導(dǎo)語：商業(yè)銀行數(shù)據(jù)審計(jì)模式研究一文來源于網(wǎng)友上傳，不代表本站觀點(diǎn)，若需要原創(chuàng)文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

[摘要]商業(yè)銀行各業(yè)務(wù)領(lǐng)域大多采用基于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的集中統(tǒng)一信息管理模式，為審計(jì)工作逐漸由傳統(tǒng)的抽樣現(xiàn)場審計(jì)模式向數(shù)據(jù)審計(jì)模式轉(zhuǎn)變提供了新的發(fā)展契機(jī)。Hadoop作為一個(gè)高效、擴(kuò)展性強(qiáng)、應(yīng)用靈活的技術(shù)載體，與數(shù)據(jù)審計(jì)的需求相契合，對于數(shù)據(jù)審計(jì)的開展具有十分重要的意義。

[關(guān)鍵詞]商業(yè)銀行　;數(shù)據(jù)審計(jì)　;結(jié)構(gòu)化　;Hadoop技術(shù)

一、數(shù)據(jù)審計(jì)的發(fā)展

近年來，隨著商業(yè)銀行各類業(yè)務(wù)管理系統(tǒng)的建設(shè)及應(yīng)用，各類業(yè)務(wù)行為都被記載于數(shù)據(jù)庫中，相關(guān)數(shù)據(jù)反映的業(yè)務(wù)特征逐漸成為審計(jì)運(yùn)用的重要資料。通過對數(shù)據(jù)的篩選分析及比對，發(fā)現(xiàn)疑點(diǎn)線索，繼而鎖定重點(diǎn)，深入核查，從而實(shí)現(xiàn)審計(jì)全覆蓋、提高工作效率。因此，各商業(yè)銀行審計(jì)部門也逐漸建立起專業(yè)技術(shù)團(tuán)隊(duì)，將業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析研究、模型構(gòu)建等審計(jì)信息化建設(shè)作為重點(diǎn)工作內(nèi)容。此項(xiàng)工作開展早期，審計(jì)部門引入了專業(yè)技術(shù)人員，利用如Sql Server、DB2等傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫作為業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的匯總集市及分析工具，為數(shù)據(jù)審計(jì)工作的開展邁出了堅(jiān)實(shí)的第一步。隨著商業(yè)銀行業(yè)務(wù)的不斷發(fā)展，風(fēng)險(xiǎn)控制管理不斷從嚴(yán)，對審計(jì)工作的要求不斷提高，傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫本身的技術(shù)瓶頸也逐漸顯現(xiàn)。一是處理海量數(shù)據(jù)運(yùn)算效率低。一家商業(yè)銀行賬戶數(shù)量往往達(dá)到幾千萬乃至上億，每年流水記錄至少數(shù)億條，在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫環(huán)境下，一條語句命令的執(zhí)行往往需要幾十分鐘。二是只能展現(xiàn)提取日的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)狀態(tài)。因?yàn)槠胀P(guān)系型數(shù)據(jù)庫為二維數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模式，無法對每日的數(shù)據(jù)狀態(tài)進(jìn)行保存，無法實(shí)現(xiàn)與以前部分業(yè)務(wù)狀態(tài)的比對以及對銀行賬戶日均存量等信息的統(tǒng)計(jì)。三是存儲(chǔ)擴(kuò)展性不強(qiáng)。隨著數(shù)據(jù)提取范圍及數(shù)據(jù)的積累，存儲(chǔ)空間及運(yùn)算能力逐漸接近飽和，解決運(yùn)算和資源存儲(chǔ)問題，往往只能采用更換硬件的方式。四是無法存儲(chǔ)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行智能分析，已逐漸成為審計(jì)技術(shù)人員研究的方向，但傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫不支持非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)。

二、Hadoop技術(shù)

隨著信息化技術(shù)日新月異的發(fā)展，審計(jì)人員也在不斷嘗試探索新的數(shù)據(jù)審計(jì)技術(shù)手段以提高審計(jì)工作效率，擴(kuò)展數(shù)據(jù)分析功能。繼傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫之后，基于Netezza或者Teradata平臺(tái)的數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)，也一度成為數(shù)據(jù)審計(jì)集市的基礎(chǔ)平臺(tái)。但其高額的成本，也讓一些中小型商業(yè)銀行望而卻步。近年來，Hadoop作為基于分布式計(jì)算及存儲(chǔ)的技術(shù)，以其高效、靈活擴(kuò)展、高容錯(cuò)等特點(diǎn)，逐漸進(jìn)入審計(jì)技術(shù)人員的視野。部分商業(yè)銀行在建設(shè)審計(jì)系統(tǒng)方案中，已將Hadoop作為底層數(shù)據(jù)集市的應(yīng)用平臺(tái)。（一）Hadoop技術(shù)架構(gòu)。Hadoop提供了一個(gè)穩(wěn)定的共享存儲(chǔ)器和分析系統(tǒng)，存儲(chǔ)由HDFS實(shí)現(xiàn)，分析由MapReduce實(shí)現(xiàn)。HDFS（Hadoop Distribute File System）存儲(chǔ)Hadoop集群中所有存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)上的文件，邏輯上像一個(gè)傳統(tǒng)的分級(jí)文件系統(tǒng)，存儲(chǔ)在HDFS中的文件被分成數(shù)據(jù)塊，復(fù)制到多個(gè)計(jì)算機(jī)中。該架構(gòu)的優(yōu)勢在于數(shù)據(jù)可以在節(jié)點(diǎn)之間動(dòng)態(tài)地移動(dòng)，并保證各個(gè)節(jié)點(diǎn)的動(dòng)態(tài)平衡，因而處理速度非常快，并且自動(dòng)保存數(shù)據(jù)的多個(gè)副本，自動(dòng)將失敗的任務(wù)重新分配。MapReduce是一種面向大數(shù)據(jù)并行處理的計(jì)算模型、框架和平臺(tái)，其本質(zhì)是并行運(yùn)算原理，適合處理需要分析整個(gè)數(shù)據(jù)集的運(yùn)算，以批處理的方式運(yùn)行，將單個(gè)任務(wù)打碎，并將碎片任務(wù)發(fā)送至多個(gè)節(jié)點(diǎn)，之后再以單個(gè)數(shù)據(jù)集的形式加載處理。此外，MapReduce的另一優(yōu)勢是能夠?qū)Ψ墙Y(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。（二）Hadoop技術(shù)優(yōu)勢。1．無容量和類型的限制。Hadoop的運(yùn)算及存儲(chǔ)資源可以由若干臺(tái)并行的服務(wù)器提供，當(dāng)資源不足時(shí)，只需將新的服務(wù)器并入資源池即可，資源池節(jié)點(diǎn)數(shù)量無上限，管理方便靈活。此外，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的并發(fā)運(yùn)算及數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的多備份均衡分布。2．統(tǒng)一的平臺(tái)可運(yùn)行多種分析處理引擎。傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫底層只有一個(gè)引擎，只處理關(guān)系型應(yīng)用。而Hadoop在底層共用一份HDFS存儲(chǔ)，上層有很多組件分別服務(wù)多種應(yīng)用場景。如以Cloudera的Impala組件為代表的確定性數(shù)據(jù)分析，其突出優(yōu)勢是響應(yīng)速度快；Search組件可實(shí)現(xiàn)探索性數(shù)據(jù)分析，實(shí)現(xiàn)對非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)分析；承擔(dān)ETL的數(shù)據(jù)處理及轉(zhuǎn)化引擎，負(fù)責(zé)IO吞吐率及可靠性。3．相比傳統(tǒng)商業(yè)數(shù)據(jù)平臺(tái)具有成本優(yōu)勢。Hadoop技術(shù)應(yīng)用環(huán)境為普通的PC Server群，不依賴某些品牌專用設(shè)備，在成本投入方面具有明顯優(yōu)勢。此外，其開源性特點(diǎn)也降低了用戶的投入成本。4．開源模式加速了Hadoop的研發(fā)和普及。目前，很多機(jī)構(gòu)提供基于Hadoop的技術(shù)服務(wù)，該產(chǎn)品代碼的開源性，也為Hadoop技術(shù)的不斷優(yōu)化升級(jí)及推廣應(yīng)用創(chuàng)造了便利條件。目前，國外的Cloudera、IBM公司及我國的華為公司等都在進(jìn)行基于Hadoop的技術(shù)研發(fā)，并為客戶提供技術(shù)支持服務(wù)。

三、Hadoop技術(shù)在商業(yè)銀行審計(jì)工作中的應(yīng)用

近年來，商業(yè)銀行大多建設(shè)了自己的審計(jì)系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)審計(jì)模塊，但后臺(tái)使用的數(shù)據(jù)支持平臺(tái)各不相同。早期建設(shè)的審計(jì)系統(tǒng)也隨著數(shù)據(jù)量的不斷積累，開始出現(xiàn)運(yùn)算效率下降、存儲(chǔ)容量不足等問題。對于數(shù)據(jù)審計(jì)中數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的大容量、高效率、低成本需求，以及未來智能化分析處理等需求，Hadoop的技術(shù)優(yōu)勢逐漸得到一些商業(yè)銀行技術(shù)部門的關(guān)注。（一）商業(yè)銀行審計(jì)系統(tǒng)建設(shè)。要實(shí)現(xiàn)Hadoop技術(shù)在商業(yè)銀行審計(jì)系統(tǒng)的落地應(yīng)用，應(yīng)結(jié)合Hadoop的技術(shù)特點(diǎn)及商業(yè)銀行審計(jì)系統(tǒng)的建設(shè)功能需求，進(jìn)行整體規(guī)劃設(shè)計(jì)。以某商業(yè)銀行審計(jì)系統(tǒng)的建設(shè)為例。建設(shè)目標(biāo)包括以下方面：實(shí)現(xiàn)審計(jì)人員對常用業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行靈活、快速的查詢，對現(xiàn)場審計(jì)環(huán)節(jié)前的數(shù)據(jù)調(diào)研分析以及在審計(jì)過程中的數(shù)據(jù)補(bǔ)充提供支持；支持審計(jì)人員根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)特征及對應(yīng)相關(guān)數(shù)據(jù)邏輯關(guān)系構(gòu)建數(shù)據(jù)分析模型；實(shí)現(xiàn)本行重要業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)的T+1自動(dòng)增量采集，根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)在系統(tǒng)中設(shè)置預(yù)警模型，定制周期自動(dòng)執(zhí)行并提示預(yù)警，在系統(tǒng)中完成疑點(diǎn)線索的核查工作；實(shí)現(xiàn)各類現(xiàn)場檢查工作流程的標(biāo)準(zhǔn)化系統(tǒng)線上處理；參考內(nèi)外部規(guī)定，以內(nèi)控五要素為基本結(jié)構(gòu)，以風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)的形式嵌入系統(tǒng)中，指導(dǎo)檢查工作的開展；實(shí)現(xiàn)審計(jì)條線內(nèi)部信息及資料的系統(tǒng)線上管理。通過對系統(tǒng)建設(shè)目標(biāo)的分析發(fā)現(xiàn)，數(shù)據(jù)的使用與現(xiàn)場審計(jì)階段的工作緊密銜接、高度契合、相互作用，通過若干環(huán)節(jié)對數(shù)據(jù)的調(diào)閱、分析與處理，能夠最大程度地發(fā)揮數(shù)據(jù)在整個(gè)審計(jì)工作中的支持作用。據(jù)此，確定系統(tǒng)的整體邏輯架構(gòu)如圖1所示。審計(jì)模塊功能，希望通過科技部乃至軟件公司的技術(shù)支持，解決自身的技術(shù)短板。但審計(jì)現(xiàn)場與非現(xiàn)場的數(shù)據(jù)分析不應(yīng)是彼此獨(dú)立的，不僅在工作開展期間互相穿插，在成果運(yùn)用方面也應(yīng)互相促進(jìn)。因此，在設(shè)計(jì)審計(jì)系統(tǒng)功能架構(gòu)時(shí)，應(yīng)從更高角度、全局視角去規(guī)劃，將現(xiàn)場檢查功能模塊與數(shù)據(jù)審計(jì)分析功能合理結(jié)合、同步建設(shè)，從而發(fā)揮更大效能。（二）Hadoop技術(shù)在審計(jì)系統(tǒng)架構(gòu)中的應(yīng)用。根據(jù)系統(tǒng)功能目標(biāo)，結(jié)合Hadoop技術(shù)本身的優(yōu)勢，從底層架構(gòu)進(jìn)行設(shè)計(jì)規(guī)劃，解決需求中數(shù)據(jù)使用方面的問題。首先，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的快速查詢。其次，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的自動(dòng)采集以及對非流水類數(shù)據(jù)的三維立體拉鏈存儲(chǔ)。最后，實(shí)現(xiàn)不同數(shù)據(jù)分析模型的邏輯構(gòu)建及展現(xiàn)。基于整體功能需求的明確，某商業(yè)銀行審計(jì)系統(tǒng)基礎(chǔ)技術(shù)架構(gòu)為：以Hadoop作為存儲(chǔ)、調(diào)閱銀行各業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)的容器，DB2作為審計(jì)系統(tǒng)管理數(shù)據(jù)庫，用于存儲(chǔ)系統(tǒng)用戶權(quán)限、現(xiàn)場檢查底稿及數(shù)據(jù)分析成果等管理類數(shù)據(jù)。審計(jì)系統(tǒng)對接Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)，對業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行管理，并集成Impala數(shù)據(jù)分析引擎組件，用于數(shù)據(jù)的高速訪問。同時(shí)，數(shù)據(jù)訪問增加了Kerberos認(rèn)證機(jī)制，保障了業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)訪問安全。此外，大數(shù)據(jù)平臺(tái)與用于審計(jì)系統(tǒng)自身管理的DB2數(shù)據(jù)庫也存在交互，交互采用Sqoop組件，保證模型數(shù)據(jù)的及時(shí)同步。根據(jù)業(yè)務(wù)需求和科技規(guī)劃，建設(shè)基于Hadoop平臺(tái)的審計(jì)數(shù)據(jù)集市，并按照不同主題進(jìn)行劃分，引入Control-M工具對ETL過程進(jìn)行管理監(jiān)控。（三）Hadoop技術(shù)在商業(yè)銀行審計(jì)應(yīng)用中的成果。1. 構(gòu)建了商業(yè)銀行審計(jì)所需資源的數(shù)據(jù)集市。一般來說，商業(yè)銀行主要的業(yè)務(wù)系統(tǒng)包括核心系統(tǒng)、信貸風(fēng)險(xiǎn)管理系統(tǒng)、貸款核算系統(tǒng)、財(cái)務(wù)管理系統(tǒng)、各交易渠道系統(tǒng)等。這些系統(tǒng)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)都可以作為審計(jì)所需要的數(shù)據(jù)資源，將以上數(shù)據(jù)進(jìn)行充分分析和梳理后，分類進(jìn)行采集和存儲(chǔ)，作為數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)資源池。根據(jù)在源系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)管理模式，需將流水類數(shù)據(jù)與時(shí)點(diǎn)狀態(tài)類數(shù)據(jù)進(jìn)行區(qū)分，以不同形式存儲(chǔ)。如存儲(chǔ)授信余額及分類狀態(tài)類的數(shù)據(jù)表，要以拉鏈的形式，記錄每天的狀態(tài)信息，這樣在作數(shù)據(jù)分析時(shí)，可以追溯該筆業(yè)務(wù)之前某時(shí)點(diǎn)的信息狀態(tài)。該數(shù)據(jù)集市的存儲(chǔ)空間可隨業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的增加，以物理的方式靈活擴(kuò)展，Hadoop系統(tǒng)可智能判斷擴(kuò)展后的物理節(jié)點(diǎn)，重新構(gòu)建數(shù)據(jù)的分布形態(tài)，保證查閱效率。2.實(shí)現(xiàn)了銀行審計(jì)人員審前及審計(jì)過程中數(shù)據(jù)的靈活查詢?；贖adoop技術(shù)搭建的數(shù)據(jù)查詢環(huán)境，由于應(yīng)用Impala這類對數(shù)據(jù)檢索效率更具優(yōu)勢的組件，讓審計(jì)人員在對日常業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、尤其是海量數(shù)據(jù)的流水類信息進(jìn)行查詢時(shí)，速度優(yōu)勢更加明顯。面對幾億條數(shù)據(jù)的條件搜索及相關(guān)字段的條件加工及展現(xiàn)，從觸發(fā)指令到展現(xiàn)結(jié)果，只需十幾秒，大大提高了審計(jì)工作效率。此外，基于Hadoop的技術(shù)原理優(yōu)勢，即便被訪問數(shù)據(jù)量隨著時(shí)間的積累增加若干倍，查詢時(shí)間也不會(huì)成倍增加，處理時(shí)間依然能保持在十幾秒以內(nèi)。3.實(shí)現(xiàn)了針對風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)構(gòu)建監(jiān)測模型。由于數(shù)據(jù)審計(jì)自身的工作特點(diǎn)，某一模型的分析成果所反映的是某項(xiàng)業(yè)務(wù)以前或者當(dāng)前某時(shí)點(diǎn)的運(yùn)行狀態(tài)，單一或者某幾個(gè)模型無法體現(xiàn)該項(xiàng)業(yè)務(wù)全貌。所謂風(fēng)險(xiǎn)模型的構(gòu)建，都是根據(jù)各類業(yè)務(wù)某一風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)的數(shù)據(jù)特征構(gòu)建的。因此，審計(jì)系統(tǒng)上線后，依托Hadoop搭建的數(shù)據(jù)資源池，在同步建設(shè)風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)庫的基礎(chǔ)上，結(jié)合不同風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)對應(yīng)的數(shù)據(jù)邏輯特點(diǎn)，運(yùn)用Sql語言搭建風(fēng)險(xiǎn)分析模型，進(jìn)而逐步完善非現(xiàn)場監(jiān)測體系。4.實(shí)現(xiàn)了預(yù)制風(fēng)險(xiǎn)模型的自動(dòng)預(yù)警。以Hadoop為底層架構(gòu)的數(shù)據(jù)集市的投產(chǎn)，以及與貼源層數(shù)據(jù)的ETL自動(dòng)對接與T+1頻率采集，使分析模型的定期自動(dòng)持續(xù)監(jiān)測成為可能。系統(tǒng)投產(chǎn)后，針對銀行柜員異常行為、授信資金使用等風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)較高的風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)而構(gòu)建的模型，在系統(tǒng)中設(shè)置為固定頻率運(yùn)行監(jiān)測，自動(dòng)展現(xiàn)疑點(diǎn)線索，按照審計(jì)系統(tǒng)工作流程提交審計(jì)人員核查處理。監(jiān)測內(nèi)容還可擴(kuò)展為某些業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的閾值以及KPI指標(biāo)，對異常情況進(jìn)行深入分析。疑點(diǎn)線索數(shù)據(jù)處理流程如圖2所示。在某商業(yè)銀行實(shí)施的審計(jì)案例中，通過持續(xù)的數(shù)據(jù)監(jiān)測，發(fā)現(xiàn)柜員為本人辦理業(yè)務(wù)的情況頻發(fā)，此類行為屬銀行嚴(yán)禁行為，經(jīng)核實(shí)后向會(huì)計(jì)營運(yùn)部門提示風(fēng)險(xiǎn)，通過完善核心系統(tǒng)功能堵塞風(fēng)險(xiǎn)。此外，通過對逾期不良貸款借款人的行內(nèi)賬戶監(jiān)測，發(fā)現(xiàn)該銀行在追索逃廢債務(wù)方面存在管理漏洞，通過加強(qiáng)授信后管理與系統(tǒng)改造升級(jí)，保全了銀行資產(chǎn)。5. 體現(xiàn)了數(shù)據(jù)審計(jì)的優(yōu)勢。數(shù)據(jù)審計(jì)較傳統(tǒng)審計(jì)模式的優(yōu)勢體現(xiàn)在全面性與時(shí)效性?？筛鶕?jù)問題業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)特征，利用全轄數(shù)據(jù)進(jìn)行拉網(wǎng)式搜索；由于實(shí)現(xiàn)了T+1模式的數(shù)據(jù)采集，當(dāng)日的問題疑點(diǎn)，在下一日即可自動(dòng)提示，在相關(guān)被審計(jì)單位中形成了較高的威懾力，進(jìn)而增強(qiáng)了風(fēng)險(xiǎn)的防范。此外，當(dāng)各類問題實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)化記錄后，審計(jì)系統(tǒng)也將成為一套積累審計(jì)成果資料的數(shù)據(jù)庫，通過進(jìn)行不同角度的統(tǒng)計(jì)與分析，可以總結(jié)出商業(yè)銀行存在的管理與內(nèi)控方面的不足，為商業(yè)銀行制定下一步風(fēng)險(xiǎn)管理政策及審計(jì)工作計(jì)劃提供借鑒與參考。

四、商業(yè)銀行數(shù)據(jù)審計(jì)應(yīng)用與展望

（一）數(shù)據(jù)審計(jì)工作面臨的困難及解決途徑。近年來，孜孜不倦的審計(jì)人員在數(shù)據(jù)審計(jì)方面做了大量努力探索，也取得了一定成果，但其過程并不是一帆風(fēng)順的，也存在著很多困擾和曲折。首先，在對數(shù)據(jù)審計(jì)的理解方面，業(yè)內(nèi)一直沒有標(biāo)準(zhǔn)的定義，大多是不同單位的審計(jì)人員根據(jù)自身工作經(jīng)驗(yàn)的理解。筆者認(rèn)為，數(shù)據(jù)分析模型運(yùn)行后的結(jié)果，在深入核查之前只能稱作疑點(diǎn)，不能定位為問題，數(shù)據(jù)審計(jì)成果確認(rèn)離不開現(xiàn)場核實(shí)環(huán)節(jié)。數(shù)據(jù)審計(jì)手段與現(xiàn)場審計(jì)手段相輔相成，而不能相互代替。其次，數(shù)據(jù)質(zhì)量一直是困擾數(shù)據(jù)審計(jì)人員的難題，也是各家商業(yè)銀行共同面臨的問題，更是開展數(shù)據(jù)審計(jì)工作的前提之一。最后，在數(shù)據(jù)審計(jì)方面，大部分商業(yè)銀行更傾向于資金投入，而非人才投入和高質(zhì)量的工作規(guī)劃設(shè)計(jì)。部分機(jī)構(gòu)在開展數(shù)據(jù)審計(jì)工作方面急功近利，沒有進(jìn)行合理規(guī)劃，部分基礎(chǔ)性工作不扎實(shí)，動(dòng)輒投入幾百萬乃至上千萬而效果不明顯。此外，由于承擔(dān)此項(xiàng)工作的審計(jì)人員必須掌握數(shù)據(jù)庫管理及分析技術(shù)，而大部分銀行內(nèi)審人員由于沒有此類專業(yè)背景，對參與此項(xiàng)工作望而卻步。目前，有的商業(yè)銀行已開始從理論層面分析、思考數(shù)據(jù)審計(jì)在審計(jì)工作體系中的特點(diǎn)與定位，并以此為依托，對數(shù)據(jù)審計(jì)工作的開展進(jìn)行規(guī)劃，配置相關(guān)資源，搭建審計(jì)系統(tǒng)。此外，部分商業(yè)銀行也初步培養(yǎng)了一支具備模型構(gòu)建能力的技術(shù)隊(duì)伍。放眼未來，數(shù)據(jù)審計(jì)的方法和手段會(huì)逐漸為大部分審計(jì)人員接受和掌握，并成為一項(xiàng)基本技能。（二）數(shù)據(jù)審計(jì)工作的開展離不開技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用。數(shù)據(jù)審計(jì)工作早期由審計(jì)部門引入，技術(shù)人員利用數(shù)據(jù)庫語言對業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，篩選出檢點(diǎn)，從而提高審計(jì)工作效率。隨著數(shù)據(jù)審計(jì)工作的開展以及技術(shù)人員的不斷探索，不斷有新的技術(shù)手段應(yīng)用到審計(jì)工作中，提高了分析水平與工作效率。從最初的Sql Server、SAS，到數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)的應(yīng)用，都為數(shù)據(jù)審計(jì)的發(fā)展提供了新的契機(jī)?？梢哉f，數(shù)據(jù)審計(jì)工作的發(fā)展隨著新技術(shù)的應(yīng)用不斷成長和發(fā)展。Hadoop技術(shù)作為一種新的數(shù)據(jù)管理與分析工具，以其特有的技術(shù)優(yōu)勢，促進(jìn)了數(shù)據(jù)審計(jì)工作的進(jìn)一步發(fā)展。當(dāng)然Hadoop技術(shù)也不是完美的，應(yīng)用中也發(fā)現(xiàn)了一些缺陷，比如，當(dāng)前版本對Delete、Insert等數(shù)據(jù)庫修改函數(shù)指令暫不支持。對于審計(jì)人員來說，可能相較傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，在使用習(xí)慣上略有不同，這就要求數(shù)據(jù)審計(jì)人員在進(jìn)行模型構(gòu)建時(shí)，想辦法繞開此類函數(shù)，實(shí)現(xiàn)最初的原始構(gòu)思邏輯。由于Hadoop屬于開源產(chǎn)品，其功能也隨著版本的升級(jí)不斷完善，缺陷終將得到解決。（三）數(shù)據(jù)審計(jì)工作發(fā)展與展望。數(shù)據(jù)審計(jì)工作取得一定成效后，逐漸得到商業(yè)銀行高管層的重視。目前，對于傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的分析，技術(shù)手段方面已較為成熟。隨著IT技術(shù)朝著智能化方向發(fā)展，智能化技術(shù)在審計(jì)領(lǐng)域應(yīng)用的呼聲越來越高，已達(dá)成共識(shí)的方向?yàn)閷D像、影像等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的分析，Hadoop技術(shù)可以存儲(chǔ)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，使對審計(jì)智能化的進(jìn)一步探索成為可能。

作者:張博宇 單位:天津農(nóng)商銀行