內部審計發展趨勢探析范文

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【摘要】文章基于新時代下賦予內部審計新的意義，總結了大數據背景下某城市商業銀行內部審計實踐的研究結果，分析了大數據環境下銀行業內部審計發展的趨勢。最后提出了審計思維方式的轉變、審計模式的改變、審計人員素質要求的提高、審計團隊專業化建設的要求提升、獲取外部有效數據能力的加強、審計信息系統建設的全面開展、人工智能推動審計工作全面改變等發展趨勢及應對策略。

【關鍵詞】內部審計；大數據；審計轉型

新時代下的內部審計

（一）內部審計的定義2013年，中國內部審計師協會（CIA）頒布的《內部審計基本準則》，將內部審計定義為“是一種獨立、客觀的確認和咨詢活動，它通過運用系統、規范的方法，審查和評價組織的業務活動、內部控制和風險管理的適當性和有效性，以促進組織完善治理、增加價值和實現目標”，體現了內部審計的內容由傳統向現代開始轉型。2018年1月，《審計署關于內部審計工作的規定》（以下簡稱《規定》）中提出：“內部審計是指對本單位及所屬單位財政財務收支、經濟活動、內部控制、風險管理實施獨立、客觀的監督、評價和建議，以促進單位完善治理、實現目標的活動。”可以看出，內部審計已由傳統的真實性、合規性審計轉型為以風險導向為主的服務型審計，內部審計實現戰略轉型的具體要求是推動完善治理、有效防范風險、提升競爭力、服務穩健經營。《規定》中提到：“國有企業應當按照有關規定建立總審計師制度。總審計師協助黨組織、董事會（或者主要負責人）管理內部審計工作”，確定了內部審計機構與單位內的黨組織之間的關系，強化了黨組織對內部審計的管理指導要求。

（二）新時代做好內部審計的戰略定位2017年，在第五次全國金融工作會議中指出，要高度重視國家金融安全，將維護金融安全作為治國理政的大事，對治理金融亂象、防范金融風險、強化金融監管協調、提升金融服務實體經濟效能作出總體部署。隨著一系列金融監管政策的出臺，標志著商業銀行轉型發展的時代已經到來。內部審計機構應積極應對，提高對商業銀行整體風險狀況和經營情況進行評價和監督的能力。以某港股上市的城市商業銀行為例，結合當前內外部政策、環境的變化，圍繞全行戰略定位和發展目標，內部審計將“三個轉變”和“三個提升”作為轉型目標，即：堅持風險導向向堅持風險導向和戰略導向并重轉變；以揭示問題為主向揭示問題和解決問題并重轉變；以關注傳統業務為主向關注傳統業務和新型、前瞻性業務并重轉變。提升審計信息技術應用能力、提升審計專業化建設能力和提升審計服務轉型發展的能力，履行好審計監督、評價、建議職能，推進內部審計戰略規劃落地實施。

（三）新時代大數據審計是內部審計工作全面提升的基礎要實現上述轉變和目標，大數據審計是非常重要的戰略工具。內部審計要查找并揭露問題，揭示銀行面臨的風險，應當在銀行的日常經營過程中進行全過程的風險監控，從全局發展的角度關注風險、評估風險，通過大數據分析，實現風險責任審計、舞弊審計，對銀行內控狀況和管理結構做出更加合理的評價。以某城市商業銀行為例，該行把建立完善的審計信息管理系統作為一項重要任務，通過升級非現場審計技術平臺，提升了大數據的分析能力，提高了事中、事前風險提示的及時性。從目前了解的情況來看，大部分銀行的內部審計機構都注重大數據審計手段的應用，從人才建設、技術提升、新方法的不斷探索和運用上，做了大量工作，形成了更加集約、更加高效的審計模式。

大數據審計的幾個重要前提

（一）業務理解與模型編制并重大數據審計重要的基礎能力是數據建模能力，即通過數據合并、篩選、匯總、排序、賦值等多種技術手段，發現海量數據中的異變情況。但從多年數據建模經驗來看，對業務的熟悉、理解、駕馭是建立高效模型的基礎。尤其是對風險案例的研究工作，總結風險特征，設置不同的條件，形成群組化模型。大數據審計人員應該具備通過風險案例或數據差異性編制模型，實現對業務未來風險傳遞研判的能力。優秀的審計團隊一定是將模型編制、優化等核心工作掌握在自己手中，并非由外包科技公司進行編制。

（二）模型優化與數據敏感并重從實踐來看，相對應的審計模型都存在生命周期，越是精準高效的審計模型，生命周期越短。這就要求審計人員針對新的風險形式，不斷優化模型參數。例如虛假個人貸款業務，需要通過交易資金進行判斷，其違規形式從批量柜臺轉賬到通過現金、外行賬戶轉賬、手機銀行等轉變，審計人員針對違規行為的變化，選取不同的數據來源、參數對模型進行優化。加強數據變化與業務變化的融合，是保持模型生命周期的關鍵所在。

（三）合規審計與風險預警并重內部審計的重點逐步由合規導向型轉為風險導向型，建立以業務風險監督、經營績效評估、跟蹤整改為主的審計監督體系，樹立服務發展的理念，從更高的層次審視審計對象的經營管理。注重運用系統性和發展性的視角，從如何加強管理、完善制度、有效把握風險出發，將點上的問題、個性化的問題進行串連分析，上升到面上的問題、管理上的問題，透過問題表象分析背后的深層次原因，挖掘體制、機制、流程、控制方面的缺陷，揭示存在實質風險隱患的問題，解決管理層面和普遍性的問題。

（四）數據分析與現場查證并重大數據審計主要通過非現場的數據分析，將審計疑點按照重要程度分類，對涉及重要疑點或涉及多個一般疑點的樣本精準打擊。疑點最終需要現場審計人員的再核實，在現場審計的過程中，審計人員需要盡可能的獲取多方面的信息，并將這些信息通過拼接組合的方式，建立相對應的違規場景，還原事件的真相，找到違規的動機，分析總結事件產生的原因，從而得到客觀、公正的審計結論。還有審計模型參數的修正，包括關聯表的選取、函數運行的得當、篩選條件的修改等，理想狀態是建模人員親自參與疑點核查，更加直接的查找模型缺陷。建模人員與現場審計人員要保持充分的溝通，保證審計模型的作用得到最大程度的發揮。

充分運用大數據實施內部審計的意義

（一）可以提高商業銀行內部審計的全面性一是提高審計重點的全面監測。審計人員可以通過對經營數據持續深入分析、總結風險案例特征、假設違規行為場景等方式，編制審計模型群組、建立審計模型體系，實現對銀行業務中關鍵業務、關鍵風險控制環節、關鍵崗位的實時監測，進而及時有效地發現銀行業務經營中存在的風險隱患。提高內部審計的風險識別能力，提升內部審計項目的延展性；二是提高審計業務的全面覆蓋。通過對客戶資金流水、業務系統中留下的控制痕跡數據、銀行各分支機構子系統分散數據的整合，將各種數據按照匹配、核對、篩選、關聯等方式進行加工，從中找到異常數據，我們將這些異常數據稱為疑點。例如信貸客戶每種類型的疑點我們視同為風險標簽，被貼多種風險標簽的客戶為重點核查客戶，部分審計模型疑點甚至可以做到非現場審計出具問題底稿；三是提高審計流程的全面分析。通過先進的大數據審計方法，在審前環節通過疑點分析、風險評估確定抽樣樣本，審中通過審計系統輔助查證，提升審計的深度及廣度，審后通過數據透視、VLOOK⁃UP等功能，對問題進行分類分析。尤其是增強審前環節非現場分析工作，精準抽樣，減少現場時間，緩解審計任務與審計資源之間的矛盾（如圖1所示）。

（二）可以增強商業銀行內部審計的深入性一是審計計劃制定相對更加科學、客觀。可以利用大數據審計平臺，對全行的所有業務變化趨勢情況進行風險評估。在制定審計計劃時，將業務增長快、業務體量大及新興業務的領域匯總分析，重點考慮，改變傳統的以經驗式分析為主的審計項目確定方式，有針對性的開展以風險、戰略為導向的審計項目。建立歷史風險數據之后，探索通過風險評估量化的方式，進行審計項目立項；二是更好地發揮審計服務全行的作用。利用大數據審計平臺，定期運行多個模型體系，查找審計疑點，建立審計模型疑點庫。審計疑點使用不限于審計項目，在風險第一、二防線進行條線檢查時，提供相對應的審計疑點，協助條線檢查，更深入的發現審計風險，充分發揮審計系統、審計疑點的價值；三是整合多個平臺數據，多渠道判定審計風險。隨著銀行業務領域及大數據技術的不斷發展，審計人員可以通過數據倉庫獲取數據，將各類數據標準化后定期向審計系統供數，因數據量級的關系，將明細類數據按照月度頻次，進行增量數據疊加，主表類數據按照全量替換的原則加載。通過多個平臺數據交叉驗證，發現數據的異常情況，從資產端、負債端等多個渠道判定客戶整體風險（如圖2所示）。

大數據審計的發展趨勢及應對策略

（一）審計思維方式的轉變一是全局思維，大數據發展實現內部審計對全量業務的透視，多維度地揭示了以往審計難以發現的問題，改變抽樣審計的局限性。傳統的審計模式主要是抽樣審計，這樣對于銀行內部風險的控制是不嚴格的，大數據技術的應用可以使得審計不再受抽樣樣本的局限，擴大了內部審計的全面覆蓋性，實現了全量審計；二是容錯思維，大數據科學家舍恩伯格指出：“執迷于精確性是信息缺乏時代和模擬時代的產物。只有5%的數據是結構化且能適用于傳統數據庫的。如果不接受混亂，剩下95%的非結構化數據都無法利用，只有接受不精確性，我們才能打開一扇從未涉足的世界的窗戶。”審計人員面對大量的非結構化、異構化的數據，思維方式應從傳統的精確思維向容許不精確思維轉變，絕對的精準不再是審計追求的主要目標，對主要業務全覆蓋的立體監測，是內部審計監測的最終目標；三是預測關聯思維，即可以通過大數據技術挖掘出事物之間隱蔽的關聯關系，獲得更多的認知。內部審計最重要的職責之一即為通過有限的樣本，發現存在的管理漏洞、風險隱患，但存在樣本量不夠大，得到的結論不夠客觀公正的問題。結合相關性思維，通過總結歸納有限樣本的風險特征，通過模型群體發現該類型問題對全行的影響程度和變化趨勢，解決有限樣本量的局限性。

（二）審計模式的改變大數據技術的普及，保證了商業銀行內部審計的持續性，改變了內部審計模式，將以往單一審計的模式，通過數據疑點量級和重要性水平判定，開展適當的風險評估工作，確認具有潛在風險的客戶清單，鎖定精準審計樣本，并根據樣本投入合理的審計資源。針對重要疑點，審計組可采用多種形式對樣本進行核查，對一般性疑點與問題較少的營業機構，可采用函證，通過下發審計疑點清單，要求對事項進行核查，并反饋核查結果；對問題較多、情況復雜的營業機構，審計組要進行現場核實，通過調取業務資料，與經辦、管理人員訪談或部分客戶情況實地考察等方式，確認業務的風險隱患；對于與其他項目有重合的樣本，則由其他項目組采取嵌套的方式，同步實施審計，提高審計效率。

（三）審計人員素質要求的提高大數據時代不僅要求審計人員具有審計和金融專業知識，還需具備對海量信息進行整合、分析的能力，并熟練掌握計算機審計技術。審計標準的提升，勢必要求審計人員能力的提升，國際內部審計協會會長錢伯斯提到：“審計人員要有駕馭未來不確定性的準備，保持開放的心態，會主動根據風險的變化情況開展審圖2大數據背景下商業銀行內部審計的深入性體現66/2019年第5期計工作，積極擁抱改革，保持持續學習能力。”審計人員應努力培養職業敏感性、業務鉆研能力、深入查證能力、溝通能力和歸納總結能力。其中職業敏感性是最為重要的，具體表現為簡明扼要地介紹問題的核心，直擊要害，前瞻性的判斷可能給企業帶來的風險隱患。這都需要通過深入鉆研業務知識、深度分析風險案例成因、全面綜合的知識結構、良好的系統訓練等多個維度的長期培養。

（四）審計團隊專業化建設的要求提升大數據技術的應用實現了商業銀行內部審計工作智能化、信息化、系統化，體現持續性和實時性。傳統的內部審計組織架構已經不能適應大數據時代審計工作的要求，應按照審計專業劃分團隊，明確每一位審計人員的專業發展方向，按照業務總量占比將審計人員專業領域合理分布，保證主要業務領域都有業務知識精深、大數據分析工具運用嫻熟的審計專家和一批擅長特定專業的審計人員。保證審計人員的專業水平與銀行業務發展同步，提升審計服務和審計管理的集約化、精細化、科學化水平。

（五）獲取外部有效數據能力的加強商業銀行獲得的數據多為客戶的賬務性交易數據，審計模型的開發多數也基于此。例如從實踐來看，信貸客戶風險預警的兩大數據源主要是賬戶性交易數據和客戶財務報表數據，現實中信貸客戶存在大量的裸貸現象，客戶通過粉飾財務數據在銀行獲得超額授信的情況屢見不鮮。針對這些存在風險隱患的客戶，風險預警模型因數據源的限制，預警信號難以覆蓋。因此審計模型應從擴充數據源的思路出發，利用好外部數據，如最高法院頒布的失信人名單、征信報告中的客戶他行風險貸款、質量管理部門定期的誠信黑榜、信貸客戶在互聯網傳播的負面輿情等等。通過信息之間的串聯，發現客戶經營風險、還款能力和意愿方面的風險和政策風險等，多維度、多渠道地對客戶信用風險隱患進行預警，提高審計工作的前瞻性。

（六）審計信息系統建設的全面開展波士頓咨詢公司（BCG）曾指出，銀行業創收100萬美元，將會平均產生820GB的數據。在大數據時代，由于行業特性，銀行業在業務發展過程中積累了海量數據，且數據迅速膨脹并呈現出幾何級數的增長態勢。從數據結構來看，數據類型包括客戶交易數據、賬戶信息、客戶資料等為代表的結構化數據，以及以文檔、圖片、影音等不同類型的非結構化和半結構化數據。這就要求審計系統具備海量數據的處理和存儲能力，將非結構化數據變為結構化數據的轉換能力，對海量數據深入篩選的能力。如征信信息，通過人行征信系統查詢抓取后進行結構化轉換導入審計系統，與授信客戶、授信客戶保證人進行關聯匹配，了解信貸客戶資信情況、他行負債情況、強制執行等重要信息。實現批量客戶資信情況全方位透視，上述情況的出現勢必對審計系統信息化建設提出更高的要求，目前內部審計系統多采用分布式系統，底層數據庫多采用SQLSEVER、Oracle等成熟數據庫，使用SAS、IDEA等應用軟件。

（七）人工智能的興起將推動審計工作全面改變人工智能的興起，對于審計工作來說，目前已經可以做到利用OCR和機器學習技術，建立相關模型快速閱讀復雜文件，實現合同合規性的審查。這樣的技術普及將會減少審計人員花費在基礎資料閱讀上的時間，從合規性審計中解放出來，通過自身的專業知識，將更多的精力放在風險研判上以提高審計工作效率。德勤于2017年10月推出人工智能機器“小勤人”，一度引起業內轟動，“小勤人”幾分鐘就能完成財務幾十分鐘才能完成的基礎工作，且可以7×24小時不間斷工作。可以預見的是，未來在標準化的審計項目中，人工智能將大有可為，代替人力進行審計。

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作者：何偉民 單位：甘肅銀行股份有限公司審計部