摘要：随着商业银行经营业务范围不断扩大，经营环境变得更加复杂多变。传统的审计方法已经无法满足商业银行内部审计工作的要求，而大数据技术的出现为商业银行内部审计工作带来了新的发展机遇。基于此文章阐述了大数据环境下商业银行内部审计优化的重要性，分析了大数据背景下商业银行内部审计存在的问题，提出了基于大数据背景下商业银行内部审计优化策略。

　　关键词：大数据,商业银行,内部审计,优化分析

　　引言

　　随着我国科技的飞速发展，大数据逐渐成为当代信息社会的关键词。商业银行作为金融行业的主要组成部分，其运营与管理日益依赖于大数据技术。然而大数据不仅为商业银行带来了巨大的商业机会，也给内部审计工作带来了新的挑战和风险。因此，有效地运用大数据技术优化商业银行的内部审计工作，不仅可以提高审计效率和质量，更能为银行风险管理提供有力支持，确保银行业务的健康、稳定与可持续发展。

　　一、大数据环境下商业银行内部审计优化的重要性

　　(一)有利于提升商业银行内部审计效能

　　大数据环境下，商业银行数据量呈现爆发式增长，这些数据包含了银行运营的各个细节，其中隐藏的信息和价值巨大，同时也存在潜在的风险。因此，优化内部审计尤为重要。基于大数据的审计方式，一方面可以对这些海量数据进行快速、精确的筛选和分析，大大提升审计的效率和准确性。传统的审计方式往往受限于人工操作，可能面临时间长、覆盖面窄等问题，而大数据技术可以实现对全量数据的审计，确保没有遗漏。另一方面，可以挖掘出潜在的异常模式，这不仅提高了审计的准确性，也为风险控制提供了更强大的支持。因此，大数据环境下优化商业银行的内部审计，不仅是跟随技术发展的必然趋势，更是提升审计效能、确保银行稳健运营的关键。

　　(二)有利于革新商业银行内部审计模式

　　大数据环境为商业银行带来了无法估量的数据资产，而这些数据的深度利用与分析为商业银行内部审计模式的革新提供了可能。在传统的审计模式中，由于技术和方法的局限，多数审计工作都是基于样本的审计，无法全面反映银行的实际运营状态和风险状况。而大数据技术使得对全量数据进行分析成为可能，这意味着审计不再局限于样本，而是可以涵盖到每一个业务环节、每一笔交易，从而使审计结果更为全面和准确。同时，大数据技术的应用，尤其是机器学习和人工智能，使得审计从单纯的事后监管转变为事前、事中和事后相结合的全方位监管。这不仅可以发现潜在的风险，还可以预测未来可能出现的风险，并为银行提供针对性的风险防控策略。

　　二、大数据背景下商业银行内部审计面临的主要问题

　　（一）数据信息安全防护不足

　　在大数据背景下，商业银行对于数据的积累和利用日益加强，但伴随而来的是数据信息安全防护问题的凸显。一是，商业银行的内部系统与外部系统日益集成，虽然提高了业务处理效率，但同时也大大增加了数据被非法入侵的风险。二是，随着金融科技的发展，越来越多的第三方服务提供商参与到银行业务中来，而这些第三方可能并不具备足够强的数据安全防护能力，成为潜在的安全隐患。三是，内部人员对数据安全的认识不足也是一个重要因素。尽管有强大的技术防护手段，但人为操作失误、工作疏忽或恶意泄露等都可能导致数据安全事件的发生。四是，大数据技术本身的复杂性使得安全防护更为困难，传统的安全防护手段可能难以满足大数据环境下的需求，如分布式数据库的安全问题、数据分析过程中的数据泄露风险等，这些问题直接对商业银行内部审计在数据信息安全防护方面产生不利影响。

　　（二）数据质量参差不齐

　　随着数据量的爆炸性增长，各种类型的数据被不断地整合进银行的业务和决策中，但数据的质量和准确性却未得到充分保障。一方面，数据来源的多样化导致在数据收集、处理和整合过程中，部分数据可能存在严重的偏差或错误。这些问题不仅可能影响到银行的业务决策，还会为内部审计工作带来巨大的挑战。同时，由于部分银行系统的历史遗留问题，不同系统间的数据往往缺乏统一的标准，导致数据整合时出现不一致或重复的情况。另一方面，大数据技术在加速数据处理的同时，也使数据误差被放大，如果不对这些数据进行有效的核对和校正，可能会导致严重的业务风险。因此，数据质量的问题已成为大数据背景下商业银行内部审计的一个重要关注点。

　　（三）数据获取渠道受限数据是审计工作的基础，而数据的获取渠道直接决定了数据的质量和完整性。但在实际的审计工作中，尤其是在大数据环境下，审计人员常常发现自己在获取数据时受到种种限制。首先，由于部分数据涉及到客户隐私或商业秘密，银行在数据开放和共享上存在一定的顾虑，导致审计人员无法获取完整和真实的数据。同时，由于银行业务系统的复杂性和众多的子系统，数据存储格式和结构存在差异，使得数据整合和提取变得困难；其次，与外部机构如第三方支付平台、金融科技公司等合作时，由于合约条款或业务合作的限制，银行可能无法完全访问和掌握合作方提供的数据，进一步加大了审计的难度；最后，随着国际化和跨境业务的发展，跨国数据流动的限制也给银行的内部审计带来挑战。这些限制不仅增加了审计的复杂性，而且可能导致审计结论的偏差或误差，对银行的风险管理和决策造成潜在影响。

　　（四）大数据审计人才匮乏

　　随着金融科技的迅猛发展，传统的审计方法和手段已经难以满足当前复杂的业务环境和数据处理需求。而目前许多商业银行的内部审计团队中，仍主要是拥有传统审计背景的人才，他们在对待大数据技术时可能存在认知偏差，缺乏必要的数据处理和分析技能。首先，大数据审计不仅是数据分析，更多的是如何将这些数据与金融业务、风险管理和策略决策相结合，进行深入的逻辑分析和解读。这需要审计人员具备跨学科的知识结构和综合分析能力，但现实中这样的复合型人才是相对稀缺的。其次，由于大数据审计是近年来才逐渐受到重视的领域，相关的教育和培训体系还不完善，导致新入行的人才很难在短时间内快速成长。最后，与科技公司相比，传统的商业银行在吸引和留住这类技术型人才上可能存在劣势，因为银行的企业文化、薪酬体系和职业发展路径可能与这些人才的期望存在一定的差距。

　　三、大数据背景下商业银行内部审计的优化策略

　　（一）强化银行数据安全防护体系

　　在大数据背景下，强化银行数据安全防护体系是商业银行对客户的承诺，也是维护银行声誉和市场地位的必要措施。一是，银行应该建立统一的数据管理平台，实现数据的集中管理和分类存储，确保敏感数据加密传输和存储，降低数据泄露的风险。二是，应实施严格的数据访问控制策略，确保只有经过授权的人员才能访问相关数据，对于访问记录要进行严格的监控和审计，追踪数据流向，及时发现和处理异常访问。三是，对外部供应商和合作伙伴的数据接入和数据交换应设置严格的审核机制，确保外部合作不成为数据安全的破口。四是，定期进行数据安全风险评估和渗透测试，发现并修复系统中的安全漏洞，提高整体的数据安全防护能力。总之，只有银行全方位、多层次地强化数据安全防护体系，才能确保在大数据背景下实现数据的安全、高效利用，为商业银行的可持续发展提供坚实的保障。

　　（二）建立统一的数据质量管理机制

　　在大数据时代，商业银行对内部审计的数据质量直接关系到审计结果的准确性与权威性。因此，建立统一的数据质量管理机制尤为关键。统一的数据质量管理机制，一是，要求银行确立一个中心化的数据管理架构，通过这一架构，银行可以集中管理所有数据资产，确保数据的完整性和一致性。二是，银行需要制定明确、详细的数据质量标准和指标，这些标准和指标不仅要符合监管要求，还要与银行的业务目标和策略相契合。基于这些标准，银行应定期对数据进行质量检查，确保数据准确、及时、相关和可靠。三是，为了保障数据质量，银行应投入适当的技术资源，如采用先进的数据清洗、验证和匹配工具，这些工具可以自动识别和纠正数据中的错误和不一致。四是，数据使用者和提供者之间的沟通也很重要，它可以帮助明确数据的需求、来源和用途，从而确保数据的质量和价值。

       （三）拓展多元化的数据获取途径

　　在大数据环境下，商业银行内部审计的多元化的数据获取途径意味着银行不仅依赖传统的业务系统和数据库，还积极整合外部数据资源和新型数据源。一是，银行可以与第三方数据服务机构建立合作，实时获取和更新行业数据、市场数据等，确保审计工作始终基于最新、最全的数据背景。二是，考虑到互联网金融和金融科技的迅速发展，银行还应积极利用云计算、API接口等技术手段，与互联网平台、支付机构、电商企业等进行数据交互和共享。三是，银行也可以通过设置数据采集点，如在移动银行、社交媒体等平台，对用户行为、反馈信息等进行实时监控，从而为审计工作提供更为丰富和细致的数据支持。当然，拓展数据获取途径的同时，银行也必须重视数据的安全性和合规性，确保在数据收集和使用过程中，严格遵守相关法律法规，维护客户的隐私权和数据安全，从而确保审计工作的高效与准确。

　　（四）培养和吸引大数据审计人才

　　在大数据背景下，商业银行内部审计工作的复杂性和专业性都得到了显著提高，而大数据审计人才的培养和吸引则成为关键的优化策略之一。一是，银行需要与高等教育机构建立紧密的合作关系，与其共同开发针对大数据审计的课程和培训项目，确保新入行的审计人员能够迅速适应大数据环境下的审计要求；二是，银行还应定期组织内部培训，针对最新的大数据技术和工具，提供深入的培训和实践机会，使现有的审计人员不断提高自己在大数据审计领域的专业能力；三是，为了吸引高水平的大数据审计人才，银行不仅要提供具有竞争力的薪酬和福利，还需为其提供广阔的职业发展空间和丰富的职业挑战。可以通过设立专门的大数据审计部门，提供各种资源和支持，使大数据审计人才能够充分发挥其专业优势，为银行的内部审计工作做出更大的贡献。

　　四、结语

　　综上所述，大数据技术为商业银行内部审计工作提供了前所未有的机遇，同时也带来了一系列的挑战。只有通过深入分析和研究，结合银行的实际情况，制定合理、有效的审计优化策略，才能充分发挥大数据的潜力，提升银行内部审计的整体水平。未来随着大数据技术的进一步发展和完善，相信商业银行的内部审计工作将更加科学、高效和智能，为银行的长远发展奠定坚实的基础。

　参考文献：

　　[1]刘建民,曾真.大数据背景下商业银行内部审计优化研究[J].中国内部审计,2021(07):4-7.

　　[2]刘建民,符兰.大数据背景下商业银行信贷业务内部审计优化对策[J].海南金融,2021(03):76-80.

　　[3]何仙慧,白峰.数字化转型背景下农村商业银行内部审计优化研究[J].投资与创业,2022,33(10):191-193.

　　[4]夏诗园.大数据背景下商业银行内部审计风险防控研究[J].西部金融,2020(11):58-61,67.