商业银行面临复杂的经济金融形势，结合大数据的时代特征，审计数字化转型成为防控金融风险的重要抓手。鄞州银行在2010年建成整套非现场审计系统并投入使用，在查证员工道德风险、信贷业务风险和会计柜面风险等方面起到了突出的作用；依托“打造一个平台、建设一支队伍、推行一系列措施”的“三个一”工作思路，构建了较为完善的数字化内部审计体系，夯实了内部审计数字化转型的基础。

一、打造一个数字化审计平台

以“工具+流程”的模式，逐步丰富工具和流程的内涵，建立功能齐全、灵活便捷、可延展度高、流转高效的数字化审计平台。

软件版专业审计工具和网页版数据集市SQL语句相结合，实现常规风险规则按月跑批、临时规则T+0的集合模式，适应不同审计项目、其他联审联检的需要。软件版审计工具可单机处理数据，便于审计人员在现场审计中及时利用工具进行数据分析；图形化界面使得操作更为直观，不同层次审计人员经过简单培训后均可使用，便于审计人员直接将审计思路转化为审计模型，提高现场审计效率；网页版数据集市在海量数据的处理方面发挥着巨大的作用，快速的数据分析和处理，便捷的数据采集模式，能及时满足快节奏审计工作的需要。形成的数据发送给各相关审计人员，进入现场流程化阶段。

现场审计作业流程与OA办公平台相结合，实现现场审计流程的无纸化操作。现场审计作业平台只对审计人员开放，降低审计数据泄露的风险，降低培训成本，提高体验度。被审计单位使用OA流程即可方便、快捷地对系统生成的各类文本进行反馈。各复核、反馈阶段均有系统留痕，填入的数据可按预先设置的模板自动生成各类统计表、统计图等，发挥数字化的集约功能，降低人力成本，提高审计效率。
二、建设一支数字化审计队伍

1. 招聘有科技从业背景人员，成立科技审计中心。

中心以“技术+数据+研讨”的模式运作，对数字化审计平台的维护、其他相关联系统软硬件的维护，发挥技术支持的作用；对大数据进行采集、整理、加工和分析，根据审计项目组的需要开展建模等工作，为高效、精准锁定问题提供有力的数据支撑；对技术方法进行研讨和培训，开展Python、批量查询、神经网络等在审计中应用的理论研究和实践尝试，提升数字化审计高度和深度。

2. 延伸数字化审计队伍建设半径，培养审计人员数字化审计意识和能力。

督促全体审计人员学习图形化数据分析工具、SQL语句等，通过分期学习和考试的“以考促学”的方式，使得审计人员熟练掌握数据分析工具，能利用工具将审计思路转化为可疑数据，延伸审计广度和深度；科技审计中心开展理论研讨和实践成果，以转培训的方式分享给审计人员，感受数字化审计在提升审计质效方面的魅力；鼓励审计人员参与智能化、数字化审计的理论研究，通过开展课题研究的方式，提升审计人员数字化审计意识。

三、推行一系列数字化审计措施

1.在数据二次分析层面开展模型创建和优化、数据叠加和外部数据应用工作。

首先对日常审计新发现，归纳审计思路，形成新的规则，不断更新模型库，弥补审计模型失效快的不足，同时对现有模型进行查缺补漏、精简字段、完善基础数据表等方式进行优化，提高审计模型的精准度；其次对已有模型进行二次分析，通过同一模型不同月份的数据叠加、指向同类问题的模型叠加、指向不同类问题的模型叠加，分析同一可疑数据出现的频率、涉及的问题类型，提高审计抽样精准度；最后对各类外部数据进行搜集和整理，如搜集职业放贷人、限高行为人等，固定时间段更新，丰富完善审计模型库的基础数据。

3. 在数据特征分析层面开展横向数据分析、纵向数据分析、差异分析等，发现异常，或开展管理咨询审计。

如对同区域分支机构的业务数据进行横向对比，同一分支机构的业务数据进行纵向对比，发现业务发展异于平均水平的、增速过快和过慢的异常情况，确定审计重点；对网点人员配比、业务量、特殊业务占比、盈亏平衡点等数据进行分析，开展物理网点效益审计调查项目。

4. 在人工智能层面开展理论研讨和实践尝试。

开展机器学习在审计实践中的应用探索，如Logistic回归在短期贷款违约风险预测中的应用、聚类离群点挖掘技术在内部审计信息化中的应用、神经网络技术在员工行为监测方面的应用等，部分技术已在实践中得以应用。

作者单位：宁波鄞州农村商业银行股份有限公司

转自：中内协