摘 要 大数据、互联网、智能设备、云计算等金融技术的广泛应用，促进了互联网金融的发展，对商业银行产生了巨大的冲击和影响。面对挑战，国有商业银行顺势而为，积极推动转型升级，建设一站式服务的智慧型综合银行，以保持在市场竞争中的战略优势。智慧型银行的建设必将带来银行管理模式和运营模式的改变，这也将为内部审计履行监督职能、提升服务增值创造条件，但也使其在信息整合、视角独立、前瞻预判等方面面临巨大挑战。内部审计部门只有与时俱进、紧跟时代步伐，走数据式审计的升级发展道路，才能去边缘化，更好地为银行业务转型发展保驾护航。

关键词 大数据 金融科技 内部审计 转型 价值创造

一、引言

大数据、互联网金融的迅猛发展对商业银行传统经营模式带来强力冲击，面对传统经营理念、营销策略及运营模式前所未有的挑战，商业银行洞察未来银行业的发展方向，全面实施战略调整，积极推动转型以应对内外部环境变化，各家银行以不同的形式建立了直销银行、电商平台、基于社交平台的金融服务，多措并举，推动网上银行转型、大力拓展移动金融、线下产品线上化、实体网点智能化升级等，打造以客户为中心、服务全球、一站式服务的多维一体的智慧银行。

二、商业银行应用大数据等金融科技的深远影响

（一）经营模式、经营理念发生改变

数据信息时代，商业银行的经营模式、营销理念发生了巨大变化。总体上看，在经营理念上，从以业务为中心逐步转变为以客户为中心，注重客户体验、服务品质；在操作方式上，经历了从手工到键盘、鼠标、智能设备的变化，从手工记录到信息化自动处理，实现了准确、快速、海量的经营数据处理，实现流程集约化；在支付结算方式上，从传统的物理网点扩展到互联网、移动金融等虚拟渠道，基于大数据无地域限制、海量信息的优点，实现规模效应。在风险管理上，从依赖风险专家研判到运用风险预警系统、风险模型、大数据分析等系统工具，实现了风险管理的科学化。

（二）基础机构形态发生转变

随着金融网络化的发展，手机银行、网上银行、微信银行、快捷支付等多种方便快捷的线上支付方式满足了客户的日常交易结算需求，商业银行经历了以物理网点为主向以虚拟网络为主的思维转变，基本形成了“电子银行+自助渠道+物理网点”的立体式客户服务体系，自主服务迅速替代了传统柜面业务，客户通过银行物理网点和柜台办理业务的数量、频次大幅下降，实现了服务区域和服务时间的全覆盖。

（三）创新产品多样化、线上化、无纸化

金融科技具有便捷、随时随地办理业务的优势，因此线上产品、线上一站式服务成为商业银行顺应时代变化、应对市场竞争的产物。例如，建设银行创新互联网信贷产品“快贷”，无须客户提供任何纸质资料，线上全流程自助、“三秒三步”即可完成贷款办理；创新“龙支付”便捷支付组合，推出同业首个融合NFC、二维码、人脸识别各种技术，覆盖线上线下全场景的支付产品；整合税务、工商信息、企业信息、银行交易信息等数据，创新推出“小微快贷”“税易贷”等小企业特色产品，在信贷额度内小微企业可随用随贷，大大提升了融资服务效率。

（四）渠道服务智能化，实现智慧柜员机、机器人作业

大数据、云计算、生物识别、语言处理、人工智能、区块链等技术的运用，讓银行服务“聪明”起来，潜移默化地改变未来的金融模式和规则，商业银行运用智能设备、数字媒体和人机交互技术，实现了柜台人工服务逐步向ATM、VTM、STM、智慧银行和机器人服务迁移。例如，建设银行智慧柜员机集产品销售、业务办理、宣传展示、体验互动于一体，具备百余项常用业务办理功能，能够为客户提供一站式、智能化、多样化的服务。

（五）风险防范由内向外外延转变，机控能力有效提升

银行是经营风险的机构，风险管理一直是商业银行的重中之重。数据化银行的转变，较传统模式而言，银行拥有和可利用的数据实现了海量化、规模化，采集渠道多元化，同时与商业银行合作的外部机构，如非银行类金融同业、工商企业越来越多样化，其发生风险将会向银行内部蔓延扩散，银行面临的风险已从传统的信用风险、操作风险和市场风险逐步向外部风险外延。

三、金融科技革新对内部审计的挑战与机遇

（一）审计技术应用、信息驾驭能力受到挑战

进入大数据时代，意味着银行业的经营管理、风险管理、内部控制等活动须以数据信息流的方式加工并展现，经营管理和决策的数据信息源将更加丰富开放，审计结果更具前瞻性，这也使内部审计在多维度分析、全面数据挖掘、有效驾驭复杂数据信息的能力面临巨大挑战。一方面，内审人员必须熟悉掌握和应用新工具，熟悉企业作业系统数据环境、系统工具，通过专业训练，提升从海量数据中快速挖掘可用信息、挖潜关键信息、理解分析数据的能力，强化驾驭新的大数据审计形式的专业技能。另一方面，大数据虽然体量庞大，但也无法完全网罗所有信息，无法完全还原业务流程全貌，甚至基于无法量化的因素，如道德风险、诚信问题等影响，使数据本身的完整性、可靠性缺少保障，因此审计人员仍需强化抽丝剥茧般的判断和论证复杂信息的能力。

（二）揭示风险的综合能力受到挑战

数据化、信息化银行的建设，要求业务流程不断整合优化，银行风险管理的覆盖范围也不断拓宽，对境内外、子公司、各条线的风险监测和控制，将纳入统一的运营风险监控范围，银行风险的监测视图将更加动态和复杂。对于内部审计而言，以往只针对重点业务领域、重点产品、重大风险事项的单一审计重点的模式已不能满足需求，仅依靠静态分析也难以发现突发的例外风险。这意味着内部审计必须实现全量信息关联分析和动态整合，搭建起以数据分析为基础，动态、常态化监测为抓手的监测体系，实现被审计机构风险的全景视图，才能在风险外延不断扩张的形势下有效提升审计效果。

（三）大数据线上产品挑战传统审计向“无纸化”审计转变endprint

随着银行业金融技术的广泛应用，部分大数据线上产品已实现无纸化模式，业务申请、审核审批、贷款发放等业务办理实现全流程线上操作、自主服务，紙质资料的应用越来越少，这将弱化传统审计模式审查纸质资料的专业优势，使审查电子资料面临挑战。线上产品无法跟踪流程路径，这要求内部审计必须发散思维，探索无纸化审查的核心技术。此外，互联网电子产品遵守互联网相关法律法规，也是传统审计较少接触的领域，要求审计人员与时俱进地更新知识库，了解更多相关的法律法规。

（四）对审计服务价值要求更高

未来，银行的经营业务会越来越复杂，管理层将不再满足于对某一单一领域风险的关注与报告，将更加关注机构层面的全景式风险视图，对内部审计实际解决问题的建设性审计意见提出更高的要求。内部审计需要站位更高、思路更广，研发对海量数据持续分析和深入挖掘的工具技术，以综合的视角提出更具战略性、前瞻性和建设性的审计建议。这意味着内部审计转型战略将侧重咨询性审计这条高附加值的道路发展，以满足转型发展需求，满足治理方的期许。

四、大数据等金融科技视角下内部审计新思路

（一）根植“数据式”审计理念，形成“数据驱动”审计技术方法体系

以数据化、信息化的银行业务管理思路为出发点，内部审计需转变传统思想，根植数据式审计理念，重新构建以大数据为核心技术的方法体系，优化审计模型，丰富数据库，更新审计方法、工具，形成体系化的数据应用机制，以提升对海量数据持续和深层次分析的能力。大数据审计体系助力审计从揭示个案问题向揭示整体性风险转变，从关注重点风险领域向全景式风险转变，从监测风险以项目为依托向日常化监测转变。

（二）搭建大数据“云审计”平台，实现审计工作的综合管理

大数据平台的搭建，需以“云审计”平台为技术支撑，对数据模块、应用模块、项目管理、审计模型等进行信息整合，为审计工作日常管理和项目管理提供有效的、规范化的平台支持。数据模块实现对银行业务信息、经营管理信息、业务流程信息等数据资源的及时获取、有效管理，进行充分的查询、分析和应用；应用模块实现对银行各条线、各类风险、重要客户的自动化监测和智能化数据分析；项目管理模块实现对审计程序、项目质量管理、资源分配、成果储存等的职能化管理和成果共享；审计模型模块实现对审计模型储存、更新、优化和充分共享，提高应用效率效果。

（三）大力拓展数据来源，多渠道引入外部数据

目前，内部审计运用的数据来源于银行部分业务数据，通过数据加载进行使用，在一定程度上属于非实时数据，时效性不足，对风险的动态、实时监测具有一定的局限性。此外，内部审计使用的数据信息中缺乏外部数据，如工商信息、税务数据、征信信息等的引入，数据的全面性受到影响。因此，内部审计应大力拓展数据源，尽快完善数据采集渠道，研究将未量化的信息进行量化收集和存储，并将缺乏信息资源整合、分散的外部数据等关联到大数据平台上进行共享和交换，形成全面立体式的大数据源，服务内部审计工作。

（四）建立动态持续的日常监测机制

信息时代下的数据式审计使持续性动态审计成为现实。内部审计可组建日常监测团队或实施动态监测项目，实施常态化、持续性的风险监测，覆盖整个集团所有机构、产品及业务，实现动态掌握被审计单位的业务运营状况、风险变化态势等整体情况，并以此为主线快速反应各风险环节的变化。

（五）培养技术业务兼备的“两师”人才队伍

数据式审计的特征就是通过专业技术对海量信息进行挖掘、分析和应用，因此内部审计需建设一支具备创新能力、大数据技能的“数据分析师”队伍和一支精通业务、擅长风险研判的“专业分析师”队伍。调整人员结构，引进或培养大数据技能人才，加快知识更新，打造符合大数据时代的复合型人才团队，更好地为银行业务发展、风险管理服务。

（作者单位为中国建设银行股份有限公司甘肃总审计室）

[作者简介：杨宁（1965—），工商管理硕士，工程师，中国建设银行股份有限公司甘肃总审计室总审计师。]

参考文献

[1] 王微邹.网络金融环境下商业银行的机遇及应对方法[J].现代商贸工业，2016

（04）.

[2] 郑志来.互联网金融对我国商业银行的影响路径[J].财经科学，2015（05）.

[3] 姜巍，马建光.大数据的概念、特征及其应用[J].国防科技，2013（2）：10-13.

[4] 姬燕燕.论大数据时代对会计和审计的影响[D].对外经济贸易大学，2015.

[5] 冯芷艳，郭迅华，曾大军，等.大数据背景下商务管理研究若干前沿课题[J].管理科学学报，2013（1）：2-9.endprint