在当今的大数据环境下，大数据技术在审计工作中起到了很大推动作用，同时也对审计人员的能力提出了更高要求，尤其是思考问题的缜密程度和逻辑思维能力。在面对海量数据，盐城大丰农商银行充分利用大数据拨开层层迷雾，发现蛛丝马迹，练就“火眼金睛”洞察细微末节的本领，有效促进了审计工作高质量发展。

以大数据发现“蛛丝马迹”，严控“半夜流水”。只要动“手”动“脚”，就有“丝路”可寻，就有“马迹”可查。近年来，大丰农商银行依托省联社下发的单位员工行为数据，严格进行核查并按要求及时上报结果。同时，该行自行组成巡查组分片承包方式对员工行为进行监督，并根据支付渠道多元化的特点，抓住“违规行为必有资金往来”关键环节，利用“懂得规避转账留痕易被追踪”的心理，结合发生现金收付业务特征以及办理业务的时间，创建“员工账户非工作时间发生现金存取款业务”监测模型，严控员工现金存取款管理。通过持续巡检，员工合规、风控意识明显提升，员工行为规范。

多措并举开展“纸外谈兵”，克服“纸上谈兵”。目前，大数据审计在某些方面依然是“纸上谈兵”，不能彻底取代必要的现场勘查等程序。为此，大丰农商银行利用多种审计方法相互配合，不能单纯就是论事，从看似无关实质相关甚至起决定性作用的数据中查找线索，切实有效发挥“纸外谈兵”的“绝招”查出隐蔽的“账外账”。如，该行创建“账户开立与激活机构不一致”监测模型，对监控记录仍在有效保存期内的网点，线上不良贷款数据进行重点查看，并一路追踪查看线上贷款客户的账户激活、贷款发放的具体日期、时间，调取涉及支行的营业间监控记录，严格管控客户经理日常行为。

大数据打破“暗箱操作”，防止“瞒天过海”。数字化金融时代，在审计过程中，仅仅依靠常规的审计思路已很难发现违规行为。同时，极少数人仍存有侥幸心理，挖空心思提升反侦察能力。因此，大丰农商银行审计人员以“担当、严谨、高效”的责任态度，与纪检、科技、各业务条线人员共同商讨、分析，专攻当前形势下案防工作的特点、难点及应对措施。该行提出了“客户授信额度增加”等审计模型，由科技人员利用审计系统业务合同数据表，创建客户授信调整审计模型，获取存量客户首次与后期授信调整数据，再由审计人员对授信额度前后调整倍数较大的客户相关授信申请资料进行详细查看、核验，并与首次授信资料进行比较，能第一时间获取客户经理放贷行为，有效杜绝员工违规违纪行为，进一步将审计工作做好做细做实。（尹筱敏、杜国美）