数字化审计助力商业银行信用风险防范策略研究

数字化审计助力商业银行信用风险防范策略研究

顾忠恒

张家港农村商业银行  江苏省张家港市  215600

摘要：内部审计与大数据技术的深度融合发展是商业银行金融科技发展推动内审数字化转型的必然结果，也是实现内部审计全覆盖并提升审计质量的必然要求。本文基于信用险管理视角提出数字化审计助力商业银行风险管理的对策建议。

关键词：数字化；信用风险；审计

近年来在新冠疫情、同业竞争、金融科技等内外部因素的影响下，金融机构面临的信用风险特征已发生重要变化，风险不断积聚，防控压力呈上升趋势，成为银行经营过程中面临的主要风险之一。传统内部审计已难以应对海量业务数据和信用风险防控的新挑战，大数据审计是商业银行内部审计转型必然趋势，通过大数据技术的运用提升商业银行信用风险管控能力，助力银行经济效益提升。

一、大数据审计提升农商行数据治理水平

（一）拓宽数据收集渠道，丰富数据来源

全面丰富准确的高质量的业务数据有助于提高信用风险防控能力，一般通过银行大数据审计系统，及时定期的从业务源系统中采集加工处理业务数据，并将所需工商、税务、银监会、人民银行等外部机构相关数据信息导入平台，或者充分借助于互联网等平台，采用网络爬虫等技术为非现场审计平台挖掘数据。另外，对于像影平台存储的非结构化数据，开发专用调用接口，分析数据字典结构、字段含义以及表间关系等内容，采集针对性的数据，为后续数据挖掘分析和风险识别提供支持。

（二）有效采集非结构化数据，挖掘数据价值

新闻报道、访谈音频和公开发言等非结构化数据中往往包含着信用风险识别的关键证据，传统内部审计难以进行非结构化数据处理。大数据审计运用Python技术、AO采集技术等可实现对音频、图片、网页等非结构化数据的处理和运用，更广泛挖掘信用风险。比如对客户的类数据信息通过技术分析可以总结客户实际经营情况，这为客户信用状况综合研判提供了更丰富的资料。

（三）运用大数据手段，提高数据的准确性

大数据审计手段的运用，可实现不同信息之间逻辑关系的互相验证，以判断客户信息的真实性、合理性与一致性。大数据平台优势主要就是对海量审计数据进行筛选和分类，主要包括数据预存储、数据提取、数据清洗、数据转换与加载、数据定存等步骤，并根据不同类型项目审计特性，制定数据清洗策略与规则，将缺失、无关、错误、重复的数据剔除，通过转换加载将数据标准化，归入相应的数据库中，为风险防控提供更准确的数据基础。

二、大数据审计助力农商行多维度风险识别

（一）有效识别复杂关联关系

大数据审计借助知识图谱和数据分析等方法可以有效识别授信客户的高管、股东、担保人等主体，通过工商、税务、征信等获取的关联企业信息,构建关联企业和关联人员的关系树，对其开办、入股企业情况、银行账户数据等进行深度挖掘，识别复杂的关联关系情况，发现非正常交易数据，并通过互联网第三方机构数据构建关联关系树，实现数据校验、调整和补充。另外，也可借助可视化技术将数据信息直观展现出来，发现不同寻常的关联关系。

（二）有效识别客户贷款条件

大数据审计可通过数据挖掘和分析，从借款人基本条件、信用状况、经营情况、风险信号等多方面实现对贷款条件的精准判断，如可以通过数据分析技术分析客户在特定行业中的真实经营情况，比如判断客户行业中的上下游情况、交易对手经营情况、信贷客户自身的业务交易情况以及行业市场行情等数据信息，来判断该客户资金链风险，并警惕客户所处行业中核心企业的风险传导效应，以此筛除可能发生信贷风险的客户，降低不良贷款发生的可能性。

（三）有效识别资金流向

大数据审计的应用可以更好监测业务资金往来，通过可视化数据分析建模、查询等功能，快速定位审计风险疑点线索。一方面，可通过银行间交易信息联盟、第三方支付信息共享等进行资金流动的追踪，识别可能的信贷资金挪用情况；另一方面，可通过分析信贷客户现金流,识别资金流动的异常信号,判断还款资金来源是否正常。

三、大数据审计助力农商行信用风险分析

（一）运用先进的风险分析技术

大数据审计技术可实现对信用风险的多维度分析和综合精准研判，如大数据审计相关的聚类分析技术、关联分析技术、文本挖掘技术、机器学习技术、自然语言处理工具、流程自动化工具、智能可视化工具等的运用，可实现对信用风险的动态综合分析。根据客户特征识别，通过重点关注逾欠息客户、核销或打包转让客户等，深入分析客户信用风险情况，同时也有助于发现与员工发生利益输送关系的主体，为前瞻性风险防范提供线索。

（二）获取多种数据来源

大数据审计可以运用审计平台及网络爬虫等技术获得多元数据，为信用风险分析提供更丰富的数据来源。一方面，可以有效整合内外部数据，如通过账户、税务、电力、水务、物流等综合业务信息，获取客户实际销售、纳税、用水、用电、货物运输等情况；通过互联网数据，获取借款人信用历史、行为偏好、履约能力、诚信度、经济实力等信息；通过半结构化及非结构化数据分析技术实现对客户签字、合同、视频、音频、授信报告、地理位置信息等的采集和分析，提高审计工作效率和效果，降低信用风险。

（三）实现多维度、深度信用风险分析

数字化审计技术可实现客户维度、业务维度、产品维度、监管维度等多维度分析，通过构建问题探索模型，交叉检验，多次加工挖掘等程序，进行全维度实时监测分析，精确筛查出常规审计难以发现的重大风险隐患，实现对信用风险的深度挖掘和分析。

四、大数据审计助力农商行信用风险控制

（一）实现对风险的实时预警

大数据审计技术能够对银行需要关注的业务操作和业务指标变动的情况实现“T+1”式监控，并对预先设定的业务风险点和监测模型的自动预警，有效提升信用风险预警的时效性。一方面，审计系统通过多渠道收集的风险因子及业务信息，快速反馈给业务管户经理，有利于风险早发现、早化解；另一方面，内部审计通过海量后台数据，可以及时发现风险数据的某些共同特征，进而将分析结果反馈给业务部门，直接运用于客户下一轮信用评价和额度评估上，实现审计关口前移，有效助力前瞻性风险防范。

（二）实现对风险的长效整改

大数据审计技术能有效监督整改成果落实，实现整改成果长效化。 对发现问题的整改落实是实现审计价值增值的关键。在实际工作中，对于可能存在的隐瞒不良贷款、违规核销贷款、抵债资产管理不善、贷款清收不力、私设“账外账”等问题需要及时整改。审计问题整改是否到位、是否落到实处，处罚管理是否落地，是否存在屡改屡犯等现象都需要审计部门长期跟踪、监督。大数据审计技术的应用有效促进整改成果的落地，同时通过完善规则和长期动态监督实现整改成果的长效化，也提升了风控管理的精细化水平。    

（三）实现对模型规则和风险管理制度的完善

大数据审计技术从海量信贷数据中发现的异常值或异常群组特征规则，需要通过合理的组织架构才能及时传导到业务前端，实现前瞻性风险防范。风险管理组织架构的合理设置需要三道防线相关部门各司其职、协同合作，以便及时将风险信息反馈到业务前端，促进贷前风险防范和风险管理制度的完善。另外大数据审计也有助于模型规则流程制度体系的完善，如根据风险事件的基本信息、担保信息、资金流向、授信信息、员工基本信息等建立识别异常群组特征规则风险模型，监测并识别风险，通过及时的反馈和监督，促进前瞻性风险防范。

数字信息技术的发展为信用风险防范提供了技术支撑，内部审计是风险防范的第三道防线，当前大部分商业银行积极推动内部审计数字化转型，将审计监督关口前移，降低人力成本和时间成本，有效推动内部审计释放“风险预警、监督评价、管理增值”效能，随着数字化审计转型的深入，在信用风险防控方面的转型成效将越来越显著。

参考文献：

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[3]张敏敏．商业银行类信贷业务内部审计优化探析[J]．财会通讯,2018,（34）:85-88．