银行内部审计中大数据统计分析的具体运用探讨

林瑞祥

兴业银行股份有限公司惠州分行 广东惠州 516001

在大数据技术日益发展的背景下，依托于大数据的分析方法也开始被更多运用到各行业、各机构。同时，对于内部审计的质量、方法、流程及环境等，大数据技术都可产生影响，可以说，传统的审计技术方法正逐渐消失在历史舞台。在大数据等信息技术的不断推动下，银行此类金融领域改革的前沿机构，发展成效较为喜人。在商业银行内部审计中，如何合理运用统计分析方法更多探索出大数据的潜在价值，获得数据背后所隐藏的重要结论，就成为了当下银行内部审计所需关注的一项内容。

1 银行内部审计运用大数据统计分析的价值分析

笔者整理归纳现有相关文献资料后认为，大数据统计分析的运用价值主要体现在两方面，一方面，能更快捷地进行信息处理和分析。大致上能将银行内部审计数据分为结构化、半结构化及非结构化这几种。这些不同类型的数据被运用到了审计、报表、监控、管理等多个系统。在进入到大数据时代后，更进一步增加了内审工作所涉及的数据量，同时也丰富了数据的类型。就内部审计结果来讲，须拥有一定的预测性[1]。大数据时代下的审计工作，须运用更为先进的技术和方法，因此，这便加大了内审人员的工作开展要求，需要审计人员更为积极地运用智能管理模式，以保证信息分享能更为系统、及时，信息处理能更为高效便捷。

另一方面，审计更具持续性。在大数据时代下稳步推动审计转型的一项重要内容，就是持续性审计。通过利用大数据技术能够更为高效地收集和挖掘信息，并且，在信息技术的支持下，银行能更全面、快速地评估与分析经营发展过程中出现的各类型数据。另外，云计算还拥有着诸多优势功能，如在线审计和监测的实时性，有利于合理预测出潜藏在银行平时经营活动中的一些风险。同时，对于银行业务活动中客户的需求变更，也能依托大数据统计分析做良好掌握，进而稳步推动内审工作逐步发展为持续性审计，实现风险的有效规避。

2 银行内部审计中大数据统计分析的具体运用

2.1 大数据分析平台的搭建

大数据技术要想得到有效利用，前提是需要进行大数据分析平台的搭建。大数据分析平台应包含考核、效益及外部监管等诸多内容，并结合具体情况做好数据内容的更新完善。统计分析得以有效开展的基础便是大数据采集，而完整的数据是确保内部审计项目能够有序进行的基础，着手大数据分析平台的搭建，才可防止非现场审计的时候，须对数据做大量搜集，而给工作效率产生影响。

2.2 依托大数据展开统计分析

借助大数据分析平台完成数据的收集之后，要有效建立起非现场数据分析指标体系，需要依据内审工作目标和任务，然后依托平台嵌入的统计分析模型进行合理分析。倘若非现场审计的需求，无法通过平台嵌入的统计分析模型得到良好满足，就须导出分析指标数据并做备份，采用一些统计软件展开分析，如MATLAB、R、STATA等。具体而言，第一，将数据预处理做好，转化导出的数据信息，使之成为结构化数据；第二，结合指标体系合理建立统计分析模型，各种数据的预处理采用统计分析软件来进行；第三，围绕审计目标，并与统计分析软件的运行结果相结合，形成具有价值的分析结果[2]。

2.3 选用合理的统计分析方法

（1）描述性统计法。此方法可以说是最常用到的统计分析方法，其主要是对标准差、最小值、最大值等数据进行运用。通过运用此方法，能够得知大数据的集中趋势、分布情况。此外，内审人员通过分析结果后，能对审计目标特征有大致的了解[3]。

（2）关联性分析法。银行内部审计中，采用关联性统计分析法分析大数据，能从指标间的共线性视角体现其关联度，进而能将评价指标中的异常指标值找出来，并借此对审计项目的价值展开优化，以免由于关联度高，给回归分析真实性产生影响。

（3）效率评价法。客观、综合评价审计目标主体效用的方法之一就是效率评价，并通过具体的效率值进行效用值的体现。此方法在大数据统计分析中时常被运用到，而有参数与非参数，则是两种评价效率的主要方法。文章以某银行小微企业信贷为例，选用Malmquist-DEA模型，综合评价了各担保模式的信贷效率变迁。在M（效率水平）<1时，则代表生产率所处趋势为下降；相反则呈增长趋势。把某银行贷款收回量、贷款放款量、开办机构数、经办客户经理数量作为投入，将贷款利息作为产出，测算了该银行各担保模式的小微企业信贷整体效率以及信贷效率变动指数，详见表1。

3 结语

总之，银行在大数据时代下，内部审计工作的开展，应始终坚持“数据先行”的理念。加强运用统计和可视化分析等方法、技术，处理海量的业务数据，从而实现内部审计工作效果的有效提升。

表1 某银行小微企业信贷及其担保模式的Malmquist效率变动指数