一、迫在眉睫之痛點與挑戰
近幾年來集保結算所在業務推動與資訊技術運用日新月異,另內部控制相關法令也逐步與國際接軌,使本公司內部查核室(下稱「內查室」)無論在思維與實作上均產生劇烈的衝擊,急需轉型以符合實務需求。
(一)強化風險評估的方式
金管會自106年推動銀行導入「風險導向內部稽核制度」,內查室自107年起亦將風險評估作為訂定次年度內部自行查核及內部稽核計畫之前置作業,亦即評估內外在因素變動造成可能風險之影響程度及其發生之可能性,再依據評估結果擬定對應之年度計畫,並視風險高低決定查核頻率與範圍。然而現行仍著重在追溯過去之異常交易或事件以評斷風險,於偵測與預防舞弊稍嫌不足。
(二)跳脫標準底稿的依賴
隨著本公司業務與流程自動化之推動,合規性稽核及使用制式工作底稿已不能滿足查核需要,傳統抓漏式的查核方式要求鉅細靡遺及滴水不漏,往往造成查核人員的負擔,及受查單位的過度依賴,並使身為第三道防線的內查室淪為一、二道防線,無法發揮真正的稽核價值。
(三)減少查核抽樣的謬誤
依據統計學觀點,抽樣造成型I及II錯誤均應避免(參閱表一)。型I錯誤會造成低風險事件被判定需高風險控制,而型II錯誤則因不當接受風險,造成無效的稽核。身為第三道防線的內查室,受限於人力與技術問題,仍採傳統隨機抽樣的查核方式,無法全母體分析,長久以來常陷入抽樣量不足或樣本不具代表性的挑戰。
![型I及型II錯誤](images/pic/焦點業務2-表1.jpg)
表一:型I及型II錯誤
(四)發展持續性稽核
傳統稽核除了採人工抽樣外,另在交易發生後才開始執行,並非即時偵測。隨著國內開始重視公司治理、風險管理,及法令遵循等議題,內查室參考國內外實務作法,亟力尋找類似一、二道防線「持續性監控」之工具,以「持續性稽核」之自動化手段來提升稽核作業效率與效果。
二、學習與推動數據分析
為解決前述窘境並邁向數位時代,內查室著手規劃數位轉型的藍圖(參閱圖一),並自108年起學習資料分析以推動數位稽核,為轉型展開新樂章。
![數位稽核](images/pic/焦點業務2圖1.jpg)
圖一:內查室數位稽核發展藍圖
(一)初試啼聲:周邊設備與業務
大數據不在乎資料量多寡,重點在能整合各式各樣的資料,分析後提供業務推動之參考。內查室於早期人工抽樣時期,即以多樣資料比對勾稽,已符合數據分析基本精神;惟為去除抽樣風險並提高信賴度,選定全母體進行分析。
108年至109年內查室在顧問輔導下,先以具結構化數據資料之周邊業務和系統試行,包括「查詢資料庫系統」(參閱圖二)、「網路型資料外洩防護系統」(參閱圖三),及「短期資金之定存利息入帳作業」(參閱圖四),並搭配稽核主題進行。分析結果均有不錯的發現,例如「查詢資料庫系統」找到帳號重覆與覆核問題,另「網路型資料外洩防護系統」則分析同仁上網或email行為可能之風險。
![數據分析](images/pic/焦點業務2圖2.jpg)
圖二:「查詢資料庫系統」數據分析
![數據分析](images/pic/焦點業務2圖3.jpg)
圖三:「網路型資料外洩防護系統」數據分析
![罕用字](images/pic/焦點業務2圖4.jpg)
圖四:「短期資金之定存利息入帳作業」數據分析p>
此外,109年底內查室也與第一道防線單位共同引進工具,針對「大數據分析應用平台」之「使用者操作行為」,合作辦理「持續性監控」與「持續性稽核」(參閱圖五),本案於111年將擴大至其他系統。
![監控工具](images/pic/焦點業務2圖5.jpg)
圖五:「使用者操作行為」監控工具功能
(二)全面推動:核心系統與業務
有了前期分析經驗後,內查室於110年第四季針對具風險性之稽核主題(參閱表二),規劃自111年起對本公司重要核心業務,包括權益證券、期貨、債/票券、跨境保管,及基金等業務,進行數位稽核作業。
![監控工具](images/pic/焦點業務2表2.jpg)
表二:核心業務之數位稽核主題
三、革命尚未成功,同志仍需努力
所謂好的開始乃成功的一半,內查室即將對核心業務展開更複雜之數位稽核時,分析上仍面臨諸多挑戰。
(一)確保資料量品質
為確保分析及邏輯的良好品質,建置分析模型將考量可重複性及持續性使用,並註解分析邏輯,另需標準化各樣資料格式,以節省分析人力的投入。
(二)培養足夠分析人才
本公司內部的各種數據如同蘊藏豐富的寶庫,縱橫交錯成各類風險資訊,如何在龐大的寶庫中挖掘出對應聚焦控管的風險資訊,有賴具專業分析、解讀與洞察能力人員,持續培養同仁技能係內查室重要課題。
(三)合規查核與數據分析並重
數據分析並非萬靈丹,可能比對大量資料後發現無顯著差異或問題,如「短期資金之定存利息入帳作業」案。另數據分析亦非內查室轉型唯一手段,無法完全取代遵循性稽核,兩者合作才能發揮稽核最大功效。
四、結語
內查室在數據分析已踏出成功的第一步,期許配合本公司業務轉型的步調,以全母體分析來找異常,以後天預測明天,找出潛在風險。未來也期待將分析範圍擴展至非結構化數據,運用文字或影像辨識技術,甚而導入智能分析等人工智慧及機器學習技術,以提供更具有洞察力的稽核服務,創造本公司更多營運價值。