陳 超

一、前言

根據《金融科技發(fā)展規(guī)劃（2022-2025）》、《關于銀行業(yè)保險業(yè)數字化轉型的指導意見》等文件的指引，各大商業(yè)銀行紛紛將數字化改革與自身發(fā)展戰(zhàn)略相融合，不斷摸索適合自己特點的數字化轉型之路。如，中信銀行發(fā)布了《中信銀行2021-2023 年發(fā)展規(guī)劃》和《342 強核行動計劃》；浙商銀行成立數字化改革推進委員會，按照“夯基壘臺、立柱架梁、全面推進”三個階段推進全行數字化改革。渤海銀行成立戰(zhàn)略推動與科技轉型工程領導小組和辦公室，統(tǒng)籌全行資源，牽頭推進數字化轉型。隨著數字化改革的不斷深入，數字化業(yè)務轉型成效顯現，商業(yè)銀行在傳統(tǒng)授信業(yè)務、供應鏈金融業(yè)務、資產管理業(yè)務、線上化業(yè)務等領域均得到了長足的發(fā)展，智慧銀行已初露端倪。

與此同時，我國大型商業(yè)銀行內部審計工作也正以數據為先導，在審計技術和手段上持續(xù)創(chuàng)新，積極探索“智慧審計”。但與銀行業(yè)務的快速發(fā)展相比，智慧審計的步伐還比較緩慢，主要基于對客戶基本情況、賬戶信息、交易流水等結構化數據的分析，且局限于零星、碎片化的數據分析，無法實現連續(xù)審計的需要，更未形成完整體系。同時，對于大量非結構性的數據如文本、音視頻等在銀行運營中常見的數據更是束手無策。因此，探索構建行業(yè)領先的結構化和非結構性數據審計智慧分析平臺，將在未來智慧審計發(fā)展道路上邁出具有里程碑意義的一步。

二、數字化轉型為智慧審計發(fā)展帶來機遇和挑戰(zhàn)

（一）數字化改革正向縱深推進

2017 年，《政府工作報告》首次提及“數字經濟”，要求推動“互聯(lián)網+”深入發(fā)展、促進數字經濟加快成長。2018 年，《政府工作報告》提出“數字中國”概念，深入開展“互聯(lián)網+”行動，實行包容審慎監(jiān)管，推動大數據、云計算、物聯(lián)網廣泛應用。2019 年、2020 年，數字經濟相關內容不斷被寫入《政府工作報告》，數字化改革伴隨國家大數據戰(zhàn)略深入推進。例如浙江省作為共同富裕和省域現代化先行示范區(qū)，數字化改革正向縱深推進，將整合形成“1612”體系構架。綜合以上分析，不難發(fā)現，數字化改革是推動國家大數據戰(zhàn)略的重要手段，是全面深化改革的重要抓手，只有乘上數字化改革的東風，才能在以后發(fā)展中激發(fā)新潛能，把握新機遇[1]。

（二）商業(yè)銀行數字化轉型勢不可擋

2022 年，《關于銀行業(yè)保險業(yè)數字化轉型的指導意見》指出，到2025 年，銀行業(yè)保險業(yè)數字化轉型應取得明顯成效，數字化經營管理體系基本建成。此外，由中國互聯(lián)網金融協(xié)會、新華社瞭望智庫歷時半年，面向51 家各類型商業(yè)銀行開展問卷調查，共同完成了《中國商業(yè)銀行數字化轉型調查研究報告》。該報告表明，其中75%的受訪銀行正在或已制訂了一套完整的數字化轉型計劃，90%的銀行都在進行數字化轉型。這標志著，以后商業(yè)銀行除純柜面業(yè)務外的絕大部分業(yè)務會依靠數字化的信息系統(tǒng)，走上線上化發(fā)展的道路。商業(yè)銀行內部審計的模式也將發(fā)生翻天覆地的變化，最突出的特點是，原來鋪天蓋地的裝滿文件柜的紙質資料不見了，代替的是全面數字化的檔案資料，傳統(tǒng)的審計方法不再適用了，無法跟上數字時代的節(jié)奏了。

（三）信息技術賦能智慧審計

商業(yè)銀行數字化轉型在為審計工作帶來挑戰(zhàn)的同時，也為智慧審計發(fā)展帶來了機遇。而智慧審計則需要依靠信息化創(chuàng)新技術的大量運用，現在應用最廣的技術有大數據分析、人工智慧、網絡爬蟲等，商業(yè)銀行審計部門將這些技術與內部審計工作的實際相結合，建立合適應用場景，將上述技術廣泛地應用于審計過程，為全局分析、整體畫像、精準監(jiān)督等提供智力支持，從而達到審計智慧化的目的[2]。

三、數字化轉型背景下銀行內部審計的難點

（一）難以獲取標準化數據

數據是商業(yè)銀行的立身之本，是最寶貴的資源。商業(yè)銀行數字化改革的過程，伴隨著無數數據的不斷產生、存儲，智慧審計就是建立在這無數數據之上的審計。商業(yè)銀行有著數量繁多的各類應用系統(tǒng)，如核心系統(tǒng)、信用風險管理系統(tǒng)、風險監(jiān)測平臺、信用卡管理系統(tǒng)、資產保全系統(tǒng)、理財系統(tǒng)等，因此審計數據來源非常豐富，這些數據也有著不同的特點，標準不統(tǒng)一，如來自核心系統(tǒng)的數據是最基礎也是最準確的；來自信用風險管理系統(tǒng)的數據，既有業(yè)務明細的結構化數據，又有pdf、doc等文檔、企業(yè)經營場所、工程進展等照片、上門核保核簽視頻等非結構化數據，要對這些數據進行深加工，要解決的第一個問題是如何獲取數據，或者說如何獲取標準化的數據。

（二）難以有效運用外部數據

當前，商業(yè)銀行均初步建立了一套覆蓋了資本管理、信用風險、市場風險、流動性風險、操作風險、并表管理等各個領域，較為完整的風險管理規(guī)制體系。內部審計作為其中重要一環(huán)，組織實施的審計項目應與全面風險管理的要求相契合。因此，新形勢下，商業(yè)銀行審計要識別風險、防控風險，僅僅依靠銀行內部的數據信息是遠遠不夠的，也需要更多地運用監(jiān)管、工商、稅務、公安、法院、行業(yè)協(xié)會、媒體等外部機構的數據信息。但這些外部數據往往零碎，并散落于各個部門，并沒有形成共享，且存在無法獲取完整數據（如公安數據）的情況[3]。

（三）難以保證數據信息安全

《關于銀行業(yè)保險業(yè)數字化轉型的指導意見》明確指出加強數據安全和隱私保護。因此，在智慧審計過程中，如何在方便快捷地運用數據的同時，保障數據信息安全，將是審計面對的重要難題。如此海量的數據，如此繁多的數據類型，讓內審部門去獨立去管理，不但不現實，而且不合理，更不具有經濟性。

（四）缺乏復合型審計人才

如何在海量而又繁雜的數據中，抓住相關特征，梳理并分析出審計工作所需要的內容，是智慧審計的重中之重。商業(yè)銀行內部審計部門中，懂授信業(yè)務、會計運營的人員不在少數，但既懂業(yè)務又具有審計思維的人員少之又少，既懂業(yè)務又具有審計思維、掌握大數據分析技術的復合型審計人才更是鳳毛麟角。這使得智慧審計的發(fā)展較慢，甚至在部分商業(yè)銀行處于停滯狀態(tài)，內部審計職能無法有效發(fā)揮，尚處在傳統(tǒng)查錯糾弊的初級階段，無法提前識別風險、防控風險，更無法為商業(yè)銀行的高質量發(fā)展提出真正有價值的建議。

（五）尚未建成統(tǒng)一的智慧審計體系

當前商業(yè)銀行已逐步開展對智慧審計的探索，但沒有建成統(tǒng)一的智慧審計平臺，相關數據分析挖掘工作仍呈現依賴人工、滯后性、片段化、碎片化等特征，主要表現在：一是審計工作各階段的成果仍通過傳統(tǒng)紙質方式傳遞；二是數據分析仍大量依賴人工操作，未固化審計模型，形成實時預警機制，只有在項目實施時才分析數據，滯后性較大；三是審計模型開發(fā)不成體系，很多商業(yè)銀行已經開發(fā)了部分審計模型，也取得了一定成果，但點狀的比較多，對某類業(yè)務深入分析的模型較少。四是審計模型使用的不連續(xù)性，同一個審計模型在不同項目時，需要重新對相關數據進行采集、清洗、分析、驗證，加重了審計分析人員負擔，且容易出錯[4]。

四、智慧審計建設的建議

（一）加強數據治理，建立審計數據標準

數據的難以獲取已經嚴重阻礙了智慧審計的發(fā)展。要解決數據獲取難的問題，必須建立統(tǒng)一的審計數據標準。目前商業(yè)銀行在開發(fā)新系統(tǒng)時，都不會考慮后期審計的需要。因此，需要從源頭上制定規(guī)則，根據現有的審計要求，研究出一套標準化的數據規(guī)范（如交易流水、授信業(yè)務、理財業(yè)務等標準表），一是對現有系統(tǒng)的數據進行梳理，形成標準化數據采集規(guī)則；二是要求各部門在開發(fā)系統(tǒng)時就預留好標準化查詢接口。數據的標準化，將為智慧審計插上翅膀，數據的分析和挖掘將變得更加便捷。

（二）依靠先進技術，強化內外部數據采集

一是依靠網絡爬蟲技術外部網絡數據。通過對政府、監(jiān)管機構、上市公司公開報告等高價值外部數據采集，并進行標準化處理，可以有效促進審計工作開展[5]。如，在授信業(yè)務信用風險分析中，利用爬蟲技術可以獲取已上市企業(yè)最近三年財務報表、信用信息、關聯(lián)企業(yè)等關鍵信息。極大地提升企業(yè)畫像準確性，并能有效地識別企業(yè)潛在風險，驗證信貸審批有效性[3]。再如，在銀行員工異常行為排查審計中，利用爬蟲技術可以從企業(yè)信息公示系統(tǒng)等抓取董監(jiān)高等高管人員信息，與銀行員工信息進行比對，從而查處員工在外經商辦企業(yè)的情況。二是加強非結構化數據分析工具應用。商業(yè)銀行存儲了大量的非結構化數據，主要包括各類合同、總結材料、業(yè)務辦理影像資料、會議記錄等，這些數據蘊含著大量的風險信息，通過分析，能夠使審計人員識別更多的風險隱患。盡管很多審計人員都曾經做過一些初級的非結構化數據分析，如在財務費用審計時，通過搜索文檔的關鍵字、敏感詞，發(fā)現諸如費用、賬戶、臺賬等審計線索，并取得了較好的效果，但總體來說，內部審計對非結構化數據的處理手段較為有限，基本還停留在手工查閱的階段。依靠專業(yè)非結構化數據分析工具，能夠有效地提升非結構化數據的分析準確性和效率。如通過語音識別和形體識別技術，能夠自動識別理財銷售經理違規(guī)引導客戶進行風險測評或代客操作購買理財等違規(guī)行為，并生成審計疑點[6]。

（三）加強審計數據管理，杜絕審計數據泄露

審計數據在采集、傳輸、存儲、管理、應用等環(huán)節(jié)均存在泄漏風險。通常來講，面對商業(yè)銀行海量和復雜的審計數據，建議由科技部門統(tǒng)一管理，既利用了現有科技部門的人力資源和管理經驗，又能夠大幅度降低審計數據在存儲和管理環(huán)節(jié)的泄漏風險[7]。因此，審計數據泄漏風險主要發(fā)生在數據的采集、傳輸和應用環(huán)節(jié)，需要加強此方面的防護。一是盡量在內網采集數據，確有需要采集外部數據時，應保證傳輸鏈路的安全可靠，確保數據內容不被惡意截取、篡改，尤其通過存儲介質轉移數據時，應做好存儲介質和數據的加密工作，避免因存儲介質遺失而數據泄露。同時，做到數據采集傳輸專盤專用，數據分析專機專用，杜絕網絡及數據交叉使用。二是數據應用過程中，應實行“最小、必須”原則，一方面配置好數據應用的權限，控制好疑點數據的知悉范圍，一方面做好疑點數據的脫敏處理，避免直接展示敏感個人信息，如身份證號、銀行卡號、手機號碼等，縮小隱私數據暴露的范圍[8]。

（四）加大復合型審計人才培養(yǎng)力度，推動智慧審計發(fā)展

內部審計部門作為一個傳統(tǒng)觀念中的“養(yǎng)老部門”，人員老齡化相對嚴重，因此，要想在智慧審計領域獲得突破性進展，應革新人才培養(yǎng)觀念，打破慣常思維，一方面應有意識地引進既懂業(yè)務又懂審計還懂技術的復合型審計人才，給審計隊伍注入新鮮血液；另一方面要加大對年輕審計人員的培養(yǎng)，年輕人接受新思維、新知識、新方法的能力強，為他們制訂科學的人才培養(yǎng)計劃，逐步改變整個審計隊伍的結構；再一方面，應注重再學習，“活到老，學到老”，加強對審計前沿技術的了解和學習，提高智慧審計的能力，使老審計學到新技能[9]。

（五）加快統(tǒng)一智慧審計平臺建設，提高審計質效

在解決數據標準化問題的前提下，統(tǒng)一智慧審計平臺建設有了實現的基礎。一是將審計全過程進行信息化處理，從審前調查、審前分析、審計方案報批，審計實施（含審計底稿出具、意見反饋、部門討論）、審計報告等全過程納入統(tǒng)一智慧審計平臺，實現審計項目計劃、審計項目進度、審計發(fā)現問題、審計整改情況、審計工作成果、審計績效考核一欄式、全過程管理。二是將固定審計模型內嵌，在平臺建立體系化的預設審計模型，與標準化數據對接后，能夠稍延后，甚至實時監(jiān)控數據流，當觸發(fā)模型預設條件時，向審計部門自動發(fā)出提示等。三是具有圖形化、向導式的輔助分析工具。在預設審計模型無法滿足審計需求的情況下，可以讓審計人員借助可視化的輔助分析工具，相對簡單地實現數據分析。同時，應運用“云計算”和數據庫優(yōu)化等技術提升“高頻、簡單”查詢的響應速度[10]。

五、結語

隨著數字化改革不斷向縱深推進，信息化技術的快速發(fā)展，智慧審計將逐漸替代傳統(tǒng)的審計手段和方法，尤其是在簡單重復工作、數據驗證、邏輯校驗、音視頻識別等方面具有強大的優(yōu)勢，在統(tǒng)一智慧審計平臺的支持下，全量全覆蓋的審計，將不再是夢想，審計的質量和效率將得到極大提升。

引用

[1]寇冠.新起點、新征程,用一流科技賦能中信銀行高質量發(fā)展[J].中國金融電腦,2022(04):15-17.

[2]楊道廣,陳波,陳漢文.智慧審計研究:理論前沿、實務進展與基本結論[J].財會月刊,2022(11):15-31.

[3]聞豪.大數據驅動智慧審計——金融大數據審計趨勢和挑戰(zhàn)[J].財會學習,2022(02):114-116.

[4]王雪榮,侯偉龍,虎祎笑.大數據智慧工程審計平臺構建——基于“點—線—面”思維的數據式審計模式[J].財會月刊,2021(17):92-97.

[5]陳艷麗.數字化轉型背景下商業(yè)銀行智慧審計探討[J].中國市場,2021(05):186-188.

[6]李云香,周成軒,張鋮怡,余建波,楊林.基于深度學習的智慧審計系統(tǒng)[J].中國內部審計,2020(12):12-19.

[7]辛琳.大數據背景下智慧金融審計路徑構建[J].科技經濟市場,2020(10):25-27.

[8]張雪芹.基于微應用+大數據分析研究智慧審計模型[J].中國產經,2020(14):35-36.

[9]黃嫦嬌.大數據背景下智慧審計的應用問題研究[J].現代商貿工業(yè),2019,40(34):106-107.

[10]李志慧,劉山.新常態(tài)下智慧化金融創(chuàng)新審計構建與應用路徑研究[J].經營與管理,2019(11):20-22.