大数据分析下商业银行审计工作效率提高与管理系统研究

李文莉

[摘 要]文章首先分析了大数据环境下商业银行审计工作信息系统的模式转变，从工作理念与审计风险两方面进行。对比分析大数据分析前提下的信息管理系统与传统审计工作之间的差异性，在此基础上重点分析基于大数据分析环境下开展商业银行审计管理系统设计的有效措施，为信息化审计任务开展提供技术参照。

[关键词]大数据分析；商业银行；审计工作；管理系统

[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2018.16.150

1 大数据环境下商业银行审计工作信息系统的转变

1.1 审计思维转变

基于数据分析大数据环境下所开展的商业银行审计工作，在工作开展思维方面有明显转变，审计形式逐渐转变成为信息系统模式，效率提升的同时对技术要求也有转变，大数据环境中商业银行开展的审计效率更快，能够在短时间内完成大量信息处理任务。随着数据信息产生，使用信息处理系统，能够将数据记录在系统中，这样避免了集中的统计核算，减轻工作压力的同时也确保结果与实际情况之间保持一致，最大限度降低数据中的误差。大数据分析基础上所开展的审计管理信息系统设计，不仅带来了工作模式上的转变，更是对传统审计工作理念的一次冲击，通过这种数据相互控制的模式，审计工作不仅仅是传统模式下的大型监督，更是商业银行日常工作的监管控制，为商务银行营造出更为安全的财务环境。

1.2 审计风险转变

传统审计是针对纸张票据所开展的，对票据真伪查实也更为直观，存在票据丢失、损坏或者伪造的风险。将大数据分析下的信息系统应用在审计工作中，财务信息产生后会直接录入到系统中，虽然解决了传统票据保存与审计中存在的风险问题，但却面临着网络环境下全新的风险。从当期的信息化审计工作开展状况分析，商业银行审计风险已由原有的人为因素转变为网络风险，当审计信息系统运行的计算机连接到互联网中，这部分审计信息很容易被黑客攻击并且损坏，造成严重的审计系统运行安全问题。面对这一现状，商业银行在开展信息化审计工作中，重点针对黑客病毒攻击展开防御，从而实现审计系统安全性提升。大数据分析环境下商业银行审计风险类型见图1。

2 大数据分析下商业银行审计工作效率提升的方法

2.1 培养高素质审计管理系统操作人才

大数据分析下开展的商业银行审计工作，完全采用计算机办公，提升审计工作效率首先要培养出一批高素质人才，能够操作审计系统，并掌握系统运营维护方法，避免由于错误操作导致审计系统中数据信息损坏或者丢失的问题出现。高素质操作人才培养不仅要从专业技能角度进行，更应该注重对人才的职业道德培养，能够按照国家《审计法》来严格约束自己，从而达到更高效率的控制效果。大数据环境下的商业银行信息系统审计工作需要一支熟练精通审计业务和信息技术的队伍，我国可以效仿美国、日本等信息系统审计发展先进的国家，组织国际信息系统审计师（CISA）执业考试，激励从业人员掌握最前沿的信息系统审计知识或者在高校开设相关专业。

2.2 完善大数据分析下的审计工作标准及规范体系

大数据分析下所设计的审计信息管理系统，在工作模式上发生了很大的转变，需要针对信息管理系统运行使用特征来制定工作规范，为商业银行审计人员日常工作提供参照标准，审计过程中发现违规情况也能够在工作规范制度约束下更科学地解决，全面提升审计工作开展效率，进而促进全面工作体系得到完善。

大数据环境下开展的各项分析工作，更应该考虑不同工作的制度规范需求，体现出大数据分析与常规审计工作本质上的差异性。

2.3 研制先进审计信息系统控制管理软件

基于大数据分析环境下所开展的商业银行审计任务，需要先进的管理控制软件支持，将高素质人才培养与先进软件开发共同进行，审计信息管理软件在功能上要与商业银行业务特征保持一致。软件开发研制中还要考虑更新是否便捷，全面保障审计信息管理工作开展效率，软件的兼容性也是设计中需要重点考虑的内容，通过这种方法能够更好地解决现存问题，从而达到预期控制管理效果。

3 大数据分析下的商业银行审计工作管理系统应用

3.1 应用数据库展开商业银行审计管理

管理系统在局域網络环境中可以实现自动运营，达到这一目标则需建立起审计信息数据库，在数据库支持下实现管理系统的各项功能。建立数据库从审计系统中采集数据，随着商业银行运营中所产生的数据，实时传输到数据库并进行更新保存，这样可以体现数据库中信息的时效性。数据库建立完成后需要与各个功能模块联系对接，形成整体化的功能，这样接下来所开展的各项控制任务，才能保障在功能上与设计方案保持一致，商业银行在业务往来方面组成较为复杂，因此开展的大数据分析系统设计也要体现出这一点，总数据库运营控制下，设计出自数据库，分别负责不同模块数据信息的管理以及指令传输，数据库建立是实现审计工作信息化管理的前提，也是其中最为重要的部分。对于重要的数据库资源，可以设计数据信息自动化备份，随着数据信息产生，预定时间统一备份，也避免了系统运行使用中产生影响运行速度的问题。

3.2 应用程序服务器开展自动化管理

由于商业银行审计工作开展涉及大量不同类别的任务，管理系统设计中应用程序类别也十分复杂，在应用程序服务器建立中，采用分层管理方法来进行。根据总控制程序进行框架设计划分，形成整体框架，在总框架基础上再进行子程序设计，科学划分程序控制层次，能够节省信息传输资源运用，在传输效率上得到明显提升。

应用程序服务器选择上要考虑审计系统未来更新是否能够得到满足，在存储以及运算能力上作出预留部分，这样服务器在运行使用中速度才会得到提升。应用程序服务器构建成功后可以进行管理系统模拟运行阶段，测试功能完善程度与管理系统使用效率。

3.3 加强审计管理系统维护

审计管理系统在实际运营中，所遇到的问题可以通过维护来操控解决。由于商业银行所需要处理的业务众多，仅仅依靠自动化操作很容易产生误差，对此可以采取审计管理系统人工维护的方法来进一步解决，从而达到预期审计管理效果。系统维护应该严格按照设计框架来进行，当出现软件功能与硬件系统配合不合理的情况，可以适当地针对框架结构做出修改，从而达到最佳程序汇编效果。审计程序使用者身份验证，见图2。

软件汇编完成后，审计管理系统已经初步成型，与大数据分析数据库相连接，便可以进行商业银行财务信息审计，工作人员要定期对系统内的垃圾进行清理，避免留下数据痕迹为黑客提供入侵条件。

4 结 论

综上所述，当前国内商业银行必须从实际出发，研发适合各自运行环境及不同审计内容的信息系统审计软件。在软件的研制方面，还要考虑审计作业发展趋势。研发过程除了要符合审计原理外，也要考虑审计人员的工作方式和习惯，建立简单易行的操作软件。大数据环境下开展商业银行信息系统审计还处于初始阶段，这不仅仅是巨大的挑战，也是一个不可多得的机遇。

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