审计数据式审计在商业银行贷款业务中的应用 谢琳（中原银行审计部，河南 周口 466000）摘要：在信息技术和经济并轨发展的背景下，商业银行获得了较好的发展，其各项业务现代属性含量越来越高。尤其是为打破传统审计模式的藩篱，在结合时代特征的背景下诞生的数据式审计为商业银行各项业务的进行打下了良好的基础。据此，本文在自身工作、学习及相关文献的基础上，探究商业银行贷款业务中数据式审计的应用，望对相关人员或单位该项业务的开展有所启发。关键词：商业银行；贷款业务；数据式审计在制度优势的作用下，我国经济总体趋势是向上的。而在此背景下，商业银行在业务中开始融入现代化信息技术，较好地适应了海量数据环境，有力推动了银行审计现代化发展，促使其能在复杂多变的社会环境中规避交易风险，精准定位其中隐患，深挖其中违纪违规等问题，从而在有效提升审计工作效能的同时，让其拥有更佳的质量。各项业务，不利于风险规避等。而利用数据式审计模式，能运用数据挖掘、模型分析等技术，弥补原有审计构架的不足，促使其转变审计方式，形成新的审计体系。（二）提升审计效率在现代化信息数据背景下，尽管商业银行已进入电子化办公时代，但某些机构的审计模式仍处于低技术层次，不利于现代化效率的输出。而数据式审计模式的选择和应用，则是打破这一瓶颈的有效手段，不仅能有效提升信息获取速度，还能弥补员工操作失误，提升其质量和效率。一、数据式审计的含义在当前信息背景下，任何事物在运行过程中都会产生一定的数据，尤其是同银行相关的各项业务，其会在业务进行的过程中形成无法用常规工具进行采集、分析、整理的数据集合，而需要利用新技术逻辑模式，强化数据处理流程，以更好地处理多样化、海量化的大数据集合体。由此可以看出，大数据模式的意义在于对相应的数据进行预期的加工处理，以得到预计数据期望。而数据式审计的源头就在于此，其依托系统内部构架，并依据控制测评，对相应信息数据进行采集、模拟、整理及分析，以达到审计目的。且从数据式审计的运行模式可以看出，其拥有以下特征：首先，可进行全量分析，即依托企业活动中形成的相应数据，分析审计对象相应数据之间的规律、联系及趋势等，由此可看出其有别于传统的抽样模式；其次，可鉴别数据异常问题，其在运行过程中可对整体数据进行逻辑分析，并利用统计工具鉴别其中的异常数据，以直观的形式输出；再次，具有一定的关联性，可从因果关系出发，探究数据之间的关联性；最后，可进行数据预测，在对过去和现在数据整合的基础上，依托模型算法，可进行数据走向趋势预测，且拥有较好的准确度，进而为策略的制定奠定良好的基础。三、数据式审计在商业银行贷款业务中的应用流程（一）应用于审计前的准备阶段首先，银行需依托数据式审计，明确其贷款业务数据目标。而在当前环境下，贷款对象主要有两个群体，即个人和对公群体，在审核前者时，需利用数据式审计模式，全面筛查其个人资料，分析其合规性，挖掘其是否存在违规放贷情况，同时对比当前环境下银行是否存在漏洞，并实施对应的完善措施。在审核后者时，依托数据管理系统，如电子化会计系统、档案系统，对贷款公司的合法信息进行多系统、多层次及多角度的审核，以反映其现实状态，完整披露其风险情况。其次，需搭建对应人才体系，形成数据式审核体系，且该体系由信息审计师、信贷专家等人员组成。最后，依据银行贷款业务实情，依托数据式审核模式，制订对应方案。具体而言需从两个方面开展，即银行贷款审核队伍应依据经营情况，定位符合实情的数据式审计方法，如针对银行运行情况，将重点内容标识出来的分析性复核方法。审计人员利用分析性复核方法对数据进行复核，可清晰掌握非财务信息、财务会计信息及贷款业务数据等，并依托该审核模式的计算工具，过渡到精确的数据复核，以从异常变动项目和重大项目中获取重点审计对象，且还可以利用科学识别方式鉴别舞弊和风险情况，进而完成对目标的审计，并在降低审计风险发生概率的同二、商业银行贷款业务中数据式审计应用的必要性（一）可改进和优化原有审计方式由于各种因素的作用，若持续利用传统审计模式进行16Copyright©博看网 www.bookan.com.cn. All Rights Reserved.审计时，提升效率。另外，银行机构由于在处理贷款业务时会面临海量的数据和复杂的环境，所以需选用具有广泛性和复杂性的数据式审计工具，如审计中间表、交易明细类标准、辅助信息类标准及账户信息类标准等。（二）应用于审计实施阶段首先，应对数据源进行确认，并明确其采集需求。只有了解贷款数据源，才能清晰掌握数据实际需求。而这就需要审计小组进行合理的分析和规划，如在数据需求基础上，分析数据的完整性、合理性及科学性，以提出更加完善的数据采集标准。且从数据采集需求和范围可以看出，数据可分为内部数据和外部数据。对前者而言，其需要审计项目组基于数据需求，让相关单位提供对应数据，如业务数据、财务数据和非财务数据等。对后者而言，其主要是审计相应单位的外部资金流动情况。在此需注意，由于法律等综合因素的影响，在审计外部数据时，需要联动相关部门机构，以提升审计的合法性。其次，要注重相关数据的采集、验证、清理及转换等。对于数据采集环境，应控制其中审计风险的发生概率，审计人员要进行实地监督，且数据的采集应由数据源对应人员负责，并在采集完成后交由监督人员。同时，为保障该方式下数据完整和真实，相应的银行机构需形成纸质材料，以书面形式进行承诺，且审计小组应在此基础上，检查是否存在数据遗漏、修改等情况。对于数据的验证、清理及转换，应在获取审计数据的基础上以开放式数据库互连（ODBC）技术进行。再次，需搭建相应的中间表。事实上，中间表的审计具有非常重要的作用，既有助于数据分析工作，也有助于审计效率的提升。具体而言，审计人员需利用收集的数据形成对应表格，即审计中间表，并借助该表厘清业务和贷款之间的逻辑关系，在深入分析的基础上进行数据整合。然后，进行建模并分析。在上个环节的基础上搭建对应模型，对其进行个体及类别分析，从而得到更加细化的审核数据。最后，验证并落实审计情况。依托模型得出的数据，若其中存在可疑情况，审计人员应对其进行验证，如走访核实、查阅对应资料等。（三）应用于审计报告阶段在数据式审计的基础上，可较好地分析贷款情况，对其合理性、合法性及科学性等进行判定，并进入最终环节，即报告环节。相关的审计小组需以实际审计活动为基础，形成对应的数据报告，并就其中存在的问题从审计角度完善相关措施。同时，由于在审计商业银行贷款业务时风险和合规性审计具有一定的现实意义，所以相关审计小组在审计完相应银行的该项业务后，需以这两方面为出发点，形成明确的报告。四、商业银行贷款业务数据式审计实例分析——以BC银行为例利用数据式审计，识别BC银行将不良贷款变为正常贷款的数据，以其掩盖不良资产的金额和手段为例，具体情况如下。首先，使用BC银行相关工具采集相关数据，如会计核心系统和信贷管理系统。一是采集对公信贷客户相关数据，如涉及的行业属性、经济状态、法人代表、营业执照等；二是采集相关部门的数据表，以明细表为例，其涉及的内容主要有贴现贷款、银行承兑汇票、担保合同表等；三是采集其中涉及的辅助信息，主要包含客户损益情况、客户资金流动情况及客户负债变化趋势等；四是采集核心数据，其主要针对会计核心系统，如汇率表、对公活期存款明细账等。其次，利用SQL Server 2000工具，整理BC银行收集的数据，以提升其数据修改、提取及查询的精准度。然后对BC银行的信贷数据结构和内容进行分析，将企业基本情况表、贷款明细表、贷款处理台账作为基础性数据，同时结合审计需要建立审计中间表，包括主表—贷款明细表、主表—贷款处理台账、生成主表—贷款处理台账。筛选同时存在正常类贷款与不良类贷款的企业、贷款已经逾期且存在表外欠息但仍然为正常类贷款的企业、借新还旧类贷款且欠息但仍然为正常类贷款的企业，汇总上述情况，并形成企业贷款异常表。然后依托BC银行实际情况，审计其中涉及的单位。最后，依据上述筛选工具，整理、分析其中数据，定位其中存在疑问的企业，并通过与相关人员沟通及查询其信贷档案，掌握其被审计的状态。利用实地走访形式，深入企业所在地，对其账表数据进行核准，检查其对应资料，为数据分析结果提供支撑，进而提升不良贷款判断的真实性。五、结语在现代化信息背景下，商业银行贷款业务数据式审计的应用，除了能有效推动该业务的发展，形成良好的社会效益和经济效益，还能让银行更好地厘清贷款业务数据之间的关系，以采取更加有效的应对措施。鉴于此，相关单位和人员应对其予以高度重视，并在应用过程中依据自身情况动态调整应用模式，合理参考其他机构的运行情况，填补自身人才、技术等短板，以发挥更多、更佳的效能，为社会发展、经济进步奠定良好的基础。17Copyright©博看网 www.bookan.com.cn. All Rights Reserved.
