關(guān)于人民銀行內部審計研究論文

　　一、基本概念

　　數據挖掘（DataMining，DM）是一種計算機輔助技術(shù)，用于從海量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的數據中抽取出潛在的、有效的、新穎的、有用的和最終可以理解的知識的過(guò)程，又稱(chēng)數據庫知識發(fā)現（KnowledgeDiscoverofDatabase，KDD）。數據挖掘即能針對特定7876數據庫進(jìn)行簡(jiǎn)單的檢索和查詢(xún)，又能進(jìn)行多層次、全方位的統計、分析、綜合和推理，越來(lái)越多的組織開(kāi)始對記錄交易活動(dòng)、經(jīng)營(yíng)狀況和市場(chǎng)信息的海量數據進(jìn)行數據挖掘，從而獲得有價(jià)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(huì )計數據進(jìn)行聚類(lèi)分組，從而發(fā)現異常賬目。

　　二、大數據視角下的人民銀行內部審計模型

　　根據人民銀行業(yè)務(wù)實(shí)際和大數據處理要求，構建了由數據獲取、數據整理、數據挖掘和審計應用四階段構成的人民銀行大數據審計模型。

　�。ㄒ唬�數據獲取

　　人民銀行內審部門(mén)應結合轄區業(yè)務(wù)實(shí)際，積極開(kāi)展風(fēng)險評估工作，確定各業(yè)務(wù)風(fēng)險排序，擬定審計主題，針對特定的審計目標和審計內容進(jìn)行廣泛而深入的審前調查，掌握審計的范圍、審計的內容、審計所需的信息。根據審前調查情況，審計人員有目的性的收集和整理與審計相關(guān)的數據，服務(wù)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(wù)系統的平穩、持續運行前提下，采取諸如MicrosoftSQLServer2000等數據轉換工具，獲取、更新和維護審計相關(guān)數據。

　�。ǘ�）數據整理

　　該階段審計人員在充分分析數據質(zhì)量的情況下，運用數據庫各表之間的勾稽關(guān)系，剔除垃圾數據，清理、轉換、載入和驗證提取的數據，建立審計數據庫××，數據庫中的審計數據是集成的、一致的、高質(zhì)量的，便于后續審計工作的開(kāi)展。數據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據庫××，設計數據庫××包括數據庫××模型設計及數據處理設計，是一個(gè)循環(huán)往復、不斷優(yōu)化的過(guò)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(wù)是為采集到的審計數據建立一個(gè)獨立與被審計單位數據庫的數據庫××，提供適合聯(lián)機分析處理和數據挖掘的數據存儲環(huán)境。

　�。ㄈ�）數據挖掘

　　該階段審計人員可以使用簡(jiǎn)單分析和多維分析工具對數據庫××進(jìn)行數據分析，如：采用聯(lián)機分析處理的切塊、切片、旋轉和鉆取等技術(shù)，對審計數據進(jìn)行比較分析、比率分析、趨勢分析等。但在海量數據情況下，審計人員必須采用諸如統計分析、決策樹(shù)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )和關(guān)聯(lián)規則等數據挖掘算法，對數據庫××進(jìn)行數據挖掘。

　　1.選擇數據挖掘算法

　　不同數據挖掘算法的思路、步驟、功能和應用領(lǐng)域不盡相同，審計人員應根據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.建立數據挖掘模型

　　選擇數據挖掘算法后，從分析數據入手，從數據庫××中提取主要變量，剔除無(wú)關(guān)變量，建立適合該算法的數據挖掘模型。

　　3.驗證數據挖掘模型

　　從數據庫××中選取多個(gè)樣本數據，對挖掘模型進(jìn)行驗證，確保數據挖掘模型實(shí)現既定審計目的。

　　4.運行數據挖掘模型

　　挖掘模型的運行由專(zhuān)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，重新選擇數據集合、數據挖掘算法或調整挖掘算法參數。

　　5.構造審計知識庫

　　數據挖掘模型運行后，會(huì )呈現隱藏在數據庫××中的一些規律或者展示異常審計數據，這些規律或者異常稱(chēng)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(xiàn)索或違規及風(fēng)險情況。

　　6.循環(huán)利用審計知識庫

　　在以后開(kāi)展審計項目時(shí)，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(shí)現了資源共享，提高了審計質(zhì)量。

　�。ㄋ模�審計應用

　　審計人員利用掌握的審計證據，對提取的審計線(xiàn)索、審計違規及風(fēng)險狀況進(jìn)行解釋和驗證，評估形成的審計結論，對審計結論進(jìn)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(shí)確認書(shū)的形式向被審計單位征求意見(jiàn)，最終形成審計報告。

　　三、相關(guān)工作建議

　�。ㄒ唬┓e極構建大數據審計模型

　　2012年，人民銀行計算機輔助審計系統正式上線(xiàn)運行，在國庫和貨幣發(fā)行業(yè)務(wù)審計領(lǐng)域取得了顯著(zhù)成效；2013年，總行內審司下發(fā)了《中國人民銀行辦公廳關(guān)于計算機輔助審計工作的指導意見(jiàn)》，推進(jìn)輔助審計工作。要進(jìn)一步把握大數據環(huán)境下內部審計發(fā)展趨勢，引入適應大數據要求的數據分析工具，積極構建、優(yōu)化大數據審計模型，大力開(kāi)展海量數據持續和深層次分析，引導各分支機構逐步轉變審計模式。

　�。ǘ�）著(zhù)力搭建溝通協(xié)調機制

　　為確保大數據審計模式得到有效推廣，各級內審部門(mén)要根據本轄區業(yè)務(wù)實(shí)際建立溝通協(xié)調機制，明確權責。技術(shù)部門(mén)要按照權限提供相關(guān)業(yè)務(wù)系統的系統需求、數據庫設計和數據字典等信息，并在系統研究、數據采集和數據挖掘等方面提供必要的支持和配合；相關(guān)業(yè)務(wù)部門(mén)要積極提供內審部門(mén)開(kāi)展各類(lèi)審計所需數據資料，不得以任何借口和理由拒絕或踢皮球；內審部門(mén)要不斷探索應用數據挖掘技術(shù)的方法和路徑。

　�。ㄈ�）全力培養專(zhuān)業(yè)審計人才

　　各級內審部門(mén)要推廣大數據審計模型，亟需具備數據挖掘和信息技術(shù)創(chuàng )新應用能力的“數據分析師”和負責業(yè)務(wù)知識研究及分析思路構建的“業(yè)務(wù)分析師”兩種專(zhuān)業(yè)審計人才。要全力加強人才培養和人員培訓，統籌專(zhuān)業(yè)分析人才與數據分析人才、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(shí)踐能力強的復合型人才隊伍，推進(jìn)數據挖掘技術(shù)在人民銀行內部審計中的廣泛應用。

　�。ㄋ模┓e極開(kāi)展審計實(shí)踐與應用

　　2013年以來(lái)，各級內審部門(mén)運用總行計算機輔助審計系統開(kāi)展國庫業(yè)務(wù)及系統運行管理審計，積累了計算機輔助審計實(shí)戰經(jīng)驗。為適應大數據環(huán)境下內部審計發(fā)展趨勢，各級內審部門(mén)應根據實(shí)際，加大計算機輔助審計實(shí)踐的力度和范圍，除使用計算機輔助審計系統外，要嘗試將ACL、EXCEL和SQLServer等通用數據分析工具應用于各類(lèi)審計項目，開(kāi)展業(yè)務(wù)數據挖掘，不斷積累數據分析實(shí)踐經(jīng)驗，推進(jìn)和提升計算機輔助審計進(jìn)程和水平，并為引進(jìn)大數據審計模型奠定基礎。

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