(二) 主要数据分析方法
目前银行业采用的比较典型的数据分析方法主要有：数据质量复核 (Data Quality Reconciliation)、异常特征分析 (Exceptional Analysis)、探索性数据挖掘 (Exploration Data Mining)。这三种数据分析方法对数据量和分析复杂度的要求也存在层级递进的关系。
1.数据质量复核
复核分析即通过重计算和核对的方法对银行数据进行二次校验，以确保数据的完整性和准确性。主要包括：
·存贷款利息重计算；
·摊余成本计算复核；
·票据贴现转贴现核算；
·存贷款分户账与总账核对；
·利息或息税调整时计息结息核算；
·……
此类数据分析一般存在固定的分析计算方式，数据分析范围也以抽取样本的方式确定，对于分析工具的要求也可以根据需要计算的样本量选择电子表格或者小型数据库。从测试的本质上来说，此类数据分析更加接近计算机辅助审计技术的概念，是银行数据分析的基础类型。
2.异常特征分析
异常特征分析即根据数据中特定字段的相应特征，分析和筛选存在异常和风险的内容，并对结果进行进一步的跟进。分析对象主要包括：
·违规处理的长期冻结账户；
·异常计结息；
·异常大额交易；
·违规投资交易；
·存贷款账户异常波动；
·……
此类数据分析主要建立在确认存在风险的特定数据字段的基础上。数据分析范围一般根据测试期间的要求，选择一季度或一整年的全量业务数据；而数据分析工具则需要随着数据量增长的需要引入大型数据库来容载分析数据。
该类分析可以有效识别出银行业务流程中的潜在风险，而不仅仅局限于数据本身的准确性，是银行业数据分析的主要手段，同时也是非现场审计等自动化审计平台的核心审计模块。
3.探索性数据挖掘
探索性数据挖掘分析侧重于在数据之中发现新的特征，作为特征型数据分析的延伸，可以帮助分析者从看似无关的数据中挖掘出有意义的风险指标。
在这种分析中，除了数据本身，还需要引入成熟有效的数据分析模型，结合分析者自身的统计分析知识，综合运用，从而达到“发现数据背后的业务规律”这一目的。笔者在这里简要列示一些常用的数据分析模型，并给出模型适用的具体测试应用项目（见表1）。
此类数据分析主要依靠数学模型对数据本身进行规则归纳，并根据获得的规则进行风险判断。数据分析的范围除了测试期间的全量业务数据以外，还需要进一步获取前几个期间的数据作为数据建模元数据；而执行此类分析，所需要的工具除了数据库之外，还需要引入专业的统计分析工具进行数学建模。
通常的数据挖掘分析步骤为：获取历史违约数据并混合正常样本作为训练集；选择合适的数学模型进行数据挖掘，并生成预测规则；使用预测规则对目标测试数据进行分析；更新训练集对预测规则进行完善。
四、数据分析案例
笔者在此就以不良贷款预测分析和分支行业务健康度分析为例，简要阐述一下探索性数据分析的具体方法。
(一) 不良贷款预测分析
不良贷款率向来是银行的重要指标，如何降低不良贷款率，减少可能的贷款违约风险一直是银行管理层所关注的重点。通过有效的探索性数据挖掘，可以在对银行的历史违约贷款的数据特征进行归纳分析的基础上，得到有效的潜在违约贷款风险特征，从而对高违约风险贷款的发放采取更加严格的审批和复核。换言之，利用昨日的“失”，获取明天的“得”。具体的分析方式为：
(1) 将历史违约贷款数据与正常贷款数据混合作为训练集，根据业务风险判断初步确定实还本息比率、贷款期限、贷款人信用评级、抵押物价值比率、担保方式等关键数据字段。
(2) 选择合适的数学模型，比如C5.0决策树模型对训练集进行建模和规则归纳，根据信用审核职业判断以及模型置信度等指标，确定适合的数学模型和相应的特征阈值。
(3) 使用模型对新增贷款项目进行验证，判别高违约风险贷款。
(4) 最终形成树状判断结构。其中每一个节点都代表某个属性（例如贷款企业的资产回报率小于某个特定值）对该企业贷款违约可能性的影响和相应概率。
(二) 分支行业务健康度分析
对于规模庞大、分支行众多的商业银行来说，如何有效监控和管理各个分支行是总行和高级管理层主要关注的重点。而通过数据分析中的聚类分析方法，就可以有效地对各个分支行进行较为全面的横向对比，从而了解各分支行的差异情况，并根据结果量身定制发展方针。聚类分析的具体步骤如下：
(1) 通过数据汇总和运算，获取测试期间各个支行相应的指标数据，包括存贷比、贷款损失率、综合收益率、综合存贷利率差。
(2) 选择合适的聚类算法进行聚类分析，并生成聚类图表，通过分析每个类群中代表性支行的特征，来推断相应类群的特征。
(3) 对存在高风险的类群以及异常离群的分支行进行着重调查，并通过数据分析统计结果，明确对其聚类结果产生决定性影响的指标。
(4) 最终形成有聚合倾向的点状分析结果。图中每一个小方格均代表一个分支行实体，并显著地聚合形成三类，同时还存在若干无法明确地归于某一类的分行个例。
数据挖掘分析是银行业数据分析中的高级分析手段，也是成熟完善的数据分析体系的标志，即通过数据本身来分析数据，形成企业数据增值的良性循环。
需要强调的是，数据分析的方式并非相互孤立，也并非线性地渐进演化，而是应根据实际业务需求，选择合适且有效的数据分析方法，或结合和统一应用多种分析手段来达成目标。
随着对数据的管理从仅局限在信息系统层面，扩展到整个银行的运营流程；对数据的认识从单纯的信息转变为银行的重要资产；数据的作用从支持业务运营的大后台，走向确定管理决策的最前台，笔者相信，数据，通过对其有效的管理与分析，将会成为银行完善自身、实现增值的重要助推器。
注：本文已发表于2013年2月的《银行家》杂志中，但对其中内容进行了些许调整。
低碳审计——浅谈内部控制评价与经济责任审计工作的整合
现代社会倡导的“低碳经济”以节能降耗、提高能源利用效益为目标。与此概念相类似，作为内部监督要素的组成部分，内部控制评价、经济责任审计工作在技术方法上有共通之处，可以在审计标准、审计范围、审计程序、审计证据记录、问题发现等方面进行有机整合，避免重复工作，提高工作效率，从而实现异曲同工的目的。从某种意义讲，这样的整合过程也是一个“低碳化”过程。伴随着社会上出现如“低碳社会”、“低碳社区”、“低碳交通”等一系列蕴含低碳理念的词汇，我们将这种整合，称之为“低碳审计”。
一、相通的内部控制理论基础
内部控制评价和经济责任审计均运用系统化和规范化的审计流程和方法开展审计评价工作，尤其在内部控制方面存在共同点，为内部控制评价与经济责任审计的有效结合奠定了理论基础，也使整合具有可操作性。
二、整合思路浅析
有了整合的理论基础和可操作性，怎样整合才能充分发挥内部控制评价工作和经济责任审计的“整合”效应呢？
公司审计部门每年在安排经济责任审计和开展内部控制评价工作时，针对内部控制评价，可从以下几个方面对工作内容进行融合。
(一) 建立一致的审计标准
内部控制评价与经济责任审计对内部控制的评价基础是一致的，即围绕内部环境、风险评估、控制活动、信息与沟通、内部监督，对内部控制的健全性、适当性和有效性进行评价。
目前，很多企业已建立了较为完善的内部控制体系，明确了内部控制管理运行机制、内部控制标准等。通过这些内部控制标准，审视公司是否有相应的制度设计以满足内部控制要求，以及制度是否执行到位。因此，就内部控制而言，无论是内部控制评价还是经济责任审计，都可将内部控制标准作为内部控制审计评价的依据。
(二) 确定共同的审计范围
结合内部控制评价范围确定原则及《内部审计实务指南第5号——企业内部经济责任审计指南》中关于审计范围确定的相关规定，两者在确定审计范围时，都需要遵循重要性原则，以风险为导向，确定重要性水平，以及重要企业和重要业务流程。因此，公司可从财务报表角度入手，通过定量和定性的角度，考虑对内部控制、财务报表以及审计工作可能产生影响的多种因素，确定重要子企业和重要业务流程。
(三) 形成统一的审计程序
如同地图对旅行者，审计程序是指导具体审计评价工作的重要工具。俗话说“工欲善其事，必先利其器”，在确定了一致的审计标准和审计范围后，如何进行审计程序的融合，成为推动内部控制评价与经济责任审计工作有效整合的关键环节。
1.审计程序的融合
进行融合时，以某一程序为基准，如以经济责任审计程序为基准，将内部控制评价测试步骤与其进行匹配，发现需要补充和细化的程序，从而形成统一的审计程序，实现一套工作底稿满足两种工作需要。
2.样本量的选择
在实施审计程序的过程中，针对每个控制检查点，需要抽取多少个样本，才能既支持测试的结论，又可以在一定程度上减少工作量。样本量的选取是不是多多益善呢？公司可以考虑对审计程序所对应的检查点进行等级分类，明确不同等级的检查点的抽样规则，以提高审计工作的效率。在确定检查点等级时，可通过是否与财务报表认定相关、风险评估结果、发生过的风险事件、业务性质、历史事件、以往审计发现等综合确定。例如，根据是否与财务报表认定相关（直接/间接/非相关）、风险评估结果对检查点进行等级分类，可划分为4档，进而确定不同等级下所选取的样本量（见表1）。
3.审计期间的考虑
虽然内部控制评价工作和经济责任审计根据上述内容在审计标准、范围以及程序上可以有效整合，但在整合过程中仍需要对检查期间进行分析，以确定是否需要补充额外工作。
通常，内控评价期间为评价当年，而经济责任审计期间会结合审计目的而有所不同。例如，对领导的离任审计期间为其任职期间，该任职期间可能是内控评价年度以前，也可能是任职到内控评价年度中的某一时间段。如何在审计期间不一致的情况下，保证整合测试的有效性呢？在审计期间完全不同或是部分重合的情况下，即经济责任审计涉及的内控评价当年以前的审计期间，可根据经济责任审计需要，参照内控评价当年选取样本量，酌情减少经济责任审计其他期间的样本量，从而提高审计效率。
三、结束语
将内部控制评价与经济责任审计工作进行有机整合，实现“低碳审计”，是值得进一步研究和探讨的。伴随着内部控制评价与经济责任审计整合工作的初步尝试和不断实践，这种整合方式将被逐步运用到其他管理工作中，如专业部门的专项检查、与风险管理工作的结合等，从而真正实现内控工作与其他管理工作逐步紧密结合，发挥联动效益。