◆張淼淼/中國人民銀行江蘇省無錫市中心支行

進入新發(fā)展階段，我國內外部發(fā)展環(huán)境發(fā)生深刻變化，面臨許多重大理論和實踐問題，對內部審計在防范風險、推動發(fā)展、促進實現(xiàn)組織高質量發(fā)展目標方面提出了更高的要求。近年來，人民銀行內審工作以風險為導向，扎實開展各類審計項目，大力推動問題整改，為人民銀行系統(tǒng)加強管理、規(guī)范履職、維護聲譽做出了積極貢獻。但隨著信息技術在金融領域的應用領跑和人民銀行管理信息化水平的提升，業(yè)務管理中形成的各類數據呈現(xiàn)指數級增長，內部審計對各類數據資源的分析利用程度和效果成為影響審計工作質量的重要因素。本文探索構建內部審計領域知識圖譜，深度挖掘信息數據間的關聯(lián)關系，促進內部審計全面系統(tǒng)地識別組織內控缺陷和各種隱患，充分發(fā)揮防控風險、促進發(fā)展的增值作用。

一、相關理論與文獻綜述

（一）知識圖譜概述

目前，學術界并沒有對知識圖譜進行統(tǒng)一定義。知識圖譜的概念由Google公司于2012年首先提出，最初定義為用于增強其搜索引擎功能的知識庫。知識圖譜的本質是將真實世界中存在的各種實體或概念及其之間的關系用語義網絡圖的形式予以表現(xiàn)，現(xiàn)在泛指各種大規(guī)模的知識庫。目前，除了搜索引擎，知識圖譜還廣泛應用于營銷、醫(yī)療、電商、教育、司法、金融等領域。

知識圖譜主要由實體、關系、屬性三要素組成。實體是指具有可區(qū)別性且獨立存在的某種事物，可以是具體的人、事、物，也可以是抽象的概念，如城市、商品、民族等，它是知識圖譜中最基本的元素。關系用來表示不同實體間的某種聯(lián)系。實體和關系都可以有各自的屬性，如面積、數量等。知識圖譜的構建與應用其實是提供了一種理解和管理海量信息的能力。

（二）知識圖譜在審計領域的應用研究綜述

目前國內關于知識圖譜在審計領域應用的研究文獻主要集中在以下幾方面：一是利用知識圖譜的可視化工具分析學術研究進展情況，如張莉（2018）、吳金柯（2019）運用 Cite Space作為技術手段對國家審計研究前沿熱點進行可視化分析，通過共詞網絡圖譜展示了研究演進歷程；二是從技術層面研究知識圖譜的構建，如王瑞萍等（2020）、盧民軍等（2021）探索基于Neo4j圖數據庫進行審計數據知識圖譜構建；三是有關知識圖譜技術對于特定審計項目的應用，如樊世昊（2018）研究了知識圖譜的大數據審計方法解決醫(yī)保審計中數據分散、精確度低等問題。

雖然我國學者對知識圖譜的研究已逐步從概念等理論層面向技術與具體行業(yè)相結合的實踐層面發(fā)展，但關于將這一技術與內部審計領域相結合的研究成果還相對較少，因此基于知識圖譜技術的內部審計方法及應用場景分析是本文的創(chuàng)新點。

二、內部審計知識圖譜構建的基本思路

（一）構建框架。內部審計知識圖譜的構建，主要是對不同渠道數據源進行處理，最后根據不同應用場景設計相應表現(xiàn)方式的過程。

1.數據獲取。原始數據主要源自單位內部渠道和外部公開渠道，具體來說主要包括：一是從各類業(yè)務系統(tǒng)導出的、以EXCEL等固定格式存儲的結構化數據；二是從相關部門獲取的組織基本情況、人力資源分布情況、單位規(guī)章制度匯編、內外部監(jiān)督檢查結論等半結構化或非結構化數據；三是運用爬蟲技術等信息化手段從網絡獲取的人民銀行履職應遵循的法律法規(guī)、違規(guī)案例通報及其他有關信息，該類信息以文本、圖片等非結構化數據為主。

2.構建流程。從原始數據到形成知識圖譜，需要經歷知識抽取、知識融合、知識加工等關鍵階段。知識抽取，簡單來說就是采用不同的技術方法，將獲取到的數據轉換為“實體—關系—實體”等基礎三元組的形式，形成結構化的知識。知識融合，是將多個知識庫中的知識進行整合形成一個知識庫的過程，重在排除冗雜或錯誤信息，如不同報表、報告等文檔對日期數據有不同格式的表達，知識融合階段就是將此類不同格式進行統(tǒng)一，形成標準化的數據表示。知識加工，可以看作對經過抽取和融合后的知識進行補全和評估，旨在實現(xiàn)高質量知識的網絡化。

下面以財務收支審計為例展示知識抽取的主要思路。

（1）實體抽取。鑒于財務活動相對單一，人民銀行分支機構都遵循統(tǒng)一的記賬規(guī)則，設置有標準化程度較高的會計科目，體系較為簡單，因此財務實體抽取可以基于《中國人民銀行會計基本制度》《財務科目設置標準化指引》等制度依據自上而下搭建概念框架，如表1所示。

表1 會計科目設置示例

業(yè)務活動則相對復雜，標準化程度較低，不同機構的業(yè)務內容差異較大，因此業(yè)務實體抽取主要是對內設機構設置和業(yè)務分類等數據進行歸納、抽象、分層，自下而上搭建概念框架。

（2）關系抽取。一是要建立會計科目與會計科目間的關系。會計科目根據所歸屬的會計要素予以分類，且有明確的級次關系，關系抽取時可以直接利用分支機構的實際財務數據中“科目編碼”“科目名稱”列進行提取。二是要建立業(yè)務活動與業(yè)務活動間的關系。主要依據的是業(yè)務類別之間的邏輯關系，如固定資產管理包括不動產管理、車輛管理、電子設備管理等。三是要建立起財務活動和業(yè)務活動間的關系。兩者間的對應關系可以理解為業(yè)務活動產生的經濟信息都會在財務的對應會計科目中進行核算。但在實務中，財務與業(yè)務的對應關系是復雜的，可能是一項業(yè)務對應多個會計科目，也可能是一個會計科目適用于多種業(yè)務場景。由此，既要從業(yè)務出發(fā)找對應的會計科目，又要從會計科目出發(fā)找對應的業(yè)務場景，完成關系抽?。ㄈ绫?、表3所示）。

表2 業(yè)務活動與會計科目對應關系示例

表3 會計科目與業(yè)務活動對應關系示例

（3）屬性抽取。這一環(huán)節(jié)主要是提取具體數據，如單位人數，會計科目對應的借方金額、貸方金額等。

傳統(tǒng)審計方法主要對報表、賬簿、憑證等核算數據開展檢查，是將財務活動孤立起來作為審計對象。知識圖譜的構建則是基于財務業(yè)務一體化的審計理念，從挖掘財務活動與業(yè)務活動間的關聯(lián)關系入手，發(fā)現(xiàn)風險隱患，提供增值服務。

3.迭代更新。知識圖譜的構建是一個長期迭代的過程，其內容需要與時俱進。迭代更新主要是隨著新知識的加入，不斷進行知識抽取、知識融合、知識加工等環(huán)節(jié)的循環(huán)，實現(xiàn)增量更新。

（二）預期效果。當前，人民銀行內部審計信息化水平落后于各項業(yè)務信息化進程，在實施非現(xiàn)場數據分析和現(xiàn)場審計的過程中，審計人員難以從海量信息中快速獲取所需目標資源，主要還是依靠審計人員個人的勝任能力和職業(yè)判斷力，存在一定審計風險。構建不同類型業(yè)務活動的語義網絡，有利于實現(xiàn)對信息數據間關聯(lián)關系的深度挖掘，有效進行風險預警，助力內部審計統(tǒng)籌安全與發(fā)展，促進組織增值。

1.強化風險預測。知識圖譜聚焦的是組織運行中各類內外部信息間的關聯(lián)關系，與內部審計防風險的履職需求十分契合。除了有形的數據，行業(yè)專家的審計工作經驗也可以經過技術處理轉化成計算機可以理解的語言，通過數據挖掘算法與語義引擎進行數據結構化儲存；根據關系規(guī)則和審計經驗進行數據讀取、信息匹配和異常檢測，實現(xiàn)數據疑點審查全覆蓋，增強風險隱患的可發(fā)現(xiàn)性，提高預警能力。

2.助力持續(xù)發(fā)展。當前，內部審計已全面邁入風險導向模式階段，并逐步向戰(zhàn)略導向模式發(fā)展，需要內部審計機構及時研判組織發(fā)展現(xiàn)狀，結合戰(zhàn)略目標，提出有針對性的改進建議。知識圖譜集中整理分析了內部審計日常工作成果，直觀呈現(xiàn)了組織數據的知識網絡，有利于審計人員形成完整清晰的業(yè)務邏輯，更好地發(fā)揮咨詢功能，助力組織充分利用規(guī)則和政策抓住發(fā)展機遇，推動建立更加科學的管理體系。

三、應用場景分析

隨著人民銀行內部審計工作持續(xù)深化，各級分支機構內部審計范圍不斷拓展，審計活動日益復雜，不論是審計項目實施，還是審計組織管理，都可以考慮構建知識圖譜來進一步提升審計增值作用。下面對擬優(yōu)先運用的幾大場景作簡要分析。

（一）經濟責任審計領域。在領導干部經濟責任審計中，普遍存在審計對象畫像不夠精準的困境。構建經濟責任審計領域知識圖譜，從領導干部個人履歷、任期分工、分管業(yè)務工作數據對比、內外部檢查揭示問題等方面設置關聯(lián)規(guī)則，基于領導干部履職評價指標體系、相關政策文件形成知識庫，直觀展示審計對象所在單位經濟活動的橫向縱向分析、業(yè)務管理與存在問題的關聯(lián)性分析，為準確界定領導干部責任提供更加齊全的素材。

（二）采購管理審計領域。選定供應商的決策環(huán)節(jié)歷來是采購管理審計的重點，但面對復雜的市場環(huán)境以及企業(yè)間的多重管理關系，內部審計人員難以全面識別潛在風險。構建供應商數據知識圖譜，集成企業(yè)的工商、投資、融資、訴訟、擔保等信息，從千絲萬縷的關聯(lián)關系中獲取完整的企業(yè)關系網，提升多源異構數據處理和分析能力，切實防范風險。

（三）重要業(yè)務審計領域。比如，征信管理領域，近年來內部審計對征信管理的審計監(jiān)督已從職責履行規(guī)范性的定性層面拓展至對征信數據的量化分析層面，但面對海量的查詢數據仍顯得力不從心；又如，支付結算管理領域、反洗錢管理領域等，同樣可能接觸大量的交易數據，其中包含了各維度的信息，但內部審計監(jiān)督卻還停留在小規(guī)模抽樣檢查的初級階段。構建重要業(yè)務領域知識圖譜，搭建分析模型進行深度分析，通過交易數據挖掘不同主體、不同賬戶之間的關聯(lián)關系，通過關聯(lián)比對實現(xiàn)疑點挖掘，直接定位風險隱患。

（四）智能檢索。知識譜圖還可以作為基礎的知識平臺予以應用，通過對審計方案、工作底稿、結論性文書、審計依據等各類信息的整合，抽取實體、屬性和關系進行梳理并建立邏輯關聯(lián)，實現(xiàn)快速定位依據條款，推薦常見問題案例等功能，有效解決問題定性五花八門、引用依據不準確等問題。

綜上，知識圖譜技術的運用，對于人民銀行內部審計助力組織防風險、保安全，抓機遇、促發(fā)展能起到積極推動作用，但鑒于知識圖譜的實踐應用對于內部審計來說尚在創(chuàng)新嘗試的起步階段，還需要在多系統(tǒng)數據融合、自然語言處理等具體技術上加強研究探索，同時加強內部審計人員能力培養(yǎng)，著力實現(xiàn)以金融科技為內部審計賦能。