Page 191 - 新时期审计理论发展与研究

第六章 金融审计发展与大数据技术应用

行全面分析。在审计过程中，工作人员可以根据农村信用社日常的贷款类型、贷
款数量和贷款重要性进行贷款质量的有效评估。商业银行依据借款人的实际还款
能力进行贷款质量的分级，分为正常、关注、次级、可疑和损失五大类型。正常
和关注这两种贷款类型属于正常的贷款业务，而次级、可疑和损失这三项贷款则

属于不良贷款。在运用决策树算法进行金融审计工作时，针对正常的贷款可以进
行关注和有效审计，而面对不良的贷款，则需要投入更高的关注力，将其数据内
容整合并且进行有效的处理和分析，并找出可疑数据，辅助审计人员对异常情况
做出有效的处理。
2. 数据采集与理解

数据采集。数据挖掘技术有效开展的前提就是高质量的数据内容，因此在数
据采集过程中，必须要保证其数据的全面性和准确性，为后续的审计工作打好提
前量。在审计人员开展金融审计期间，会在调查阶段针对数据的整体需求进行有
效地确定，在明确主要的审计内容之后，用计算机工具和新技术方法对审计对象
各业务系统存储的相关电子数据进行获取。在审计人员获取数据过程中，经常会
运用到数据接口法、直接拷贝法、备份恢复法等。在以上三种方式的有效应用下，

能够保证审计人员将所审计单位内部的数据资源进行全面地采集。
数据理解。在数据采集工作结束之后，审计人员会得到相应的数据统计表格。
为了保证金融审计工作的有效开展，审计人员在日常工作中需要明确数据统计表
中的所有内容，掌握该表的重要信息，理解表中各个字段的含义和属性。在审计
人员针对数据统计表进行全面分析之后，才能够依据国家法律法规的相关规定和
自己以往的审计经验来分析和查找贷款数据表中的违规问题。比如，我国银行的

贷款统计数据整合期间，审计人员需要将整体的数据统计表分为多个模块，其中
主要包括贷款账号、客户名称、产品代码、产品名称、担保方式、状态标志、贷
款期限、贷款日期、合同到期日、展期到期日、上次结息日、下次结息日、展期
次数、合同金额、已发放金额等内容。在贷款过程中经办人员也需要划分，其中
包含调查人、审查人、审批人、管理人等各种与贷款金额相关的内容都需要进行
明确的标记。审计人员在日常工作中就需要将贷款中的所有信息了解透彻，并且

明确各个字段的含义和字段的属性，由此在检查贷款数据表格中能够第一时间关
注主要的数据内容，查出贷款的问题所在。
3. 数据预处理
在数据的拆解与提取阶段，审计人员能够将被审计单位的相关数据内容完整

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