银行流水是指银行活期账户的存取款交易记录，是所有财务数据中较真实的部分，能够较高程度上反映银行账户主体的真实财务情况,在纪检、审计等监督部门实际工作中，经常会根据初步发现的疑点线索，调取相关人员、企业的银行账户流水，对涉嫌存在的问题进行印证核实，并为下一步工作提供方向。如涉及的主体个数和流水量不大，可通过人工方式进行审查，但是如果涉及主体众多、时间跨度大、人员关系复杂、流水量大，人工比对的弊端就显现出来：一是工作量大、耗时长；二是难免会看错、遗漏关键信息，准确度和完整性都无法保证；三是难以进行系统分析，如个人总收入支出是否合理、家庭成员的总收入支出是否匹配；四是难以进行关联分析，如同一笔资金如何在不同人或账户之间流转等。

针对上述问题，审计研究利用数据分析技术，实现对海量银行流水数据的全面分析，系统梳理相关账户收支情况，如涉案人员、家庭、企业账户的总流水、总余额、涉案人员、家庭账户收入、支出合理性；精准找出应重点关注的主体、产权信息、异常资金往来，如大额流水和账户异常信息、流水中涉及的房、车等产权信息、涉案人员及家庭之间、涉案人员与涉案企业之间、涉案企业与其他相关企业之间的异常往来情况等。同时，通过对银行流水分析消费结构分析，可以基本还原相关人员生活轨迹，掌握其生活习惯、偏好，为其进行“八小时外生活画像”，可以快速找到案件侦破突破口，并且有助于把握涉案人员真实心理情况，极大提高问题线索落实及案件审查的质效。主要分析思路及方法如下：

一是建立标准表。经研究，数据分析需利用涉案人员、所属家庭、交易卡号、所属银行、交易日期、交易时间、交易方向、交易金额、文字摘要、对手名称、对手账号、对手开户行等12个基本字段，还可以附加、交易方式、柜员号、交易渠道、开户日期、销户日期、注册地址、交易流水号等字段用于辅助分析及关联问题线索涉及银行流水的凭证信息。确定字段后，明确各字段数据类型，建立银行流水数据分析标准表如下：

二是校验数据。将银行所有账户流水均按照标准表的格式提供电子版。需要注意的是，有些银行的客户名-卡号，卡号-账户流水明细是分开的，需要用VLookup进行关联匹配；有些银行的交易日期格式不一，需要用数据分列功能统一整理为时间型YMD格式。在汇总所有银行账户流水电子数据后，对标准表进行校验，找出数据异常情况，并根据实际情况予以校正。

三是研究建立数据分析模型。结合银行流水审计工作经验，初步建立六大类数据分析模型：整体分析总流水、总余额、收支合理性分析、大额流水、异常账户分析、产权信息分析、各涉案主体间的关联分析、人物“消费画像”。

四是处理和运用分析结果。根据功能，上述模型总体上分为两类，第一类模型的结果用于系统性分析涉案主体银行账户的不合理性，对此类问题模型分析结果进行权重赋值，并叠加到各涉案主体上，最终给出各涉案主体银行账户不合理问题的汇总结果及不合理程度的排序；第二类模型的结果直接给出具体的疑点线索，可直接用于与相关涉案人员进一步核实。（固定资产投资审计处 崔飞）