基于大数据技术实现的新审计模式 — 某农商行审计工作平台建设
项目背景
某农商银行自2010年改制以来，各条线业务都有了较大的发展，同时对内部审计工作也提出了更高的要求。 一方面需要标准化各区域中心的工作流程，使现场工作效率提高，工作质量得到保证；另外，需要解决监测数据的提取整理、模型代码的执行以及疑点数据的下发还处于手工处理状态，效率低、时效差的问题，使非现场工作可以及时发现舞弊行为和风险隐患，同时更好的与现场工作结合。此外，针对审计成果，需要建立有效的管理机制，提升成果的运用能力，从而支撑审计队伍的建设和审计水平的提高。
建设内容
通过我司业务专家与行方资深审计人员和技术专家多次讨论分析，并结合银丰审计产品的特点，开展了为期6个月的系统建设工作，主要内容如下：
一、现场部分
1.构建由风险点、问题词条、检查内容组成的一体化标准检查体系，来指导审计项目的标准化开展。
2.基于银丰审计产品成熟的项目管理部分，嵌入非现场数据支持流程，将数据支持工作纳入项目管理范畴，打通传统审计模式壁垒，使现场和非现场工作真正实现有机结合。
3.对非现场支持方式进行丰富，由单一的表清单数据支持方式，调整为模型、预警、数据多种类型灵活选取方式，保证不同审计场景的应用。
4.项目流程审批环节采用三级质控机制，层层把关，保障工作质量，同时引入抽查机制，针对工作底稿等数量多，质控工作量大的流程，可通过抽查的方式进行质控。
5.针对专项检查、经济责任审计、不良责任认定、案件防控检查等项目类型的特点，实现了流程和表单的自动适应性调整，充分贴近工作实际。
6.引入微信接口，为流程流转过程中的待办工作进行提醒。
二、非现场部分
1.系统对接Cloudera的CDH大数据平台，对业务数据进行管理，并集成了IMPALA数据分析引擎组件，用于数据的高速访问。同时数据访问增加了Kerberos认证机制，来保障业务数据访问安全。此外，大数据平台与关系型数据库也存在交互，交互采用了Sqoop组件，保证模型数据的及时同步。
2.根据业务需求和科技规划，建设了基于大数据平台的审计数据集市，并按照不同的主题进行划分。并引入Control-M工具对ETL过程进行管理监控。
3.基于大数据平台，开发了100余个风险模型，并设置了50多个Hadoop函数，供业务人员模型探索使用。
4.对非现场疑点数据处理进行了标准改造，引入疑点核查工作底稿、确认书和报告流程，辅助非现场工作开展。
5.引入影像接口，方便系统用户根据交易信息及时查阅影像资料。
三、问题整改部分
1.引入整改台账概念，将过去面向问题的整改方式调整为面向台账整改，台账可由多个或一个问题根据类型整合而成，使整改工作更高效更系统。
2.为解决整改过程中问题已处理的情况，在整改过程的多个环节设置了问题状态调整机制，使整改工作更科学更人性化。
四、审计信息库部分
将制度库，案例库，风险点库，问题词条库，公告通知，工作动态，工作心得，审计培训等信息引入系统，并建立相应的管理机制，形成审计成果共享，审计资料学习，审计信息发布三位一体的知识体系。
项目意义
审计工作平台为某农商银行审计工作提供了有力的技术支撑，有效的解决审计业务面临的新形势和新挑战。一方面规范了审计检查工作，实现现场审计和非现场审计的有机结合，并向科学化、精细化管理方式转型，节约审计资源，提高审计效率；另一方面通过基于大数据技术的风险监测体系建设，将为审计工作提供重要监测手段，全面提升审计工作中的数据获取能力、风险导向能力、监测预警能力，从而有效提升审计效果。
