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数据思维赋新能 金融审计增质效

稿件来源:中国审计杂志 作者: 发布时间: 2024-05-22 | 打印 |

当今世界,信息技术发展日新月异。金融行业信息化程度高、数据量庞大,且数据管理质量较高,为审计部门运用大数据技术开展金融审计提供了基础条件。审计人员应深刻把握金融审计工作的政治性、人民性,不断创新数据分析思维,实现对相关数据的动态分析,推动研究型审计走深走实。笔者根据审计实践,谈一谈大数据技术如何助力开展金融审计工作。

选准数据分析方向,助力政策目标实现。

审计机关首先是政治机关,政治性是审计机关的最鲜明、最重要的属性,旗帜鲜明讲政治是应尽之责。应紧紧围绕党中央决策部署谋划审计工作,把深化金融体制改革、加强和完善现代金融监管、强化金融稳定保障体系等党中央部署的重点任务和相关政策要求落实到金融审计中,并转化为数据分析思路,使审计工作始终沿着正确的方向前进。

金融审计的目标是维护金融安全、推动金融改革、促进金融发展。在审计实践中,审计人员应聚焦以下三方面。一是聚焦促进经济高质量发展。重点关注审计对象在金融领域重大政策措施落实情况,抓住服务实体经济这个根本点,以是否有效服务实体经济、有效服务高质量发展为标尺,密切关注其在金融资源实际配置情况,推动揭示和纠正问题。如在分析银行信贷数据时,对银行整体信贷规模、结构进行趋势性分析,通过反映异常问题,督促金融机构持续优化信贷结构,加大对重大战略、重点领域和薄弱环节的支持力度。二是聚焦牢牢守住国家金融安全。密切关注金融机构、金融市场以及跨机构、跨市场的风险运行情况,加大对金融领域重大风险隐患的揭示力度。面对部分金融产品以创新为名,通过多种手段规避监管的“擦边球”情况,审计人员应透过现象看本质,通过跨市场、多维度的数据关联、匹配,精准识别、及时揭示重大风险隐患。三是聚焦持续有效推进反腐治乱。加强对金融领域新趋势、新特点的研究,加大对重大违纪违法行为和各类金融乱象的揭示力度。挖掘风险行为的共性之处,并运用大数据技术将普遍性、典型性的风险行为和违纪违法问题的数据特征提炼出来,建立数据模型,再通过数据模型的推广应用,精准锁定疑点问题。

树立“审计资料数据库”意识,拓展研究深度。

审计人员在用好现有结构化数据库的同时,还应构建一套审计资料数据库。这套数据库既包括在不同项目中通过总结、反思提炼的共性问题和重要观点,还包括审计过程中涉及的法律法规和相关政策,以及通过公开渠道收集的上市公司年报、金融监管部门统计数据等。这就需要审计人员结合自身审计工作经验,把查漏补缺和总结反思贯穿审计项目全过程,运用大数据思维探索对重大问题的审计规律,运用信息化技术手段加深对审计对象及所在领域的核查总结,不断拓展金融审计的广度和深度。

审计资料数据库的建立可以帮助审计人员全面掌握审计领域内同类型金融机构的业务状况、管理流程、历史沿袭、相关行业变化趋势等情况,有助于在审计项目开始前的总体分析中突出重点、提升效率。同时,通过回溯党中央对审计对象、所处行业的定位与要求,监管机构的监管政策变化以及历年同类型审计项目中的重大风险事件、重要审计问题,提前研判审计对象可能存在的问题和所在行业的潜在风险隐患,做到心中有数,有效实现“研究一年,审计两个月”的目标。

转变数据分析思维,高效揭示问题。

注重探索异常行为。随着各行各业产生的数据规模不断增长,审计人员除了通过获取业务资料、会计凭证等材料,沿着既定的审计目标核查问题外,还可以借助大数据技术,直接对异常行为进行分析。一是开展集中度异常分析。根据审计实践,异常行为大概率表现为人员、机构或地域过于集中,也就是所谓的“扎堆效应”,审计人员可以通过数据的分类汇总,率先关注以往出现问题较多的群体、机构或区域。由于资金流动的背后是人的行为轨迹,这类方法在分析异常资金流动、POS机刷卡异常等案例中效果显著。二是开展趋势异常变化分析。审计人员应对所分析的业务规模有一个常识性判断,也就是掌握正常数据所处范围,从而判断数据是否异常,进而分析异常原因。在某项目中,我们通过分析各分支机构不同业务占总体比重的变化情况,发现某机构业务规模近年来增长速度异常,进一步核查,发现违规行为。三是善于利用其他行业数据,辅助判断业务是否异常。在对审计对象相关数据进行分析时,还可以通过关联其他数据判断异常。如在项目中通常会面临海量企业,可以通过企业用电量、资金交易活跃度等信息,筛选识别经营异常企业,从而帮助快速确定审计重点。

注重发掘“隐藏关系”。金融审计涉及的各类数据中,包括如亲属关系、企业控股关系、工程合同关系等强关联关系,也包括如是否为共同担保人、是否前后控股同一家企业等弱关联关系。随着大数据理念在审计中的不断运用,“隐藏关系”逐渐成为审计人员重点关注的第三种关系,即当事人通过“设置防火墙”隐藏违纪违法行为,不呈现任何显性特征。为发掘“隐藏关系”,审计人员要用好现有的强弱关联关系,将原本处于不同维度的数据进行关联、分类,突破“夹层”,寻找藏匿在各类“防火墙”下的“隐藏关系”。如在某项目中,我们首先通过企业控股、项目合同等信息建立企业间的关联,再通过资金划转、股东等信息,将企业与人员之间进行关联,最后由弱关联关系,将原本不存在任何表象关系的人与项目“挂钩”,推动相关问题查深查透。       

随着时代发展,数据分析技术会不断更新迭代。我们不仅要学习先进的技术方法,更要在不同审计项目中学习、积累与实践,探索将大数据技术与审计实践更好结合的路径,助力提高审计质效、提升审计层次,为进一步做好研究型审计,发挥金融审计助力实现全面深化改革、防范化解重大风险、服务实体经济提供支持。

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