银行大数据审计PPT课件

.,1,与“数”俱进,大数据在商业银行内部审计应用及实践,.,2,目录,大数据概述,1,商业银行大数据架构体系,2,商业银行大数据应用场景,3,大数据在内部审计的应用,4,大数据应用的体会与分享,5,.,3,一、大数据概述,（一）主要特征1.大数据六要素,（6）蕴含的商机和效益,（1）在线,（2）海量,（3）多样化,（4）高速,（5）精准分析能力,.,4,（一）主要特征2.大数据资产四要素,一、大数据概述,.,5,一、大数据概述,（一）主要特征2.大数据资产四要素,.,6,联合国2012年发布大数据政务白皮书奥巴马政府2012年将“大数据战略”上升为国家意志，将数据定义为“未来的新石油”中国出台关于将大数据的发展作为国家战略的提案,一、大数据概述,（二）国际定位,案例,.,7,1.难点分析大数据最大的难点就是落地,需要与业务需求相结合,选择一套合适的大数据解决方案。大数据工作必备的两个能力：数据分析与数据挖掘。,（三）应用现状,一、大数据概述,.,8,2.在路上，晃悠悠大数据能力建设具备前瞻性，但大数据的理论目前还没有完全成熟，业界在什么是大数据、大数据实施方案、大数据建设详细设计等问题上，都还存在一些争议，仁者见仁、智者见智，几乎没有共同的理解、思路和方法，但大数据及其所隐藏的价值，不管人们认知或不认知，它已在那里。因此，路在前方，必须要出发！,一、大数据概述,（三）应用现状,.,9,1.全数据模式在大数据时代进行抽样分析就像在汽车时代骑马一样。我们需要的是所有的数据，要全体不要抽样。所以，“样本=总体”。在某些特定情况下，我们依然可以使用样本分析法，但这不再是我们分析数据的主要方式。慢慢地，我们会完全抛弃样本分析。,一、大数据概述,（四）更新思维,案例,.,10,2.允许不精确要效率不要绝对精确。大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效，纷繁的数据越多越好，不是竭力避免数据的混杂性，而是寻找标准途径，允许不精确。,一、大数据概述,（四）更新思维,案例,.,11,3.预测的关键关联性注意力放在相关关系的发现和使用上，大数据的相关关系分析法更准确、更快，而且不易受偏见的影响。只要发现了两个现象之间存在显著相关性，就可以创造巨大的经济或社会效益，就可以帮助我们去认知这个世界。而弄清二者为什么相关可以留待学者们慢慢研究。,一、大数据概述,（四）思维更新,案例,.,12,4.角色定位数据、技术和思维三足鼎立大数据价值链的三大构成：一是拥有大量数据或者至少可以搜集到大量数据。二是拥用处理数据的技能。三是拥用创新思维，具有挖掘数据的新价值的独特想法。,一、大数据概述,（四）思维更新,.,13,（一）数据类型1.结构化数：传统的关系型数据库中的数据，可用二维表结构来表示的数据。2.半结构化数据：有一定的数据结构，但与内容混合一起，如电子邮件、电子表格、网络新闻等。3.非结构化数据：各种文档、图片、视频、音频、文本，此类数据占比为多数。,二、商业银行的大数据架构体系,.,14,（二）数据形态1.静态海量数据2.动态海量数据,二、商业银行的大数据架构体系,.,15,1.先发竞争优势和核心竞争力。2.数据成为银行的核心资产。3.先进的决策方式。4.更贴近客户需求的产品创新。5.定量化与精细化管理水平。,三、商业银行大数据应用场景,（一）商业银行大数据应用的必要性,.,16,（二）商业银行大数据应用场景分析,1.典型应用,三、商业银行大数据应用场景,.,17,【案例一】供应链金融业务【案例二】资金体内循环及承接率【案例三】个人潜力客户特征分析及营销策略【案例四】对公信贷客户风险预警【案例五】网点布控分析【案例六】全数据分析改变同业评比结果,三、商业银行大数据应用场景,（二）商业银行大数据应用场景分析,1.典型应用,.,18,建设银行电子商务平台,建设银行上线“善融商务”，该平台涵盖商品批发、商品零售、房屋交易等领域，为客户提供信息发布、交易撮合、社区服务、在线财务管理、在线客服等配套服务。,三、商业银行大数据应用场景,（二）商业银行大数据应用场景分析,1.各商业银行大数据发展模式,.,19,中信银行信用卡的实时营销,三、商业银行大数据应用场景,（二）商业银行大数据应用场景分析,1.各商业银行大数据发展模式,中信银行信用卡中心上线了数据仓库，是中国银行业首个数据仓库系统。实现了近似实时的商业智能秒级营销。,.,20,三、商业银行大数据应用场景,（二）商业银行大数据应用场景分析,1.各商业银行大数据发展模式,交通银行事件式营销,交通银行采用数据分析解决方案厂商天睿公司的数据仓库平台为基础，构建事件式营销系统。,.,21,三、商业银行大数据应用场景,（二）商业银行大数据应用场景分析,1.各商业银行大数据发展模式,招商银行的小微贷款,招商银行对于大数据的应用主要在微型贷款方面，该行可以根据客户交易记录分析，有效地识别小微企业客户，然后用远程银行来实施交叉销售。,.,22,三、商业银行大数据应用场景,（二）商业银行大数据应用场景分析,1.各商业银行大数据发展模式,海外银行的数据应用,海外银行10年前就开始致力于企业级的数据挖掘。商业银行数据挖掘启动早期通常重点侧重于风险合规，在审计领域应用广泛。而大数据启动较早的银行，主要关注业务发展、客户策略等，规模较大。,.,23,海外银行的数据应用,三、商业银行大数据应用场景,.,24,四、大数据在内部审计的应用,1999,1971,1957,1947,风险导向审计,管理审计,经营审计,财务审计,“内部审计是一种独立、客观的确认和咨询活动，旨在增加价值和改善组织的运营。它通过应用系统的、规范的方法，评价并改善风险管理、控制和治理过程的效果”。（IIA2009）,.,25,1.银行经营管理质态变化2.风险点分布和表现形式变化3.审计综合视角优势逐步丧失4.审计需要“全景式风险试图”,（一）大数据时代内部审计面临的挑战,四、大数据在内部审计的应用,.,26,1.持续性审计成为方向和重心2.作业模式发生颠覆性变化3.管理模式将重新构造,（二）大数据时代内部审计大变化,四、大数据在内部审计的应用,.,27,1.持续性审计成为方向和重心,持续性审计的概念在内部审计理论研究中由来已久，但囿于技术与信息条件所限，一直未能切实实现，大数据时代下的信息化审计将使持续性审计模式成为现实。,四、大数据在内部审计的应用,.,28,2.作业模式发生颠覆性变化,立项依据将由“专家经验+风险评估”向“持续性审计信息触发”转变审计视角将由识别“单业务条线风险”向运用整合信息“全面识别风险”转变审计范围将由“抽样审计”向“全量审计”转变工作方式将由“现场+非现场”向“信息化+智能化”的方式转变,四、大数据在内部审计的应用,.,29,3.管理模式将重新构造,计划制定与调控的科学化资源配置与管理的合理化流程控制与监督的规范化成果统计与跟踪的自动化,四、大数据在内部审计的应用,.,30,（三）大数据时代内部审计策略,四、大数据在内部审计的应用,1.变革审计思维2.跟进业务发展与系统建设3.搭建审计应用平台4.形成智能化的方法体系,.,31,1.变革审计思维,运用系统化、规范化的方法对各类业务数据进行分析，揭示其内在的逻辑关系和规律，帮助审计人员用全局的、联系的观点，理解经营活动的总体和各部分之间的联系，把握各项业务发展趋势，发现异常情况，形成明确且有效的审计思路，进而形成从整体到部分再到整体的审计思维方式和审计方法，以增加审计成果的深度和广度。,四、大数据在内部审计的应用,.,32,2.跟进业务发展与系统建设,信息化审计建设是“牵一发辄动全身”的系统工程，需要在顶层设计上进行整体规划，有步骤地推进从信息产生人手实现信息的充分了解和全面获取。认知数据加工数据动态管理数据,四、大数据在内部审计的应用,.,33,3.搭建审计应用平台,在数据平台基础上，打造内审专属的自动化持续监测平台、智能化数据分析平台，为实现持续性审计、数据分析与挖掘等核心功能提供技术工具和系统支持。,四、大数据在内部审计的应用,.,34,4.形成智能化的方法体系,创设系统模型动态维护模型前移审计节点,四、大数据在内部审计的应用,.,35,（四）大数据时代内部审计实践,四、大数据在内部审计的应用,1.方法概述2.模型系统3.审计案例,.,36,1.方法概述,以财务指标和业务指标分析为切入点，审计人员首先形成对经营管理的总体认识，再根据数据特征，进行逐层数据挖掘分析，继而深入关注局部区域，直至具体的行业、产品、客户，在这个环节根据具体问题特征，编制模型，扩大审计范围，辐射全行。这样既能把脉管理层问题，也能较充分地揭示操作风险，最终对经营活动做出总体判断和评价。,四、大数据在内部审计的应用,.,37,【模型体系一】基于数据分析与挖掘的财务管理审计【模型体系二】基于数据分析与挖掘的负债业务审计【模型体系三】基于数据分析与挖掘的信贷业务审计,四、大数据在内部审计的应用,2.模型体系,.,38,3.审计案例数据分析在内部审计咨询活动中的实践,案例1,基于数据分析与挖掘的经营效益审计以价值的形成过程为主线，采用价值树的分析方法，建立一套系统的绩效评价指标体系和系统化、规范化的方法，从外部环境和内部因素两个方面对影响经营效益的关键业绩指标和关键因素进行多层次、多维度的数据挖掘分析，全面评价经营机构的盈利能力及其影响因素，并提出审计建议。,四、大数据在内部审计的应用,.,39,3.审计案例数据分析在内部审计咨询活动中的实践,案例2,基于数据分析与挖掘的预控信贷客户风险建立信贷客户风险早期预警的模型体系和分析方法，对存量对公信贷客户信用风险状况进行计量，准确识别出风险客户，并结合查证寻找上述客户贷款发放中存在的违规问题，为进行早期、主动预警提供信用风险管理工具。改变了过去审计通过“打死老虎”揭示风险的被动局面，使揪出“活老虎”变成现实。,四、大数据在内部审计的应用,.,40,3.审计案例数据分析在内部审计咨询活动中的实践,案例2,基于数据分析与挖掘的预控信贷客户风险,（1）“芝麻信用”预控信贷客户风险。,利用多种渠道客户数据，包括电子商务平台等客户交易数据，通过分析大量的网络交易及行为数据，描绘客户诚信画像，对用户进行信用评估，这些信用评估可以帮助经营层对客户的还款意愿及还款能力做出结论，继而为用户提供快速授信及现金分期服务。,四、大数据在内部审计的应用,.,41,3.审计案例数据分析在内部审计咨询活动中的实践,案例2,基于数据分析与挖掘的预控信贷客户风险,（2）财务报表还原法预判客户信用风险。,针对中小企业财务报表粉饰的问题，可通过数据分析还原其财务报表主要财务指标，从而判断其偿款能力。,四、大数据在内部审计的应用,.,42,3.审计案例数据分析在内部审计咨询活动中的实践,案例2,基于数据分析与挖掘的预控信贷客户风险,（3）不良贷款“病症”总结法预判客户信用风险。,通过对不良贷款病变前征兆分析，有助于预判出信贷行业性和区域性风险，对信贷政策制定和风险化解起到一定的促进作用。特别是在经济下行期，可结合国家的行业政策，区域发展策略，以及产品风险等方面，对关注类贷款向下迁徙可能性做出预判。,四、大数据在内部审计的应用,.,43,3.审计案例数据分析在内部审计咨询活动中的实践,案例3,挖掘数据，揭示存款成本管理缺陷,商业银行会计管理系统数据能够提供内容丰富、层次清晰、粒度细化的业务数据，利用该系统数据搭建数据库，综合应用结构分析、对比分析等方法，比较各机构存款结构、存款付息率差异与特点，逐层下钻挖掘分析商业银行财务指标异常的原因，揭示相关内部控制缺陷，在发挥确认职能的同时，发挥审计增值服务职责。,四、大数据在内部审计的应用,.,44,3.审计案例数据分析在内部审计咨询活动中的实践,案例4,数据挖掘潜力客户、负贡献度客户,利用现有业务系统中的各类交易数据，及其反映的行内、外客户往来信息，对客户尤其是行外客户的经济活动进行分析，进而广泛挖掘个人潜力客户，为私人银行业务发展提供信息支持。同样，通过数据分析，查找对商业银行价值贡献度为负的客户，并分析其成因，为经营机构加强无效客户管理提供参考。,四、大数据在内部审计的应用,.,45,3.审计案例数据分析在内部审计确认活动中的实践,案例1,以全面的数据分析与挖掘掌控薪酬支出审计风险,建立薪酬分析数据库，充分利用数据库的各类报表，针对薪酬发放流程风险点进行薪酬总量比较、明细比较、职等比较、频率比较、数量比较、关键岗位人员收入分析、变动人员收入分析等，全面查找“吃空饷”等重要问题。,四、大数据在内部审计的应用,.,46,3.审计案例数据分析在内部审计确认活动中的实践,案例2,大海捞针查找合规问题的系列案例,数据分析生成的总量样本案例,向逾期客户新发放贷款，向不良贷款客户发放贷款同一笔贷款抵押物评估价值发生较大变动同一柜员将多笔疑似理财资金转同一账户大额转出营业用房每平米装修单价较高，可能存在“搭车”或超标准装修问题。,向同一供应商支付大额资本性支出和费用性支出固定资产折旧参数设置错误。经费存款账户资金通过供应商账户转入员工个人存款账户某个人账户多次与多个中间收入账户发生交易,四、大数据在内部审计的应用,.,47,3.审计案例数据分析在内部审计确认活动中的实践,案例2,大海捞针查找合规问题的系列案例,数据分析挖掘严重违规问题案例,员工挪用上门收款资金运用风险分析法追踪资金用途揭示项目投资类理财产品重大风险事项虚构分期交易背景套取银行资金小企业伪造资料以他人名义套贷小企业客户虚构公司经营背景骗贷违规批量开立控制账户虚增交易同一