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金融業(yè)正處于以大數據賦能實(shí)現數字化轉型的階段，內部形成了“用數據說(shuō)話(huà)，用數據營(yíng)銷(xiāo)，用數據管理，用數據決策”的文化。當商業(yè)銀行開(kāi)展數據治理時(shí)，建立符合本行特點(diǎn)的數據治理架構，配置符合要求的崗位及人員，建立數據管控平臺和管控機制，形成數據生命周期管理，是形成數據越用越好、越好越用良性循環(huán)的必要條件，對數字化轉型下的內部審計應用產(chǎn)生深遠影響。 

加快審計數字化轉型 

內部審計在職責上有獨立監督評價(jià)董事會(huì )授權的商業(yè)銀行的各類(lèi)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)的權力，是商業(yè)銀行內部最大的數據用戶(hù)，需要獲取全量的基礎數據。為支撐強大、高效的數據分析及挖掘功能，內部審計的“數字化”需要按照“共享、共用”原則搭建數據基礎平臺。通過(guò)數據治理工作，將分散和缺失的數據科學(xué)合理補充并碼放，形成跨條線(xiàn)、跨板塊及跨部門(mén)的數據基礎，并擴展至對外部數據、非結構化數據存儲及管理。形成指標層、報表層、中間層、貼源系統的多級數據建設及應用機制，通過(guò)先進(jìn)模型工具、方法、算法等發(fā)現隱蔽風(fēng)險邏輯，建立模型體系、指標體系，加快傳統現場(chǎng)型審計向持續審計加敏捷審計的新型數字化審計轉型。 

提升審計價(jià)值 

提高審計效率。數據治理能提高數據的可用性，這使得審計人員能通過(guò)數據分析準確揭示經(jīng)濟活動(dòng)的規律，獲取更有價(jià)值的參考信息，提升審計模型的有效性。數據治理可以增強審計數據信息的可信度，目前審計取證模式注重用數據說(shuō)話(huà)，數據治理通過(guò)規范跨系統、跨條線(xiàn)的業(yè)務(wù)數據，有助于審計人員調用數據資源對被審計對象作出合理評價(jià)。數據治理可以促進(jìn)審計業(yè)務(wù)協(xié)同，基于統一的業(yè)務(wù)規范、數據標準、取數規則等，各審計小組對分散的數據進(jìn)行分析和查證，提高審計工作效率。 

提升監督效能。數據治理強調發(fā)揮數據的應用價(jià)值，在企業(yè)中提升數據資產(chǎn)應用是關(guān)鍵，銀行應當將數據應用嵌入到業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)、風(fēng)險管理和內部控制的全流程，有效捕捉風(fēng)險，優(yōu)化業(yè)務(wù)流程，提升內部控制有效性，實(shí)現數據驅動(dòng)下的商業(yè)銀行發(fā)展。商業(yè)銀行內部審計是數據應用部門(mén)，通過(guò)數據分析與挖掘，建立風(fēng)險評估方法論和可量化的內控評價(jià)指標體系，合理應用審計資源，為商業(yè)銀行業(yè)務(wù)發(fā)展保駕護航。此外，良好的數據治理可以使審計部門(mén)與一線(xiàn)經(jīng)營(yíng)部門(mén)和二線(xiàn)管理部門(mén)建立內控信息共享共建機制，增強各業(yè)務(wù)條線(xiàn)檢查的精準性和發(fā)現風(fēng)險隱患的及時(shí)性。同時(shí)也可以更加客觀(guān)、全面、完整地反映問(wèn)題，提高了監督的效率和效能，推動(dòng)監督合力顯著(zhù)提升。 

降低審計成本 

數據積累以及海量數據、異構數據融合難等問(wèn)題使得審計人員數據分析難度加大。數據治理通過(guò)建立數據索引，梳理好數據的血緣關(guān)系，完善數據平臺，形成數據處理集群，對風(fēng)險管控提供數據服務(wù)，有助于審計人員在規定時(shí)間內快速對海量數據進(jìn)行深度挖掘，能減少其在數據分析、數據處理方面的資源投入。通過(guò)加大審計的非現場(chǎng)階段分析投入，壓縮同質(zhì)同類(lèi)審計項目的現場(chǎng)時(shí)間，不僅可以替代和節省相當可觀(guān)的人工成本及差旅費用，同時(shí)節省被審計單位的迎審成本，將相關(guān)資源投入到業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)中。 

控制審計風(fēng)險 

數據治理遵循“全覆蓋原則”，即覆蓋全生命周期、內外部全部數據、全部分支和附屬機構，這對于審計樣本選取和審計流程重構產(chǎn)生重要影響。一是有效解決內部審計樣本覆蓋的問(wèn)題。數據治理使審計人員能夠充分運用內外部數據進(jìn)行審計，并對數據進(jìn)行深層次挖掘和分析，有效降低信息不對稱(chēng)等原因造成的審計抽樣風(fēng)險。二是解決時(shí)間和空間覆蓋的問(wèn)題。數據治理對全部機構和全量數據進(jìn)行全生命周期的管理，且在信息標準層面進(jìn)行統一，為日常持續監督審計提供了穩定、可用的數據保障，有利于項目制審計向持續審計和敏捷審計并重轉化，而這正是現代審計為了控制審計風(fēng)險而作出的重要轉變。 

作為商業(yè)銀行風(fēng)險管理的第三道防線(xiàn)，內部審計部門(mén)已經(jīng)主動(dòng)開(kāi)展內審數字化轉型，通過(guò)整合全行數據、引入AI工具、建立審計新平臺、優(yōu)化流程、強化內審員工數據應用能力、優(yōu)化組織架構等方式，提升內審對全行內部控制評價(jià)的可量化分析，前瞻性識別內控缺陷，提高內部控制的有效性，推進(jìn)大數據風(fēng)控體系建設。利用全行的數據，并集成工商、投資、訴訟、擔保等外部數據，依托大數據分析技術(shù)，對銀行客戶(hù)信用狀況進(jìn)行準確評估和精準畫(huà)像，實(shí)現客戶(hù)的嚴格準入和風(fēng)險的實(shí)時(shí)預警，更大程度降低銀行風(fēng)險水平。 

各大金融機構內部審計均在進(jìn)行審計數字化轉型，提高非現場(chǎng)審計與持續監督評價(jià)工作的數據支撐能力，實(shí)現“風(fēng)險導向、數據驅動(dòng)”的智慧型審計，在傳統審計向數字化審計轉型過(guò)程中，數據質(zhì)量變得越來(lái)越重要。但現實(shí)中，銀行的業(yè)務(wù)系統間數據壁壘嚴重，缺乏企業(yè)級的數據規范，不同系統間數據存在重復甚至沖突，數據處理過(guò)程缺乏時(shí)效性，無(wú)法迅速響應業(yè)務(wù)部門(mén)的數據需求，阻礙了內部審計對數據的有效應用。主要體現在以下方面。 

數據完整性不足，審計采集成本增加。從存量數據來(lái)看，源系統中未錄入或錄入錯誤會(huì )導致數據存在缺省值和無(wú)效異常值；紙質(zhì)合同、公文系統、郵件等重要非結構數據未被有效采集轉換，部分數據仍需要人為逐級報送。從數據訪(fǎng)問(wèn)和獲取來(lái)看，部分外部關(guān)聯(lián)信息共享不充分，而部分內部數據因涉及數據安全采用按級別、按權限獲取，導致審計人員獲取數據不全面。 

數據可用性較差，審計分析阻力上升。目前，數據從不同源系統進(jìn)行采集，可能會(huì )導致重復采集、采集結果不同步等問(wèn)題，主要原因是不同源系統對同一數據字段定義標準不一致。缺乏統一的數據標準，從源頭上造成數據錄入混亂，造成數據融合困難和數據可用性差，導致不同系統的數據難以被唯一標識并識別，在審計建模中關(guān)聯(lián)失效。 

數據應用能力不足，審計數字化有待加強。從業(yè)務(wù)需求定義到數據提取、數據預處理、數據建模的過(guò)程中，存在數據理解和信息傳遞誤差，造成提取的數據或建立的審計模型偏離總體分布特征。審計人員自身缺乏數據化審計思維和能力，仍采用傳統審計觀(guān)念和審計方式開(kāi)展審計，對隱藏在大數據中的舞弊線(xiàn)索及疑點(diǎn)數據難以發(fā)現和識別，且大數據審計技術(shù)和工具在內部審計中尚未實(shí)現普及化應用，導致審計效能低下。 

數據治理能解決目前商業(yè)銀行存在的數據真實(shí)性、準確性、連續性、完整性和及時(shí)性等各類(lèi)數據質(zhì)量問(wèn)題，為內部審計開(kāi)展數據挖掘、風(fēng)險防控等深度應用提供高質(zhì)量的數據保障。但全行級數據治理涉及范圍廣、流程長(cháng)，是一項持續而反復的工作，目前仍有許多“痛點(diǎn)”問(wèn)題亟需解決，已成為商業(yè)銀行內部的管理難題。內部審計從全行視角發(fā)現數據治理存在的問(wèn)題，積極探索相關(guān)的解決途徑，切實(shí)推進(jìn)商業(yè)銀行數據治理工作。 

組織高度重視，完善數據治理體系。目前商業(yè)銀行普遍意識到數據是重要的戰略資源，但對數據治理的重要性認識還不夠到位。對數據質(zhì)量提升目標停留在僅滿(mǎn)足監管報表要求的階段，頂層設計不足，缺乏統籌規劃，配套制度不足，制約了商業(yè)銀行管理和應用數據的能力。一是完善數據治理體系建設，加強數據治理統籌規劃。良好的數據治理是大數據時(shí)代的領(lǐng)先競爭優(yōu)勢，但也是一項關(guān)乎全局的系統性工程，需要組織對其保持高度的重視，通過(guò)頂層設計建立自上而下、協(xié)調一致的數據治理體系，建立健全組織架構，合理配置數據治理資源。二是開(kāi)展全行數據治理相關(guān)制度的梳理和完善，推動(dòng)數據標準的制定與應用，有效減少系統開(kāi)發(fā)未按照統一的數據標準執行造成的數據多頭管理、數據沖突和數據冗余等問(wèn)題。 

構建工作機制，規范數據管理。商業(yè)銀行內部各部門(mén)之間職責割裂，底層數據未能打通，數據標準未建立或執行不到位，導致系統間協(xié)同合作和資源共享存在難度。一是建立數據分級管理機制，梳理全行數據資產(chǎn)目錄，制定數據分級標準，針對不同數據采取差異化管理。二是從源頭上加強數據治理，強調業(yè)務(wù)與技術(shù)相結合，建立統一的業(yè)務(wù)規范和技術(shù)標準，在數據采集錄入的薄弱環(huán)節設定系統剛性控制，要求根據業(yè)務(wù)邏輯規則全面準確地錄入數據，確保數據的完整性、規范性、一致性等。三是強化數據管控機制，包括數據共享機制、機構間的協(xié)同工作機制、數據的上下游調用機制等，促進(jìn)各業(yè)務(wù)條線(xiàn)或部門(mén)的互聯(lián)互通。四是構建后評估機制，持續跟進(jìn)數據治理問(wèn)題整改，杜絕屢查屢犯。 

推進(jìn)配套體系建設，提升數據質(zhì)量。商業(yè)銀行內部條線(xiàn)和部門(mén)之間存在明確的權利和責任邊界，既得利益者不愿打破邊界，導致部門(mén)之間配合度較低。數據治理工作方面投入的資源還有一定缺口，落地實(shí)施存在困難，管理主體責任沒(méi)有落地到具體部門(mén)的具體人員，且對數據質(zhì)量的問(wèn)責處罰未落實(shí)到人。一是加大數據治理資源投入，數據治理需要信息技術(shù)支撐和基礎設施保障，信息系統應具有完備的數據字典和維護流程，應能自動(dòng)提示異常變動(dòng)及錯誤情況，也能實(shí)現監管數據加工的自動(dòng)化。二是完善“1+N”數據治理隊伍建設，設立總牽頭部門(mén)，并在各部門(mén)配備專(zhuān)兼職人員，承擔數據治理相關(guān)工作，為全行數字化轉型夯實(shí)人力資源基礎。三是加強數據能力建設，制定能力提升培訓方案，著(zhù)力提升數據采集、整合、融合、應用、服務(wù)等能力，培育既懂銀行業(yè)務(wù)又懂數據運用的復合人才。四是加強數據質(zhì)量考核引導，通過(guò)獎懲機制對數據治理工作進(jìn)行有效的激勵，參照考核收益分配規則確定客戶(hù)數據的責任部門(mén)，由業(yè)務(wù)部門(mén)牽頭對相關(guān)報表數據進(jìn)行總體把控。 

加大科技應用，助力數據價(jià)值實(shí)現。部分商業(yè)銀行目前使用系統存在分時(shí)、分階段、分業(yè)務(wù)需求建立的特點(diǎn)，后期雖根據業(yè)務(wù)發(fā)展形勢進(jìn)行“打補丁”式優(yōu)化，但由于底層設計不符合當前大數據應用趨勢，很大程度上限制了數據價(jià)值的有效發(fā)揮。一是實(shí)現系統整合，商業(yè)銀行要想從數據中獲取價(jià)值，必須整合原有分散的各類(lèi)系統，構建一套對接全行各部門(mén)的一體化、模塊化的數據平臺，實(shí)現統一的數據視圖，既滿(mǎn)足各類(lèi)業(yè)務(wù)需求，又便于收集各類(lèi)數據。二是預留接口負責采集全行外部數據，有效整合內外部資源，實(shí)現數據關(guān)聯(lián)關(guān)系的深度挖掘。三是提升數據標準化，構建分層級的指標管理體系，實(shí)現全行指標的統一管理，使全行數據具備標準化的數據格式。四是嵌入開(kāi)發(fā)數據質(zhì)量監控平臺，通過(guò)部署各類(lèi)數據質(zhì)量校驗規則對全行數據開(kāi)展自動(dòng)化監控，準確定位數據質(zhì)量問(wèn)題及其成因。五是利用內外部數據聯(lián)合建模，采用知識圖譜、聚類(lèi)分析等技術(shù)在平臺上開(kāi)發(fā)風(fēng)控模型、定價(jià)模型、風(fēng)險預警模型等，運用數據開(kāi)展風(fēng)險管理、業(yè)務(wù)流程優(yōu)化和針對性營(yíng)銷(xiāo)，推動(dòng)數據資產(chǎn)釋放其潛在價(jià)值。 

作者單位：中信銀行審計部，

中信銀行審計部武漢審計中心