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内部审计大数据技术应用

时间: 2015-05-06 整理: www.hknianshen.com 编辑：香港公司年审来源：互联网点击: 次

　　当前，大数据成为炙手可热的话题。如何利用大数据技术，通过数据收集、分析、挖掘，将得出的结果运用到实践中，进行科学合理的决策？
大数据在内部审计中应用的难点
　　数据不完整或缺失较严重。信贷客户生产经营的主要数据，目前只做到了对资产负债表、利润分配表、现金流量表的收集。由于民营小企业普遍存在粉饰报表、财务数据不真实的现象，因此只依靠这些信息很难判断企业风险，还需要更多其他的数据，如企业纳税申报表、海关报关单、征信记录、水电费、代发工资、抵押品信息、涉诉信息等。如果能够获得这些数据，将有效缓解信息不对称的难题。
　　数据获取难度大。信贷客户的更多数据，分散在各管理部门，如电费在供电局、纳税表在税务局、报关单在海关、征信记录在人民银行。要收集齐全这些数据，需要花大功夫和大精力，而且如果没有技术支持，仅靠人工，很大程度上也会造成数据时效性差、数据完整性差的困局。
　　数据间的关联性差。一笔正常的柜面交易、一笔完整的信贷操作，涉及的数据可能存在于各个系统，也可能以各种介质保存，如数据库、纸质材料、光盘影像等，要从众多复杂的大数据表相中寻找其中规律，难度极大。
　　内部审计应用大数据的方向
　　基于数据分析与挖掘的经营效益审计。规划实施零售转型审计调查项目，以价值的形成过程为主线，采用价值树的分析方法，建立一套系统的绩效评价指标体系和系统化、规范化的方法，从外部环境和内部因素两个方面对影响经营效益的关键业绩指标和关键因素进行多层次、多维度的数据挖掘分析，评价经营机构的盈利能力及其影响因素，并提出审计建议。
　　基于数据分析与挖掘的信贷客户风险预警。建立信贷客户风险早期预警的模型体系和分析方法，对存量对公信贷客户信用风险状况进行计量，准确识别风险客户，并结合查证寻找上述客户贷款发放中存在的违规问题，为进行早期、主动预警提供信用风险管理工具，以实现“打死老虎”揭示风险的被动局面向“揪出活老虎”主动作为的转变。
　　挖掘数据，揭示存款成本管理缺陷。会计管理系统数据能够提供内容丰富、层次清晰、粒度细化的业务数据，利用该系统数据搭建数据库，综合应用结构分析、对比分析等方法，比较各机构存款结构、存款付息率差异与特点，逐层挖掘分析财务指标异常的原因，揭示相关内部控制缺陷，在发挥确认职能的同时，丰富审计增值服务。
　　利用数据，挖掘潜力客户、负贡献度客户。利用现有业务系统中的各类交易数据，及其反映的内外客户往来信息，对客户尤其是行外客户的经济活动进行分析，进而广泛挖掘个人潜力客户，为私人银行业务发展提供信息支持。反之，通过数据分析，也可以找出价值贡献度为负的客户，并分析其成因，为加强无效客户管理提供参考。