潘德寶

摘要：近年來，人民銀行各項業(yè)務(wù)信息化水平不斷提高，推廣使用了大量業(yè)務(wù)系統(tǒng)，積累了海量數(shù)據(jù)，但傳統(tǒng)內(nèi)部審計手段難以有效揭示海量數(shù)據(jù)背后隱藏的舞弊信息，本文將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)引入基層央行內(nèi)部審計工作，構(gòu)建基于數(shù)據(jù)挖掘的基層央行內(nèi)審模型，以改進傳統(tǒng)內(nèi)部審計方法，適應(yīng)信息化快速發(fā)展需求。

關(guān)鍵字：數(shù)據(jù)挖掘基層央行內(nèi)審模型

一、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)概述

數(shù)據(jù)挖掘（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(shù)據(jù)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程，又稱數(shù)據(jù)庫知識發(fā)現(xiàn)(KDD )。數(shù)據(jù)挖掘既能針對特定數(shù)據(jù)庫進行簡單的檢索和查詢，又能進行多層次、全方位的統(tǒng)計、分析、綜合和推理，越來越多的組織開始對記錄交易活動、經(jīng)營狀況和市場信息的海量數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)挖掘，從而獲得有價值的信息，提高組織的盈利水平和競爭能力。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)主要功能有：概念描述、分類預(yù)測、估值分析、關(guān)聯(lián)分析和聚集分析等。

（一）概念描述。概念描述是依據(jù)分析對象的內(nèi)涵，挖掘其普遍性、表征性、高層次和宏觀知識，以反映同類對象的共同屬性，是對數(shù)據(jù)的概括、精煉和抽象。審計人員可用概念描述的方法總結(jié)概括審計數(shù)據(jù)，并在概念層次進行呈現(xiàn)。

（二）分類預(yù)測。數(shù)據(jù)分類是針對分析對象的某一特定屬性建立分類模型，利用該模型將數(shù)據(jù)庫中分析對象劃分成若干組，達到“物以類聚”的目的，分類可為某對象提供預(yù)測值，分類預(yù)測是數(shù)據(jù)挖掘中發(fā)展最充分的領(lǐng)域。

（三）估值分析。估值分析能測算出連續(xù)性變量的值，輸入一些特定的數(shù)據(jù)，通過估值分析，得到其他難以直接獲取的變量的值，然后根據(jù)分類規(guī)則進行分類。審計人員可以通過估值分析尋找異常的財務(wù)收支線索。

（四）關(guān)聯(lián)分析。關(guān)聯(lián)分析可以挖掘數(shù)據(jù)庫中頻繁出現(xiàn)的模式知識，即關(guān)聯(lián)規(guī)則，反映了不同屬性間依賴或關(guān)聯(lián)關(guān)系。審計人員對審計對象數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進行關(guān)聯(lián)分析，發(fā)現(xiàn)異常聯(lián)系，尋找審計線索，發(fā)現(xiàn)審計疑點。

（五）聚類分析。聚類分析面向未明確分類的數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)中較接近的劃歸一類，同一類別數(shù)據(jù)間的相似性盡可能大，不同類別的數(shù)據(jù)間相似性盡可能小。審計人員可將具有相似性的會計數(shù)據(jù)進行聚類分組，從而發(fā)現(xiàn)異常賬目。

二、基層央行內(nèi)部審計引入數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的必要性

目前，中國人民銀行廣泛使用的業(yè)務(wù)系統(tǒng)有國家金庫會計集中核算系統(tǒng)（TCBS）、貨幣金銀信息系統(tǒng)和中央銀行會計集中核算系統(tǒng)（ACS）等40余個，伴隨而來的是業(yè)務(wù)處理高度電子化、控制隱性化、數(shù)據(jù)大集中、數(shù)據(jù)海量化，海量數(shù)據(jù)可能隱藏了大量的舞弊和違規(guī)信息，引入數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以有效降低審計風(fēng)險、提升審計能力、拓展審計范圍和提高審計效率。

（一）降低審計風(fēng)險。各類業(yè)務(wù)系統(tǒng)的普及推廣，導(dǎo)致審計對象從傳統(tǒng)的紙制賬簿到種類繁多的電子數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)變，審計責(zé)任和審計風(fēng)險隨之加大，將數(shù)據(jù)挖掘引入基層央行內(nèi)部審計，對海量數(shù)據(jù)進行采集、處理和分析，能夠有效發(fā)現(xiàn)審計線索，顯著降低審計風(fēng)險。

（二）提升審計能力。隨著央行各項業(yè)務(wù)和管理活動信息化的進一步普及，內(nèi)審部門在審查紙質(zhì)材料的同時，對各類業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進行挖掘，能有效識別各類風(fēng)險，發(fā)現(xiàn)控制缺陷，壓縮審計成本，進而更好的服務(wù)于人民銀行各項業(yè)務(wù)目標(biāo)的實現(xiàn)。

（三）拓展審計范圍。數(shù)據(jù)挖掘依托數(shù)據(jù)庫技術(shù)通過計算機實現(xiàn)，具有高速、快捷、準(zhǔn)確的特點。審計人員利用數(shù)據(jù)挖掘能積極開展事前審計、事中審計和效益審計，擴大審計范圍、提高審計質(zhì)量，逐筆進行審計、降低抽樣風(fēng)險，使全面審計成為可能。

（四）提高審計效率。數(shù)據(jù)挖掘使得部分審計資料的審查與分析工作依靠計算機完成，有效實現(xiàn)持續(xù)審計和聯(lián)網(wǎng)審計，擺脫“數(shù)據(jù)豐富，信息貧乏”的尷尬局面，及時監(jiān)測和預(yù)警各項業(yè)務(wù)風(fēng)險，查找風(fēng)險隱患，控制業(yè)務(wù)漏洞，審計效率顯著提高。

三、基于數(shù)據(jù)挖掘的基層央行審計模型

本文根據(jù)基層央行業(yè)務(wù)實際和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)處理要求，構(gòu)建了由數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)整理、數(shù)據(jù)挖掘和審計發(fā)布四階段構(gòu)成的基于數(shù)據(jù)挖掘的基層央行審計模型，其流程如圖1所示。

（一）數(shù)據(jù)收集階段

基層央行內(nèi)審部門應(yīng)結(jié)合轄區(qū)業(yè)務(wù)實際，積極開展風(fēng)險評估工作，確定各業(yè)務(wù)風(fēng)險排序，擬定審計項目，針對特定的審計目標(biāo)和審計內(nèi)容進行廣泛而深入的審前調(diào)查，掌握審計的范圍、審計的內(nèi)容、審計所需的信息。根據(jù)審前調(diào)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(shù)據(jù),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(tǒng)的平穩(wěn)、持續(xù)運行前提下，采取諸如Microsoft SQL Server 2000數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換工具，獲取、更新和維護審計相關(guān)數(shù)據(jù)。

（二）數(shù)據(jù)整理階段

圖1基于數(shù)據(jù)挖掘的基層央行審計模型流程圖

該階段審計人員在充分分析數(shù)據(jù)質(zhì)量的情況下，運用數(shù)據(jù)庫各表之間的勾稽關(guān)系，剔除垃圾數(shù)據(jù)，清理、轉(zhuǎn)換、載入和驗證提取的數(shù)據(jù)，建立審計數(shù)據(jù)倉庫，數(shù)據(jù)倉庫中的審計數(shù)據(jù)是是集成的、一致的、高質(zhì)量的,便于后續(xù)審計工作的開展。數(shù)據(jù)倉庫是面向特定審計主題的,不同被審計單位的審計主題不盡相同，因此審計人員要為不同審計對象設(shè)計不同的數(shù)據(jù)倉庫，設(shè)計數(shù)據(jù)倉庫包括數(shù)據(jù)倉庫模型設(shè)計及數(shù)據(jù)處理設(shè)計，是一個循環(huán)往復(fù)、不斷優(yōu)化的過程,需要不斷地反饋不斷地完善。該階段審計人員主要任務(wù)是為采集到的審計數(shù)據(jù)建立一個獨立與被審計單位數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)倉庫，提供適合聯(lián)機分析處理和數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)存儲環(huán)境。

（三）數(shù)據(jù)挖掘階段

該階段審計人員可以使用簡單分析和多維分析工具對數(shù)據(jù)倉庫進行數(shù)據(jù)分析,如：采用聯(lián)機分析處理的切塊、切片、旋轉(zhuǎn)和鉆取等技術(shù),對審計數(shù)據(jù)進行比較分析、比率分析、趨勢分析等。但在海量數(shù)據(jù)情況下，審計人員必須采用諸如統(tǒng)計分析、決策樹、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和關(guān)聯(lián)規(guī)則等數(shù)據(jù)挖掘算法，對數(shù)據(jù)倉庫進行數(shù)據(jù)挖掘。

1.選擇數(shù)據(jù)挖掘算法。不同數(shù)據(jù)挖掘算法的思路、步驟、功能和應(yīng)用領(lǐng)域不盡相同，審計人員應(yīng)根據(jù)審計主題選擇挖掘方法,以得到對審計有指導(dǎo)意義的知識。

2.建立數(shù)據(jù)挖掘模型。選擇數(shù)據(jù)挖掘算法后,從分析數(shù)據(jù)入手,從數(shù)據(jù)倉庫中提取主要變量,剔除無關(guān)變量,建立適合該算法的數(shù)據(jù)挖掘模型。

3.驗證數(shù)據(jù)挖掘模型。從數(shù)據(jù)倉庫中選取多個樣本數(shù)據(jù),對挖掘模型進行驗證，確保數(shù)據(jù)挖掘模型實現(xiàn)既定審計目的。

4.運行數(shù)據(jù)挖掘模型。挖掘模型的運行由專業(yè)計算機工具完成,審計人員要認(rèn)真評估挖掘結(jié)果，判定挖掘結(jié)果的準(zhǔn)確性和有效性,保證挖掘結(jié)果得出正確審計結(jié)論。評估結(jié)果可能導(dǎo)致退回到之前的階段,重新選擇數(shù)據(jù)集合、數(shù)據(jù)挖掘算法或調(diào)整挖掘算法參數(shù)。

5.構(gòu)造審計知識庫。數(shù)據(jù)挖掘模型運行后，會呈現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)倉庫中的一些規(guī)律或者展示異常審計數(shù)據(jù),這些規(guī)律或者異常稱之為審計知識,不同的審計知識存儲在一起即構(gòu)成了審計知識庫，審計人員利用審計知識提取審計線索或違規(guī)及風(fēng)險情況。

6.循環(huán)利用審計知識庫。在以后開展審計項目時，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(gòu)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，實現(xiàn)了資源共享，提高了審計質(zhì)量。

(四)審計發(fā)布階段

審計人員利用掌握的審計證據(jù)，對提取的審計線索、審計違規(guī)及風(fēng)險狀況進行解釋和驗證，評估形成審計結(jié)論，對審計結(jié)論進行一致性和效用性處理。主審人組織獲得的審計結(jié)論，以事實確認(rèn)書的形式向被審計單位征求意見，最終形成審計報告。

四、基層央行應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘?qū)徲嬆Ｐ拖嚓P(guān)建議

（一）大力宣傳數(shù)據(jù)挖掘理念。2012年，具有數(shù)據(jù)挖掘功能的人民銀行計算機輔助審計系統(tǒng)正式上線運行，且在國庫和貨幣發(fā)行業(yè)務(wù)領(lǐng)域進行了應(yīng)用，取得了顯著成效；2013年，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(dǎo)意見》，進一步規(guī)范計算機輔助審計相關(guān)事項?；鶎友胄幸源藶槠鯔C，大力宣傳數(shù)據(jù)挖掘?qū)徲嬂砟?，集中力量開展數(shù)據(jù)挖掘?qū)徲嬆Ｊ焦リP(guān)研究，為數(shù)據(jù)挖掘?qū)徲嬆Ｊ降耐茝V應(yīng)用營造氛圍。

（二）著力搭建溝通協(xié)調(diào)機制?；鶎友胄袃?nèi)審部門要推廣數(shù)據(jù)挖掘?qū)徲嬆Ｐ?，必須建立溝通協(xié)調(diào)機制。技術(shù)部門要按照權(quán)限提供相關(guān)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的系統(tǒng)需求、數(shù)據(jù)庫設(shè)計和數(shù)據(jù)字典等信息，并在系統(tǒng)研究、數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)挖掘等方面提供必要的支持和配合；相關(guān)業(yè)務(wù)部門要積極提供內(nèi)審部門開展數(shù)據(jù)挖掘?qū)徲嬎柘嚓P(guān)數(shù)據(jù)，不得以任何借口和理由拒絕或踢皮球；內(nèi)審部門要不斷探索應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的方法和路徑。

（三）全力培養(yǎng)專業(yè)審計人才?；鶎友胄袃?nèi)審部要推廣數(shù)據(jù)挖掘?qū)徲嬆Ｐ停叫杈邆鋽?shù)據(jù)挖掘和信息技術(shù)創(chuàng)新應(yīng)用能力的“數(shù)據(jù)分析師”和負責(zé)業(yè)務(wù)知識研究及分析思路構(gòu)建的“業(yè)務(wù)分析師”兩種專業(yè)審計人才，因此，要全力加強人才培養(yǎng)和人員培訓(xùn)，統(tǒng)籌專業(yè)分析人才與數(shù)據(jù)分析人才、普通應(yīng)用人才與高層次人才全面發(fā)展，鍛造一支理論水平高、實踐能力強的復(fù)合型人才隊伍，推進數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在基層央行內(nèi)部審計中的廣泛應(yīng)用。

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