线上贷款是近几年出现的新生事物，是互联网与信贷不断融合的产物，是未来金融发展的趋势和方向。笔者认为，要做好线上贷款的审计工作，应转变审计模式，前移审计关口，从过去集中的、统一的专项审计向信息化、智能化的实时审计转变。

一是充分挖掘数据，审查风控模型。一款优秀的线上贷款产品必须要有一个严格、缜密的风控模型。风控模型决定着贷款产品的生命周期，是保证信贷资产质量的生命线。而好的风控模型必须要有充分的、多样的客户信息数据来支撑。拥有丰富的数据，银行可以构建清晰的客户画像，还原客户真实的还款能力。所以说海量的数据是一笔宝贵的财富，对审计而言同样如此。通过对已有数据（包括外部数据和内部数据）进行充分的挖掘，银行不仅可以了解该产品的风控规则，还可以对已授信客户中的异常数据进行逆程序分析，倒推风险模型中的规则漏洞。而这也是线上贷款审计工作的重中之重。

二是强化数据治理，审查系统安全。线上贷款是一种建立在互联网金融背景下的新信贷模式，它在很大程度上依赖于数据和系统，必须要有海量的数据和强大的系统支撑才能保证线上贷款的业务连续性。因此对线上贷款的审计工作要包含对数据和系统的审计。对数据的审计工作可以围绕信息的获取、存储、使用和调阅这四个环节进行展开，对访问控制、角色管理、权限设置等方面进行严密的审查。对系统的审计工作可以包括压力测试报告、灾备系统的运行情况、交易接口接入渠道及应急管理预案等方面，通过对系统运行稳定性的整体评估，进一步完善对信贷产品的整体审计评价。

三是前移审计关口，审查隐性风险。目前很多金融机构的线上贷款都采用授信2-3年，循环用信的方式，再加上资金掮客等社会因素的存在，使得很多还款能力不足的客户可以通过资金跳转等方式“掩盖”不良事实，在年复一年的转贷中形成一大批隐性不良，极大地影响了银行对信贷产品的审计与评价。而单纯的事后审计无法预防此类事情发生，强行整改只会让隐性不良提前爆发。因此需要银行将审计关口前移，从事后审计向事中审计、事前审计转变，充分发挥审计的预防功能。通过审计模型对贷款客户进行动态监测，对异常贷款资金去向进行实时预警，建立授信客户审计灰名单制度，共享审计问题库资源，将审计过程中发现的疑点数据反馈至贷款风控模型，用问题和漏洞不断完善现有的风控规则。

东方农商银行 袁彬