曹軼

[摘要]大數(shù)據(jù)環(huán)境對內(nèi)部審計既是機(jī)遇也是挑戰(zhàn)。本文從商業(yè)銀行內(nèi)部審計部門利用大數(shù)據(jù)開展審計分析的角度，探討大數(shù)據(jù)審計在技術(shù)層面存在的難點(diǎn)與挑戰(zhàn)，并有針對性地提出對策建議，為商業(yè)銀行內(nèi)部審計實(shí)施大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略提供有效路徑和方法。

[關(guān)鍵詞] 大數(shù)據(jù)? ? 審計分析? ? 內(nèi)部審計? ? 商業(yè)銀行

一、商業(yè)銀行大數(shù)據(jù)審計分析的難點(diǎn)與挑戰(zhàn)

（一）數(shù)據(jù)獲取難度大，大數(shù)據(jù)分析有時成為“無米之炊”

商業(yè)銀行內(nèi)部審計大數(shù)據(jù)分析雖然起步較早，但受理論儲備和科技投入等因素的影響，普遍缺乏高效的數(shù)據(jù)分析接口，數(shù)據(jù)需求得不到有效滿足，審計部門常常面臨“無米下鍋”的窘境。

一是數(shù)據(jù)來源系統(tǒng)雜。商業(yè)銀行信息化建設(shè)歷史較長，經(jīng)過長期發(fā)展，各銀行均建立起龐大的信息系統(tǒng)。為迎合業(yè)務(wù)發(fā)展需要，許多商業(yè)銀行將系統(tǒng)建設(shè)職責(zé)按業(yè)務(wù)條線進(jìn)行了劃分，而系統(tǒng)整合不夠充分，客觀上造成了系統(tǒng)林立而數(shù)據(jù)隔絕的問題。例如，大型商業(yè)銀行的系統(tǒng)數(shù)量可達(dá)千余個，涵蓋銀行各業(yè)務(wù)條線。由于受部門銀行等不利因素影響，各條線單獨(dú)采集和加工數(shù)據(jù)，部分系統(tǒng)間機(jī)構(gòu)樹、客戶編碼等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)還不統(tǒng)一，給系統(tǒng)間數(shù)據(jù)交互造成障礙。目前，大多數(shù)商業(yè)銀行都建立了企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫，但數(shù)據(jù)完備程度仍有待提升，新系統(tǒng)數(shù)據(jù)入倉速度也不能滿足審計時效的要求。

二是數(shù)據(jù)類型樣式多。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析方法主要是對結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的分析。大數(shù)據(jù)理論豐富和普及了對數(shù)據(jù)類型的認(rèn)識，將網(wǎng)頁、日志文件、搜索索引、社交媒體、電子郵件、辦公文檔、影音文件及傳感數(shù)據(jù)等多種類型數(shù)據(jù)都納入分析。商業(yè)銀行內(nèi)部審計多年來在結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)采集和存儲方面積累了一定的經(jīng)驗(yàn)，但對非機(jī)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理仍處于起步階段。

三是數(shù)據(jù)安全影響大。商業(yè)銀行就像一架強(qiáng)大的數(shù)據(jù)加工機(jī)器，不但收集了客戶的多維度關(guān)鍵信息，也通過交易結(jié)算生成了海量行為數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)有的受到國際組織或他國監(jiān)管機(jī)構(gòu)關(guān)注，有的屬于我國政府監(jiān)管重點(diǎn)，有的是銀行內(nèi)部數(shù)據(jù)，敏感性強(qiáng)、受保護(hù)程度高。如歐盟《通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例》（GDPR）被稱為史上最嚴(yán)厲的個人數(shù)據(jù)保護(hù)法，對觸犯法規(guī)的處罰上限是“兩千萬歐元或企業(yè)年度全球營業(yè)額的4%”，也會給企業(yè)聲譽(yù)帶來重大風(fēng)險。從當(dāng)前實(shí)踐來看，覆蓋數(shù)據(jù)采集、加工和應(yīng)用全鏈條的數(shù)據(jù)安全機(jī)制還不夠完善，出于安全需要，商業(yè)銀行大多被動采取限制使用策略，數(shù)據(jù)需求普遍得不到充分滿足。隨著全社會數(shù)據(jù)安全意識的提升，數(shù)據(jù)獲取難度將不斷加大，一定程度上對數(shù)據(jù)使用產(chǎn)生了障礙。

四是數(shù)據(jù)申請鏈條長。內(nèi)審部門根據(jù)審計項目需要，常常需要分析不同業(yè)務(wù)條線、不同系統(tǒng)的數(shù)據(jù)。審計數(shù)據(jù)需求涵蓋范圍廣，時效性強(qiáng)。而現(xiàn)有數(shù)據(jù)申請機(jī)制，常常需要與業(yè)務(wù)部門、數(shù)據(jù)管理部門、數(shù)據(jù)加載部門和數(shù)據(jù)維護(hù)部門等多部門進(jìn)行協(xié)商，溝通協(xié)調(diào)成本較高。即使審批通過，還需經(jīng)歷數(shù)據(jù)采集、上傳、加載等技術(shù)流程，從數(shù)據(jù)申請到數(shù)據(jù)獲得耗時較長，缺乏一站式便捷的數(shù)據(jù)應(yīng)用接口。

五是數(shù)據(jù)存儲空間不足。從當(dāng)前應(yīng)用實(shí)踐來看，商業(yè)銀行內(nèi)審部門主要采取兩種方式實(shí)現(xiàn)審計數(shù)據(jù)分析。一種是直接訪問數(shù)據(jù)倉庫。該方式的優(yōu)點(diǎn)是數(shù)據(jù)通道相對貫通，數(shù)據(jù)獲取難度小，但出于安全性和效率性考慮，數(shù)據(jù)倉庫往往無法支持較多用戶同步訪問，系統(tǒng)并發(fā)任務(wù)受限，不能滿足審計業(yè)務(wù)需要。另一種是將審計需要的數(shù)據(jù)遷移至審計數(shù)據(jù)庫。該方式的優(yōu)點(diǎn)是數(shù)據(jù)庫獨(dú)立，數(shù)據(jù)管理的自主性強(qiáng)，但也給審計部門賦予了本不擅長的數(shù)據(jù)管理職責(zé)。有的商業(yè)銀行審計數(shù)據(jù)庫達(dá)到幾百T的規(guī)模，由于存儲資源不充分，數(shù)據(jù)管理機(jī)制和手段不完善，該類審計數(shù)據(jù)庫時常面臨存儲結(jié)構(gòu)不合理和存儲空間不足的問題。

（二）原始數(shù)據(jù)不夠規(guī)范清晰，數(shù)據(jù)含義難以理解

商業(yè)銀行內(nèi)部審計大數(shù)據(jù)分析一項顯著的特色就是可以從數(shù)據(jù)源頭著手分析，通過對未經(jīng)加工和清洗的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行比對，找出問題疑點(diǎn)線索。應(yīng)用這種數(shù)據(jù)分析方式，需要對原始數(shù)據(jù)有較深入的理解。而在當(dāng)前數(shù)據(jù)的設(shè)計初衷、采集方式和服務(wù)流程等方面，均對數(shù)據(jù)的認(rèn)識和理解存在不利因素。

一是數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)不易對應(yīng)。當(dāng)今商業(yè)銀行信息化程度之高，各類業(yè)務(wù)鮮有不通過信息系統(tǒng)管理和作業(yè)的。在這一發(fā)展態(tài)勢下，銀行的各類業(yè)務(wù)都在系統(tǒng)中留有痕跡，有具體的數(shù)據(jù)體現(xiàn)。國外大型咨詢公司曾估算，銀行每創(chuàng)收100萬美元，平均產(chǎn)生820GB數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)量級高居各行業(yè)之首。但長期以來，有的商業(yè)銀行系統(tǒng)建設(shè)重開發(fā)、輕管理，存在不重視數(shù)據(jù)資產(chǎn)的傾向，數(shù)據(jù)管理不夠規(guī)范，從數(shù)據(jù)還原業(yè)務(wù)場景存在一定困難。

二是數(shù)據(jù)間關(guān)系較難建立。按照關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的設(shè)計規(guī)范，商業(yè)銀行數(shù)據(jù)庫通常遵從一定的范式要求，范式越高數(shù)據(jù)庫冗余越小。但范式要求會拆解原有數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)邏輯，審計數(shù)據(jù)分析過程中需要重建數(shù)據(jù)間關(guān)系，還原業(yè)務(wù)邏輯。而數(shù)據(jù)間關(guān)系的信息專業(yè)性較強(qiáng)，審計存在一定的技術(shù)障礙。

三是數(shù)據(jù)字典難以獲取。數(shù)據(jù)字典是理解數(shù)據(jù)的重要文檔，因此，數(shù)據(jù)字典往往作為商業(yè)銀行的重要數(shù)據(jù)進(jìn)行保管。各家銀行數(shù)據(jù)文檔管理的規(guī)范程度不同，有的商業(yè)銀行缺乏對數(shù)據(jù)字典的統(tǒng)一管理，版本更新也不夠及時。內(nèi)部審計在獲取數(shù)據(jù)字典的過程中存在不小的困難。

（三）數(shù)據(jù)分析能力與手段不足

數(shù)據(jù)應(yīng)用是體現(xiàn)數(shù)據(jù)價值的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。當(dāng)前商業(yè)銀行內(nèi)部審計無論在技術(shù)手段，還是分析結(jié)果方面，數(shù)據(jù)應(yīng)用能力與水平都有較大的提升空間。

一是數(shù)據(jù)分析方式方法比較單一。當(dāng)前商業(yè)銀行內(nèi)部審計主要采用傳統(tǒng)的SQL聯(lián)機(jī)數(shù)據(jù)分析手段。該數(shù)據(jù)分析方法往往從真實(shí)業(yè)務(wù)場景出發(fā)，分析違規(guī)業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)特征，通過賬表拼接和統(tǒng)計分析，按照業(yè)務(wù)規(guī)則和風(fēng)險規(guī)律，揭示問題線索。該方法直觀性強(qiáng)，容易理解，但對業(yè)務(wù)規(guī)則的依賴程度較高。數(shù)據(jù)分析過程中，有時很難提出有針對性的業(yè)務(wù)規(guī)則，有時提出的規(guī)則準(zhǔn)確性較低，由此造成SQL聯(lián)機(jī)數(shù)據(jù)分析的覆蓋面不全、準(zhǔn)確性不高。目前，該方法仍然在商業(yè)銀行內(nèi)部審計大數(shù)據(jù)分析中扮演重要角色，分析技術(shù)難以取得顯著突破。

二是數(shù)據(jù)分析技術(shù)在內(nèi)部審計方面的應(yīng)用場景缺乏?；跀?shù)據(jù)挖掘和深度學(xué)習(xí)理論的大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，以概率論為基礎(chǔ)，重視對事物相關(guān)性的分析，在客戶營銷和風(fēng)險管理等方面都有比較成熟的應(yīng)用。但商業(yè)銀行內(nèi)部審計以問題為導(dǎo)向，重視對普遍性和典型性問題的揭示。由于審計發(fā)現(xiàn)問題往往涉及責(zé)任人認(rèn)定和處理處罰，客觀要求問題指向的確定性較強(qiáng)，由此也影響了大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在內(nèi)部審計中的應(yīng)用。

三是數(shù)據(jù)分析結(jié)果精確性不足。當(dāng)前商業(yè)銀行內(nèi)部審計主要從業(yè)務(wù)特征入手開展數(shù)據(jù)分析，業(yè)務(wù)特征難以做到窮盡，許多業(yè)務(wù)特征也沒有具體的數(shù)據(jù)表現(xiàn)，因此審計部門往往只能在有限的業(yè)務(wù)范圍內(nèi)，鎖定風(fēng)險點(diǎn)的個別特征。這些特征有的屬于風(fēng)險點(diǎn)的非充分特征，不能直接認(rèn)定違規(guī)線索，由此推斷出的問題疑點(diǎn)精準(zhǔn)性不高。

二、商業(yè)銀行內(nèi)部審計應(yīng)對大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)的策略

（一）建立審計大數(shù)據(jù)架構(gòu)體系，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可獲得

采集數(shù)據(jù)是大數(shù)據(jù)應(yīng)用的第一步，也是開展大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)。貫通高效的數(shù)據(jù)獲取途徑，建設(shè)多層次、多維度數(shù)據(jù)架構(gòu)，是大數(shù)據(jù)應(yīng)用成功與否的核心（見圖1）。

一是以原系統(tǒng)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，滿足臨時性數(shù)據(jù)需求。審計大數(shù)據(jù)必須打通與原系統(tǒng)數(shù)據(jù)的通道。審計數(shù)據(jù)分析非常注重對原汁原味數(shù)據(jù)的挖掘，一是因?yàn)樵到y(tǒng)數(shù)據(jù)沒有經(jīng)過清洗，更能體現(xiàn)業(yè)務(wù)的貌;二是審計的靈活性決定了數(shù)據(jù)分析的不確定性，審計數(shù)據(jù)分析常常會對個別系統(tǒng)、個別數(shù)據(jù)進(jìn)行臨時提取和分析。建立與原系統(tǒng)數(shù)據(jù)往來的“高速公路”，支持靈活、及時、便捷和高效的數(shù)據(jù)訪問，是審計大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)和保障。

二是以數(shù)據(jù)倉庫為核心，解決審計數(shù)據(jù)分析業(yè)務(wù)覆蓋面的問題。數(shù)據(jù)倉庫存儲全行主要系統(tǒng)數(shù)據(jù)，并往往按照一定的業(yè)務(wù)邏輯進(jìn)行清洗和加工。與數(shù)據(jù)倉庫建立高效的數(shù)據(jù)傳輸和訪問機(jī)制，能夠有效降低審計數(shù)據(jù)庫資源占用，提高數(shù)據(jù)組織效率。審計對倉庫數(shù)據(jù)的使用，也可以從運(yùn)用的角度推動倉庫豐富數(shù)據(jù)來源，提升數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)水平。

三是以數(shù)據(jù)集市為抓手，滿足常規(guī)審計數(shù)據(jù)分析需求。在原系統(tǒng)和數(shù)據(jù)倉庫之上，建設(shè)不同主題的數(shù)據(jù)集市，每一主題下分別按照業(yè)務(wù)規(guī)則還原業(yè)務(wù)場景。大多數(shù)情況下，可以不再從原系統(tǒng)開始拼接數(shù)據(jù)，而是直接使用集市數(shù)據(jù)開展分析，降低了數(shù)據(jù)分析門檻，提高了數(shù)據(jù)分析效率。

四是以外部數(shù)據(jù)為補(bǔ)充，擴(kuò)展數(shù)據(jù)種類和來源。大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)的特點(diǎn)表現(xiàn)為大、多、廣。大就是數(shù)據(jù)量大，多是指數(shù)據(jù)種類多，廣則是指數(shù)據(jù)來源豐富。目前業(yè)內(nèi)比較成熟的大數(shù)據(jù)應(yīng)用，正是體現(xiàn)了數(shù)據(jù)廣的特點(diǎn)。比如，統(tǒng)籌客戶消費(fèi)、信用、司法、海關(guān)、工商等多渠道信息，通過相互印證和比對，全面反映客戶狀態(tài)和質(zhì)量，實(shí)現(xiàn)對客戶的完整畫像。廣闊的數(shù)據(jù)來源，為審計大數(shù)據(jù)分析提供了更多方向和可能。

（二）搭建完善的模型體系，滿足數(shù)據(jù)可理解

模型是商業(yè)銀行大數(shù)據(jù)分析的主要抓手。多層次、多維度的審計模型體系，體現(xiàn)了內(nèi)審部門對商業(yè)銀行業(yè)務(wù)風(fēng)險的理解和認(rèn)識。模型體系是否完善，決定了審計數(shù)據(jù)分析的能力和水平。按照使用場景的不同，審計模型可分為基礎(chǔ)模型、分析模型和特征模型三類（見圖2）。

一是利用基礎(chǔ)模型，重現(xiàn)業(yè)務(wù)場景。基礎(chǔ)模型是審計模型體系的基礎(chǔ)，通過重現(xiàn)業(yè)務(wù)場景，在審計數(shù)據(jù)分析中發(fā)揮前端和接口作用，模型結(jié)果主要存放在數(shù)據(jù)集市中。系統(tǒng)建設(shè)往往涉及多個模塊和環(huán)節(jié)，對每一節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)的理解常常分散于各開發(fā)人員，審計人員在審計項目有限的時間范圍內(nèi)，很難對原始數(shù)據(jù)形成深入理解。建設(shè)基礎(chǔ)模型，就是在原始數(shù)據(jù)之上，通過梳理表間關(guān)系、字段含義，還原業(yè)務(wù)鏈條，重現(xiàn)業(yè)務(wù)場景，建立可理解程度高的中間數(shù)據(jù)模型，供各類數(shù)據(jù)分析場景使用。

二是利用分析模型，展現(xiàn)業(yè)務(wù)短板和經(jīng)營風(fēng)險。分析模型是在基礎(chǔ)模型之上，建立對某一機(jī)構(gòu)、某一產(chǎn)品或某一客戶的多維度分析。分析模型可以體現(xiàn)業(yè)務(wù)的發(fā)展脈絡(luò)和未來趨勢，也可以展現(xiàn)業(yè)務(wù)的集中程度和分布規(guī)律，還可以與某一標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行比對，查找過度和差距。分析模型通常思路相對固定、編碼相對成熟，審計分析模型也可以借鑒業(yè)務(wù)部門的經(jīng)驗(yàn)，通過逐步積累，豐富分析維度，實(shí)現(xiàn)對機(jī)構(gòu)、產(chǎn)品和客戶的全覆蓋。該類模型對制定審計計劃、確定審計重點(diǎn)都是非常重要的參考。

三是利用特征模型，鎖定問題線索。特征模型是針對某一業(yè)務(wù)風(fēng)險點(diǎn)的具體分析。特征模型的編制主要來源于審計業(yè)務(wù)實(shí)踐，如制度文件、審計案例等。特征模型的結(jié)果直接指向具體審計樣本。與分析模型主要解決面和線的問題相比，特征模型更加注重對點(diǎn)的分析。特征模型的豐富與否，體現(xiàn)了審計對業(yè)務(wù)風(fēng)險的刻畫能力。

（三）采用多種分析手段，達(dá)到數(shù)據(jù)可運(yùn)用

魔高一尺，道高一丈。在傳統(tǒng)審計數(shù)據(jù)分析思路和手段逐步透明化的背景下，沿用傳統(tǒng)方法發(fā)現(xiàn)審計疑點(diǎn)線索的難度正在不斷加大，迫切需要豐富審計數(shù)據(jù)分析手段，通過維度變化揭示舞弊和違規(guī)。

一是通過統(tǒng)計匯總，實(shí)現(xiàn)歷史數(shù)據(jù)積累。對成熟的特征模型，實(shí)現(xiàn)定期自動運(yùn)行，形成區(qū)分時段和時點(diǎn)的風(fēng)險特征線索。對線索記錄進(jìn)行累積，直觀展示違規(guī)數(shù)量、金額等量化指標(biāo)，展現(xiàn)特征的集中程度，反映業(yè)務(wù)風(fēng)險的聚集水平。

二是通過大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)背后隱藏的相關(guān)性規(guī)則。傳統(tǒng)的審計數(shù)據(jù)分析，主要是從業(yè)務(wù)實(shí)際出發(fā)，梳理業(yè)務(wù)規(guī)則，首先完成業(yè)務(wù)建模，再根據(jù)業(yè)務(wù)模型的數(shù)據(jù)映射，通過數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)和拼接，完成數(shù)據(jù)建模。當(dāng)前應(yīng)用比較廣泛的大數(shù)據(jù)分析技術(shù)與此相反，往往從數(shù)據(jù)特征出發(fā)，將數(shù)據(jù)特征投入成熟的算法，首先形成數(shù)據(jù)模型，再憑借業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)對模型結(jié)果進(jìn)行解讀，提煉業(yè)務(wù)模型。大數(shù)據(jù)分析技術(shù)與傳統(tǒng)方法相比，主要依靠數(shù)據(jù)說話，能夠挖掘業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的深層規(guī)律，從而發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)方法難以鎖定的問題，揭示非常規(guī)風(fēng)險。

三是通過可視化技術(shù)，直觀展示分析結(jié)果。多種數(shù)據(jù)類型、多個數(shù)據(jù)來源渠道納入審計數(shù)據(jù)分析范圍，必然帶來分析結(jié)果的多樣化，也會帶來結(jié)果數(shù)量的膨脹。審計數(shù)據(jù)分析的目的是面向應(yīng)用的、不直觀、不易理解、數(shù)據(jù)量龐大的結(jié)果數(shù)據(jù)，一定會影響疑點(diǎn)線索的應(yīng)用?？梢暬治黾夹g(shù)是以可視技術(shù)和自動化分析技術(shù)為核心，支持對大規(guī)模復(fù)雜數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的技術(shù)方法?？梢暬淖詣咏＜夹g(shù)將大數(shù)據(jù)以直觀的圖形形式展示，審計人員可以直觀發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)背后的信息。因此，審計數(shù)據(jù)分析應(yīng)有效引入文本可視化、網(wǎng)絡(luò)可視化、時空數(shù)據(jù)可視化、多維數(shù)據(jù)可視化等多種技術(shù)，打通數(shù)據(jù)的最后一公里，提升分析結(jié)果的直觀性，促進(jìn)分析結(jié)果的有效應(yīng)用。

總之，對商業(yè)銀行內(nèi)部審計來說，大數(shù)據(jù)是一種技術(shù)，也是一種模式，更是一種思想。大數(shù)據(jù)浪潮滾滾而來，涉及商業(yè)銀行的方方面面，內(nèi)審部門除技術(shù)層面外，還要從組織方式、工作模式、業(yè)務(wù)流程和人員構(gòu)成等多個方面主動變革，適應(yīng)未來審計業(yè)務(wù)發(fā)展的需要，進(jìn)一步發(fā)揮內(nèi)部審計在商業(yè)銀行經(jīng)營管理、風(fēng)險合規(guī)和績效發(fā)展等多方面的獨(dú)特作用。

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