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在商业银行开展内部审计工作时，结合大数据统计技术的应用，能够有效提升银行内部审计工作效率和审计质量，具备更加优质的审计环境，摆脱传统审计工作的影响，并把商业银行内部的数据信息充分挖掘和应用，把数据价值充分发挥出来。本文主要分析了大数据技术的内涵和技术优势，并探讨了在商业银行审计中大数据审计应用措施
一部分商业银行在进行内部审计工作过程中，已经开始使用数据查询技术，该技术的应用能够节省审计工作人员的工作实践，快速的寻找出银行内部所有交易中存在的异常交易，并立刻锁定交易的可疑对象。随着现代化信息技术的创新发展，商业银行面临的交易环境也变得更加复杂，提升了内部审计工作风险发生几率，需要商业银行能够能够具备创新工作意识，利用大数据技术来实现科学化审计工作开展，创新数据存储、数据处理和数据分析方法，提升审计质量。
一、大数据技术的基本内涵
大数据属于抽象性概念，并没有具体的明确定义，当前使用的大数据定义是国际数据中心给出的定义。大数据属于具有多样化种类以及大规模体量的一种数据及，包括针对这一部分数据及进行高速的数据信息采集、数据处理和分析之后，提取数据信息的价值，完成技术构建的技术过程。在事物活动过程中进行描述和记录都需要使用到数据，通过这些数据信息的分析和重组，能够得到数据信息代表的价值，传播这些数据信息和利用这些信息的价值，能够提升数据信息的利用效率。大数据是互联网信息技术产生的一种新的技术种类，不仅包含了海量的数据信息，同时还搭建出了能够更好地处理和操作这些数据信息的平台，针对数据资源进行有效的管理利用。大数据主要拥有过体量大、类型繁多、价值密度低、处理速度快的特点。大数据信息的利用目的是为了能够发现数据信息中存在的规律，并利用规律更好地预测、掌控未来。
二、大数据审计技术优势分析
（一）实现快捷的信息处理和分析
在商业银行的内部审计工作开展过程中，需要处理三种不同类型的数据信息，分为结构化数据、半结构化数据以及非结构化数据。这三种不同的数据需要在商业银行的运营中，应用到不同的系统当中，例如管理系统、监控系统、报表系统和审计系统。随着现代化信息技术的创新发展，社会进入到了大数据时代，在商业银行中负责开展内部审计工作的人员，在工作中也承受着成倍增长的数据量统计管理工作，无形中增加了工作强度。随着大数据时代的到来，数据的类型也变得更加多样化，因此对内部审计工作的质量提升了要求，要求内部审计结果需要有一定的预测性，才能够对商业银行的后期发展决策制定提供科学依据。大数据时代带来了更加先进的审计工作方法和审计技术，因此对于商业银行内部的审计工作人员专业能力提出了更高的要求。要求审计工作人员能够学习使用职能管理工作模式，让数据信息的处理工作开展更加高效便捷，实现信息数据的共享，提升数据信息的利用效率。
（二）审计工作持续性优势
传统审计工作的重点内容就是开展持续性审计工作，在大数据时代持续性审计工作的开展同样是提升内部审计创新转型速度的重要关键内容。借助于大数据技术的应用，能够更加高效的实现数据信息的收集、分析、挖掘和应用。借助于现代化互联网技术的应用，还能够全面的分析评估在商业银行的运营发展过程中，不断形成的各种类型数据信息。云计算能够发挥出在线审计功能和实时监测功能，确保审计工作持续性开展，这样一来在商业银行的日常经营活动开展过程中，一旦出现任何安全风险能够被准确预测出来。大数据统计分析技术的应用，还可以根据不同客户的需求来不断地调整银行的业务活动，引导内部审计工作不断持续性开展，更好的实现安全风险的规避，促进商业银行的稳定发展。
（三）审计具有针对性和实效性优势
在商业银行内部审计工作开展过程中，加强大数据技术的应用，能够拓展银行内部审计数据的范围，提升内部数据审计的规模，也能够加大内部审计数据的类型。在未来的内部审计工作开展过程中，会加强信息技术的融合应用，把大数据技术优势充分发挥出来，了解商业银行的运营过程中数据信息的规律和内涵，有效的针对数据信息进行挖掘和分析，让内部审计工作更有延展性特点，也能够不断地提升商业银行的风险分析能力和风险防范能力水平。结合大数据审计技术的应用，审计的工作范围更加全面，采用了抽样审计工作方式，通过大数据技术的一行用来提升了内部审计工作的覆盖面积，让内部审计工作变得更加独立。传统内部审计工作部门需要多个工作部门进行协调工作，但是结合大数据技术的应用，内部审计工作独立性更强，通过数据共享来减轻工作压力，提升工作效率。
三、在商业银行内部审计中大数据审计工作的開展
（一）搭建大数据统计分析平台
想要实现大数据技术的高效利用，需要首先拥有一个能够实现大数据技术应用的统计分析平台，这对于商业银行来说十分重要。在大数据统计分析平台的构建过程中，需要把业务发展以及外部监管工作开展方面的数据信息综合在一起，结合银行效益以及考核等都方面因素，做好平台搭建。在应用和维护平台工作中，需要结合实际情况，完善数据信息的补充工作和更新工作。在金融行业的发展过程中以及互联网领域当中，都能够看到大数据技术的身影，在采集数据信息工作中需要确保数据信息能够高度的完整和准确，这样才能够为商业银行后续内部审计工作的开展提供保障。搭建统计分析平台需要减少数据不完整、数据处理效率低的情况，适当的根据银行发展要求添加内嵌统计分析模型的数量，这样才能够提升数据信息的利用价值。
（二）利用大数据技术完成统计分析
搭建出统计分析平台需要采用大量的数据信息，商业银行在内部审计工作的开展过程中，需要详细的分析项目任务和项目开展目标，在内部审计工作基础上形成数据信息分析指标体系，真正借助于大数据统计分析平台的运行，完成数据分析工作，提升数据信息的利用效率。借助于大数据统计分析平台的应用，还需要使用到统计分析模型，商业银行在非现场审计工作中如果现有的统计分析模型无法真正满足审计需求，需要把分析指标的数据信息导出之后进行备份，然后借助于其他统计软件进行分析，例如STATS软件以及MATLAB软件等。在数据信息分析过程中，商业银行要针对数据信息完成与处理工作，实现导出数据的有效转换，把数据信息转化成为信息结构化的数据，形成有效的统计分析模型，借助于该软件的应用做好数据信息的分析工作。审计工作目标加上软件对于数据信息的分析结果，能够有效提升数据利用价值，为商业银行的发展提供有力的数据支持，把数据价值充分发掘出来。 （三）科学合理的选择统计分析手段
结合大数据统计技术的应用，会涉及到不同种类数据信息的分析，并且数据分析工作强度非常大，因此在大数据统计分析过程中，能够提供进行数据分析的统计分析方式有很多。在大数据统计分析过程中，需要首先分析内部审计项目的开展目标，建立有效的内部审计评价指标体系，能够获得更加明确地审计工作目标数据内容，科学合理的选择统计分析手段。现阶段商业银行内部审计工作中比较常用的统计分析手段是关联分析法、描述性统计分析法以及效率评价法等。为了能够有效提升数据信息的分析效率和数据利用效率，需要深入和全面的研究分析工作得到的结果，一旦存在异常点还需要进行深入验证，为现场审计工作的开展提供科学的数据指导。这样能够及时发现商业银行存在的安全风险，促进商业银行的稳定发展。
描述性统计属于众多统计分析方法中最为常见的一种，该方法的主要特点就是利用平均值、最大值、最小值和标准值进行判断，把大数据的集中趋势以及大数据的分布情况准确展现出来。通过针对大数据进行描述性统计，能够触目了解当前审计目标的基本特征。关联性统计分析方式属于比较基础的一种分析手段，通过该技术的应用可以了解不同数据信息之间存在的复杂关系，这样就能够监理处不同客户、不同行业之间相互关联的规则关系，很容易寻找到异常指标值，优化审计项目价值，减少关联度过高的情况。效率评价则是客观和综合性的评价审计目标，得出更加全面的审计目标主体评价结论，利用效率值体现出效用值，目前主要是在参数与非参数之间进行应用。
（四）统计分析结果应用
在商业银行审计中得出的统计分析结果，需要针对数据的分布情况、数据成因以及其中存在的异常数据信息进行充分应用，这样才能够真正为审计工作的开展提供数据指导，提升审计工作效率和质量。
（五）培养复合型人才
商业银行需要不断提升内部审计工作人员的专业能力，加强跟各地高校、互联网企业的交流合作，专门针对内部审计部门开设大数据统计分析课堂，这样能够培养审计工作人员的思维发散能力，提升个人业务专业能力，能够合理的应用专业的数据统计分析技术，提升统计分析的效用。
四、结语
综上所述，在大数据时代的发展背景下，商业银行需要具备数据先行的发展观念，把运营中产生的海量业务数据充分应用起来，结合各種有效手段和技术的应用，不断地进行数据分析，深入开展数据信息的挖掘工作，把数据信息的价值充分发挥出来，提升银行内部审计工作开展效果。
（作者单位：广东顺德农村商业银行股份有限公司）
一部分商业银行在进行内部审计工作过程中，已经开始使用数据查询技术，该技术的应用能够节省审计工作人员的工作实践，快速的寻找出银行内部所有交易中存在的异常交易，并立刻锁定交易的可疑对象。随着现代化信息技术的创新发展，商业银行面临的交易环境也变得更加复杂，提升了内部审计工作风险发生几率，需要商业银行能够能够具备创新工作意识，利用大数据技术来实现科学化审计工作开展，创新数据存储、数据处理和数据分析方法，提升审计质量。
一、大数据技术的基本内涵
大数据属于抽象性概念，并没有具体的明确定义，当前使用的大数据定义是国际数据中心给出的定义。大数据属于具有多样化种类以及大规模体量的一种数据及，包括针对这一部分数据及进行高速的数据信息采集、数据处理和分析之后，提取数据信息的价值，完成技术构建的技术过程。在事物活动过程中进行描述和记录都需要使用到数据，通过这些数据信息的分析和重组，能够得到数据信息代表的价值，传播这些数据信息和利用这些信息的价值，能够提升数据信息的利用效率。大数据是互联网信息技术产生的一种新的技术种类，不仅包含了海量的数据信息，同时还搭建出了能够更好地处理和操作这些数据信息的平台，针对数据资源进行有效的管理利用。大数据主要拥有过体量大、类型繁多、价值密度低、处理速度快的特点。大数据信息的利用目的是为了能够发现数据信息中存在的规律，并利用规律更好地预测、掌控未来。
二、大数据审计技术优势分析
（一）实现快捷的信息处理和分析
在商业银行的内部审计工作开展过程中，需要处理三种不同类型的数据信息，分为结构化数据、半结构化数据以及非结构化数据。这三种不同的数据需要在商业银行的运营中，应用到不同的系统当中，例如管理系统、监控系统、报表系统和审计系统。随着现代化信息技术的创新发展，社会进入到了大数据时代，在商业银行中负责开展内部审计工作的人员，在工作中也承受着成倍增长的数据量统计管理工作，无形中增加了工作强度。随着大数据时代的到来，数据的类型也变得更加多样化，因此对内部审计工作的质量提升了要求，要求内部审计结果需要有一定的预测性，才能够对商业银行的后期发展决策制定提供科学依据。大数据时代带来了更加先进的审计工作方法和审计技术，因此对于商业银行内部的审计工作人员专业能力提出了更高的要求。要求审计工作人员能够学习使用职能管理工作模式，让数据信息的处理工作开展更加高效便捷，实现信息数据的共享，提升数据信息的利用效率。
（二）审计工作持续性优势
传统审计工作的重点内容就是开展持续性审计工作，在大数据时代持续性审计工作的开展同样是提升内部审计创新转型速度的重要关键内容。借助于大数据技术的应用，能够更加高效的实现数据信息的收集、分析、挖掘和应用。借助于现代化互联网技术的应用，还能够全面的分析评估在商业银行的运营发展过程中，不断形成的各种类型数据信息。云计算能够发挥出在线审计功能和实时监测功能，确保审计工作持续性开展，这样一来在商业银行的日常经营活动开展过程中，一旦出现任何安全风险能够被准确预测出来。大数据统计分析技术的应用，还可以根据不同客户的需求来不断地调整银行的业务活动，引导内部审计工作不断持续性开展，更好的实现安全风险的规避，促进商业银行的稳定发展。
（三）审计具有针对性和实效性优势
在商业银行内部审计工作开展过程中，加强大数据技术的应用，能够拓展银行内部审计数据的范围，提升内部数据审计的规模，也能够加大内部审计数据的类型。在未来的内部审计工作开展过程中，会加强信息技术的融合应用，把大数据技术优势充分发挥出来，了解商业银行的运营过程中数据信息的规律和内涵，有效的针对数据信息进行挖掘和分析，让内部审计工作更有延展性特点，也能够不断地提升商业银行的风险分析能力和风险防范能力水平。结合大数据审计技术的应用，审计的工作范围更加全面，采用了抽样审计工作方式，通过大数据技术的一行用来提升了内部审计工作的覆盖面积，让内部审计工作变得更加独立。传统内部审计工作部门需要多个工作部门进行协调工作，但是结合大数据技术的应用，内部审计工作独立性更强，通过数据共享来减轻工作压力，提升工作效率。
三、在商业银行内部审计中大数据审计工作的開展
（一）搭建大数据统计分析平台
想要实现大数据技术的高效利用，需要首先拥有一个能够实现大数据技术应用的统计分析平台，这对于商业银行来说十分重要。在大数据统计分析平台的构建过程中，需要把业务发展以及外部监管工作开展方面的数据信息综合在一起，结合银行效益以及考核等都方面因素，做好平台搭建。在应用和维护平台工作中，需要结合实际情况，完善数据信息的补充工作和更新工作。在金融行业的发展过程中以及互联网领域当中，都能够看到大数据技术的身影，在采集数据信息工作中需要确保数据信息能够高度的完整和准确，这样才能够为商业银行后续内部审计工作的开展提供保障。搭建统计分析平台需要减少数据不完整、数据处理效率低的情况，适当的根据银行发展要求添加内嵌统计分析模型的数量，这样才能够提升数据信息的利用价值。
（二）利用大数据技术完成统计分析
搭建出统计分析平台需要采用大量的数据信息，商业银行在内部审计工作的开展过程中，需要详细的分析项目任务和项目开展目标，在内部审计工作基础上形成数据信息分析指标体系，真正借助于大数据统计分析平台的运行，完成数据分析工作，提升数据信息的利用效率。借助于大数据统计分析平台的应用，还需要使用到统计分析模型，商业银行在非现场审计工作中如果现有的统计分析模型无法真正满足审计需求，需要把分析指标的数据信息导出之后进行备份，然后借助于其他统计软件进行分析，例如STATS软件以及MATLAB软件等。在数据信息分析过程中，商业银行要针对数据信息完成与处理工作，实现导出数据的有效转换，把数据信息转化成为信息结构化的数据，形成有效的统计分析模型，借助于该软件的应用做好数据信息的分析工作。审计工作目标加上软件对于数据信息的分析结果，能够有效提升数据利用价值，为商业银行的发展提供有力的数据支持，把数据价值充分发掘出来。 （三）科学合理的选择统计分析手段
结合大数据统计技术的应用，会涉及到不同种类数据信息的分析，并且数据分析工作强度非常大，因此在大数据统计分析过程中，能够提供进行数据分析的统计分析方式有很多。在大数据统计分析过程中，需要首先分析内部审计项目的开展目标，建立有效的内部审计评价指标体系，能够获得更加明确地审计工作目标数据内容，科学合理的选择统计分析手段。现阶段商业银行内部审计工作中比较常用的统计分析手段是关联分析法、描述性统计分析法以及效率评价法等。为了能够有效提升数据信息的分析效率和数据利用效率，需要深入和全面的研究分析工作得到的结果，一旦存在异常点还需要进行深入验证，为现场审计工作的开展提供科学的数据指导。这样能够及时发现商业银行存在的安全风险，促进商业银行的稳定发展。
描述性统计属于众多统计分析方法中最为常见的一种，该方法的主要特点就是利用平均值、最大值、最小值和标准值进行判断，把大数据的集中趋势以及大数据的分布情况准确展现出来。通过针对大数据进行描述性统计，能够触目了解当前审计目标的基本特征。关联性统计分析方式属于比较基础的一种分析手段，通过该技术的应用可以了解不同数据信息之间存在的复杂关系，这样就能够监理处不同客户、不同行业之间相互关联的规则关系，很容易寻找到异常指标值，优化审计项目价值，减少关联度过高的情况。效率评价则是客观和综合性的评价审计目标，得出更加全面的审计目标主体评价结论，利用效率值体现出效用值，目前主要是在参数与非参数之间进行应用。
（四）统计分析结果应用
在商业银行审计中得出的统计分析结果，需要针对数据的分布情况、数据成因以及其中存在的异常数据信息进行充分应用，这样才能够真正为审计工作的开展提供数据指导，提升审计工作效率和质量。
（五）培养复合型人才
商业银行需要不断提升内部审计工作人员的专业能力，加强跟各地高校、互联网企业的交流合作，专门针对内部审计部门开设大数据统计分析课堂，这样能够培养审计工作人员的思维发散能力，提升个人业务专业能力，能够合理的应用专业的数据统计分析技术，提升统计分析的效用。
四、结语
综上所述，在大数据时代的发展背景下，商业银行需要具备数据先行的发展观念，把运营中产生的海量业务数据充分应用起来，结合各種有效手段和技术的应用，不断地进行数据分析，深入开展数据信息的挖掘工作，把数据信息的价值充分发挥出来，提升银行内部审计工作开展效果。
（作者单位：广东顺德农村商业银行股份有限公司）