李志泳
在金融科技迅猛发展的背景下，商业银行面临的数据规模呈指数级增长。传统审计方法因效率低下、覆盖范围有限，难以满足风险防控需求。数据挖掘技术凭借其强大的数据处理与分析能力，成为破解审计难题的重要工具。本文聚焦数据挖掘技术在商业银行审计中的应用，首先分析了将数据挖掘技术应用在商业银行审计工作中的重要性，其次从分类与预测、关联分析、聚类分析及孤立点分析四个维度提出了数据挖掘技术在商业银行审计中的应用策略，旨在为商业银行审计数字化转型提供理论参考与实践指引。
数据挖掘技术在商业银行审计工作中应用的重要性
首先，提升审计效率。传统审计依靠人工抽样，面对海量数据耗时费力且难全面，数据挖掘可快速扫描全量数据、筛选异常、解放人力、缩短周期。其次，增强风险识别能力。商业银行风险多样，数据挖掘能分析多维度信息构建风险评估模型，提前发现潜在风险，如关联分析揭示欺诈、分类预测评估信用风险。再次，促进审计决策科学化。数据挖掘技术为决策提供数据支撑，帮助审计人员把握业务规律与风险特征，制定科学计划，准确判断问题，提升决策的合理性与有效性。
数据挖掘技术在商业银行审计工作中的具体应用
（一）应用分类与预测进行精准定位风险，前瞻规划审计
分类与预测是数据挖掘技术在商业银行审计中的重要应用方向。在审计领域，可利用分类技术对客户进行信用评级分类，将客户划分为高、中、低不同的风险等级。通过分析客户的交易历史、财务状况、信用记录等多维度数据，运用决策树、支持向量机等分类算法，构建精准的信用评估模型。审计人员可依据分类结果，对高风险客户实施更为严格的审计程序，重点关注其交易合规性与资金流向，有效防范信用风险。
预测技术则基于历史数据，运用回归分析、时间序列分析等方法，对未来趋势进行预测。在商业银行审计中，预测技术可用于预测贷款违约概率、资金流动性风险等。同时，预测资金流动性风险，帮助银行合理安排资金，确保资金链的稳定，保障审计工作在稳定的环境中开展，提前规划审计资源与重点。
（二）应用关联分析进行洞察业务关联、揭示潜在风险
在商业银行审计中，关联分析能够挖掘业务数据中隐藏的关联关系，发现异常交易模式与潜在风险点。例如，分析客户交易数据时发现某些客户在短时间内频繁进行大额转账，且转账对象之间存在关联关系，这种异常交易模式可能暗示着洗钱、诈骗等非法活动。通过关联分析，审计人员能够快速定位可疑交易，深入调查交易背后的真实目的与资金流向，及时阻断非法资金流动，维护金融秩序稳定。此外，关联分析还可用于分析业务操作之间的关联关系，发现内部控制缺陷。如分析贷款审批流程中各环节的操作数据，发现某些审批人员与特定客户之间存在频繁的关联操作，可能存在利益输送等违规行为。通过关联分析，审计人员能够及时发现内部控制漏洞，完善内部控制制度，提升银行的风险防控能力。
（三）通过聚类分析划分客户群体、优化审计策略
聚类分析是将数据对象划分为若干个类或簇，使得同一簇内的数据对象具有较高的相似性，而不同簇之间的数据对象具有较大的差异性。在商业银行审计中，聚类分析可用于对客户群体进行细分，根据客户的交易行为、消费习惯、风险偏好等特征，将客户划分为不同的群体。例如，将客户划分为高活跃度、中活跃度与低活跃度群体，或者划分为高风险、中风险与低风险群体。针对不同客户群体，审计人员可制定差异化的审计策略。对于高活跃度、高风险客户群体，增加审计频率与审计深度，重点审查其交易的合规性与风险状况；对于低活跃度、低风险客户群体，可适当简化审计程序，提高审计效率。通过聚类分析，审计工作能够更加精准地聚焦重点客户与关键业务，优化审计资源配置，提升审计效果。
（四）运用孤立点分析捕捉异常数据、防范潜在风险
孤立点分析，又称异常检测，旨在发现数据集中与众不同的数据点，这些数据点可能代表异常情况或潜在风险。在商业银行审计中，孤立点分析能够及时发现异常交易、异常操作等异常情况。例如，在客户交易数据中，发现某笔交易金额远超客户日常交易规模，或者交易时间、地点与客户习惯不符，这些异常交易可能是欺诈、错误操作或内部违规行为的信号。通过孤立点分析，审计人员能够快速捕捉这些异常数据，深入调查异常原因，及时采取措施防范潜在风险。具体来说，可采取以下具体措施：一是立即启动专项核查，组建审计专班调取交易全链路资料，包括客户身份信息、交易凭证、操作日志等，结合客户历史交易画像交叉验证，约谈相关业务经办人员及客户，核实异常真实性与成因。二是实施动态风险管控，对涉事账户采取限额交易、暂停非柜面业务等临时管控措施，防止风险扩散；若涉及内部违规，则应同步冻结相关人员操作权限，移交内控部门处理。三是优化预警机制，将核实后的异常特征更新至孤立点分析模型，细化阈值参数，联动业务系统实现实时预警；定期复盘案例，开展全员风险培训，提升一线人员的异常识别能力，形成“识别—核查—管控—优化”的闭环管理。
结语
综上所述，本文主要对数据挖掘技术在商业银行审计工作中的应用进行了研究。未来，随着深度学习、知识图谱等技术的深化应用，数据挖掘将实现从规则驱动向智能驱动的跨越：一方面，通过构建动态风险预警系统，实现风险的实时监测与主动干预；另一方面，借助知识图谱整合多源异构数据，深度挖掘交易链条中的隐性关联，为审计提供更全面的风险视图。
（作者单位：广东顺德农村商业银行股份有限公司）
