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【摘要】在我國科學技術及經濟快速進步與發展的過程中，大數據技術及網絡技術已經對社會各行業都產生了深遠的影響，尤其是對于金融行業來講，已經變得越來越智能化以及信息化。所以正是在這一背景下，金融機構需要重視并且利用大數據技術對金融審計工作過程中的金融風險水平控制與提升進行研究，對整個金融市場作出更好的預測，規避不必要的風險。

【關鍵詞】大數據；金融審計；金融風險防范

1引言

在金融業快速發展的過程中，時代進步與科技革新對金融機構的發展提出了更高要求，所以需要基于當前大數據時代背景，樹立大數據審計工作理念，這樣能夠使審計工作人員的工作效率得到大幅度提高，同時對于審計機構的審計人員來講，因為在日常工作過程中需要接收大量的數據，所以應用大數據這項技術開展金融審計工作的便利性會更高，能夠在對數據審計的過程中做到更好的金融風險防范，所以應當就大數據金融審計防范金融風險相關策略進行探討。

2金融審計大數據平臺的建設

大數據技術可以為當前金融行業的發展提供更多更加可靠的數據，滿足金融企業以及行業在發展過程中對數據質量以及數量的要求，所以為了能夠更好地對這些數據進行應用，金融機構需要建立基于大數據技術的審計工作平臺。因為當前金融數據量的提升速度快，所以金融審計工作過程中，面對海量的數據工作難度也在不斷增加，這些數據主要包括了被審計單位的財務數據以及組織結構數據和審計模型程序數據以及國家政策變更等，這些海量而且雜亂的數據之間難以產生有效的聯系，所以利用起來就會存在很大的難度，在金融審計分析工作過程中就難以有效推動工作進展，所以基于這一需求需要建立更加完善的大數據審計平臺。對于金融審計大數據平臺的建設來講，可以通過分布式存儲系統將各離散的單元進行有效的銜接，讓審計工作的執行者也就是大數據技術平臺的使用者，針對這些單元內容進行調度和并行處理，在此過程中所產生的成本是比較低的。同時因為在審計工作過程中需要將審計工作疑點找出，所以就需要對大量的數據進行統計、篩選、查詢以及分析，對于大數據平臺來講，這些基礎功能都需要具備。大數據平臺需要對金融數據開展實時監控，并且對風險進行有效的預測，這樣才能夠構建更好的金融數學模型，及時應對可能會出現的問題及風險[1]。在新形勢下，大數據應用對銀行核心競爭力的提升、業務創新、盈利模式以及其所處的金融市場競爭格局等產生了巨大影響。在大數據時代，我國銀行可以采取以下應對策略：培養面向大數據時代的銀行競爭能力；完善自身大數據基礎設施，加強數據挖掘、數據分析和整合能力；搭建銀行業數據分析平臺；積極防范大數據金融風險等。

3審計數據收集

對于金融審計工作來講，審計過程中所需的大量金融數據主要有4個方面來源：首先，最主要的來源就是經過審計的金融機構。因為在經過審計的金融機構內部會有一定量的年度資產的負債損益數據，這些數據能夠為金融審計工作提供更好的數據支持。其次則是互聯網平臺上所擁有的金融數據。隨著當前互聯網的快速普及與技術進步，互聯網當中所包含的金融數據越來越多，而且也越來越具有開放性，所以對于金融審計工作來講，可以從互聯網平臺上抓取并獲取一定量的公共金融數據。再次則是政府部門提供的金融數據，之所以需要政府部門提供金融數據，主要是因為金融審計工作的數據涉及內容廣以及業務綜合性高的特點，所以需要由政府部門配合出具一部分金融數據，滿足金融審計工作的內在需要。最后則是過往金融審計中所產生的相關數據。因為金融數據的數量以及規模龐大，而且來源也較多，所以想要應用大數據技術，對這些信息進行收集，那么就需要進行系統化的管理，讓金融數據信息能夠更加準確而且更加完整和有效，這樣才可以便于后續所開展的金融審計工作[2]。

4基于大數據技術的金融審計管理

在上述數據收集工作結束之后，為了能夠使數據的有效性以及合理性得到保證，并為后續的審計分析工作提供參考，那么就需要對所收集的數據開展有效的管理。首先需要對所收集到的數據當中的金融結構化以及非結構化數據進行提前處理，因為這些數據本身是具有一定區別的，而且處于雜亂無章的狀態，提前進行處理之后可以檢測并且糾正當前所收集數據當中存在的一些錯誤，然后做到更有效的數據篩選，從而保證最終參與金融審計數據的質量。其次則是需要對數據的存儲工作給予高度重視，因為在數據存儲的過程中，結構化的數據可以在審計平臺軟件當中進行直接存儲，但非結構化數據因為涉及的規模大，而且數量多，種類也復雜，所以存儲時的難度會更高，這些非結構化的數據可以進行分類的存儲。例如，非結構化數據當中的視頻以及圖像和錄音等非文本類文件，在存儲時可以在移動存儲設備當中，如光盤以及磁盤等進行存儲，便于后續進行查找及使用。

5基于大數據技術的金融審計分析

因為在金融審計過程中，需要對海量以及龐大的數據進行收集和存儲以及管理，所以需要在最后一步結合大數據技術對這些數據開展詳盡的分析工作，這樣就可以使審計工作人員在這些數據審計的過程中發現存在的問題，并以此為基礎對金融審計過程中存在的風險點進行預測，然后確定審計工作重點獲得審計工作證據。對于當前以大數據技術為基礎的金融審計工作來講，相關審計工作人員還需要深入思考如何結合大數據技術，對金融審計數據中的深層信息進行挖掘，從而提高對數據的分析以及利用效率，這樣才能夠使金融風險得到有效的防治。因為在大數據技術當中，所涉及的數據主要可以分為結構化以及非結構化2種，金融審計當前更注重的是對結構化數據進行分析。

5.1結構化數據分析

對于審計工作人員來講，在對數據進行分析時，采用大數據技術進行金融審計，通過數據挖掘以及結構化查詢語言和專家模型等相關技術，實現整個分析過程。對于數據挖掘來講，是通過相應的算法和程序，對海量數據當中所隱藏的深層次信息進行挖掘，并就所分析對象，也就是分析數據進行實時監測，通過更加復雜的模型為數據之間建立有效的聯系，然后通過定量分析及時發現數據所反饋出來的金融風險。工作人員依托結構化查詢語言，就可以找到自己所需的信息，然后和不同的數據庫進行聯系，開展更加全方位的信息審計。而與專家模型功能的聯系，就是利用專家模型的功能，在金融審計的過程中調用專家所建立的對不同類型問題開展審計工作的模型，可以自動在計算機當中尋找并且出具問題相關數據，從而使工作人員的工作量大大降低，工作負擔也得到降低[3]。

5.2非結構化數據分析

對于非結構化數據來講，主要包括一些會議記錄或者是文件、視頻、影像以及規章制度等。針對這些非結構化數據開展分析，可以獲得金融機構對各項政策的實際落實情況，以及開展內部控制工作的實施水平和企業所作出的重大決策路徑等。當前金融企業對非結構化數據所開展的分析工作，以及所采取的方式相比較于結構化數據來講有很大差距，大多數還是通過搜尋關鍵詞的方法對非結構化數據進行分析，但這種方法的效率較低，所以若想提升對非結構化數據的分析效率，還是需要建立更加標準化的分析模式，并采用大數據技術對非結構化數據信息的潛在信息進行挖掘，彌補審計工作人員可能會忽略的金融風險。

6結語

綜上所述，對于大數據金融審計防范金融風險這一命題來講，是基于當前大數據時代完全到來，并在社會各領域當中發揮深刻影響其作用的前提下所提出的。對于金融審計工作來講，過去工作過程中所面臨的工作困境主要是數據量龐大而缺少有效的模型和數據審計工具，所以大數據技術為此提供了很好的平臺以及基礎，可以讓金融審計工作人員開展工作時的工作負擔大大降低，而且還能夠提高工作效率，所以應當就大數據金融審計防范金融風險的應用進行深入研討，全方位提高工作質量。

【參考文獻】

【1】張瑋.淺析大數據金融審計防范金融風險的策略[J].現代營銷(下旬刊),2020(02):252-253.

【2】張譯華,許倩倩.大數據金融審計防范金融風險的對策研究[J].商業會計,2019(19):16-19.

【3】仲崇麗.金融風險防范視角下大數據審計的實施策略[J].科技經濟市場,2020(08):34-36.

作者:黃友鑫 單位:對外經濟貿易大學統計學院