近年来，睢宁农商银行内部审计工作坚持以信息化为导向，积极践行大数据审计理念，运用“审前数据分析+审时数据挖掘+现场审计核查”的审计模式，构建大数据背景下智慧金融审计路径，大大提高了审计质量和工作效能。
深层建设审计模型，审计场景广
审计系统运用的关键，是要紧跟业务创新和发展不断建立和完善审计模型，并利用审计模型对业务关联数据进行分析。通过审计模型建立，对各条线数据进行交叉对比分析和印证,使数据之间产生“化学反应”,析出“杂质”,将隐藏在繁杂数据里的“疑点”暴露在审计监督之下。目前该行审计部分别在信贷业务、运营管理、信用卡业务、中间业务及员工行为等领域建立各类审计模型，为各项审计工作提供线索与疑点数据，审计的科学性、系统性、针对性稳步提升。在大数据的支持下，部门间协同合作，满足管理部室日常监督管理需求，如合规辅导检查、信贷检查，根据部门需求建立和跑批模型，审计效能实现倍增。
深度挖掘数据价值，审计资源全
传统审计模式下，审计操作是手工筛选比对分析，审计方法主要是详查法和抽查法，时间长、覆盖面低且精准度不高，导致审计三道防线作用发挥不充分。大数据审计模式下通过建立模型科学开展审前分析，统筹协调审计对象，提前锁定检查重点，降低项目时长，有效减轻被审计单位的负担。同时大数据审计不再依赖少量的样本，而基于全面多维数据进行评估，深入挖掘数据的额外价值，充分拓展审计监督的广度和深度，有效推进审计全覆盖。据初步统计，该行运用审计模型辅助审计，可以节约时间约70%。如在开展的《住房按揭贷款专项审计》中，通过建立“执行利率与合同利率不一致”“经营类贷款利率浮动类型不合规”等审计模型，延伸对该行的贷款利率执行情况进行全面筛查和检验，筛选疑点数据。带着问题进现场，精准分析发现线索，减少纸质核对信贷合同的繁琐性，增加审计的覆盖面，强化审计风险防控。
深化大数据应用分析，审计应用巧
传统审计工作以发现问题为主，对经营管理存在的问题进行事后监督，而运用大数据相关技术，可利用对异常数据的敏感性实现早期预警，让审计方式从发现问题向风险预警转变。
如根据线上贷款审计案例分析，运用大数据筛查技术，对潜在风险点分析，将审计关口前移，从事后审计向事中审计、事前审计转变，充分发挥审计的预防功能。通过每日贷款余额变化-贷款形态不良后用信增加审计模型对贷款客户进行动态监测，不仅可以实现对异常贷款资金去向进行实时预警，还可以应用于贷款三查管理，实现违规办理借新还旧或续贷、违规以贷还贷承接不良、自助用信资金监控等更多的功能拓展。刘畅 王宁