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大數據時代商業銀行如何做好內部控制審計

時間:2018年09月17日 分類:科學技術論文 次數:

下面文章主要是在商業銀行運營特點的基礎上,通過分析銀行全數據鏈,挖掘數據,在海量的數據中尋找商業銀行運營中產生的各類數據之間的規律,準確、快速的查詢可疑數據進行其內部控制審計。這將有效提升商業銀行運營的抗風險能力。 關鍵詞:商業銀行,內部控

  下面文章主要是在商業銀行運營特點的基礎上,通過分析銀行全數據鏈,挖掘數據,在海量的數據中尋找商業銀行運營中產生的各類數據之間的規律,準確、快速的查詢可疑數據進行其內部控制審計。這將有效提升商業銀行運營的抗風險能力。

  關鍵詞:商業銀行,內部控制,大數據技術

審計

  一、商業銀行內部控制審計工作現狀

  目前,我國商業銀行內部控制審計工作與國外同行相比差距較大,其職能上也無法滿足商業銀行對自身系統風險防范的要求。因此商業銀行內部控制審計工作的發展必須大步前進,在前進的過程中面臨著以下問題。

  1.商業銀行使用綜合數據處理系統的開發、應用、分析與內部控制審計工作溝通差。商業銀行實施業務信息綜合化過程中,著眼點往往是其市場業務需要,而忽視內部審計部門的工作需要。軟件的開發未考慮審計工作留有接口和數據采集。

  2.商業銀行內部控制審計人員大多是專業的審計人員。他們對運用大數據技術開展工作未達到基本運用大數據技術的要求。商業銀行內部控制審計工作的專業性較強,而大數據技術是當下最先進的計算機數據處理技術,這就要求內部控制審計人員要求不僅要具備銀行業務知識、審計經驗,還要具備運用相關大數據技術數據挖掘、數據清洗、數據庫管理、云處理等多領域的知識。

  3.商業銀行內部控制審計發現問題的難度加大。儲存的商業銀行運營的數據越來越多,計算機技術的發展使數據庫越來越大,黑客利用系統漏可在未經授權情況下進入數據庫,復制、修改、損毀各類型數據。這些行為嚴重影響了審計工作的難度而且手法隱蔽性,故危害性極大,往往給商業銀行的運營帶來的損失和危害。

  二、大數據技術在銀行內部控制的應用

  隨著大數據技術的發展,商業銀行應積極采納這一新技術。運用大數據技術來應對銀行內部控制審計工作中數據量爆炸、數據類型多樣、數據處理速度、方式的轉變。大數據技術在內部控制審計的應用主要體現在以下幾個方面。

  (一)數據來源和采集

  系統數據是銀行內部控制審計工作的基礎。數據采集的完整性、可靠性、真實性直接關系到整個內部控制審計的質量和結果;數據及時性、準確性是內部控制審計工作正常實施的必備條件。

  1.銀行內部控制審計工作的數據來源一般取自于銀行內部系統和銀行行業。銀行系統內部為方便運用大數據技術進行內部控制的審計可在系統設計之初就預留接口給審計部門。銀行內部控制審計工作可實現內部控制審計的增值性,商業銀行審計數據的要求對行內數據實現多方位數據來源的相互轉變。

  主要有:行內經營業務的數據,行內自行復核管理數據,行外數據。行內經營業務的數據,包含各個關聯系統的財務數據、授信數據、賬戶數據、交易數據、登記簿數據等,這部分數據直接通過內部系統進行直接抽取,作為最原始的數據;行內自行復核管理數據,如:員工行為積分、客戶積分、核查整改、績效考核等系統信息數據;行外數據,指各個上級部門下發的行業數據及其他商業銀行提供的共享數據。

  2.銀行內部控制審計工作的數據采集的方式較多,常用的有以下幾種:按需采集方式:根據審計內容的需要,有針對性的抽取的數據或從被審計單位定時進行抽取;動態采集方式,又稱直連方式;利用大數據處理方式直接將PLSQL、ODBC等工具與審計對象數據庫對接,動態直接調用審計對象數據進行審查。

  該方法進行采取數據,數據冗余較少、效率較高、采集速度較快。這兩種常用的數據采集方式各有利弊,為保證數據采集的完整性、可靠性、安全性,應著重考慮采集數據的效率,減少冗余數據。

  (二)數據分析

  數據采集之后數據分析應是全面性、綜合性、多重性的數據分析,針對商業銀行內部控制審計的數據分析需要建立有針對性“數學模型”對數據進行分析、挖掘,找出各層次可疑數據。建立數學模型的流程:首先明確建立模型的目的,即確定查何種違規行為或是多重性的違規行為,只針對單一違規,如:信貸資金流入員工賬戶的違規行為,審計人員就應采用針對性數學模型,查找是否存在員工使用客戶信貸資金;若有可疑數據發現還應進行后續行為特征分析,針對該違規行為可能產生特定的軌跡和特性,如:信貸資金流人員工賬戶,要確定是信貸資金,再分析信貸資金的走向,資金流入的客戶與員工信息表映射,該客戶是否為員工;最后就是建立數學模型,通過大數據技術的數據挖掘查找出違規特征分析并找到與其相互佐證的數據。審計專家和網絡工程師共同協作后將違規行為通過SQL等查詢語言轉化為數據。

  (三)數據核查

  數據核查是指通過數學建模分析、大數據挖掘、數據清洗得出的各個缺乏有效關聯的可疑數據,通過審計與大數據專業人員進行人工核查,逐條對應數據背后可能對應存在的問題進行確定,最終核實疑點是否屬實還是新情況。如是新情況還應分析其產生的原因。數據核查流程如下:第一步先直接核查,根據交易記錄直接進入系統核查,可發現一些較明顯、有明確簡單的依據直接認定為違規的情況;第二步,針對直接核查中可疑但無法直接斷定的情況開展內部控制審計,先根據可疑數據對其相關佐證資料進行復核、抽查,調取可疑數據再結合書面資料、實地走訪、談話等多種方式具體核實實際情況。

  三、提升商業銀行內部控制審計的策略

  1.加強大數據與內部控制審計專業人才培養,著力提升審計專業人員知識結構使其適應商業銀行的新時期運用大數據技術進行內部控制審計工作的需要。商業銀行需要一支能不斷提升職業技能的專業化內部控制審計人才隊伍,隊伍中要有精通審計業務的專家也要有又掌握大數據技術網絡工程師,最重要的是能將其兩者整合在一起高效工作的新時代管理者。

  如何整合好是做好這一工作的關鍵,需要采取多種措施這支專業隊伍知識結構優化升級:一方面是鼓勵大數據專業人員學習內部控制審計知識,充實現有審計專業隊伍;另一方面需要精通審計業務的專家著力提升計算機運用能力,將以往的辦公自動化軟件運用提升成能運用大數據專業軟件,是之稱為大數據技術審計師。最后要建立長效機制,有計劃的推行大數據技術審計師持證上崗制度,讓內部控制審計人才隊伍運用大數據技術成為銀行業發展的新亮點、新趨勢。

  2.積極介入大數據系統開發。

  在商業銀行系統開發、升級、更新時時就因考慮到支持大數據處理內部控制的審計工作需要。內部控制的審計工作需求的提數據結構形式和內部控制的設計、程序代碼的編寫、軟件測試、試運行到軟件驗收等方面,審計專家也都應從內部控制審計的角度系統開發的大數據技術處理全過程、全方位中;大數據網絡工程師也應從防止大數據信息系統開發源頭上可能出現的安全漏洞與缺陷等角度,注重網絡安全。銀監局也應出臺相應法規條律,明文規定商業銀行在研發運用大數據技術系統時要為內部控制審計預留接口,以推動各層面審計工作的大數據應用和銀行系統內部控制審計全覆蓋。

  3.建立銀行系統內部控制監控系統大數據技術的審計環境,著力提升大數據技術內部控制審計工作的規范化、標準化,提高銀行內部控制審計工作的效率和質量。加強動態、隨機的監控內部控制現狀,及時準確地發現銀行系統內部控制的各類異常情況,將商業銀行的各種風險與損失降到最低。

  四、結語

  為了能及時發現商業銀行在運營過程中存在的問題減小經營風險,著力提高商業銀行內部控制能力、經營風險的能力。我國商業銀行運用大數據處理新技術進行內部控制審計還有很長的過程要走,兩者之間還需進一步改進與完善,但可預見這兩者的緊密結合將充分發揮各自的優勢將銀行的內部控制監控、審計監督工作帶來新跨越。

  參考文獻:

  [1]裴立公.關于商業銀行信息系統審計的必要性分析實務[J].信息化論壇,2012(07).

  [2]方濤.商業銀行大數據審計模式探析[J].金融經濟,2012(06).

  [3]李三喜.企業如何進行信息系統內部控制審計[N].財會信報,2014-12-25.

  [4]國際內部審計師協會.內部審計實務標準[M].中國時代經濟出版社,2004

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