随着信息技术的发展和大数据时代的到来，商业银行逐渐开始实施数字化转型。2019年，中国人民银行发布《金融科技（FinTech）发展规划》，首次从国家层面对整个金融行业的信息科技发展作出了总体规划。2020年10月，中央“十四五”规划再次提出了“加快数字化发展，建设数字中国”的要求。2022年1月，中国人民银行印发了《金融科技发展规划（2022－2025年）》为金融数字化转型指明了方向。同月，中国银保监会发布《关于银行业保险业数字化转型的指导意见》，明确提出了“加快数字经济建设，全面推进银行业保险业数字化转型，推动金融高质量发展，更好服务实体经济和满足人民群众需要”的任务。大数据时代和商业银行数字化转型不仅为商业银行的发展带来了巨大的机遇，同时也为商业银行内审工作带来了巨大的变革与挑战。如何充分利用大数据技术，提高审计工作质效，成为新时代下审计工作的重点。

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审计抽样的变革
在既往的审计工作中，受限于抽样技术和条件，审计检查无法做到对样本的全覆盖，抽样效果往往和审计人员的经验有极大的关联。抽样过程中存在的偏见，或抽样覆盖率的不足都会引起审计结果与实际的偏差。在大数据技术的加持下，审计抽样不仅可以实现全覆盖，更能够整合多条线数据，全面多维度的进行审计分析，从系统上降低了审计风险。目前我行基于大数据的广泛应用进一步完善了内部审计管理监测系统，审计人员利用该平台，通过表与表的连接，整合行内业务数据并通过设置阈值和规则对全量样本进行抽样和分析，极大地提高了审计抽样覆盖率和工作效率。

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审计模式的变革
在传统审计模式中，往往以审计人员奔赴被审计单位的现场检查为主，非现场检查为辅。伴随着大数据技术的进步和发展，审计人员可以利用内、外网对所需资料进行访问和分析，逐渐形成了非现场分析、发现问题疑点，现场进行核验的的工作模式，有效减少了现场检查的时间和工作压力，减轻了被审计单位的压力，缩小了时间和空间的影响，提升了审计质效。

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前瞻性审计的发展
传统审计较多以事后检查为主，通过对事后风险暴露的分析，识别现行风险控制体系的问题，难以及时有效的揭示并控制风险。大数据技术的推广使得审计人员可以对数据进实时监测，在事中甚至事前对风险进行及时有效的预警。目前我行已逐步完善基于非现场筛查规则的风险监控体系，借助大数据技术，通过不断优化异常数据筛查规则，提高风险识别精准度，可初步实现风险监控预警需求，使风险发现和控制前移。未来，也可通过大数据技术实现机构风险画像，聚焦风险点，有针对性地开展审计活动，实现前瞻性审计。

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审计人员能力的培养
随着大数据技术在审计工作的广泛应用，审计人员不仅需要具备扎实的审计业务能力，同时也需要掌握一定的信息科技技术。目前，审计人员大多只具备审计业务能力或信息科技技术，业务与科技复合型人员较为稀缺，这使得审计数据人员不能较好的理解审计关注点，从而无法通过信息技术实现风险精准识别，同时审计业务人员不能熟练的应用信息技术，依然采用较为低效的审计方法进行检查，从而导致审计工作质效难以提高。因此，对于复合型审计人员能力的培养成为审计人才建设的重点。

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审计领域的扩大
随着智能风控的发展，许多风险控制环节完成了从人控到机控的转变，部分贷款产品已实现自动审批。机控流程和智能风控算法成为了大数据时代下新的风险关注点。同时，对于数据安全、系统安全、数字资产管理等方面也逐步纳入了审计工作的范围，并成为今后审计的重中之重。

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审计数据安全管理
大数据审计不仅为审计工作带来了便利，同时，对海量审计数据的保护也对审计工作提出了新的挑战。数据作为全行的重要资产，不仅本身管理过程中会面对数据质量、数据安全、数据合规等问题，数据的不当应用更会带来业务上的风险，因为审计人员开展工作时，往往需要极高的数据权限，审计单位如何对数据权限进行控制，同时满足工作需要将数据进行最小授权，对数据使用周期严格把控防止外泄成为了审计工作管理的重点和难点。

综上，大数据的发展不仅对审计工作带来了改革式的发展，同时也带来了前所未有的挑战。审计条线作为全行风险防控的“第三道防线”，这就需要我们抓住机遇、迎接挑战，充分利用大数据技术，发挥审计优势，揭示影响全行稳健发展的总体性、系统性、机制性问题，助力银行业务健康发展。

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作者：姜波

单位：中国农业银行审计局直属分局