安存紅 高祥曉

數(shù)據(jù)挖掘技術在商業(yè)銀行審計的應用問題研究綜述

安存紅 高祥曉

商業(yè)銀行是一個高風險的行業(yè)，《審計署2008至2012年審計工作發(fā)展規(guī)劃》中就提出了金融審計“以維護安全、防范風險、促進發(fā)展為目標，服務國家宏觀政策，推動金融改革，維護金融問題，完善金融將，推動建立高效安全的現(xiàn)代金融體系”。先進的數(shù)據(jù)挖掘技術可以幫助審計人員在商業(yè)銀行審計中從大量交易數(shù)據(jù)中挖掘審計重點提高審計效率。

數(shù)據(jù)挖掘技術；商業(yè)銀行審計

數(shù)據(jù)挖掘，英文直譯為資料探勘，數(shù)據(jù)采礦，是指從大量資料中發(fā)掘有用的信息或規(guī)律，它是數(shù)據(jù)庫知識發(fā)現(xiàn)中的一個重要步驟。數(shù)據(jù)挖掘技術還大量運用統(tǒng)計、情報檢索、機器學習和模式識別等諸多方法，通過計算機定義的程序，排除人為干擾，智能化的對各種數(shù)據(jù)資料進行全面充分的調(diào)用分析，從而發(fā)現(xiàn)隱藏的關系和模式。在審計中應用數(shù)據(jù)挖掘技術可以大大提高審計質量，降低審計風險。

商業(yè)銀行是一個高風險的行業(yè)，面對商業(yè)銀行眾多的分支機構和海量數(shù)據(jù)，審計工作猶如蚍蜉撼大樹般渺小，必然會存在應發(fā)現(xiàn)而未發(fā)現(xiàn)的問題，給審計工作帶來巨大風險。另一方面，經(jīng)濟犯罪行為時有發(fā)生，且大多表現(xiàn)出錯綜復雜、內(nèi)外勾結的犯罪跡象，使得審計工作面臨更大的風險。數(shù)據(jù)挖掘技術適合處理海量數(shù)據(jù)、適合發(fā)現(xiàn)錯綜復雜的內(nèi)在關聯(lián)關系的特點恰好可以解決商業(yè)銀行審計中所面臨的主要問題。

一、較成熟的研究角度及研究結果

(一)數(shù)據(jù)挖掘技術在商業(yè)銀行客戶關系管理中的應用研究

這類研究中主要解決商業(yè)銀行客戶管理管理中存在的諸如金融服務產(chǎn)品差異小、客戶滿意度低、流失率高等問題。

運用數(shù)據(jù)挖掘技術，依據(jù)客戶的存儲、借貸等行為差異，將商業(yè)銀行的存儲戶和貸款戶進行分類，針對不同群體內(nèi)的成員需求有針對性的提供不同的金融產(chǎn)品、貸款服務等。

運用數(shù)據(jù)挖掘技術，將客戶群體按照不同的維度細分為不同等級，針對不同等級的客戶群體設計不同的營銷策略，滿足客戶群體的需求差異，提高客戶滿意度。

運用數(shù)據(jù)挖掘技術，調(diào)用流失客戶的基礎數(shù)據(jù)和交易數(shù)據(jù)，挖掘出數(shù)據(jù)間的類似和關聯(lián)性，對比出客戶流失原因，借以建立諸如客戶流失預警系統(tǒng)等。留住已有客戶，關注已有客戶的消費習慣，在客戶有流失跡象時，及時溝通，采取相應措施留住客戶。

（二）數(shù)據(jù)挖掘技術在商業(yè)銀行風險管理中的應用研究

商業(yè)銀行的主要業(yè)務范圍包括吸收公眾、企業(yè)及機構的存款、發(fā)放貸款、票據(jù)貼現(xiàn)及一些中間業(yè)務等。它是儲蓄機構而不是投資機構，商業(yè)銀行本身就是高風險與高收益的行業(yè)，只有妥善處理好承擔風險、控制風險管理風險的關系，才能立于不敗之地。

為使商業(yè)銀行的管理層能夠及時準確的掌握資產(chǎn)的總額及其分布情況、貨幣資金的調(diào)度情況、信貸資產(chǎn)的分布情況、客戶的信用情況等信息，可以使用數(shù)據(jù)挖掘技術，對信貸資產(chǎn)進行組合風險分析和安全性分析并構建風險計量模型，主要分析內(nèi)容保括：信用風險、匯率敏感度、流動資金風險、不良貸款等，從樣本數(shù)據(jù)中找出規(guī)律和趨勢，區(qū)分數(shù)據(jù)類別，找出多因素之間的相關性，對其狀態(tài)進行描述，達到有效控制風險的目的。

運用數(shù)據(jù)挖掘技術，收集、分析客戶的消費行為、信用等級、背景資料，確定三者之間的關系，建立數(shù)據(jù)模型，準確計算出不同屬性值的客戶群所具有的消費能力、還款概率，劃分客戶類別，進行分類管理。

（三）數(shù)據(jù)挖掘技術在反洗錢中的應用研究

近年來內(nèi)地洗錢活動日益增多，洗錢數(shù)額與日俱增。《華爾街日報》2012年16日報道，自2011年10月至2012年9月的12個月間，從中國流出的資金約2,250億美元，這相當于去年中國國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）的3%左右。

在洗錢活動中，金融機構客觀上成為最主要的渠道之一。在世界各國的反洗錢工作中，澳大利亞的反洗錢機構做得十分出色，澳大利亞反洗錢機構——澳大利亞交易分析與報告中心承擔雙重角色，自身作為是一家金融情報機構，在具體反洗錢工作中能夠把諸如銀行交易數(shù)據(jù)庫、聯(lián)邦或州的犯罪歷史數(shù)據(jù)庫等多個數(shù)據(jù)庫的信息集成起來，同時又是一個獨立的司法機構，是反洗錢和反恐融資的監(jiān)管者，與其他執(zhí)法部門是協(xié)作關系，在反洗錢工作中能夠運用多種數(shù)據(jù)挖掘技術進行數(shù)據(jù)處理，對洗錢犯罪進行監(jiān)控、取證、防范，其數(shù)據(jù)處理的結果對反洗錢工作指導性非常強。

運用數(shù)據(jù)挖掘工具，可以從大量的銀行交易數(shù)據(jù)中找出具有關聯(lián)交易的金融數(shù)據(jù)，逐步排查，對交易記錄進行描述，需找資金轉移中的特殊動態(tài)交易，重點關注大額和可疑資金交易數(shù)據(jù)及其分布情況，對于刑偵部門追蹤反洗錢案件具有重大意義。

運用數(shù)據(jù)挖掘工具，可以模擬、拷貝已往洗錢案例的渠道、環(huán)節(jié)、資金轉移的特征和規(guī)律，定義出數(shù)據(jù)模型，通過對照比較，判斷出新交易是否屬于“洗錢”交易，同時根據(jù)新交易對模型進行動態(tài)更新，升級模型以提高對可疑交易判斷的命中率。

二、最新的研究進展

文勇在《數(shù)據(jù)挖掘技術在風險導向審計中的應用》一文中提出數(shù)據(jù)挖掘式審計在我國尚處于初級階段，需要開發(fā)出新的數(shù)據(jù)挖掘方法和算法，調(diào)高數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的適應性和可維護性，建立健全審計檢測風險評價指體系，構建基于XBRL的數(shù)據(jù)挖掘模型，文中缺乏后續(xù)的具體實施。

劉莎、楊會樸在《數(shù)據(jù)挖掘技術在金融審計中的應用》一文中提出數(shù)據(jù)挖掘技術在金融審計中的深入應用離不開銀行等金融機構信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)結構的標準化，把有效的審計思路轉化為計算機語言程序，應使數(shù)據(jù)挖掘分析方法成為體系，文中沒有針對性的提出審計體系構建方法。

陳丹萍在《數(shù)據(jù)挖掘技術在現(xiàn)代審計中的運用研究》一文中提出了數(shù)據(jù)挖掘審計法的基本路徑和數(shù)據(jù)挖掘審計的具體步驟，在理論上進行了描述。

以上學者在論著中闡明的觀點也正如程丹萍在其文章最后的總結：數(shù)據(jù)挖掘技術在審計中的應用尚處于起步階段，它的應用存在局限性，有賴于被審計單位數(shù)據(jù)質量，數(shù)據(jù)挖掘技術需要一定的投入，對于審計人員素質要求較高。

三、利用數(shù)據(jù)挖掘技術構建基于數(shù)據(jù)倉庫的商業(yè)銀行審計線索發(fā)現(xiàn)模型

隨著金融行業(yè)的快速發(fā)展，商業(yè)銀行不斷推出新產(chǎn)品和新服務，自助銀行、電子銀行等業(yè)務方便了客戶使用。國有的工、農(nóng)、中、建四大商業(yè)銀行實現(xiàn)了三集中，即所有營業(yè)網(wǎng)點集中聯(lián)網(wǎng)、會計賬務集中處理、客戶基本信息集中管理，建立全國性集中式的計算機數(shù)據(jù)處理中心和網(wǎng)絡系統(tǒng)，數(shù)據(jù)倉庫逐步建立完善。三集中方便了銀行的管理工作，也給審計工作帶來了機遇與挑戰(zhàn)。使用原有的計算機審計模型，面對數(shù)據(jù)倉庫中的海量數(shù)據(jù)，對于審計線索的發(fā)現(xiàn)如同大海撈針般困難。如果能夠利用數(shù)據(jù)挖掘技術則可以利用銀行建立的數(shù)據(jù)倉庫，這一有利條件是發(fā)展商業(yè)銀行審計的契機。由此可見利用數(shù)據(jù)挖掘技術構建基于數(shù)據(jù)倉庫的新型審計模型對于商業(yè)銀行審計工作尤為重要。

數(shù)據(jù)挖掘需要面對的是海量數(shù)據(jù)，因此進行數(shù)據(jù)采掘一般要花大部分力量在數(shù)據(jù)準備階段。通過預先建立審計數(shù)據(jù)倉庫將商業(yè)銀行原始的交易業(yè)務數(shù)據(jù)庫進行收集、歸納、處理，將審計數(shù)據(jù)倉庫獨立于原始交易業(yè)務數(shù)據(jù)庫，不會增加原始交易業(yè)務數(shù)據(jù)庫的調(diào)用頻率，不會對原始交易業(yè)務數(shù)據(jù)庫造成破壞，審計數(shù)據(jù)倉庫源于原始的交易業(yè)務數(shù)據(jù)庫，按照審計方法進行預處理，提高審計效率，從而有效地為決策提供實時的信息服務。從這一點上講，審計數(shù)據(jù)倉庫的建立大大降低了數(shù)據(jù)挖掘的障礙，能夠更好地滿足審計的要求，因此，在進行商業(yè)銀行審計時，應首先構建基于原始交易業(yè)務數(shù)據(jù)庫的審計數(shù)據(jù)倉庫，然后再實施數(shù)據(jù)挖掘技術。在建立商業(yè)銀行審計線索發(fā)現(xiàn)模型時，可以按照以下幾個步驟進行：第一步，確定審計目標，提出審計需求。第二步，理解數(shù)據(jù)挖掘目標，分析基礎數(shù)據(jù)。第三步，建立數(shù)據(jù)模型，確定分析方法。第四步，實施與反饋。第五步，發(fā)布審計發(fā)現(xiàn)，進行審計整理，最終完成審計工作。

四、結論

能夠將數(shù)據(jù)挖掘技術的常用分析方法應用在商業(yè)銀行的審計工作中，構建基于數(shù)據(jù)倉庫的商業(yè)銀行審計線索發(fā)現(xiàn)模型，將隱藏在大型數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫或其他大量信息存儲中的規(guī)律數(shù)據(jù)挖掘出來，這種技術是對數(shù)據(jù)內(nèi)在和本質的高度提煉和升華，使大量的數(shù)據(jù)具有了生命力的體現(xiàn)。利用數(shù)據(jù)挖掘技術構建基于數(shù)據(jù)倉庫的商業(yè)銀行審計線索發(fā)現(xiàn)模型，為完善商業(yè)銀行審計工作提供理論基礎和技術支持。

[1]雷霄霞.社會審計軟件作業(yè)流程的設計研究[D],廣東外語外貿(mào)大學,2009年.

[2]曾德勝,彭燦明,陳源,張新林.基于數(shù)據(jù)挖掘的審計系統(tǒng)研究[J].長春工程學院學報(自然科學版),2011年第1期.

[3]文勇.數(shù)據(jù)挖掘技術在風險導向審計中的應用[J].財會通訊:綜合（上），2013年第5期.

（作者單位：中國地質大學長城學院經(jīng)濟系會計學教研室）

本課題內(nèi)容為2013年度河北省審計廳重點研究課題，項目審批號：201326。