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站内公告: bobapp 数字化不都雅察(92)| 内部审计视角下的数据治理

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添加时间:2016-04-03

  近年来,随着金融科技及数字化技术的敏捷发展,金融业数字化转型已成为必然趋势。银走业金融机构在营业快速发展过程中,各类数据均呈指数级增进,数据已经成为银走的主要资产和核心竞争力。足够发挥数据价值,用数据驱动商业银走发展,挑高银走经营质效,具有主要意义。2018年5月,银保监会发布《银走业金融机构数据治理指引》bobapp,表现了银走业金融机构从数据管理到数据治理的核心逻辑变化,主意是引导银走业金融机构加强数据治理,挑高数据质量,发挥数据价值,升迁经营管理能力,由高速增进向高质量发展变化。在此过程中,银走内部审计也在不息推动数字转型做事,足够行使科技手腕,更益地实走风险管理第三道防线的职责,赓续升迁审计服务于全走发展战略的价值。

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原标题:33岁网红抽脂去世,A股美妆巨头陷入漩涡:多名发起人股东担任涉事机构高管

原标题:从324万粉丝到锒铛入狱,黄生和他的喜投网中间只有一个P2P

7月16日消息,今日A港股市走出完全相反的走势,截至A股收盘,沪深股市大跌,创业板指暴跌近3%。于此同时,港股却强势突破28000点,多只股票异动拉升,发生了什么?

  财联社7月16日讯,温氏股份(300498,股吧)公告,预计2021年半年度归母净利亏损22.60亿元-25.60亿元,同比转亏。报告期内,公司销售肉猪(含毛猪和鲜品)468.73万头,毛猪销售均价23.33元/公斤,同比下降31.34%,加上饲料原料连续上涨推高养殖成本,公司肉猪业务利润同比大幅下降,出现较大亏损。公司计提了存货跌价准备,同时还计提了股权激励费用、其他绩效等,合计约7亿元。

编者按:近期,较多投资者通过深交所投资者服务热线(400-808-9999)咨询关于市值退市相关事宜。为帮助投资者进一步了解相关规定,本所整理了投资者咨询较为集中的问题,供投资者参考。

  7月15日上午,新希望发布2021年半年度业绩预告。报告称,在2021年上半年预计的经营业绩为亏损,报告期内归属于上市公司股东的净利润预亏29.5亿-34.5亿元,相较于上年同期盈利31.63亿元来说,同期下降193.24% - 209.04%。

  数据治理对商业银走内部审计的积极影响

  金融业正处于以大数据赋能实现数字化转型的阶段,内部形成了“用数据措辞,用数据营销,用数据管理,用数据决策”的文化。当商业银走开展数据治理时,竖立相符本走特点的数据治理架构,配置相符请求的岗位及人员,竖立数据管控平台和管控机制,形成数据生命周期管理,是形成数据越用越益、越益越用良性循环的必要条件,对数字化转型下的内部审计行使产生远大影响。

  加快审计数字化转型

  内部审计在职责上有自力监督评价董事会授权的商业银走的各类生产经营运动的权力,是商业银走内部最大的数据用户,必要获取全量的基础数据。为赞成重大、高效的数据分析及发掘功能,内部审计的“数字化”必要遵命“共享、共用”原则搭建数据基础平台。经过数据治理做事,将松散和缺失的数据科学相符理补充并码放,形成跨条线、跨板块及跨部分的数据基础,并扩展至对外部数据、非结构化数据存储及管理。形成指标层、报外层、中间层、贴源编制的多级数据建设及行使机制,经过先辈模型工具、形式、算法等发现暗藏风险逻辑,竖立模型体系、指标体系,加快传统现场型审计向赓续审计加敏捷审计的新式数字化审计转型。

  升迁审计价值 bobapp

  挑高审计效率。数据治理能挑高数据的可用性,这使得审计人员能经过数据分析准确揭示经济运动的规律,获取更有价值的参考新闻,升迁审计模型的有效性。数据治理能够加强审计数据新闻的可信度,现在审计取证模式偏重用数据措辞,数据治理经过规范跨编制、跨条线的营业数据,有助于审计人员调用数据资源对被审计对象作出相符理评价。数据治理能够促进审计营业协同,基于联相符的营业规范、数据标准、取数规则等,各审计幼组对松散的数据进走分析和查证,挑高审计做事效率。

  升迁监督效能。数据治理强调发挥数据的行使价值,在企业中升迁数据资产行使是关键,银走答当将数据行使嵌入到营业经营、风险管理和内部控制的全流程,有效捕捉风险,优化营业流程,升迁内部控制有效性,实现数据驱动下的商业银走发展。商业银走内部审计是数据行使部分,经过数据分析与发掘,竖立风险评估形式论和可量化的内控评价指标体系,相符理行使审计资源,为商业银走营业发展保驾护航。此外,良益的数据治理能够使审计部分与一线经营部分和二线管理部分竖立内控新闻共享共建机制,加强各营业条线检查的精准性和发现风险隐患的及时性。同时也能够更加客不都雅、周详、完善地逆映题目,挑高了监督的效率和效能,推动监督相符力隐微升迁。

  降矮审计成本

  数据积累以及海量数据(603138,股吧)、异构数据融相符难等题目使得审计人员数据分析难度加大。数据治理经过竖立数据索引,梳理益数据的血缘有关,完善数据平台,形成数据处理集群,对风险管控挑供数据服务,有助于审计人员在规准时间内快速对海量数据进走深度发掘,能缩短其在数据分析、数据处理方面的资源投入。经过加大审计的非现场阶段分析投入,压缩同质同类审计项主意现场时间,不光能够替代和撙节相等可不都雅的人造成本及差旅费用,同时撙节被审计单位的迎审成本,将有关资源投入到营业经营中。

  控制审计风险

  数据治理遵命“全遮盖原则”,即遮盖全生命周期、内外部通盘数据、全片面支和附属机构,这对于审计样本选取和审计流程重构产生主要影响。一是有效解决内部审计样本遮盖的题目。数据治理使审计人员能够足够行使内外部数据进走审计,并对数据进走深层次发掘和分析,有效降矮新闻偏差称等因为造成的审计抽样风险。二是解决时间和空间遮盖的题目。数据治理对通盘机议和全量数据进走全生命周期的管理,且在新闻标准层面进走联相符,为平时赓续监督审计挑供了安详、可用的数据保障,有利于项现在制审计向赓续审计和敏捷审计并重转化,而这正是当代审计为了控制审计风险而作出的主要变化。

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  商业银走内部审计数据行使近况

  行为商业银走风险管理的第三道防线,内部审计部分已经主动开展内审数字化转型,经过整相符全走数据、引入AI工具、竖立审计新平台、优化流程、深化内审员工数据行使能力、优化构造架构等方式,升迁内审对全走内部控制评价的可量化分析,前瞻性识别内控弱点,挑高内部控制的有效性,推进大数据风控体系建设。行使全走的数据,并集成工商、投资、诉讼、担保等外部数据,依托大数据分析技术,对银走客户名誉状况进走准确评估和精准画像,实现客户的厉格准入和风险的实时预警,更大程度降矮银走风险程度。

  各大金融机构内部审计均在进走审计数字化转型,挑高非现场审计与赓续监督评价做事的数据赞成能力,实现“风险导向、数据驱动”的伶俐型审计,在传统审计向数字化审计转型过程中,数据质量变得越来越主要。但现实中,银走的营业编制间数据壁垒主要,匮乏企业级的数据规范,分别编制间数据存在重复甚至冲突,数据处理过程匮乏时效性,无法敏捷反响营业部分的数据需求,窒碍了内部审计对数据的有效行使。主要表现在以下方面。

  数据完善性不能,审计采集成本添加。从存量数据来望,源编制中未录入或录入舛讹会导致数据存在缺省值和无效变态值;纸质相符同、公文编制、邮件等主要非结构数据未被有效采集转换,片面数据仍必要人造逐级报送。从数据访问和获取来望,片面外部有关新闻共享不足够,而片面内部数据因涉及数据坦然采用按级别、按权限获取,导致审计人员获取数据不周详。

  数据可用性较差,审计分析阻力上升。现在,数据从分别源编制进走采集,能够会导致重复采集、采齐集果分别步等题目,主要因为是分别源编制对联相符数据字段定义标准纷歧致。匮乏联相符的数据标准,从源头上造成数据录入紊乱,造成数据融相符难得和数据可用性差,导致分别编制的数据难以被唯一标识并识别,在审计建模中有关失效。

  数据行使能力不能,审计数字化有待加强。从营业需求定义到数据挑取、数据预处理、数据建模的过程中,存在数据理解和新闻传递偏差,造成挑取的数据或竖立的审计模型偏离总体分布特征。审计人员自己匮乏数据化审计思想和能力,仍采用传统审计不都雅念和审计方式开展审计,对暗藏在大数据中的舞弊线索及疑点数据难以发现和识别,且大数据审计技术和工具在内部审计中尚未实现通俗化行使,导致审计效能矮下。

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  推进商业银走数据治理做事的解决方案

  数据治理能解决现在商业银走存在的数据实在性、准确性、不息性、完善性和及时性等各类数据质量题目,为内部审计开展数据发掘、风险防控等深度行使挑供高质量的数据保障。但全走级数据治理涉及周围广、流程长,是一项赓续而逆复的做事,现在仍有很多“痛点”题目亟需解决,已成为商业银走内部的管理难题。内部审计从全走视角发现数据治理存在的题目,积极追求有关的解决途径,确凿推进商业银走数据治理做事。

  构造高度偏重,完善数据治理体系。现在商业银走远大认识到数据是主要的战略资源,但对数据治理的主要性认识还不足到位。对数据质量升迁现在标中止在仅已足监管报外请求的阶段,顶层设计不能,匮乏统筹规划,配套制度不能,制约了商业银走管理和行使数据的能力。一是完善数据治理体系建设,加强数据治理统筹规划。良益的数据治理是大数据时代的领先竞争上风,但也是一项关乎全局的编制性工程,必要构造对其保持高度的偏重,经过顶层设计竖立自上而下、调解相反的数据治理体系,竖立健全构造架构,相符理配置数据治理资源。二是开展全走数据治理有关制度的梳理和完善,推动数据标准的制定与行使,有效缩短编制开发未遵命联相符的数据标准实走造成的数据多头管理、数据冲突和数据冗余等题目。

  构建做事机制,规范数据管理。商业银走内部各部分之间职责割裂,底层数据未能打通,数据标准未竖立或实走不到位,导致编制间协同相符作和资源共享存在难度。一是竖立数据分级管理机制,梳理全走数据资产现在录,制定数据分级标准,针对分别数据采取迥异化管理。二是从源头上加强数据治理,强调营业与技术相结相符,竖立联相符的营业规范和技术标准,在数据采集录入的单薄环节设定编制刚性控制,请求根据营业逻辑规则周详准确地录入数据,确保数据的完善性、规范性、相反性等。三是深化数据管控机制,包括数据共享机制、机构间的协同做事机制、数据的上下游调用机制等,促进各营业条线或部分的互联互通。四是构建后评估机制,赓续跟进数据治理题目整改,杜绝屡查屡犯。

  推进配套体系建设,升迁数据质量。商业银走内部条线和部分之间存在清晰的权利和义务边界,既得益处者不愿打破边界,导致部分之间相符作度较矮。数据治理做事方面投入的资源还有肯定缺口,落地实走存在难得,管理主体义务异国落地到详细部分的详细人员,且对数据质量的问责责罚未落实到人。一是加大数据治理资源投入,数据治理必要新闻技术赞成和基础设施保障,新闻编制答具有齐全的数据字典和维护流程,答能主动挑示变态变动及舛讹情况,也能实现监管数据加工的主动化。二是完善“1+N”数据治理队伍建设,竖立总牵头部分,并在各部分配备专兼职人员,承担数据治理有关做事,为全走数字化转型夯实人力资源基础。三是加强数据能力建设,制定能力升迁培训方案,着力升迁数据采集、整相符、融相符、行使、服务等能力,造就既懂银走营业又懂数据行使的复相符人才。四是加强数据质量考核引导,经过奖惩机制对数据治理做事进走有效的激励,参照考核利润分配规则确定客户数据的义务部分,由营业部分牵头对有关报外数据进走总体把控。

  加大科技行使,助力数据价值实现。片面商业银走现在行使编制存在分时、分阶段、分营业需求竖立的特点,后期虽根据营业发显露象进走“打补丁”式优化,但因为底层设计不相符现在大数据行使趋势,很大程度上节制了数据价值的有效发挥。一是实现编制整相符,商业银走要想从数据中获取价值,必须整相符原有松散的各类编制,构建一套对接全走各部分的一体化、模块化的数据平台,实现联相符的数据视图,既已足各类营业需求,又便于搜集各类数据。二是预留接口负责采集全走外部数据,有效整相符内外部资源,实现数占有关有关的深度发掘。三是升迁数据标准化,构建分层级的指标管理体系,实现全走指标的联相符管理,使全走数据具备标准化的数据格式。四是嵌入开发数据质量监控平台,经过安放各类数据质量校验规则对全走数据开展主动化监控,准确定位数据质量题目及其成因。五是行使内外部数据说相符建模,采用知识图谱、聚类分析等技术在平台上开发风控模型、定价模型、风险预警模型等,行使数据开展风险管理、营业流程优化和针对性营销,推动数据资产开释其湮没价值。

  作者单位:中信银走(601998,股吧)审计部,

  中信银走审计部武汉审计中间

  专栏主办人:王炜  银走数字化转型课题组负责人

  专栏介绍:银走移动化、智能化、数据化在更高效地获客、活客、留客的同时,给客户带来更便捷的服务、更矮廉的价格、更友益的体验。《数字化转型不都雅察》栏现在,分享数字化转型实践案例,分析衡量转型凶果、探讨数字银走发展等。敬请分享精彩案例与不都雅点。

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