人民銀行內(nèi)部審計研究論文

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一、基本概念

數(shù)據(jù)挖掘（DataMining，DM）是一種計算機輔助技術，用于從海量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的數(shù)據(jù)中抽取出潛在的、有效的、新穎的、有用的和最終可以理解的知識的過程，又稱數(shù)據(jù)庫知識發(fā)現(xiàn)（KnowledgeDiscoverofDatabase，KDD）。數(shù)據(jù)挖掘即能針對特定7876數(shù)據(jù)庫進行簡單的檢索和查詢，又能進行多層次、全方位的統(tǒng)計、分析、綜合和推理，越來越多的組織開始對記錄交易活動、經(jīng)營狀況和市場信息的海量數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)挖掘，從而獲得有價值的信息，提高組織的盈利水平和競爭能力。審計人員可將具有相似性的會計數(shù)據(jù)進行聚類分組，從而發(fā)現(xiàn)異常賬目。

二、大數(shù)據(jù)視角下的人民銀行內(nèi)部審計模型

根據(jù)人民銀行業(yè)務實際和大數(shù)據(jù)處理要求，構建了由數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)整理、數(shù)據(jù)挖掘和審計應用四階段構成的人民銀行大數(shù)據(jù)審計模型。

（一）數(shù)據(jù)獲取

人民銀行內(nèi)審部門應結合轄區(qū)業(yè)務實際，積極開展風險評估工作，確定各業(yè)務風險排序，擬定審計主題，針對特定的審計目標和審計內(nèi)容進行廣泛而深入的審前調(diào)查，掌握審計的范圍、審計的內(nèi)容、審計所需的信息。根據(jù)審前調(diào)查情況，審計人員有目的性的收集和整理與審計相關的數(shù)據(jù)，服務于審計項目。該階段審計人員在保證不影響被審計單位業(yè)務系統(tǒng)的平穩(wěn)、持續(xù)運行前提下，采取諸如MicrosoftSQLServer2000等數(shù)據(jù)轉換工具，獲取、更新和維護審計相關數(shù)據(jù)。

（二）數(shù)據(jù)整理

該階段審計人員在充分分析數(shù)據(jù)質(zhì)量的情況下，運用數(shù)據(jù)庫各表之間的勾稽關系，剔除垃圾數(shù)據(jù)，清理、轉換、載入和驗證提取的數(shù)據(jù)，建立審計數(shù)據(jù)庫××，數(shù)據(jù)庫中的審計數(shù)據(jù)是集成的、一致的、高質(zhì)量的，便于后續(xù)審計工作的開展。數(shù)據(jù)庫是面向特定審計主題的，不同被審計單位的審計主題不同，因此審計人員要為不同審計對象設計不同的數(shù)據(jù)庫××，設計數(shù)據(jù)庫××包括數(shù)據(jù)庫××模型設計及數(shù)據(jù)處理設計，是一個循環(huán)往復、不斷優(yōu)化的過程，需要不斷地反饋和不斷地完善。該階段審計人員主要任務是為采集到的審計數(shù)據(jù)建立一個獨立與被審計單位數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)庫××，提供適合聯(lián)機分析處理和數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)存儲環(huán)境。

（三）數(shù)據(jù)挖掘

該階段審計人員可以使用簡單分析和多維分析工具對數(shù)據(jù)庫××進行數(shù)據(jù)分析，如：采用聯(lián)機分析處理的切塊、切片、旋轉和鉆取等技術，對審計數(shù)據(jù)進行比較分析、比率分析、趨勢分析等。但在海量數(shù)據(jù)情況下，審計人員必須采用諸如統(tǒng)計分析、決策樹、人工神經(jīng)網(wǎng)絡和關聯(lián)規(guī)則等數(shù)據(jù)挖掘算法，對數(shù)據(jù)庫××進行數(shù)據(jù)挖掘。

1.選擇數(shù)據(jù)挖掘算法

不同數(shù)據(jù)挖掘算法的思路、步驟、功能和應用領域不盡相同，審計人員應根據(jù)審計主題選擇挖掘方法，以得到對審計有指導意義的知識。

2.建立數(shù)據(jù)挖掘模型

選擇數(shù)據(jù)挖掘算法后，從分析數(shù)據(jù)入手，從數(shù)據(jù)庫××中提取主要變量，剔除無關變量，建立適合該算法的數(shù)據(jù)挖掘模型。

3.驗證數(shù)據(jù)挖掘模型

從數(shù)據(jù)庫××中選取多個樣本數(shù)據(jù)，對挖掘模型進行驗證，確保數(shù)據(jù)挖掘模型實現(xiàn)既定審計目的。

4.運行數(shù)據(jù)挖掘模型

挖掘模型的運行由專業(yè)計算機工具完成，審計人員要認真評估挖掘結果，判定挖掘結果的準確性和有效性，保證挖掘結果得出正確審計結論。評估結果可能導致退回到之前的階段，重新選擇數(shù)據(jù)集合、數(shù)據(jù)挖掘算法或調(diào)整挖掘算法參數(shù)。

5.構造審計知識庫

數(shù)據(jù)挖掘模型運行后，會呈現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)庫××中的一些規(guī)律或者展示異常審計數(shù)據(jù)，這些規(guī)律或者異常稱之為審計知識，不同的審計知識存儲在一起即構成了審計知識庫，審計人員利用審計知識提取審計線索或違規(guī)及風險情況。

6.循環(huán)利用審計知識庫

在以后開展審計項目時，審計人員首先查看審計知識庫，采用可以直接使用的審計知識，否則按照上述步驟構造適合本次審計的挖掘模型，并將新的審計知識存入審計知識庫。審計知識庫的循環(huán)使用提高了審計的效率，實現(xiàn)了資源共享，提高了審計質(zhì)量。

（四）審計應用

審計人員利用掌握的審計證據(jù)，對提取的審計線索、審計違規(guī)及風險狀況進行解釋和驗證，評估形成的審計結論，對審計結論進行一致性和效用性處理。主審人組織獲得的審計結論，以事實確認書的形式向被審計單位征求意見，最終形成審計報告。

三、相關工作建議

（一）積極構建大數(shù)據(jù)審計模型

2012年，人民銀行計算機輔助審計系統(tǒng)正式上線運行，在國庫和貨幣發(fā)行業(yè)務審計領域取得了顯著成效；2013年，總行內(nèi)審司下發(fā)了《中國人民銀行辦公廳關于計算機輔助審計工作的指導意見》，推進輔助審計工作。要進一步把握大數(shù)據(jù)環(huán)境下內(nèi)部審計發(fā)展趨勢，引入適應大數(shù)據(jù)要求的數(shù)據(jù)分析工具，積極構建、優(yōu)化大數(shù)據(jù)審計模型，大力開展海量數(shù)據(jù)持續(xù)和深層次分析，引導各分支機構逐步轉變審計模式。

（二）著力搭建溝通協(xié)調(diào)機制

為確保大數(shù)據(jù)審計模式得到有效推廣，各級內(nèi)審部門要根據(jù)本轄區(qū)業(yè)務實際建立溝通協(xié)調(diào)機制，明確權責。技術部門要按照權限提供相關業(yè)務系統(tǒng)的系統(tǒng)需求、數(shù)據(jù)庫設計和數(shù)據(jù)字典等信息，并在系統(tǒng)研究、數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)挖掘等方面提供必要的支持和配合；相關業(yè)務部門要積極提供內(nèi)審部門開展各類審計所需數(shù)據(jù)資料，不得以任何借口和理由拒絕或踢皮球；內(nèi)審部門要不斷探索應用數(shù)據(jù)挖掘技術的方法和路徑。

（三）全力培養(yǎng)專業(yè)審計人才

各級內(nèi)審部門要推廣大數(shù)據(jù)審計模型，亟需具備數(shù)據(jù)挖掘和信息技術創(chuàng)新應用能力的“數(shù)據(jù)分析師”和負責業(yè)務知識研究及分析思路構建的“業(yè)務分析師”兩種專業(yè)審計人才。要全力加強人才培養(yǎng)和人員培訓，統(tǒng)籌專業(yè)分析人才與數(shù)據(jù)分析人才、普通應用人才與高層次人才全面發(fā)展，鍛造一支理論水平高、實踐能力強的復合型人才隊伍，推進數(shù)據(jù)挖掘技術在人民銀行內(nèi)部審計中的廣泛應用。

（四）積極開展審計實踐與應用

2013年以來，各級內(nèi)審部門運用總行計算機輔助審計系統(tǒng)開展國庫業(yè)務及系統(tǒng)運行管理審計，積累了計算機輔助審計實戰(zhàn)經(jīng)驗。為適應大數(shù)據(jù)環(huán)境下內(nèi)部審計發(fā)展趨勢，各級內(nèi)審部門應根據(jù)實際，加大計算機輔助審計實踐的力度和范圍，除使用計算機輔助審計系統(tǒng)外，要嘗試將ACL、EXCEL和SQLServer等通用數(shù)據(jù)分析工具應用于各類審計項目，開展業(yè)務數(shù)據(jù)挖掘，不斷積累數(shù)據(jù)分析實踐經(jīng)驗，推進和提升計算機輔助審計進程和水平，并為引進大數(shù)據(jù)審計模型奠定基礎。

作者： 楊淑慧 潘德寶 徐芬 李磊 單位：中國人民銀行南昌中心支行