广东温氏集团财务有限公司 梁彩霞

　　摘要：目前，数字经济已经崭露头角，成为推动全球经济增长的关键因素。银保监会与中国人民银行分别发布了《关于银行业保险业数字化转型的指导意见》和《金融科技发展规划（2022—2025年）》两份重要文件，为金融行业的数字化转型提供了明确的指导方针。文章主要探讨C商业银行内部审计数字化转型问题，首先从组织架构、审计目标以及审计的主要内容对C商业银行内部审计数字化转型目标进行分析，提出数字化转型是为了提高审计效率，识别审计风险。接着从从信息表现层、业务逻辑层、数据缓存层以及数据采集层构建C商业银行内部审计数字化转型框架，在此基础上运用K-Means模型，进行建模分析，从而探究数字化转型过程中的风险点。
　　关键词：商业银行；数字化转型；内部审计
　　数字技术的快速发展为金融领域带来机遇与挑战。传统财务审计模式已不适应现代银行信息化需求，银行必须利用现代技术推动审计创新。C商业银行认识到内部审计在风险控制、合规性及效率提升中的重要性，因此数字化转型成为其增强市场竞争力的关键策略。数字化转型能提高审计效率和质量，标准化和智能化审计流程，增强风险预警和防范。在此背景下国内银行业对审计信息化重视程度增加，但对有效审计和风险控制的现代化技术应用认识不足。数据收集和分析技术，特别是K-Means聚类方法，在风险鉴别中至关重要，通过精确数据收集和智能分析，C商业银行能更准确识别风险，优化审计决策，提升审计效能，为可持续发展奠定基础。
　　一、C商业银行内部审计数字化转型目标分析
　　（一）C商业银行内部审计概况
　　1.组织架构
　　在C商业银行，内部审计职能由总审计师、总经理办公室以及四个专业审计团队共同履行。各职能部门主要负责其系统内相关业务活动及风险防控管理，分行总审计师对内部审计工作进行直接指导，并对审计质量承担总体责任；总经理办公室则主导部门的综合管理工作，并在总审计师的指导下规划具体的审计活动，以确保审计目标的达成；每个团队负责一项或多项审计项目。
　　2.审计目标
　　在C商业银行之中，内部审计的核心目标是协助管理团队更有效地执行他们的监管职责，确保各分支机构的稳定运作，并同时提高其整体价值。需要对其进行严格规范，从而实现管理目标，提高经营水平和经济效益。通过执行审计项目，银行能够识别出分支机构在制度构建、流程设计和执行方面存在的一些不足。
　　3.主要审计内容
　　C商业银行的内部审计部门的主要职责是对管理层在风险管理、内部控制和治理流程方面的表现进行评估，以确保这些方面的适当性和有效性。在银行经营活动中，内部审计工作可以帮助银行实现其战略目标。审计的范围实际上相当广泛，包括了政策执行的状况、组织结构的合理性、公司治理的现状、风险评估报告的解释、信息系统的稳定性、机构运营的绩效、薪资管理的情况、高层职责的履行情况，以及审计问题整改的进度等，这些都是审计内容的一部分。
　　（二）C商业银行现行内部审计存在的问题
　　随着大数据时代的到来，企业作为一个关键的市场参与者，正遭遇着空前的机会和挑战。大数据为企业带来了新的发展契机，但也给企业带来了巨大的风险。在面对大数据的挑战时，包括C商业银行在内的许多公司没有做好充分的准备，这主要是因为大数据技术处理的高额费用、技术学习的难度以及专业人才的稀缺。此外，在C商业银行内部审计转型的进程中，大数据化的理念尚停留于文件层面，内部审计人员对于大数据转型的效果与成本持怀疑态度，这也从一定程度上反映出内部审计数字化转型在理论研究和系统整合方面尚不成熟。
　　（三）C商业银行内部审计数字化转型目标
　　C商业银行内部审计数字化转型主要是为了实现以下三个目标：
　　第一，通过内部审计数字化转型可以将大数据以及人工智能引入到审计过程之中，从而提升审计工作的整体效率。
　　第二，通过内部审计数字化转型能够实现审计的整个过程中相关人为干预减少，从而整个审计工作的规范性更强。
　　第三，通过内部审计数字化转型能够实现对于风险问题的实时识别和监控，一旦出现问题，能够在最早的时间发现，从而能够提升银行的风险管理能力。
　　二、C商业银行内部审计数字化转型框架设计
　　（一）C商业银行内部审计数字化转型思路
　　技术驱动在C商业银行的数字化转型过程中是一个关键的要素，因此就需要通过构建数字化审计体系来实现。基于此，本文的研究融合了大数据分析、人工智能以及区块链等一些前沿技术，构建了一个综合性的审计平台，这个平台集成了数据采集、分析、监控和报告的功能。通过这个平台，审计数据的自动化收集和智能化分析得以实现，审计工作的效率和风险识别能力显著提升。
　　（二）C商业银行内部审计数字化转型流程
　　C商业银行内部审计数字化转型主要涵盖准备阶段、初审阶段、报告阶段以及结项阶段。审计整改的内容，主要是相关部门负责人针对审计发现的问题所提出的切实有效的改进建议，并据此实施整改措施。归结备案的内容则包括审计项目数据以及整合后的审计方案。
　　（三）内部审计数字化转型系统实现
　　C商业银行的内部审计系统，具体涵盖信息表现层、业务逻辑层、数据缓存层、数据采集层及原始数据层，五层信息处理模型，系C商业银行历经多版迭代优化所得。
　　三、C商业银行基于K-Means的内部审计数字化模型
　　数据采集是C商业银行内部审计数字化转型过程中的一个重要组成部分。数据采集工作首先就需要对数据的来源进行明确，了解交易、客户以及风险管理中的各种数据。然后确保所有的数据具备完整性和真实性。在采集完数据之后，需要进行数据的清洗工作。本研究基于K-Means模型来对整个流程进行分析。
　　（一）根据用户特征把用户分类
　　为了有效识别潜在的审计风险，首先需要对C商业银行的用户数据进行预处理与特征提取。银行的用户特征包括用户的基本信息（如年龄、职业、收入水平等）、交易行为数据（如交易频次、交易金额、交易类别等）、账户活动数据（如账户余额、资金流动情况等），以及风险相关的指标（如信用记录、贷款违约率等）。
　　（二）分析建模
　　1.确定K值
　　确定K值是K-Means算法的关键。通常使用“肘部法”来确定最佳的K值：逐步增加K值，计算每个K值对应的簇内平方误差和（SSE），并绘制“肘部图”。当SSE的下降速度显著减缓时，该K值即为最佳聚类数量。
　　2.初始化簇中心
　　从簇中随机选择了K个数据点作为起始的中心点。K-Means算法致力于通过持续的迭代更新簇的中心，从而更好地优化聚类的效果。
　　3.迭代更新
　　在每一轮的迭代过程中，都会计算数据点与K个簇中心之间的距离，并将这些数据点分配到距离最近的簇中心。
　　（三）查找异常孤立点
　　1.距离计算
　　计算数据点与其所在的簇中心之间的距离，并设置一个特定的阈值，超过这个阈值的数据点将被认为是异常的孤立点。
　　2.分析异常点特征
　　对发现的异常点进行详细分析，审计人员可以结合异常点的特征和业务数据，进一步判断这些异常行为是否存在潜在的审计风险。
　　（四）模型构建内部审计反馈结果
　　基于聚类分析结果，构建一个内部审计反馈系统，用于可视化展示聚类分类和异常点的分析结果。具体包括以下几个方面：
　　1.聚类结果的可视化
　　使用图表（如散点图、簇分布图等）直观展示聚类的分类结果，以及各类用户的特征分布情况。
　　2.异常点的标记与反馈
　　在聚类图中标记出异常点，并为审计人员提供详细的异常分析报告。审计人员可以结合系统的反馈结果，对异常点进行进一步调查和审计。
　　（五）发现内审风险点
　　利用sklearn算法包里的K-means技巧，能够对数据执行高效的聚类分析。
　　在明确了如何计算每个簇中心与样本点之间的距离之后，需要寻找SSE点，因为SSE和K值的变化是紧密相关的，可以通过下面的曲线图2来表示。
　　随着这个K值逐步接近于真实存在的簇的数量，各个簇的聚合速度会逐渐放慢，而SSE的降低速度也会相应地放缓。当K值再继续上升的时候，这个SSE的变化，就会变得更加平稳，这种现象，很多人常常称之为“手肘”原则。
　　四、结语
　　在如今这个金融科技发展迅猛的时代，C商业银行的内部审计数字化转型显得尤为重要。作为一家地方性的股份制银行，其传统的业务模式似乎已经无法适应新时代的要求，因此，这家银行需要借助大数据分析技术来进行审计方式的变革，或者说是转型。通过明确审计的目标，标准化和智能化的流程，以及提升风险管理的能力，数字化转型为银行的稳定运营和可持续发展提供了一个比较坚实的支持。在此基础上，本文基于K-Means聚类技术的数据收集与分析流程，特别强调数据在公司内部审计活动中的核心作用。
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