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      大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在銀行內(nèi)部審計(jì)中的應(yīng)用

      2019-04-29 01:49:46詹文超邱楠峰
      經(jīng)營(yíng)者 2019年1期
      關(guān)鍵詞:內(nèi)部審計(jì)

      詹文超 邱楠峰

      摘 要 當(dāng)今信息技術(shù)的飛速發(fā)展,銀行相關(guān)信息呈幾何級(jí)數(shù)膨脹,信息化審計(jì)面臨的難點(diǎn)就是如何迅速?gòu)暮A繑?shù)據(jù)中挖掘有效信息,準(zhǔn)確地定位風(fēng)險(xiǎn),從而發(fā)揮內(nèi)部審計(jì)在監(jiān)督體系的重要作用。本文適應(yīng)新時(shí)代的要求,將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)方法應(yīng)用審計(jì)業(yè)務(wù)中,闡述大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在銀行內(nèi)部審計(jì)的應(yīng)用,以期通過(guò)技術(shù)方法的進(jìn)步來(lái)推動(dòng)信息化審計(jì)的創(chuàng)新發(fā)展,提升內(nèi)部審計(jì)的履職能力。

      關(guān)鍵詞 大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù) 內(nèi)部審計(jì) 信息化審計(jì)

      當(dāng)今數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代,銀行相關(guān)信息呈幾何級(jí)數(shù)膨脹,銀行信息系統(tǒng)也變得越來(lái)越復(fù)雜化、大型化、多樣化和網(wǎng)絡(luò)化,銀行信息化審計(jì)面臨的難點(diǎn)就是如何迅速?gòu)暮A繑?shù)據(jù)中挖掘有效信息,準(zhǔn)確地定位風(fēng)險(xiǎn),從而發(fā)揮內(nèi)部審計(jì)在監(jiān)督體系的重要作用。對(duì)這些以不同形式存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘,僅依靠傳統(tǒng)的檢索和統(tǒng)計(jì)分析將無(wú)法滿足審計(jì)需求的。在新型審計(jì)技術(shù)及方法的研究的過(guò)程中,適應(yīng)新時(shí)代的要求,將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)方法應(yīng)用審計(jì)業(yè)務(wù)中,研究其對(duì)內(nèi)部審計(jì)中的意義和應(yīng)用,以期提高信息化審計(jì)的技術(shù)、方法等方面的創(chuàng)新能力,推動(dòng)審計(jì)實(shí)務(wù)的深入發(fā)展,必將成為內(nèi)部審計(jì)進(jìn)一步發(fā)展的必然方向。

      一、大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的概念及方法

      數(shù)據(jù)挖掘簡(jiǎn)單地說(shuō)就是從大量數(shù)據(jù)中提取用于決策的信息或知識(shí)的過(guò)程。目前比較公認(rèn)的定義是基于人工智能、統(tǒng)計(jì)學(xué)等技術(shù)方法,從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的數(shù)據(jù)中,提取隱含但又是有用的信息并進(jìn)一步將其模型化的過(guò)程?,F(xiàn)在大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)成為人工智能和數(shù)據(jù)庫(kù)領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)問(wèn)題,逐步應(yīng)用于金融、電信、零售等服務(wù)行業(yè)領(lǐng)域。

      大數(shù)據(jù)挖掘方法按照不同數(shù)據(jù)類型進(jìn)行分類,結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù))常用方法有邏輯回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹(shù)分析、聚類分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則分析等,非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(視頻、聲頻、文本等)比較常用的是文本挖掘和Web挖掘技術(shù)。

      二、大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在銀行內(nèi)部審計(jì)的應(yīng)用

      (一)在風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別中的應(yīng)用

      銀行內(nèi)部審計(jì)通過(guò)對(duì)客戶金融數(shù)據(jù)、社交數(shù)據(jù)、行為數(shù)據(jù)、商業(yè)交易數(shù)據(jù)等進(jìn)行全面挖掘應(yīng)用,使客戶畫像更精準(zhǔn)、豐富,并應(yīng)用于客戶風(fēng)險(xiǎn)的日常監(jiān)控與預(yù)警,提升內(nèi)部審計(jì)的風(fēng)險(xiǎn)防控和確認(rèn)效能。

      數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在銀行客戶風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別的應(yīng)用比較多,如在個(gè)人信用風(fēng)險(xiǎn)審計(jì)中,可通過(guò)挖掘影響個(gè)人信用風(fēng)險(xiǎn)的指標(biāo),如客戶信息、余額信息、交易信息、信用得分等建立風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型,將采集測(cè)試樣本進(jìn)行反復(fù)的模型訓(xùn)練,評(píng)估客戶貸款違約的風(fēng)險(xiǎn);亦可利用聚類分析,將貸款按不同類型進(jìn)行聚類,按借款人所處區(qū)域、行業(yè)、年齡段等分別進(jìn)行分析,找出客戶潛在風(fēng)險(xiǎn)結(jié)構(gòu)特點(diǎn)。在企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)審計(jì)中,對(duì)企業(yè)貸款進(jìn)行劣變預(yù)測(cè),挖掘信息資源價(jià)值,為企業(yè)授信、貸后管理、監(jiān)測(cè)等提供有效依據(jù)。再如在反洗錢審計(jì)中,將客戶異常交易記錄、資金流向和經(jīng)營(yíng)范圍等進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析,建立可疑交易規(guī)則模型及反洗錢風(fēng)險(xiǎn)分析模型。

      (二)在業(yè)務(wù)評(píng)價(jià)中的應(yīng)用

      銀行內(nèi)部審計(jì)部門,利用大數(shù)據(jù)挖掘與分析技術(shù)評(píng)估業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)管理的執(zhí)行情況,對(duì)各業(yè)務(wù)部門的經(jīng)營(yíng)發(fā)展作出客觀、公正的評(píng)價(jià)。同時(shí)針對(duì)審計(jì)發(fā)現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)隱患和經(jīng)營(yíng)管理問(wèn)題,提出審計(jì)建議,為領(lǐng)導(dǎo)決策提供有價(jià)值的參考。

      如通過(guò)對(duì)客戶投訴記錄挖掘分析,得出客戶的業(yè)務(wù)需求及訴求,找出銀行產(chǎn)品、服務(wù)的缺陷和經(jīng)營(yíng)管理存在的問(wèn)題,從而研究如何加快產(chǎn)品創(chuàng)新、提升服務(wù)水平、提高客戶的滿意度和忠誠(chéng)度,為經(jīng)營(yíng)管理提供決策依據(jù)。再如運(yùn)用聚類方法對(duì)個(gè)貸客戶消費(fèi)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,將消費(fèi)明細(xì)數(shù)據(jù)結(jié)合目標(biāo)客戶群的消費(fèi)習(xí)慣、消費(fèi)偏好、所處生活圈、生活軌跡、生活規(guī)律等特征進(jìn)行客戶行為習(xí)慣的挖掘分析,研究得出客戶的風(fēng)險(xiǎn)特性和違約概率,進(jìn)而對(duì)客戶進(jìn)行細(xì)分,研究制定差異化管理策略,降低和化解業(yè)務(wù)中的隱藏風(fēng)險(xiǎn)。

      (三)在咨詢服務(wù)中的應(yīng)用

      除上述應(yīng)用外,銀行的內(nèi)部審計(jì)還可以運(yùn)用大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),拓展咨詢服務(wù)領(lǐng)域,進(jìn)一步發(fā)揮內(nèi)部審計(jì)的服務(wù)增值作用,從而實(shí)現(xiàn)服務(wù)于企業(yè)的目標(biāo)。

      如銀行內(nèi)部審計(jì)在客觀地刻畫客戶標(biāo)簽的基礎(chǔ)上,將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用在精準(zhǔn)營(yíng)銷和提升客戶體驗(yàn)的服務(wù)中,提出促進(jìn)銀行服務(wù)有效建議,提升內(nèi)部審計(jì)咨詢價(jià)值。對(duì)已購(gòu)買理財(cái)產(chǎn)品客戶進(jìn)行分析,觀察并提取客戶的基本情況,如持有銀行產(chǎn)品、資金流動(dòng)、消費(fèi)情況等,通過(guò)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)挖掘方法(決策樹(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等)建立購(gòu)買預(yù)測(cè)模型,計(jì)算客戶購(gòu)買理財(cái)產(chǎn)品的可能性概率,實(shí)現(xiàn)對(duì)客戶行為信息的價(jià)值分析。再如將銀行信用貸款產(chǎn)品與客戶持有同類外部產(chǎn)品(如微信的微粒貸、支付寶的螞蟻借唄)的情況進(jìn)行對(duì)比分析,對(duì)產(chǎn)品特征、客戶結(jié)構(gòu)進(jìn)行深度挖掘,分析銀行客戶“被滲透”的原因,充分挖掘潛在客戶服務(wù)需求,持續(xù)提高客戶的綜合貢獻(xiàn)度,提升內(nèi)部審計(jì)咨詢價(jià)值。

      大數(shù)據(jù)時(shí)代的背景下,利用數(shù)據(jù)的方式和方法發(fā)生了根本的轉(zhuǎn)變,內(nèi)部審計(jì)人員應(yīng)轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)的審計(jì)思維模式。勇于創(chuàng)新,大膽改革,打破不適應(yīng)形勢(shì)發(fā)展的思維方式和習(xí)慣做法,將大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的研究、引進(jìn)、吸收、提高、創(chuàng)新作為審計(jì)工作的一個(gè)重要組成部分,用先進(jìn)的信息化審計(jì)技術(shù)方法,推動(dòng)信息化審計(jì)的創(chuàng)新發(fā)展。

      (作者單位為華南理工大學(xué))

      參考文獻(xiàn)

      [1] 梁園.淺析數(shù)據(jù)挖掘在審計(jì)中的應(yīng)用[J].現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)信息,2017

      (22).

      [2] 曾義,李翼恒.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在商業(yè)銀行審計(jì)中的應(yīng)用研究[J].現(xiàn)代商業(yè),2014(7).

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