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構建現場與非現場審計系統，持續提升審計發現問題的能力。現場審計系統將審計的流程和程序集中在系統中，實施審計規范化的線上流程控制和日常審計業務的移動化辦公，實現審計業務的標準化，利用項目規劃資源管理工具，根據風險熱力圖的展示結果，按照風險的程度和覆蓋率情況，合理安排審計項目。同時，利用審計模板、程序表來細化審計重點和審計方法，提高審計質量。商業銀行審計人員通過非現場審計系統對數據結構的分析，構建數據分析模型和風險預測模型，將這些模型嵌入到業務系統中去，利用異常監測模型算法、非現場多維度模型群，定期掃描商業銀行業務數據和流程，實時監測異常數據的出現，攔截發現異常交易，發現客戶風險，提高審計的效率。
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拓展審計視角有效消除誤判，切實提高審計準確性和有效性。由于商業銀行服務的客戶眾多，其業務復雜，面臨來自不同客戶、領域、業務的風險銀行網站系統邏輯模型圖，要求商業銀行審計人員能夠從不同維度和角度來識別業務性質和風險，通過交叉檢驗和數據的綜合匹配實現業務數據的集成，從而使審計人員能夠深入認識業務的性質和風險的本質，為審計人員的正確判斷提供支持和幫助。商業銀行的大數據平臺技術不僅可以消除由于單一抽樣造成的誤判，而且還可以讓審計人員能夠從客戶角度、業務角度、員工角度、社會角度提供不同視角的審計判斷，從而提高審計的準確性和有效性。大數據平臺可有效應對商業銀行海量交易數據、客戶種類眾多、交易日趨復雜的問題。
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破解資源約束實現審計全覆蓋，準確定位問題，提高審計發現問題的能力。由于審計資源有限，傳統內部審計不能夠實現對商業銀行業務全覆蓋，造成審計發現問題的能力下降。為實現審計全覆蓋，商業銀行審計部門應充分使用大數據平臺，利用批量化模型進行數據集中處理及模糊算法、智能算法進行數據分析，提升商業銀行審計效率，擴大審計范圍，深入挖掘審計線索銀行網站系統邏輯模型圖，實現單一抽樣向批量運算的過渡，并由單一問題揭示向全量風險揭示轉型，從點、線型審計向全面性審計轉變，從周期性審計轉變為持續性審計。大數據分析平臺還實現了“流程”和“工具”的有效結合，根據審計目的，利用SQL語句和工具，篩選出跟審計目標相吻合的審計模型，對審計客戶T+1的流量數據進行分析，實現審計問題的準確定位，及時發現數據的異常和業務流程控制中的缺陷，準確地發現風險、揭示風險，提高審計發現問題的能力。
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審計時空自由度獲得解放，資產變動實時監控力度大幅提升。引入互聯網使商業銀行移動審計成為可能，互聯網可以利用網絡將審計工作由線下搬到線上，由現場審計變為非現場審計，審計人員可以自由安排審計時間來開展審計工作，極大提高審計工作效率。移動審計可以有效整合審計資源，將審計工作碎片化，不再局限于具體審計項目和特定審計時間。另外，物聯網的使用將進一步擴展審計范圍，審計人員在辦公室就可以根據遠程影像和電磁感應設備，及時了解被審計資產的狀況，實時監控資產的變動情況。
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網絡數據管理能力的提升促進審計效率持續提高。商業銀行利用“互聯網+物聯網”的審計模式，可以及時有效地管理商業銀行網絡數據，及時對網絡數據進行分析，實現分析數據的共享，節約了審計人員數據分析的時間，同時實現審計流程和程序的實時網絡監控，及時提煉審計工作成果，提高審計工作效率。
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“互聯網+物聯網”移動審計技術促進審計制度變革，審計整改跟蹤與評價成效顯著提升。一方面，商業銀行審計人員可以利用移動審計平臺將審計發現的問題及時反饋給被審計單位，征求被審計單位對審計發現問題的意見，充分了解被審計單位對審計問題的態度、審計整改的措施，還可以及時上傳被審計單位的審計整改報告，督促落實審計整改方案，跟蹤審計整改進度。另一方面，商業銀行審計人員利用物聯網了解審計整改涉及資產的整改變動狀況，評價審計整改效果。
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及時偵測和防范業務異動，切實提升風險識別與審計成效。機器學習是商業銀行審計部門利用大數據樣本進行審計建模，設立智能化審計決策中心，自動對樣本數據進行分析，并自動識別和預測業務風險，建立銀行客戶、銀行賬戶、交易特征、交易規則數據庫等，利用對歷史數據進行學習和邏輯運算，不斷優化模型，提高審計識別風險的能力。由于機器學習建立的分析模型是嵌入在業務系統中的，因此可以及時偵測到異常業務和異常流程，識別風險和攔截風險，完善風險識別的流程和程序，提高審計成效。
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推進智能審計全方位化，強力延伸審計風險挖掘觸角。商業銀行面臨著審計資源不足、審計業務領域狹窄、審計工作開展不夠深入徹底的問題，以機器學習為基礎的智能審計，可以利用智能機器人，實現對業務數據的全方位分析和全量數據的覆蓋，將商業銀行的信貸、財務、會計、國際業務、投資、銀行卡、財富管理、科技管理、運營管理、安全保衛等業務全方位納入智能審計的系統，編制適合不同業務的審計模型，涵蓋每一個業務的不同階段和流程，將審計觸角延伸到商業銀行的每一個角落。
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智能審計契合內部審計發展方向，切實提升商業銀行審計自動化和智能化水平。智能審計是商業銀行內部審計的發展方向，利用智能化的審計程序和軟件，對于可以結構化的業務數據和流程進行自動化審計，并能根據業務環境的變化，客戶資源的不同，審計目標的不同，進行自主學習，優化審計監測模型，不斷調整判斷風險和異常的系統參數，自動給出審計結果，通過機器大腦的模擬，給出科學的審計建議和改善方案，提高審計的自動化和智能化水平。
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以圖譜技術為基礎深入挖掘交易關系和交易實質，及時揭示風險隱患，切實提高審計風險挖掘和應對能力。商業銀行審計部門在對被審計單位開展審計時，可以利用多維圖像識別技術，掃描識別圖像和圖片所要展現的內容，讀取圖像具體含義，利用顯性、隱性關系，建立商業銀行客戶多維關系圖，了解復雜關聯交易的參與者和交易實質，分析多客戶之間的交易流水，將客戶的資金流與業務流進行分類識別，分層展現，深層次挖掘交易關系和交易實質，揭示存在的問題和風險隱患，快速做出審計結論，積極采取應對措施。
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以非結構化文本識別技術為基礎，推動商業銀行海量文本數據的風險挖掘，大力推進審計效率不斷提高。非結構化文本識別技術是通過對語言里的字、詞、句進行加工，自動分析識別文本真實含義的技術。商業銀行審計人員在對被審計單位審計時，可將需要審計的客戶信息、調查報告、年度分析報告、業務數據報表、生產記錄、銷售記錄、賬冊數據資料和交接記錄、會議記錄和決議方案等，通過文本資料的語義分析，提出關鍵字、詞、句，分析文本中關鍵字、詞、句出現的次數和頻率，記錄詞義和分析詞義的含義，進行歸類，快速抓取詞義中出現的異常，批量將文本資料結構化處理，提出關鍵字詞句，比較不同文本中不同的表述差異，提高審計效率。
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以語音識別技術為基礎，提高審計風險挖掘效率。商業銀行審計人員通過將辦理業務過程中收集到的客戶辦理業務的語音資料、客戶訪談資料、客戶的投訴資料進行整改加工，轉換為文本資料，再利用對關鍵字、詞、句的識別，從而找到商業銀行審計所需要的證據材料，尋找出業務辦理過程中存在的異常，發現被審計單位存在的風險隱患和管理中存在的缺陷或不足，跟蹤審計問題整改的情況，推動商業銀行不斷完善內部控制制度，加強客戶信用風險管理，合規操作，降低業務辦理風險，提高審計效率，增強審計風險挖掘能力。
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以微表情抓取分析為基礎，切實提高審計風險挖掘質量。商業銀行在審計中，建立客戶和員工微表情數據庫，利用鏡頭記錄客戶和員工的面部微表情，通過客戶和員工的面部微表情如皺眉、微笑、痛苦、憤怒等情緒的表達，發現客戶或員工在業務訪談中，對于提問的態度，或者是看到業務資料、合同資料時面部的情緒表現，了解客戶和員工內心的變化，偵測客戶和員工的真實意思表示或者內心對于誠信的理解。以微表情識別來進行審計判斷，可以快速地通過系統得出結論，可以提高審計的效率。加之由于是系統控制，極少人為判斷，減少了審計人員心理變動的干擾，相應也可以提高審計質量。
作者單位：浙江萬里學院 寧波鄞州農村商業銀行股份有限公司
文章摘自《中國內部審計》雜志2021年第12期（節選原文部分內容）
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