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[摘要]金融行業(yè)信息化的生產方式、海量的業(yè)務數據、高度的風險敏感性與傳統(tǒng)內部審計產生了代際錯配、量級錯配、效率錯配，內部審計應運用信息化手段，重塑新思維，建構管理新框架，在大數據時代實現自我變革。

[關鍵詞]大數據；審計；價值；方法

一、對大數據審計的認識

（一）大數據審計的“能與不能”大數據審計可以極大提高審計質效，但大數據也有做不了、不能做的事情。

1.能審線上不能審線下。大數據審計以進入系統(tǒng)的數據為基礎，但很多風險以非數據的方式存在，特別是近年來銀行案件風險呈現“線上轉線下”“表內轉表外”“業(yè)務轉聲譽”三個轉化的特點。如近年來頻頻發(fā)生的私蓋印章案，銀行人員違規(guī)私下使用印章對外提供擔保，給銀行帶來了巨大風險，但這一行為既沒有數據產生，也不進入系統(tǒng)，無法使用審計信息系統(tǒng)進行大數據審計。

2.能審他人不能審自身。使用審計信息系統(tǒng)開展大數據審計，在防控風險、提升質效的同時，也帶來了新的風險，其中最主要的風險是數據安全性問題。大數據審計需要采集各主要系統(tǒng)的業(yè)務數據，進行分析、加工、運用，且最后提取的多是比較敏感的疑點數據，因此做好各環(huán)節(jié)數據的安全、保密工作十分重要。如提取原始數據時，要使用“T+1”模式，實現業(yè)務系統(tǒng)與審計系統(tǒng)的風險隔離；查看數據時，要使用虛擬桌面，防止數據被非法復制。

3.能被動計算不能主動思考。大數據審計的基本原理是通過審計信息系統(tǒng)對接其他業(yè)務系統(tǒng)，提取全部業(yè)務數據，開發(fā)規(guī)則和模型，對數據進行驗證和預警，找出疑點數據。顯然，大數據審計的核心是開發(fā)模型以及對疑點數據的再分析，因此，大數據審計的效果最終還是取決于審計團隊的素質。當然，隨著人工智能技術的不斷發(fā)展，可以將智能化審計作為思考和探索的方向。

（二）大數據審計的“變與不變”實施大數據審計改變了審計的很多內容，如效能、工具、模式，但也有很多內容沒有改變，如目標、原理、文化。只有深入理解大數據審計的“變與不變”，才能更好地做好審計工作，促進組織目標實現。

1.效能改變而目標不變。大數據審計極大地提高了審計效率，增強了發(fā)現問題的能力，但不管審計效能如何改變，內部審計的目標不會改變。內部審計通過運用系統(tǒng)、規(guī)范的方法，評價并改善風險管理、控制及治理過程的效果，幫助組織實現目標。因此，內部審計工作必須避免陷入數據堆和事務主義之中，要緊緊圍繞組織目標展開，從戰(zhàn)略、文化、風險、內控、執(zhí)行等層面考察組織目標實現的可能性，為組織目標的實現提供幫助。

2.工具改變而原理不變。大數據審計利用信息科技技術為審計工作提供了一種對全數據進行審計檢查的可能性，但其執(zhí)行的運行規(guī)則卻是審計邏輯，審計邏輯越強大，審計信息系統(tǒng)就越強大。因此，大數據審計必須在系統(tǒng)外下功夫、在數據外下功夫，對行業(yè)趨勢、風險特點、審計方法進行持續(xù)的跟蹤和研究，研究越深入、認識越深刻、把握越準確，大數據審計的效果就越好。3.模式改變而文化不變。大數據審計對審計要素進行了重組，對審計流程進行了再造，審計模式發(fā)生了深刻變化，但其背后的審計文化并未改變。

二、重慶農商行實施大數據審計的原因

面對海量數據，重慶農村商業(yè)銀行運用信息化手段，重塑新思維，建構管理新框架。

（一）現實中的三個錯配

1.代際錯配。重慶農村商業(yè)銀行已建成101套信息系統(tǒng)，形成了核心、渠道、管理等多級信息系統(tǒng)體系。全行大部分主營業(yè)務，如柜面業(yè)務、支付平臺、自助設備交易、手機銀行、網上銀行、中間業(yè)務、信用卡、國際業(yè)務等，已實現交易操作流程的高度電子信息化。傳統(tǒng)手工審計模式與信息化生產方式之間的代際差異，根本無法匹配。

2.量級錯配。實施大數據審計前，主要靠手工抽查的方法進行檢查，柜面業(yè)務抽查占比僅為0.06‰，審計抽查量與全行業(yè)務量根本不在一個量級上，大量交易和數據無法被審計覆蓋，員工僥幸心理增加，難以達到應有的震懾作用。

3.效率錯配。建設審計信息系統(tǒng)之前，全行內審人員占員工總數的比率已達2%，是監(jiān)管標準的兩倍，人均現場工作天數達280天，比標準工作日多30天，審計人員配置以及人均勞動量幾乎都達到了極限。但業(yè)務量仍在飛速增長，審計資源的有限性與業(yè)務量的無限增長，成為傳統(tǒng)內審模式下難以破解的迷局。

（二）變革后的三個提升

1.價值提升。實施大數據審計，審計工作的系統(tǒng)性、敏感性、專業(yè)性進一步增強，審計價值得到了大幅提升。一是系統(tǒng)性增強。由于樣本由個別抽樣向全數據轉變，審計實現了由合規(guī)判斷向風險導向轉變、由個別糾正向系統(tǒng)性管控轉變。二是敏感性增強。審計人員從重復性勞動中解放出來，對經營管理進行深入研究，對熱點問題迅速作出反應。如2016年針對票據業(yè)務風險開展了專項審計調查，為高管層及時防控風險、改進管理提供了建議。三是專業(yè)性增強。審計的職業(yè)敏感和專業(yè)判斷通過全數據和模型支持，往往可以發(fā)現業(yè)務管理條線難以發(fā)現的重大違規(guī)行為和風險，為組織創(chuàng)造更大價值。

2.質效提升。一是大幅提升效率和精準度。2013年至2016年，總行內審部門年度實施項目從每年8個增加到46個。傳統(tǒng)審計模式下，每年審計業(yè)務539萬筆；大數據審計模式下，每年審計數據4.5億條，且審計的精準度和發(fā)現問題的能力均大幅提升，以“客戶資金進入員工賬戶”為例，以前查出率低，現在查出率100%。二是常態(tài)化監(jiān)測主要風險。傳統(tǒng)審計模式下，日常監(jiān)測很難實施；大數據審計模式下，通過部署預警模型，覆蓋會計、信貸、財務、資金、國際結算、電子銀行等主要業(yè)務范圍，基本可實現對主要風險點的日常自動化監(jiān)測。三是有效管控重點風險。傳統(tǒng)審計模式下，由于抽樣覆蓋面低，員工存在僥幸心理，屢查屢犯是一個管理頑疾；大數據審計模式下，運用審計模型對重點風險進行專項整治，諸如“柜員自辦業(yè)務”“離崗不簽退”等屢查屢犯的管理難題基本解決。

3.內控提升。大數據審計徹底打消了違規(guī)僥幸心理，使違規(guī)無處遁形，真正達到“不敢為”“不能為”的效果，同時，對重點風險進行深入研判，對全行管理流程進行系統(tǒng)性診斷，找準薄弱點和改進點，不斷提升全行內控水平，促進業(yè)務的持續(xù)穩(wěn)健發(fā)展。

三、大數據審計的方法

（一）建立系統(tǒng)1.借力要自主。要避免對系統(tǒng)開發(fā)公司的過度依賴，將系統(tǒng)建設與新型審計人才培養(yǎng)相結合，從自身需求出發(fā)，挑選精通業(yè)務和IT技術的審計人員組成項目團隊，從設計、開發(fā)到部署，始終掌控主導權，確保系統(tǒng)具有良好的適用性和可維護性。在系統(tǒng)開發(fā)的同時，培養(yǎng)一支具有復合技能的信息化審計團隊，為信息化審計提供堅實的人才保障。實現大數據審計，要有系統(tǒng)、人員、管理與之配套，重慶農村商業(yè)銀行采用的是統(tǒng)籌規(guī)劃、分步推進的做法。2012年建成審計信息系統(tǒng)（一期），2013年在支行分批推進試點，2014年正式運行，2015年建成審計信息系統(tǒng)（二期），2016年二期完成測試并正式運行，現在正在建設嵌入式審計模塊。這種漸進式變革，保證了審計模式的平穩(wěn)過渡。2.數據、管理、流程的轉型。（1）從抽樣到數據。傳統(tǒng)內審的基本方法是樣本抽查，但面對巨大的數據流，及時性和有效性的問題凸顯，審計信息系統(tǒng)（一期）就是解決這個問題的：一是全面采集主要業(yè)務系統(tǒng)數據，按T+1的模式自動更新，建立審計數據集市，審計對象由小量、靜態(tài)的樣本變?yōu)槿妗討B(tài)的數據流。二是根據審計需要，編寫規(guī)則，分析、提取疑點數據。三是部署預警模型，每日對數據流進行自動監(jiān)測，由隨機抽查、一查一處，變?yōu)槿粘１O(jiān)測、及時預警。（2）從數據到管理。審計信息系統(tǒng)（二期）將審計風險評估、審計項目管理、問題整改跟蹤等納入系統(tǒng)管理，將審計信息系統(tǒng)打造成一個審計數字化指揮作戰(zhàn)中心。例如，通過程序化審計功能，為日常審計工作建立標準化和流程化的審計程序提供審計要點、執(zhí)行步驟，形成各環(huán)節(jié)的審計文書及問題臺賬，并對問題的整改落實情況進行跟蹤管理。（3）從管理到流程。為進一步提升信息化審計水平，目前正在推進嵌入式審計。在業(yè)務條線開發(fā)，諸如實物資產管理系統(tǒng)、押品管理系統(tǒng)、資產管理系統(tǒng)等新應用系統(tǒng)開發(fā)時，審計部門及時跟進，嵌入審計模塊，將審計方式從事后數據分析推進到實時監(jiān)督業(yè)務流程，進一步提升審計對生產的服務價值。

（二）再造審計模式

1.突出風險導向。以風險為核心，建立大數據審計技術方法，通過風險導向的流程再造、持續(xù)不懈的教育培訓、多措并舉的質量控制，降低個人差異對審計質量的影響，實現個人強向團隊強的轉化，保證審計質量的穩(wěn)定。（1）風險導向再造流程。結合業(yè)務情況，分析判斷可能存在的風險點，編寫分析查證模型，對全數據進行篩選，找出疑點數據，通過現場核查，予以排除或確認。比如，根據某單位信貸權限、單筆貸款余額綜合判斷，可能存在“借名、化整為零貸款”的風險，設計“一人為多人提供擔保”“借款企業(yè)關系圖”“多戶貸款流入同一人”“多戶還本或還息來源于同一人”等25個模型，通過整合分析鎖定疑點后，現場調閱調查報告、佐證資料、支付資料等貸款資料，對其予以核實。（2）持續(xù)不懈地進行教育培訓。通過“日常培訓+審前培訓+宣傳培訓”，提升隊伍和審計質量。日常培訓方面，聘請審計領域大學教授、同業(yè)內審專家開展理論與實務培訓，參加內審協會研修班、CIA考試等。審前培訓方面，通過內審人員相互賽課、開展進出場會談模擬演練等方式，講清講透審計要點和方法，增強隊伍的業(yè)務能力。宣傳培訓方面，通過內控專題講座等方式，加強對被審計對象的宣傳教育，做到審教結合。（3）多措并舉控制質量。通過質量審理、項目巡視、審計回避、承諾制度、問題整改五項措施，建立全面質量管理模式：組建質量審理團隊，對審計項目及文書實行全流程質量審理，確保流程合規(guī)、文書規(guī)范、結論恰當；組織開展大型項目時，總行審計稽核部負責人親自帶隊巡視審計現場，為現場審計提供指導；與審計單位或項目有利害關系的審計人員進行回避，確保客觀性；要求被審計單位報告審計期間內的重大事項，并就所提供資料的真實性、完整性進行承諾，節(jié)約審計資源、防止信息不對稱風險；建立問題整改長效機制，點面結合深入整改，持續(xù)改進內控管理。

2.融合創(chuàng)造價值。在大數據審計模式下，傳統(tǒng)總行內審與支行內審的邊界、內審各科室的邊界、現場與非現場的邊界都被打破，審計要素按最有效率的方式進行重組，集團化、團隊化、一體化成為審計運作的基本特點。（1）突破上下邊界。在大數據支持下，統(tǒng)一篩選全行數據、統(tǒng)一安排審計項目、統(tǒng)一調動審計力量，按“集團軍”的方式開展審計，有效增強了協同作戰(zhàn)能力，提高了審計效率，成功打造了“內部控制評價”“案件風險排查”“經營目標審計”等一批高品質大型審計項目。（2）突破科室邊界。以審計方法劃分的科室界限逐漸模糊，以大數據為支撐的團隊作戰(zhàn)成為基本模式。以“特別檢查”為例，俗稱“飛虎隊”，采用隨機抽選網點、突然“空降”、整體接管、突擊檢查等方式，產生了極大震懾力。但由于全行有1700多個網點，每年接管20個，每個網點平均85年才有可能被接管一次。實施大數據審計后，不再進行隨機接管，而是對全轄所有網點進行全面多維分析，精準打擊網點違規(guī)行為。（3）突破現場非現場邊界。非現場主要是指標監(jiān)測，如不良率等；而現場則通過抽樣進行檢查，具有很大的盲目性。在大數據審計模式下，現場與非現場實行一體化融合，通過非現場進行風險分析、數據篩查、樣本鎖定，為現場檢查精準制導；現場則通過采集證據對疑點進行核實或排除，實現對違規(guī)問題的定點打擊。

3.建立審計標準。積極推進審計標準化工作，建設標準的問題詞條、標準的審計菜單、標準的審計模型，不僅提高了審計工作質量，更實現了審計經驗由個人向團隊的轉化和累積，使審計工作水平的持續(xù)提升成為可能。（1）建立標準詞條，促進定量管理。標準詞條是對問題的規(guī)范化表達。詞條庫就是對曾發(fā)生過問題、風險的全面梳理和高度提煉，是一張從實踐中總結出的風險識別圖。重慶農村商業(yè)銀行在逐條分析梳理問題類型和原因的基礎上，按業(yè)務屬性及類別規(guī)范統(tǒng)一問題詞條1559條，不僅使審計人員對問題的定性更客觀準確，實現審計作業(yè)程序的標準化、流程化，更重要的是使審計工作具備了積累歷史數據的基礎，從而使繪制風險地圖、進行定量分析和管理成為可能。（2）建立標準菜單，制定審計手冊。創(chuàng)新編制“菜單”式審計工作底稿，列出業(yè)務的主要風險點及對應的標準化檢查方法、步驟，系統(tǒng)內置“菜單”式工作底稿80余個，涉及全行業(yè)務領域的35個方面300多個重要風險點。并以菜單為基礎，進一步編制了審計手冊，確定了內審行為標準、技術標準和產品標準，基本形成了一套完整的內部審計工作實務標準框架和具體規(guī)范，保證了執(zhí)行流程的規(guī)范化、審計尺度的標準化、審計質量的穩(wěn)定性。（3）建立標準模型，提升檢查能力。模型是審計邏輯的算法表達，是審計智慧的集中體現，是大數據審計的核心競爭力。開發(fā)審計模型可以擺脫個人的局限性，通過提煉個人審計經驗，使之不斷轉化為系統(tǒng)智慧，持續(xù)提升審計水平。審計信息系統(tǒng)上線以來，依托信息化審計技術，對團隊的審計經驗和智慧進行提煉并不斷優(yōu)化，形成信用風險和操作風險兩大類逾400個審計模型，基本覆蓋了主要業(yè)務的重要風險點，初步構建了“數據驅動”的專業(yè)體系。

作者：陳方儀 王春雨 蔡長術 姚永佶 覃曉偉 單位：重慶農村商業(yè)銀行