摘要：随着我国社会、政治、文化、经济等各方面的发展，人们的生活越来越富裕，我国企业的发展也越来越迅速，使得我国的银行在人们的生活和工作中担任越来越重要的角色，为了更好地银行业务进行检查、管理、控制和监督，银行监管部门、审计部门和银行的客户对银行的审计工作越来越重视。而银行自身为了提高内部的管理水平，提升业务质量，也组建了内部的审计机构及时对银行相关数据进行审核。此外，传统的审计模式已经跟不上我国科技、经济等的发展也满足不了银行自身的发展需求。基于以上背景，本文以商业银行为例，从商业银行数据式审计模式的起源开始，分条列举了商业银行数据式审计的特征、优势和商业银行数据式审计技术应用的制约条件，并针对这些制约条件，给出了一些加强数据式审计技术应用的合理化对策，对银行的数据式审计模式进行了一次探讨。
关键词：商业银行；数据式审计；审计软件；审计人员；数据库系统
一、商业银行数据式审计模式概述
1.1商业银行数据式审计模式的起源
随着我国经济的迅速发展，包括商业银行在内的所有银行都得到了迅猛的发展。银行每日要接收处理的数据量多得惊人。特别是在发达地区，每日需要处理的数据非常庞大；此外，随着我国科技，特别是计算机技术的发展，计算机技术几乎已经涵盖到商业银行各个业务流程的方方面面了。商业银行内部的数据的录入、处理、整理、存储已经离不开计算机技术。而且近几年来，大小银行为了抢占更多的市场份额，纷纷推出网上银行的业务平台。使得审计部门人员无法单纯依靠传统的手工作业进行审计工作；同时，商业银行作为不可替代的金融企业，其审计工作引起了监管部门、审计部门及其投资者的高度重视。
1.2商业银行数据式审计模式的特征
1.2.1改变传统审计模式
传统的审计方式是手工模式，审计人员用手工查账簿的方法对商业银行进行审计。随着银行数据的增多，传统的手工查账已经跟不上审计规模的扩大。而数据式审计的出现，打破了传统的审计方式，凭借计算机技术和审计软件对数据进行处理分析
1.2.2引进新型审计技术
数据式审计采用新型的审计技术对数据进行分析和处理。在最初的审计调查和数据的收集、整理中，审计人员采用新型的技术手段和方法将获得的数据转换成审计软件所能识别的数据信息，到最后对数据的清理、分析和验证基于审计软件的等技术手段，审计人员可以快速准确地剔除不必要的数据信息并验证必要数据。
1.2.3电子数据是主要审计对象
顾名思义，数据式审计主要就是对数据进行审计，它的特征就是对电子数据的处理和分析。审计人员在审计开始阶段对商业银行内部的计算机电子数据库进行采集和整理，通过一些技术手段获取必要的电子数据信息，并对其进行处理。
1.2.4数据审计化静态为动态
传统的数据审计，需要审计人员亲临商业银行，在现场对商业银行的业务和财务等信息进行审查工作。而在数据式审计模式下，审计人员可以利用现有发达的计算机网络抽取商业银行的计算机系统中的数据，并进行清理和分析。
二、商业银行数据式审计的优势
2.1拓展审计质量控制管理的广度
数据式审计的范围不再局限于传统的账套，只要是计算机及其它存储介质或者书面的数据信息，并对审计工作有帮助，都可以收录到数据式审计软件。因此，数据式审计的审计模式是质量控管型模式，它拓展了审计质量控制管理的广度。
2.2扩展审计人员眼界，便捷审计人员办公
数据式审计通过对商业银行数据库的深入了解，收集到数量更多、范围越广的信息，并对这些数据进行分析整理得到有用的信息。这些信息不仅囊括了商业银行本身的信息，还有审计人员通过整理分析得出的新的信息。
2.3优化整合审计资源
通过数据式审计，审计人员利用计算机对相关信息进行采集、处理和分析，更迅速地把握住了审计目标和重点审计范围，优化整合了审计资源，为掌握审计重点、降低审计工作的盲目性提供了基础和技术支持。
2.4强化对审计项目的控制与管理
数据式审计是通过专业的审计软件对商业银行相关数据信息进行审计。从数据的采集阶段到审计工作的结束，整个过程都处于可控性和规范化的局面。此外，审计领导还可以对审计工作进行指导和监督工作。
2.5提高审计质量管理的效率
数据式审计是基于计算机技术利用审计软件进行审计工作的。而高超的计算机技术和专业的审计软件与传统的审计模式相比，据有无可比拟的高效处理数据信息额的优势。因此，数据式审计大大提高了审计的效率和正确率。
三、商业银行数据式审计技术应用的制约条件
3.1应用平台方面
数据式审计工作的进行需要计算机技术和应用平台作基础，但是计算机和应用平台本身会出现一些不可控制的问题或者缺陷，就会导致一些相关数据的遗漏或者缺失，使得审计结果不全面。例如，应用平台的某个部分出了问题或者计算机磁盘剩余空间过小，就可能导致某些数据在传输过程中的丢失，而审计人员又由于一些原因疏忽大意而没有对这些数据进行仔细检查的话，最终就可能会导致整个审计结果出现偏差而使得结果不可靠。
3.2数据质量方面
商业审计工作需要的数据主要是银行内部的计算机及其它媒介存储及书面上的的数据信息，而由于计算机或者应用平台软件的自身的问题及相关人员的疏忽大意就无法保障这些数据百分之百的全面性和正确性。现在商业银行的数据式审计的数据质量主要出现了以下几个方面的问题。
第一，商业银行数据库的信息的不准确。数据库系统自身的问题或者银行业务的改变，如果没有及时发现数据库系统的问题并对其进行处理也没有在业务变更后更新数据库里的数据的话，就会导致数据库里的数据信息不全面或者不正确情况的产生。
第二，商业银行前台录入人员的疏忽。如果前台录入人员因为一些原因，导致录入的数据库的数据信息不正确或者遗漏的话，就会使得某部分数据信息不正确，最终导致整个审计结果的不可靠。从现实审计工作来看，这种情况的产生还是比较多的。
第三，商业银行数据库系统的不兼容。如果数据系统与数据系统不兼容的话，就会导致两个系统的数据无法进行关联，即数据的不一致性，这就阻碍了审计工作的实施，并未审计结果的不正确埋下了隐患。
第四，审计过程中数据传输过程中的丢失。数据式审计主要采用的是SAS信息系统，而商业银行的数据库系统主要是LOTUS,INOFRMIX和SQL等系统。因此当对商业银行数据库里的信息进行转换和传输的过程中就容易出现数据丢失、异常换行等情况，严重阻碍了审计人员的工作进程。
第五，商业银行审计软件的问题。数据式审计的主要工具就是审计软件。审计软件自身出现质量问题或者缺陷的话，就会使得整个审计结果的质量不达标。就目前来说，商业银行的审计软件尚不成熟和审计技术也不完善，使得整个审计结果的质量无法百分之百地达标。
3.4审计人员方面
审计工作审计的对象是银行数据库系统里的电子信息，如果审计人员对银行的数据库系统的结构、运行及信息的特点、分布及业务流程缺少深入的了解的话，就无法对银行的数据信息进行合理科学地分析和处理。此外，如果审计人员自身对信息技术掌握度不够，或者对审计软件的使用还不熟练的话，也无法灵活地运用计算机和审计软件对银行数据库里的信息进行有效全面地审计。
四、加强数据式审计技术应用对策
4.1对数据进行严谨认真管理控制
认真细心是所有处理数据人员的必要业务素质要求。作为银行的数据管理人员在平时的工作中就要做到工作认真细心地对银行数据库数据的严格控制和管理，并定期积极查找数据的遗漏和错误等问题，如果发现漏洞，就要采取合理的措施对其进行及时的纠正和弥补。当审计结果出来时，如果审计人员指出了问题和缺陷，就要虚心接受听取意见，并且做到及时改正或者更新银行数据库系统相关数据信息，并反复核查防止类似问题的产生。而对于审计人员，在注意到审计软件或者数据库系统本身可能出现的问题后，在审计过程中也要做到认真仔细，对有疑问的数据进行多次分析，反复求证确认无误后再下结论。此外，在审计过程中也要做好数据的备份工作。从数据的收集、传输、处理的每一步都要做好应对突发状况的措施，尽力避免数据的遗漏、缺失等情况的产生。总之，无论是商业银行的数据管理人员还是审计部门的审计人员在数据的管理、控制、收集、传输等各个阶段都要保持严谨和认真的工作态度。
4.2提高系统审计分析、检查能力
审计人员在对商业银行数据库系统中的相关数据信息进行收集、处理、分析、核对等工作时，要对这些数据的结构、特点、大小、数量等进行一个大概的了解和认识。在此基础上，比较容易找出审计工作的重点，最后再利用指标计算、筛选、数据关联等工具针对性地对这些重点信息进行相关操作。就审计工作来看，银行内部的数据库系统中比较大的表格有单位和个人的存款明细账、个人客户的基础信息档案、银行内部的明细账、单位和个人的活期存款主档、定期存款主档、银行卡主档、单位和个人的活期存储款资金档等。这些表的数据条数常常超过百万，有时也会达到几亿甚至几十亿条，审计人员在对这些数据信息进行收集、整理、分析、核对时，就要特别注意小心对待，谨慎处理，以便完满地完成审计任务。
4.3及时补充重要数据源
银行数据管理人员在平日工作中不仅要做到严谨认真，更要针对重要的数据源做好及时补充和完善工作。切不可因为自身的原因延误数据的管理补充任务的完成。临时抱佛脚的行为不仅会严重阻碍审计人员审计工作的顺利实施，也有可能导致重要数据源的丢失，阻碍银行的数据管理工作和其它业务的顺利进行，最终就会损害到银行自身及客户的利益。此外，审计人员在进行具体审计工作时，往往会有比较特殊的要求比如报表统计等。银行数据管理人员也要根据这些要求，适当对数据库系统相关数据进行补充和完善。就非信贷资产审计科目而言，商业银行涉及非信贷资产有100多个科目，如果审计人员仅仅使用审计软件及EXCEL等工具进行分析审计的效率是很低的，如果银行数据管理人员能够及时制定非信贷资产对照表的话，就不仅能大大减少审计人员的工作量提高审计工作效率，也会使得审计结果更为准确。
五、总结
综上所述，本文通过对商业银行数据式审计模式的起源开始，对商业银行数据式审计的特点优势、存在的问题进行了阐述和分析，并针对这些问题提出了一些合理化的建议。本文认为，商业银行数据数审计模式的问题主要存在数据式审计技术、软件、平台等客观问题以及数据管理人员和数据审计人员的主观方面。
客观问题主要是因为商业银行数据式审计的软件上市和技术开发时间比较短，因此，随着时间的推移和科技的进步，相信商业银行数据式审计技术、软件、平台会越来越成熟、完善。而数据管理人员和数据审计人员主观方面的问题，就是希望银行及相关部门可以通过完善相关条例规范，开展培训、以老带新等工作提高数据管理人员和数据审计人员的工作能力和工作效率。
最后，本文希望能有更多更专业的专家、学者对商业银行数据式审计模式进行更深入的研究，提出更多切实可行的建议和对策。以便加强银行监管部门、审计部门对银行监督、检查和管理工作，提高银行的内部管理和业务水平，促进银行体系的发展，让银行为国家和人民作出更多的贡献。
参考文献
[1]方涛.商业银行数据式审计模式探析[J].金融经济,2012(3):77-79.
[2]梁雷.基于内部控制评价的商业银行经济资本管理研究[J].中国海洋大学,2012(3):33-34.
[3]汤锋.信息环境下数据式审计的应用[D].江西：江西财经大学,2010（12）：11-15.
[4]徐剑飞我国数据式审计的发展现状分析[J].内蒙古财经学院学报(综合版),2008(6):108-112.
[5]宋伟.商业银行内部审计全面质量管理研究[J].经济论坛,2012(12):49-53.
[6]王锴.基于风险导向的数据式审计模式探索[J].现代管理科学,2011(1):86-88.
[7]王永海,文华宜.商业银行审计模式的比较研究[J].财会通讯(学术版),2006(5):41.
[8]王思佳.基于产权视角的我国国有商业银行内部审计机制研究[J].四川：西南财经大学，2007：46-47.
[9]管亚梅.我国推进数据式审计的发展策略思考[J].经济纵横,2007(8):58-60.
[10]吴迪.社会保障部门审计信息系统框架设计与流程研究[D].四川：西南财经大学,2012：22-24.
[11]胡燕.信息化环境下的数据式审计[J].福建财会管理干部学院学报,2009（3）：33-35.
[12]黄璐,吴琳砾.数据式审计方法在银行审计中的应用与思考[J].中国集体经济,2012(5):95-96.
[13]徐瑾.基于信息化环境下数据式审计的特征与实施路径[J].审计与经济研究,2009(1):50-55.
[14]缪艳娟,王明丽.关于数据式审计特征及其关键技术的探讨[J].经济研究导刊,2010(1):144-146.
[15]吴肖浦.数据式审计在专项审计调查项目中的应用实践[J].审计月刊,2010(6):26-27.
[16]重庆市内部审计协会课题组.商业银行内部审计模式创新——基于治理、内部控制和风险管理的角度[J].中国内部审计,2008(3):45-47.
[17]石爱中,孙俭.初释数据式审计模式[J].审计研究,2005(8):3-6.
[18]李瑾玲.新审计准则下的数据式审计风险评估与控制[J].商业经济,2007(5):26-28.
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