮,審計工作量與工作效率將不可承受。若是利用抽樣審計,因為不是建立在對于樣本總體情況的全面把握上的,往往會以偏概全,反而會引發(fā)較高的檢查風險。M銀行在利用傳統(tǒng)審計方式開展查檢而效果不理想的情況下,最終著眼于利用“大數(shù)據(jù)”進行審計。

    M銀行內(nèi)部審計發(fā)現(xiàn),對于銀行小微貸款,客戶信用情況可以通過大數(shù)據(jù)分析實現(xiàn)。因為客戶個體或組織的關(guān)鍵信息和行為都被記錄下來,而這些數(shù)據(jù)足跡能通過社交網(wǎng)絡(luò)和搜索引擎獲取,而且還可以通過銀行數(shù)據(jù)倉庫獲得原始數(shù)據(jù)源。因此通過“大數(shù)據(jù)”技術(shù),實現(xiàn)低成本廣泛采集客戶的各類數(shù)據(jù)并進行分析挖掘,判斷客戶信用資質(zhì)以及信用風險的高低。

    M銀行內(nèi)部審計對于“大數(shù)據(jù)”技術(shù)的應用,主要體現(xiàn)在內(nèi)部數(shù)據(jù)審計覆蓋方面,對于小微貸款業(yè)務(wù),M銀行內(nèi)部審計通過搭建統(tǒng)一、共享的內(nèi)部審計數(shù)據(jù)管理平臺,直接嵌入該銀行的生產(chǎn)作業(yè)系統(tǒng)以及數(shù)據(jù)信息倉庫,從其中獲得有關(guān)小額貸款的“第一手”信息,直接下載、提取全部業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),同時M銀行進一步豐富模型應用技術(shù)與工具,充實模型分析維度,構(gòu)建與設(shè)計審計數(shù)據(jù)分析模型,并與小微貸款業(yè)務(wù)審計緊密結(jié)合,而且還隨著小微業(yè)務(wù)的發(fā)展以及風險因素變化及時更新審計分析模型,確保審計數(shù)據(jù)分析模型在應用、驗證、反饋、優(yōu)化等方面的良性互動循環(huán)。M銀行內(nèi)部審計對小微業(yè)務(wù)審計功能覆蓋區(qū)如圖1所示,銀行通過業(yè)務(wù)前端,形成小微業(yè)務(wù)原始數(shù)據(jù)來源,經(jīng)過加工與處理,對小微業(yè)務(wù)初始數(shù)據(jù)進行整理形成信息化數(shù)據(jù),進入數(shù)據(jù)倉庫以利經(jīng)營管理使用。M銀行通過預置審計接口,加強信息審計與數(shù)據(jù)審計,擴大審計覆蓋范圍,這樣就為M銀行內(nèi)部審計應用大數(shù)據(jù)進行小微業(yè)務(wù)審計打下堅實的物理基礎(chǔ)。

    在大數(shù)據(jù)建立于全數(shù)據(jù)方面:M銀行內(nèi)部審計每季度利用大數(shù)據(jù)方式,對于小微信貸業(yè)務(wù)的整體情況進行一次“跑數(shù)”(銀行內(nèi)部審計用語),提取全部業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),以從整體上了解小微信貸業(yè)務(wù)的信用風險構(gòu)成變化、風險構(gòu)成因素的變化,為更詳細的抽樣審計尋找證據(jù)。

    在大數(shù)據(jù)的應用效率方面:M銀行內(nèi)部審計利用大數(shù)據(jù)是為了獲取審計證據(jù),注重的是發(fā)現(xiàn)重大的業(yè)務(wù)風險審計線索。M銀行在利用大數(shù)據(jù)模式“跑數(shù)”時,建立了一套標準的審計流程,可以根據(jù)不同風險查找需求,設(shè)計利用不同的查找“字段”,但在既定的流程下,整體上的“跑數(shù)”時間是固定的,這就為提高審計工作效率創(chuàng)造了良好條件。

    在大數(shù)據(jù)結(jié)果的相關(guān)性方面:M銀行內(nèi)部審計對全轄所有的小微業(yè)務(wù)獲取、挖掘出的風險預警信息,進行相關(guān)性分析與專家審計論證,進而發(fā)現(xiàn)其中真正帶有規(guī)律性、普遍性的重要風險信息,以增強對于全體小微客戶的風險識別和認知,這樣可以讓內(nèi)部審計更好地掌握樣本總體的風險情況特征,有利于進一步更為準確的樣本抽樣。

    M銀行內(nèi)部審計的大數(shù)據(jù)運用流程一般分為六個步驟:第一步,對小微信貸業(yè)務(wù)審計項目的理解,達成目標共識,從業(yè)務(wù)審計的角度理解數(shù)據(jù)需求,并轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)挖掘問題的定義,制定出一個初步審計挖掘計劃。第二步,從原始數(shù)據(jù)收集開始,熟悉小微數(shù)據(jù),識別小微業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的質(zhì)量,發(fā)現(xiàn)小微業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的內(nèi)部屬性,形成隱含信息的假設(shè),因為在進行數(shù)據(jù)挖掘時,輸入的原始數(shù)據(jù)可能存在不一致、重復、不完整、含噪音、維度高等問題。第三步,從未處理的小微數(shù)據(jù)中構(gòu)造最終數(shù)據(jù)集作為數(shù)據(jù)挖掘模型的輸入。這個階段的任務(wù)有可能執(zhí)行多次,包括表、記錄和屬性的選擇,以及為數(shù)據(jù)挖掘模型所需要的數(shù)據(jù)進行的轉(zhuǎn)換和清洗操作等。第四步,選擇各種建模技術(shù),同時對它們的參數(shù)進行校準以達到最優(yōu)值。通常對于同一個小微數(shù)據(jù)挖掘來說,可有多種建模方法,一般M銀行內(nèi)部審計多利用WEKA系統(tǒng)、數(shù)據(jù)挖掘K-Means自動聚類技術(shù)等,以確認類型數(shù)量并實施小微信貸客戶的聚類細分。第五步,在最終部署模型開始審計應用之前,對模型進行評估,檢查構(gòu)造模型的步驟,確保模型能完成審計工作目標。第六步,小微業(yè)務(wù)審計模型的創(chuàng)建并不是審計項目的結(jié)束。根據(jù)審計需求,這個階段可以產(chǎn)生簡單的報告。這樣,就基本完成了小微業(yè)務(wù)審計“大數(shù)據(jù)”模型的建立,以最終得到審計檢查與預警所需要的數(shù)據(jù)分析需求,并可進一步進行更深層次的非現(xiàn)場審計或者現(xiàn)場審計立項工作。

    對于“跑數(shù)”結(jié)果,M銀行內(nèi)部審計還結(jié)合實時、歷史數(shù)據(jù)進行全局分析,評估現(xiàn)存小微客戶的信用風險,并對客戶風險等級進行動態(tài)關(guān)注,實現(xiàn)對全部客戶整體授信風險情況的精細化管理。

    M銀行內(nèi)部審計認為,應用“大數(shù)據(jù)”進行的數(shù)據(jù)挖掘,其中心思想就是從海量數(shù)據(jù)中按照一定的知識發(fā)現(xiàn)模式,挖掘萃取出一切存在的、有價值的各類隱藏規(guī)律、規(guī)則、趨勢等,并加以分析利用,從而達到“總結(jié)過去、預測未來”的智能效果,進而對于小微業(yè)務(wù)的整體風險以及小微業(yè)務(wù)的風險防控有效性給出有價值的審計建議。

    四、銀行內(nèi)部審計應用“大數(shù)據(jù)”的建議

    (一)需要區(qū)分全量與抽樣的差別

    內(nèi)部審計使用“隨機抽樣”的方法,理論上抽取樣本越隨機就越能代表整體樣本,但獲取一個真正隨機樣本太費時費力。當無法獲取全量數(shù)據(jù),或者無法分析挖掘數(shù)據(jù)的時候,就要有選擇地尋找問題特征樣本,這樣實際無法兼顧對總體的評價判斷與對問題的揭示分析。大數(shù)據(jù)審計不是抽樣分析而是采用所有數(shù)據(jù)分析的審計方法,是建立在全量數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上的信息挖掘,這是與審計“抽樣”方法的本質(zhì)區(qū)別。如利用大數(shù)據(jù),對于銀行小微業(yè)務(wù)信貸質(zhì)量審計來說,既可以盡可能全面地揭示風險,也能對其整體風險狀況有一個正確的把握,不至于以偏概全。

    (二)需要處理好效率與精確的關(guān)系

    大數(shù)據(jù)缺少精確性,而是用概率來說話。數(shù)據(jù)分析時一般都有特定用途,所以時效性就顯得非常重要。精確計算是以時間消耗為代價的,在小數(shù)據(jù)時代,追求精確是為了避免放大偏差而不得已為之。如銀行的小額貸款業(yè)務(wù)交易筆數(shù)以千萬計,在這樣一個總量中隨機抽取1萬筆,會產(chǎn)生難以負擔的工作量,而如果出現(xiàn)審計差錯的話,放大到總體中,則審計風險將難以承受。但應用大數(shù)據(jù),樣本等于總體,偏差不會被放大,所以運用大數(shù)據(jù)采用技術(shù)手段分析時,必須強調(diào)效率,從海量數(shù)據(jù)中分離出有用的線索,探尋可能存在的問題,以指引內(nèi)部審計進行精準分析與查證。內(nèi)部審計不能是非不清,不能僅做簡單的預判,仍需要準確揭示問題,特別是對具體問題的查證認定。

    (三)注意數(shù)據(jù)挖掘?qū)ο蟮囊蚬P(guān)系

    運用大數(shù)據(jù),一般會知道“是什么”,但不能知道“為什么”。在大數(shù)據(jù)完成相關(guān)性分析后,還需要通過分析論證來探究因果關(guān)系,找出背后的“為什么”。從內(nèi)部審計的角度,運用大數(shù)據(jù)技術(shù),也必須關(guān)注因果關(guān)系,過于依賴相關(guān)性,可能會帶來偏見。如已掌握銀行內(nèi)部員工與小微客戶間的非正常資金往來,與道德風險具有較大相關(guān)性,但如果不了解其中的因果關(guān)系,可能會在具體審計發(fā)現(xiàn)上形成錯誤判斷;又如小微客戶資料真實性審查與信用風險密切相關(guān),但如果不在因果關(guān)系基礎(chǔ)上進行流程控制,則改進內(nèi)控也將無效。因此,銀行內(nèi)部審計在利用大數(shù)據(jù)開展工作時,一定要注意對找出的相關(guān)性模式進行邏輯分析和樣本外測試,最好是發(fā)現(xiàn)的相關(guān)性模式不僅在樣本外表現(xiàn)穩(wěn)定,而且又具備理論上的合理性,這樣才可有效減少審計檢查風險。

    【參考文獻】

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