金融机构对征信业务进行内部审计，是保障其健康规范发展的重要手段。有效的内部审计不仅能够提高金融机构征信业务的质量和风险管理能力，而且对于维护金融市场的稳定具有重要作用。其主要作用体现在以下几个方面。

1.保证征信业务的合规性。内部审计通过审查金融机构征信业务的组织架构、制度建设、人员管理、操作流程、信息使用、异议投诉等情况，确保征信业务活动遵循监管机构的要求，规避法律风险，保障机构运营的合法性和合规性。

2.评估内部控制的有效性。在内部审计的全面评估下，征信业务内部控制中的薄弱环节和潜在风险点得以揭示，金融机构能够及时获取风险预警和改进建议，以便采取措施应对信贷风险，推动信贷业务稳健发展。

3.提升信用信息的保密性。征信业务涉及大量的个人和企业信用信息，对数据的保密性提出了很高要求。内部审计通过检查客户信息授权、系统用户权限管理以及信息使用存储等情况，有效防范信用信息泄露、丢失、毁损或者被滥用的风险，保护借款人和担保人的合法权益，有助于金融机构增强客户信任，提升业务声誉。

4.提升员工履职能力。金融机构获取征信信息，依赖于操作人员和管理人员的申请和审核。内部审计能够发现管理流程中的操作失误及人员不作为等问题，及时提出改进建议，提高查询效率和质量，提升业务人员对征信业务的重视程度和依法履职的能力。

随着经济社会的发展，社会信用体系的日益完善，以及个人和企业融资需求的快速增长，金融机构对个人和企业征信报告的查询需求和频率显著增加。查询记录庞大且复杂，为传统征信业务内部审计带来诸多挑战。大数据技术的飞速发展，为内部审计提供科学有效的手段，极大地扩展审计事项的广度与深度。具体而言，大数据技术主要应用于数据收集和整合、数据分析两个关键阶段。

数据收集和整合是大数据应用的基础环节。首先，搭建大数据审计平台采集与征信业务相关的内外部信息，保证数据的全面性。内部数据主要源自金融机构的征信查询管理系统、人力资源管理系统、信贷业务管理系统等；外部数据则通过网络爬虫、自然语言处理等技术，搜集与金融机构客户密切相关的结构化和半结构化数据。其次，根据审计要点对原始数据进行筛选，排除不符合标准的数据，并剔除重复值，填充或删除缺失值，同时识别和核对异常值，确保数据的准确性。最后，利用数据转换工具，将从不同渠道获取的源数据进行整合和转换，满足数据的可用性要求。

数据分析是大数据技术在征信业务内部审计中的核心环节，集成先进技术搭建大数据审计模型对整理后的数据进行多维分析和挖掘，发现潜在的审计问题和风险点，审计人员以此为线索，有的放矢，进一步开展现场访谈、调阅档案等核查工作，确保审计结果更加公正客观。

在征信业务内部审计中，审计人员通过应用大数据技术来识别问题疑点，锁定并验证问题，极大提升了审计质效。大数据技术应用下的征信业务内部审计发现的典型问题包括以下几类。

1.客户名称或法人变更后未及时签订授权书。审计人员基于内部系统中调取的征信查询客户名单，结合外部网站爬取的变更过名称或法人的客户名单及其变更时间，再与授权书的版本、客户名称、法人签章和签署日期等关键要素进行比对，确认未及时重新签署授权书的客户。

2.用户权限设置不规范。审计人员通过调取征信查询管理系统中的查询用户的授权时间和查询日志，同时调取人力资源管理系统中的员工在岗、离职时间等信息，将数据整合分析后发现存在用户创建不规范、权限变更不及时等问题。

3.征信查询用户管理不规范。审计人员从征信查询管理系统中调取查询用户的登录和查询日志，同时从人力资源管理系统中调取用户姓名、员工号、电脑IP地址以及请休假时间等信息，将数据进行清理整合，确定了同一账号同日在多个IP地址上登录、同一IP地址同日被多个账号登录、未及时锁定长期未使用系统的用户、部分用户在请休假期间仍进行查询操作等问题。

4.征信查询用户培训不到位。审计人员结合教育培训管理系统、通过关键字抓取OA系统中的公文通知等方式，导出被审计单位历年来开展的征信业务培训及参训人员信息，并从征信查询管理系统中调取查询用户填报的参训情况，通过数据整合比对后发现，存在部分用户未进行岗前培训或未及时更新征信培训记录等问题。

5.征信信息存在泄露风险隐患。审计人员依托征信查询管理系统导出客户的授权时间、授权范围、查询时间和查询原因等内容，以及信贷业务管理系统中项目的借款人、贷款余额、还本付息时间等要素，采用大数据技术对数据进行合并分析，确定了未经授权的征信信息查询、贷款结清后仍进行查询操作等可能导致客户征信信息泄露的风险问题。

6.征信查询与信贷业务开展时间存在倒置现象。审计人员从信贷业务管理系统中导出项目的借款人和授信评审时间、合同签订时间等重要时间节点，并从征信查询管理系统中获取查询日志，经数据整合并分析后，发现征信查询的时间点晚于信贷业务开展的时间点。

7.客户的失信信息获知不及时。审计人员利用网络爬虫技术，从外部网页中获取客户的涉诉时间、失信被执行的时间和金额等数据，同时调取征信查询管理系统中的查询日志和信贷业务管理系统中的客户信用评级、资产风险分类等信息，并结合相关制度要求，确定了未及时发现客户失信行为，且未能采取有效措施控制信贷风险的问题。

1.数据采集技术需进一步提升。一是大数据在审计工作中的应用尚处于起步阶段，各机构、各部门之间存在数据孤岛现象，难以实现数据共享。二是审计收集到的证据包括结构性和非结构性数据，现有数据采集技术可能无法准确转换图片、音频等非结构性数据，仍需依赖人工提取，大大降低了审计效率。三是征信业务内部审计中，涉及工商、法律等多方面的外部数据，在进行数据整合时不可避免会出现数据不兼容、数据质量参差不齐等问题。

2.大数据审计平台存在不足。一是当前大数据审计平台缺乏针对征信业务特点的审计模型，现有模型可能无法有效分析征信业务数据的相关关系，导致审计效率和准确性不高。二是平台的数据处理能力有限，无法满足高效审计的需求，导致审计周期延长。三是在处理征信数据时，可能存在数据泄露、非法访问等安全风险，导致金融机构面临声誉和合规风险。

3.内部审计人才专业素质有待加强。一是当前的征信业务内部审计主要仍依赖传统方式展开，内审人员对应用大数据的意识不强，审计方式更多地局限于现场抽样审计，导致审计内容覆盖面小、审计效率低下、难以发现潜在风险点等问题。二是内审人员缺乏大数据技术的相关知识和技能，无法有效运用大数据技术和模型开展审计工作。

1.加强数据采集的质量管理。一是建立明确的数据采集标准，涵盖数据界定、分类、管理规范等内容，并持续运用自动化工具进行数据采集和监测，以确保数据质量。二是推动建立统一的数据接口，推动内外部征信业务相关系统之间数据的共享和交互，从而提高数据的完整性和利用率。

2.推动完善大数据审计平台。一是根据征信业务的特点，充分利用数据挖掘、机器学习、人工智能等技术，开发具有针对性的审计模型，提升数据处理和分析的效率，及时发现征信操作中的潜在问题和风险点。二是严格监测数据的采集、存储、传输、整理和使用等各环节，控制数据的访问权限，对敏感数据进行加密处理，保障数据的安全性。

3.强化大数据审计人才的培养。一是定期组织内部审计人员参加大数据技术的专业培训和教育，提高其应用大数据的技能水平，并采取恰当的激励措施，提升审计人员参与培训的积极性和主动性。二是鼓励审计人员在审计过程中有意识地培养数据计算分析思维，积极尝试应用大数据技术和方法，通过实践不断积累经验和提升能力。三是大力引进复合型审计人才，特别是具备大数据、云计算等专业技能的复合型审计人才，加强团队能力建设，优化人力资源配置。