操作風(fēng)險計量方法在內(nèi)部審計中的應(yīng)用.pdf

1、本文分四部分進行論述：
　　第一部分：本文的目的與背景
　　審計的發(fā)展主要經(jīng)歷了賬項基礎(chǔ)審計、制度基礎(chǔ)審計、風(fēng)險導(dǎo)向?qū)徲嬋齻€階段。目前，風(fēng)險基礎(chǔ)審計（即風(fēng)險導(dǎo)向?qū)徲嫞┮殉蔀橹髁鞯膶徲嫹椒āτ陲L(fēng)險導(dǎo)向?qū)徲媮碚f，審計計劃階段需對固有風(fēng)險進行量化評估，識別重要的風(fēng)險領(lǐng)域，從而決定重要的審計范圍。換句話說，在風(fēng)險導(dǎo)向的審計模式下，應(yīng)按照風(fēng)險水平的高低確定審計資源分配的優(yōu)先級。
　　因此，各審計對象領(lǐng)域風(fēng)險水平的量化和評估在風(fēng)

2、險導(dǎo)向?qū)徲嬛兄翞橹匾?，這是風(fēng)險導(dǎo)向?qū)徲嫷幕A(chǔ)和前提。然而，據(jù)筆者了解，對于銀行內(nèi)部審計來說，目前審計計劃和風(fēng)險評估尚停留在主要為定性分析的水平上。定性分析的方法存在以下不足之處：
　　方法過程與模型邏輯缺乏支持依據(jù)；
　　涉及到大量的個人判斷，在很大程度上依賴于個人的經(jīng)驗和估計，甚至是直覺。不同內(nèi)審人員完全可能得出不同的結(jié)論，無法標準化；
　　對于整體風(fēng)險水平評估結(jié)果相同的審計對象領(lǐng)域，無法繼續(xù)比較和確定審計資源分配的

3、優(yōu)先級。
　　本文擬在內(nèi)部審計的審計計劃和風(fēng)險評估階段引入操作風(fēng)險計量的概念和方法，在操作風(fēng)險事件歷史數(shù)據(jù)庫的基礎(chǔ)上建立風(fēng)險評估模型，得出量化評估結(jié)果。當(dāng)然，在建模過程中會存在一定的定性因素，但模型建立之后，風(fēng)險評估和審計計劃過程將能夠?qū)崿F(xiàn)可計算、可比較、標準化，甚至自動化。
　　本文之所以關(guān)注操作風(fēng)險計量，而非其他風(fēng)險或風(fēng)險集合，是由于內(nèi)部審計與操作風(fēng)險的特性。
　　操作風(fēng)險與信用風(fēng)險和市場風(fēng)險相比，具有內(nèi)生性和可控

4、性的特點。根據(jù)國際內(nèi)部審計協(xié)會的實務(wù)公告，內(nèi)部審計的對象是“流程”和“控制”。若組織設(shè)立的流程和控制失效，風(fēng)險將由此而生。換句話說，內(nèi)部審計只能面向可以通過完善“流程”和“控制”而降低的風(fēng)險。由于操作風(fēng)險具有內(nèi)生性和可控性的特點，而信用風(fēng)險和市場風(fēng)險更多來自外部，因而內(nèi)審人員應(yīng)重點關(guān)注操作風(fēng)險，尤其是因控制缺失而可能導(dǎo)致?lián)p失的風(fēng)險。
　　這并不意味著，內(nèi)審人員無視信用風(fēng)險和市場風(fēng)險。對于內(nèi)審人員來說，其審計目標為對于特定風(fēng)險是否存

5、在控制流程，及有關(guān)控制流程是否被有效執(zhí)行，其中包括信用風(fēng)險和市場風(fēng)險，但落腳點始終在于具體操作。
　　此外，本文在數(shù)據(jù)的收集和模型的建立過程中亦已將操作風(fēng)險以外的其他風(fēng)險考慮在內(nèi)。本文采用內(nèi)部審計發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫作為操作風(fēng)險事件歷史數(shù)據(jù)庫，該數(shù)據(jù)庫含有其他風(fēng)險信息，例如未按照銀行信貸政策審查與批準貸款將使銀行面對比預(yù)期為高的信貸風(fēng)險。
　　第二部分：操作風(fēng)險計量方法的介紹
　　巴塞爾銀行監(jiān)管委員會（“巴塞爾委員會”）推薦了三

6、種操作風(fēng)險計量方法，主要用于要求銀行根據(jù)計量結(jié)果配置經(jīng)濟資本，提高抵御風(fēng)險的能力。這三種方法的復(fù)雜性和風(fēng)險靈敏度依次遞增：分別為基本指標法（Basic Indicator Approach）、標準法（Standardized Approach）和高級測量方法（Advanced Measurement Approach）。
　　基本指標法的基本概念為，操作風(fēng)險資本等于三年總收入的平均值乘以固定比例α（巴塞爾委員會根據(jù)行業(yè)平均水平規(guī)定

7、為15％）。
　　在標準法下，銀行業(yè)務(wù)被分為8個業(yè)務(wù)條線，分別為公司金融，交易與銷售，零售銀行，商業(yè)銀行，支付與清算，代理服務(wù)，資產(chǎn)管理和零售經(jīng)紀。銀行應(yīng)對各個業(yè)務(wù)條線分別計算操作風(fēng)險資本，計算的方法與基本指標法大致相同，再將各業(yè)務(wù)條線操作風(fēng)險資本加總。類似于α，巴塞爾委員會為每個業(yè)務(wù)條線均分別規(guī)定了一個乘數(shù)比例β，以反映操作風(fēng)險損失經(jīng)驗值與該業(yè)務(wù)類別總收入之間的關(guān)系。
　　若采用高級計量法，銀行可根據(jù)其業(yè)務(wù)性質(zhì)、規(guī)模、產(chǎn)品

8、的復(fù)雜性和風(fēng)險管理能力自行決定擬使用的計量模型。常見的計量模型包括內(nèi)部衡量法（Internal Measurement Approach），損失分布法（Loss Distribution Approach），記分卡法（Scorecard Approach）及其他。記分卡法在很大程度上仍然是一種定性分析的方法，本文將介紹內(nèi)部衡量法、損失分布法以及蒙特卡羅模擬法。
　　1）內(nèi)部衡量法
　　巴塞爾委員會將操作風(fēng)險損失事件分為7種類

9、型，分別為：1）內(nèi)部欺詐、2）外部欺詐、3）就業(yè)政策和工作場所安全、4）客戶、產(chǎn)品和業(yè)務(wù)操作、5）實物資產(chǎn)損壞、6）營業(yè)中斷和系統(tǒng)失敗、以及7）執(zhí)行、交付和流程管理。
　　對于每一個業(yè)務(wù)條線/損失事件類型的組合（即8×7=56個組合），銀行需基于自身收集的操作風(fēng)險損失事件數(shù)據(jù)庫估計損失概率（PE）、損失程度（LGE）以及風(fēng)險暴露指標（EI）；將PE、LGE、EI相乘，得出單個業(yè)務(wù)條線/損失事件類型組合的操作風(fēng)險資本；再將56個組合

10、的計算結(jié)果相加，從而得出全行應(yīng)配置的操作風(fēng)險資本。
　　2）損失分布法
　　對于每一業(yè)務(wù)條線/損失事件類型的組合，銀行基于操作風(fēng)險損失事件數(shù)據(jù)庫分別擬合損失事件發(fā)生頻率及損失程度的分布（例如，發(fā)生頻率服從泊松分布，損失程度服從對數(shù)正態(tài)分布）并估計參數(shù)，進一步計算損失頻率與損失程度的聯(lián)合分布，并在一定的置信水平下預(yù)測各個組合需配置的操作風(fēng)險資本，最后加總。
　　3）蒙特卡羅模擬法
　　蒙特卡羅模擬法的基礎(chǔ)與損失分布

11、法相同，區(qū)別在于蒙特卡羅模擬法無需計算損失頻率與損失程度的聯(lián)合分布，而是根據(jù)分布擬合與參數(shù)估計的結(jié)果產(chǎn)生大量隨機數(shù)，從而確定在特定分位值（亦即置信水平）上的風(fēng)險價值（Value at Risk），亦即需配置的操作風(fēng)險資本。
　　第三部分：操作風(fēng)險計量在內(nèi)部審計中的應(yīng)用
　　具體到操作風(fēng)險計量在內(nèi)部審計中的應(yīng)用，基本指標法雖然簡單，但對于內(nèi)部審計來說無法利用，因為基本指標法僅能提供整個銀行所面對的操作風(fēng)險價值，不能為內(nèi)審人員在

12、不同審計對象領(lǐng)域之間分配審計資源優(yōu)先級提供額外信息。
　　標準法提供了更多的信息，至少使內(nèi)審人員可以在8個業(yè)務(wù)條線之間評估風(fēng)險水平的相對高低。然而，若需獲得各業(yè)務(wù)條線的總收入，需要會計核算方法和相關(guān)業(yè)務(wù)/財務(wù)信息系統(tǒng)的大力支持。由于銀行原先未必按照監(jiān)管機構(gòu)對于業(yè)務(wù)條線的劃分方法核算收入，現(xiàn)階段而言，銀行可能需要進行相當(dāng)程度上的制度、流程改革和系統(tǒng)改造才能滿足標準法的要求。當(dāng)然，符合監(jiān)管機構(gòu)的資本管理要求是必須的，只是時間和進度的問

13、題。由于標準法在準確性和復(fù)雜程度上介于基本指標法和高級計量法之間，多數(shù)銀行可能會選擇這種方法，并促成配套制度、流程和信息系統(tǒng)的建設(shè)。屆時，內(nèi)審人員將能夠較為容易地獲得操作風(fēng)險計量所需數(shù)據(jù)，甚或直接獲得計量結(jié)果，為內(nèi)部審計風(fēng)險評估所用。
　　高級計量法能夠最為準確地反映風(fēng)險，亦最為復(fù)雜，對于數(shù)據(jù)收集和模型建立的要求最高。對于高級計量法來說，銀行必須跟蹤內(nèi)外部損失數(shù)據(jù)，建立自己的操作風(fēng)險損失事件數(shù)據(jù)庫。只有在充分、有效的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，才

14、可能實現(xiàn)比較準確的操作風(fēng)險定量分析。
　　然而，操作風(fēng)險管理的研究仍處于起步階段。相對于市場風(fēng)險和信用風(fēng)險的損失數(shù)據(jù)收集，操作風(fēng)險損失數(shù)據(jù)的收集遠遠落后。與國際活躍銀行相比，中國商業(yè)銀行的操作風(fēng)險管理更為稚嫩，出于傳統(tǒng)意識、隱藏動機、收集困難等原因，無論在單個銀行或是在整個銀行業(yè)的層面上都缺乏一個成熟、可靠的操作風(fēng)險損失事件數(shù)據(jù)庫，更談不上業(yè)務(wù)條線/損失事件類型組合劃分與度量模型的建立。
　　鑒于此，本文將采用內(nèi)部審計發(fā)現(xiàn)數(shù)

15、據(jù)作為一種變通方法，而非利用銀行操作風(fēng)險管理部門應(yīng)建立的操作風(fēng)險損失事件數(shù)據(jù)庫。其原因和優(yōu)勢如下：
　　一、巴塞爾委員會要求銀行根據(jù)操作風(fēng)險計量結(jié)果配置經(jīng)濟資本，其主要目的在于保護銀行不因操作風(fēng)險損失而破產(chǎn)，因而其作為計算基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)庫僅記錄已發(fā)生實際損失的事件。然而，內(nèi)部審計的目的與此不同。內(nèi)審人員從預(yù)防和控制出發(fā)，側(cè)重于對于銀行流程和控制的健全性和有效性的審計，即“審在事前”，而非“審在事后”。從這個角度來說，內(nèi)部審計發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫

16、記錄了不同對象領(lǐng)域內(nèi)部控制的缺失，更能反映操作風(fēng)險，而不僅是操作風(fēng)險損失，更能滿足內(nèi)部審計對于風(fēng)險評估的要求。
　　二、內(nèi)部審計發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫包括了所有的風(fēng)險事件，而不僅僅是操作風(fēng)險事件。根據(jù)監(jiān)管機構(gòu)對于操作風(fēng)險的定義，操作風(fēng)險僅包括導(dǎo)致直接損失的操作風(fēng)險事件，而不包括可能導(dǎo)致間接損失的戰(zhàn)略風(fēng)險和聲譽風(fēng)險，這不利于全面的操作風(fēng)險管理。戰(zhàn)略風(fēng)險和聲譽風(fēng)險很可能使銀行損失巨大，理應(yīng)包含在數(shù)據(jù)庫中。因此，內(nèi)部審計發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫能夠提供更完整的覆

17、蓋面。
　　三、對于內(nèi)審人員，內(nèi)部審計發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫更易于獲得與方便處理，這點亦非常重要。
　　在高級計量法中，本文將特別討論蒙特卡羅模擬法，因為該方法與其他高級計量法相比，具有以下明顯的優(yōu)勢：
　　一、通過有效模擬，可以克服數(shù)據(jù)不足的缺點。雖然本文以內(nèi)部審計發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫替代操作風(fēng)險損失事件數(shù)據(jù)庫，但仍僅有1297條記錄，分布在20個業(yè)務(wù)領(lǐng)域。
　　二、在分別擬合損失頻率和損失金額的概率分布函數(shù)之后，若按照損失分布法計

18、算聯(lián)合分布的解析形式可能會非常困難，因為其聯(lián)合分布有可能呈現(xiàn)厚尾的特性。蒙特卡羅模擬法可以較好地解決這個問題。
　　三、直接提供了單個周期內(nèi)所有可能的損失金額，易于得到一定置信水平下的風(fēng)險價值。
　　四、易于對模擬結(jié)果進行壓力測試。
　　五、可由計算機程序自動運行，大大節(jié)約處理時間。
　　第四部分：蒙特卡羅模擬法在內(nèi)部審計風(fēng)險評估中的應(yīng)用
　　1）數(shù)據(jù)收集及清理
　　筆者所使用的內(nèi)部審計發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫包括

19、2008年至2011年期間的分支機構(gòu)層面上的1267條記錄，并將其按照20個業(yè)務(wù)領(lǐng)域進行了歸類。
　　長遠來看，較好的選擇是按照巴塞爾委員會的方法按業(yè)務(wù)條線和損失事件類型的組合進行分類，但目前來說無法實施。若將1267條記錄分布于56個組合，平均每個組合為23條記錄。如需合理地估計操作風(fēng)險事件的發(fā)生頻率分布，筆者應(yīng)至少需要20個周期的發(fā)生數(shù)量。顯然，23條記錄分布于20個周期，將無法支持有效的分布擬合。此外，筆者重新檢查了1267

20、條記錄，逐一修訂和規(guī)范了各個項目的所有信息。
　　2）建立“等值損失”模型
　　為使蒙特卡羅模擬法能夠應(yīng)用，每條操作風(fēng)險事件的記錄必須有一個對應(yīng)的損失值。然而，在絕大多數(shù)情況下，內(nèi)部審計發(fā)現(xiàn)的控制缺失并未形成實際損失。為解決此問題，筆者將創(chuàng)建一個新的概念——“等值損失”。區(qū)別于傳統(tǒng)的為審計發(fā)現(xiàn)評定“高風(fēng)險”、“中風(fēng)險”和“低風(fēng)險”的方式，筆者將為每條審計發(fā)現(xiàn)分配一個等值損失數(shù)值，代表其“風(fēng)險”水平。模型建立過程如下：

21、　　首先，對于每個業(yè)務(wù)領(lǐng)域，以下等式應(yīng)能成立：
　　潛在損失（衡量風(fēng)險水平）=（年化的控制缺失數(shù)量）*（有關(guān)控制缺失導(dǎo)致實際損失的概率）*（每個損失事件的平均損失金額）=（內(nèi)部審計發(fā)現(xiàn)的控制缺失數(shù)量/內(nèi)部審計識別控制缺失的概率）*（有關(guān)控制缺失導(dǎo)致實際損失的概率）*（每個損失事件的平均損失金額）
　　內(nèi)部審計識別控制缺失的概率：假設(shè)對于不同業(yè)務(wù)領(lǐng)域，內(nèi)審人員所接受的審計風(fēng)險相同，則“內(nèi)部審計識別（或無法識別）控制缺失的概率”

22、相等，并可忽略不計。因為對于風(fēng)險評估與比較及審計優(yōu)先級確定來說，筆者僅需考慮不同業(yè)務(wù)領(lǐng)域潛在損失的相對性，而無需計算其絕對值。忽略一個相等的除數(shù)，能夠使計算與比較更為簡單。
　　內(nèi)部審計發(fā)現(xiàn)的控制缺失數(shù)量：可以從內(nèi)部審計發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫中獲得，用于估計控制缺失的頻率分布；有關(guān)控制缺失導(dǎo)致實際損失的概率筆者在初步模型中假設(shè)，若有關(guān)控制缺失與案件防控有關(guān)，導(dǎo)致實際損失的概率將上升，該因子設(shè)為10；若無關(guān)，則設(shè)為1。
　　每個損失事件的

23、平均損失金額（風(fēng)險暴露水平）：在初步模型中，筆者根據(jù)經(jīng)驗為每個業(yè)務(wù)領(lǐng)域的損失事件設(shè)定了平均損失金額，以反映相關(guān)風(fēng)險暴露水平。這已包含了操作風(fēng)險以外的可能引起間接潛在損失的風(fēng)險，例如聲譽風(fēng)險，并考慮了銀行的業(yè)務(wù)性質(zhì)等。這并非真實的損失金額，而僅反映不同領(lǐng)域損失事件平均損失金額的相對性。除上述外，筆者還假設(shè)，若有關(guān)審計發(fā)現(xiàn)控制缺失與監(jiān)管要求的合規(guī)性有關(guān)，則風(fēng)險暴露水平上升，因其有可能導(dǎo)致監(jiān)管處罰及/或造成負面影響。筆者設(shè)定一個單獨的參數(shù)以反

24、映與合規(guī)的相關(guān)性，若不相關(guān)，則為1；若為間接相關(guān)，則為10；若為直接相關(guān)，則為100。平均損失金額（風(fēng)險暴露水平）應(yīng)根據(jù)內(nèi)外部環(huán)境變化及對風(fēng)險水平的認識等因素動態(tài)調(diào)整。
　　綜上，筆者為每個審計發(fā)現(xiàn)的等值損失確定了三個模型參數(shù)：1）控制缺失是否與案件防控相關(guān)，以（A）表示，可取值1或10；2）平均損失金額，以（B）表示，可取值在上文列示;3）控制缺失是否與合規(guī)性相關(guān)，以（C）表示，可取值為1，10或100。等值損失=A*（B+C）

25、。筆者重新審查了1267條審計發(fā)現(xiàn)，依次賦值，并得出了所有審計發(fā)現(xiàn)的等值損失。
　　3）執(zhí)行蒙特卡羅模擬
　　一般來說，蒙特卡洛模擬法需對損失頻率和損失金額分別進行分布擬合。在損失頻率方面，筆者所在銀行每兩個月發(fā)布一批內(nèi)部審計報告，即一個周期為兩個月，因此4年的觀察期內(nèi)共有24個批次（周期）的報告，能夠滿足分布擬合對周期數(shù)的最低要求。根據(jù)以往的研究文獻，操作風(fēng)險事件的頻率通常服從泊松分布。為簡化計算過程，筆者應(yīng)用了非參數(shù)方法

26、進行分布擬合并獲得參數(shù)（均值）估計。根據(jù)SPSS軟件的分布擬合結(jié)果，除“銀行卡收單”業(yè)務(wù)外，其他19個業(yè)務(wù)領(lǐng)域的審計發(fā)現(xiàn)頻率可被認為服從泊松分布，檢驗P值均大于0.05。筆者暫時未對“銀行卡收單”業(yè)務(wù)進行特殊處理，因擬合質(zhì)量可能受到數(shù)據(jù)不足的影響，但未來應(yīng)對其進行進一步觀察。
　　在損失金額方面，通過以上等值損失模型的建立，可獲得20個關(guān)于等值損失的不同結(jié)果。由于等值損失為人為設(shè)定，按照其服從離散分布處理，不再進行進一步的分布擬合

27、。等值損失的不同結(jié)果列示如下：然后，對于每個業(yè)務(wù)領(lǐng)域，進行10000個周期的模擬，產(chǎn)生每個周期的損失事件數(shù)量及每個事件的等值損失。在95％置信水平下，各業(yè)務(wù)領(lǐng)域在一個周期內(nèi)的等值損失（即操作風(fēng)險度量結(jié)果）如下表所列，并相應(yīng)確定4個級別的審計資源分配優(yōu)先級：根據(jù)筆者的經(jīng)驗，以上結(jié)果基本合理。讀者可能產(chǎn)生疑問，為什么“IT與業(yè)務(wù)連續(xù)性”和“資金與清算”的排名如此之低，這兩個領(lǐng)域應(yīng)當(dāng)非常重要。需要指出的是，筆者所使用的是分支機構(gòu)層面上的內(nèi)部審

28、計發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫，對于筆者所在銀行，IT、資金、清算的主要職能和相應(yīng)風(fēng)險都集中在總行層面，而分支機構(gòu)在這些領(lǐng)域的角色和責(zé)任非常有限。
　　4）對于蒙特卡羅模擬法的補充
　　銀行很可能缺乏低頻/高損的操作風(fēng)險事件記錄。實際上，高頻/低損和低頻/高損事件的并存是操作風(fēng)險的一個特點，從而很可能使操作風(fēng)險事件的分布呈現(xiàn)厚尾特征。內(nèi)部審計發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)亦不包含低頻/高損事件信息。在此情況下，銀行需注重收集外部操作風(fēng)險（損失）數(shù)據(jù)作為補充。在學(xué)術(shù)

29、界和業(yè)界存在一些處理分布厚尾特征的理論，例如極值理論（EVT）。極值理論可用于處理極大偏離中值的情形，分析極為罕見的事件，例如百年一遇的地震或洪水，被廣泛用于保險精算。然而，對于內(nèi)審人員來說，拋棄復(fù)雜的計算過程，直接將可能存在低頻/高損事件的業(yè)務(wù)領(lǐng)域納入審計范圍，可能是一個更為經(jīng)濟和實際的做法。對于低頻/高損事件的處理，相較于EVT，情景模擬是一個更可借鑒的方法。設(shè)定一定的情景，利用專業(yè)人員的經(jīng)驗和判斷，估計可能發(fā)生的損失，這與筆者所建

30、立的等值損失模型完全可以兼容。
　　至此，筆者已基本完整建立了蒙特卡羅模擬法在內(nèi)部審計風(fēng)險評估中的應(yīng)用方法和有關(guān)模型，但仍有一個較大的缺陷——采用內(nèi)部審計發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫作為風(fēng)險評估基礎(chǔ)的做法很可能導(dǎo)致負循環(huán)，即審計發(fā)現(xiàn)越多的領(lǐng)域?qū)⒔邮芨鄼z查，從而導(dǎo)致更多審計發(fā)現(xiàn)，反之亦然。在此情況下，筆者擬引入風(fēng)險控制自我評估（Risk Control SelfAssessment，“RCSA”）以完善以上方法。
　　風(fēng)險控制自我評估是操作風(fēng)

31、險管理的三大工具之一，另兩大工具是損失數(shù)據(jù)收集（Loss Data Collection）和關(guān)鍵風(fēng)險指標（Key Risk Indicator）。風(fēng)險控制自我評估鼓勵全體員工參與風(fēng)險識別、評估及控制完善。內(nèi)審人員可通過以下方式利用風(fēng)險控制自我評估的成果，1）在估計“等值損失”時參考風(fēng)險控制自我評估的風(fēng)險評估結(jié)果；2）無論蒙特卡羅模擬的結(jié)果如何，始終將風(fēng)險控制自我評估中所認定為高風(fēng)險的領(lǐng)域納入審計范圍。如此，可以保持對于銀行風(fēng)險狀況的跟蹤

32、，確保對于高風(fēng)險業(yè)務(wù)領(lǐng)域的覆蓋。一段時間后，內(nèi)部審計發(fā)現(xiàn)的數(shù)量和性質(zhì)會達到/回歸合理水平，操作風(fēng)險測量的暫時偏離將被消除，蒙特卡羅模擬的結(jié)果也將更加可靠。第五部分：改進方向上述過程完全可以通過編制計算機程序?qū)崿F(xiàn)自動化，從而大大減少人工干預(yù)，提高效率，節(jié)約人力資源。若能夠由計算機程序提供支持，亦可以方便內(nèi)審人員從不同維度進行分析，例如哪些審計單位或哪些損失事件類型需要更多審計關(guān)注。
　　此外，在數(shù)據(jù)充分的前提條件下，內(nèi)審人員可以對數(shù)

33、據(jù)進行更為精細的分類，從而為數(shù)據(jù)挖掘提供更多可能性。巴塞爾委員會提供了三個層次的業(yè)務(wù)條線分類及三個層次的損失事件類型分類，已經(jīng)非常細致。但內(nèi)審人員可以根據(jù)中國銀行業(yè)的特性和內(nèi)部審計的特點對巴塞爾委員會的分類方法予以進一步改進，以適應(yīng)自身需求。例如，巴塞爾委員會的分類基于已經(jīng)發(fā)生的損失，其出發(fā)點為出于監(jiān)管目的要求銀行據(jù)此配置經(jīng)濟資本。然而，本文或內(nèi)部審計研究的對象為操作風(fēng)險的計量，風(fēng)險為可能發(fā)生的損失，并非實際發(fā)生的損失。因此，內(nèi)審人員應(yīng)