大数据背景下商业银行信贷业务风险内部审计分析———以中国农业银行为例.docx

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大数据背景下商业银行信贷业务风险内部审计分析

———以中国农业银行为例

【摘要】大数据技术的运用推动了金融生态和金融格局发生深刻的变革，银行业日趋跨界。通过大数据技术筛选企业的信息价值，大数据与审计工作相适应，强化信息化建设，提升工作效率，降低工作成本，推动企业管理。然而研究少有从大数据和内部审计结合的角度管理信贷风险。本文以大数据背景下中国农业银行内部审计的现状以及存在的信贷风险为案例，结合中国农业银行内部审计的相关信息，通过大数据与内部审计工作相结合的路径探讨，分析得出大数据背景下农业银行内部审计的改善策略。

【关键词】大数据；农业银行；信贷风险；内部审计

商业银行在促进国民经济发展的过程中起着重要的角色，信贷业务作为商业银行的核心部分，对其风险管理的力度也颇受重视。但目前，银行仍存在信贷风险。因此，借助内部审计防控风险的需求日益增长。目前的内部审计仍处于传统模式，风险预警功能不足，全面查询数据有限，无法进行高效的技术操作。为了提高内部审计的风险管理能力，通过引进大数据技术为其管理提供了技术支持和数据保障。其海量，高效的数据处理，提升了内部审计管理的质量保障，更好发挥内部审计的作用，稳定了金融市场环境。

一、文献综述

现阶段，农业银行信贷风险的研究主要集中于传统审计模式。关于我国商业银行信贷风险内部审计的研究，已有不少的文献。尹志超和甘犁（2011）提出银企间由于存在信息不对称问题，企业故意隐瞒财务和经营状况申请贷款，增加了银行信贷的回收风险。王蕾等（2019）分析出银行信贷风险源于信贷过程中的不确定性，而这种不确定性又分为横向中的信息不对称问题和纵向中银行自身内部控制体系问题。通过积极推动内部审计职能转变，把好不良资产审核关，降低信贷风险[1]。张向丽等（2019）采用固定效应模型和GMM模型对内部控制和信贷风险做实证检验，得出信贷风险的防控不仅需要货币政策、压力问责等外部控制，还需要银行内部审计机制的协助。但目前内部审计还处于传统模式中，传统的内部审计只对银行各项财务数据和业务进行鉴证，目的在于查错纠弊，无法进行高效的技术操作，对于重要风险掌控不够（刘莹，2015）。李蕾（2018）以RI信贷项目为例，说明银行信贷内部审计的现状存在内部管理体系不完善，审计人员未能全面识别信贷风险。由于缺乏技术支持，项目审计工作效率和效果存在不足以及对审计整改落实不到位等问题。因此，随着信息科技革命，有学者认为可以通过“大数据”技术提升内部审计的管理。何曙光等（2016）认为内部审计可以利用大数据挖掘技术和平台信息来源，对被审计事项进行海量分析，实现全覆盖审计。除此之外，利用大数据思维完善内部审计组织框架，建立全覆盖的审计创新模式，以及建立健全审计保障机制也是内部审计转型的有效方式（雷智军，2016）。综上所述，学者们大多是只研究商业银行的内部审计对信贷风险的影响，很少从具体银行的研究角度出发，对大数据技术结合内部审计的应用影响研究较为片面。因此本文总结了学者的研究，不仅具体分析了中国农业银行信贷业务概况并与其他类型银行进行对比，还结合了大数据技术，通过农业银行信贷风险指标的具体数据，分析内部审计的不足，最后得出应用大数据技术的改进建议。

二、相关理论概述

（一）大数据技术相关理论

大数据是集海量，多样化，高效率为一体的信息资产。其主要特点分布在，数据体量巨大、数据类型繁多、处理速度快，可以从各种类型的数据中快速获得高价值的信息，使用大数据技术能带来更高的价值回报。

所谓大数据技术，就是把海量数据进行搜集、加工、储存和整理。大数据技术主要分成四个技术层面：一是数据采集，利用ETL工具将分布的或异构数据源中的数据，提取到虚拟中间层进行筛选、转换、整合，最后集成到建立的数据仓库中，从而实现实时处理分析；二是数据存储和管理，利用分布式文件系统，建立数据仓库，衔接关系数据库以及云数据库等，实现海量数据的存储和管理；三是数据处理和分析，利用分布式编程，建立计算机框架，结合数据挖掘算法，处理和分析海量数据，实现结果的可视化，建立一个清晰的数据模型；四是数据隐私和安全，利用大数据技术挖掘企业内部信息的同时，自动构建数据隐私保护框架和数据安全体系，保护企业内部信息安全。其中分布式存储和分布式处理是两大核心技术，都是通过组件之间的交互作用实现目标，具有高兼容性，在数据索引、数据维护等的应用中更灵活。

（二）内部审计与信贷风险管理的关系

企业由于存在目标实现结果的不确定性而产生风险。风险管理就是通过识别，分析，预测等措施来保证企业实现的经营目标。商业银行的内部审计在风险管理中充当监督者和控制者这一角色。随着目前金融格局的变化，银行将面对众多不确定风险。这时，内部审计的作用就显得十分重要。内部审计积极履行职责，降低信贷业务风险。