提升数字化审计效果的实现路径

1、管理者由上至下推动审计手段转型提升

首先，审计各级管理者要高度重视数字化审计，在日常工作中牢固树立数字化审计理念并要求各机构在日常零售业务审计项目中不折不扣地贯彻执行。加强数字化审计对于审计工作而言，已不仅是审计工作单方面的手段提升而已，而是在当今零售业务数据化、模型化、批量化的大背景下，所势在必行的变革。未来的零售贷款业务将逐步转变为全流程网络化和电子化，如营销对象由数据平台推送、评审过程由算法模型完成、贷后管理依靠非现场技术手段批量化处理等，而零售业务审计将面临无纸质档案可查阅的状况，以往翻阅档案的检查方式必将改变。因此，零售业务审计也必须主动适应前台业务发展模式，相应地提升技术手段，将数字化审计提升至审计战略高度，由上至下推动零售业务的审计手段转型。

2、在零售业务审计团队中配置专门的数字化审计人员、合力构建数据模型

数字化审计人员对全行数据、数据库语言和统计分析方法有较深入的了解，且在实际检查过程中，数据化审计需与传统审计方法有效结合才可达到理想的审计效果，这在零售有关的审计项目中已得到充分验证。因此，零售业务审计团队中应配备数字化审计人员，且予以专业化、专门化，与其他人员形成团队合力。

3、模型重复利用，结合实践应用改进更新

数字化审计的一大优势为模型结果可重复利用，但仍需不断在实践中进行改进更新。为达到这一效果，需建立数字化审计思路交流机制，促进优秀审计思路的推广应用。一是可在每次审计项目进行过程中或结束后，向模型建立人员反馈模型使用效果，及分享在审计实务中发现的可模型化的风险模式，不断优化和扩充数据模型。二是需要相关职能部门不定期的牵头组织审计人员开展技术交流，化个人知识为集体知识，集中研讨已有数字化审计方法存在的不足以及改进方法，然后组织相关人员对现有模型进行更新优化。

4、弱化数字化审计技术门槛，强调审计思路

部分审计人员过高地强调了数字化审计的技术门槛，从而降低了使用该技术的积极性。从数字化审计的三个类别可知，除第三类数字化审计外，第一类与第二类数字化审计的实质仍为审计思路。举一个简单的例子：审计人员在实践中发现，显著偏长的授信评审意见往往有隐含的原因。例如可能是授信评审人员被逼无奈下同意授信，但又为了规避自身责任，在授信评审意见中设立了诸多授信条件和风险提示。这个审计思路完全可转化为数字化审计的模型，模型建立人员只需获取授信意见的字数并排序，即可帮助审计人员快速浏览此类授信，迅速锁定疑点。在现有的审计人员构成中，资历较深的员工往往具有丰富的现场检查经验，新进的年轻技术型员工则比较擅长数字化审计的技术手段，两者之间的通力合作至关重要。第三类方法虽以数据挖掘技术人员为主，但脱离业务的挖掘也只能是无源之水，故技术人员通过与审计人员进行充分、密切的沟通，则会有效增强其业务敏感性，从而举一反三，探索出更多可行的数据挖掘模型。总而言之，审计人员在实际工作中应激发自我使用数字化审计工具的勇气，并进而形成习惯。

Smartbi审计大数据分析平台特色
1、审计模型分析商店

   基于Smartbi Eagle产品开发的审计模型分析商店，将之前文字表述的审计模型转换成可视化的模型，在行业内属于模式创新。当被审对象的数据处理完成，导入数据到审计模型接口表，通过模型快速展示数据分析结果，发现被审对象业务疑点。目前Smartbi审计行业专家已积累财务，财政，社保，公积金，地税等几百个审计模型；审计模型分析商店已上线财政、财务等每年必审常用业务模型，此外可以根据客户的需要开发上线新模型到分析商店。地市或发达区县审计局可以通过审计模型分析商店，在内部进行审计模型共享扩展，赋能一线审计业务人员，提高一线审计人员独立审计业务的效率和效果；突破当前一线审计机关面临的人手少，任务重的困境。

图：审计模型分析商店

2、自动生成取证单

   基于Smartbi产品分析报告功能提前设置审计取证单模板，绑定数据。根据年度和费用类型一键刷新，下一次审计就可以自动全部生成，此外审计报告也可以预置模板一键刷新。审计业务人员确定疑点和内容后，再输出取证单并打印，提高效率，节省资源。

图：电子审计取证单

3、面向审计业务人员的自助式大数据审计分析

   Smartbi提供面向审计业务人员的自助分析平台Smartbi Eagle(软件界面如下图所示)，包含审计业务人员常用的数据查询和分析功能，通过“拖拉拽”开发仪表盘，可视化实现审计模型；基于Excel/WPS软件为线下设计器，开发审计业务的报表，提示预警疑点数字，便于业务人员发现问题。平台还有数据导航、分析商店、数据产品和数据答疑等辅助功能构建的生态体系(如下图所示自助分析生态体系)，赋能业务人员提升审计水平。该平台相对传统固化审计系统，灵活性强，易操作，功能强大；非常适合突发各种审计业务数据分析和展示。

图：Smartbi Eagle自助分析平台界面

图：自助分析生态体系

4、跨业务系统数据库关联查询

   审计数据分析主要是取回被审计单位的数据进行分析，被审单位非常多，数据库格式也是各不相同，在现实数据分析中需要抽取两个不同数据的表进行关联查询。以往是将不同数据库中的数据都转换到同一个数据库中，这样既费时费力，而且不熟悉数据的人员也无法操作。那么现在Smartbi实现跨库查询就很好的解决了这一问题。如财政预算编制数据为SQL server数据库格式，财政国库集中支付为oracle数据库，通过Smartbi可以直接连接两个数据库，直接拖拽表进行关联，无需再进行转换。

图：跨业务系统数据库关联查询

5、高性能存储

   由于审计积累各行各业的数据，那么数据查询效率就是很关键的问题。如公积金数据，医院数据等有时候每张表可达到数十亿条数据，审计部门在进行这些数据分析的时候传统关系型数据库查询效率太低，第一天进行sql语句执行，第二天才能出结果，严重影响了审计工作的效率；Smartbi提供高速缓存机制就可以很好的解决这一问题。

图：高速缓存机制

最后

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