案例分析 案例简介。利用POS机套现是金融领域近年来出现的新型违法犯罪行为，公安部门对此类问题的查处通常是通过举报或者专项排查来获取案件线索，那么从审计角度出发，能否通过数据分析来发现案件线索呢？ 在2010年的某商业银行审计调查中，审计人员积极运用计算机审计技术，通过特征总结、模型构建、数据分析、信息比对等方法，发现了胡某等12人组成的团伙利用12个空壳公司向银行申请POS机并虚构交易为信用卡持卡人套现，涉嫌非法经营的案件线索。该线索移交公安部门后，经过进一步侦查，最终刑拘了21名团伙成员，涉案金额超过5亿元。 案例剖析。在本案例中，审计人员之所以能够从海量数据以及纷繁复杂的信息当中准确地发现线索，并且在不惊动犯罪分子的情况下迅速掌握关键证据，主要是审计人员较好地把握了套现型商户利用POS机进行套现的行为区别于一般商户正常刷卡交易行为的特征，进而有针对性地获取相关数据，并通过特征发现从数据中找到疑点。其关键在于首先是对不法商户利用POS机进行套现的犯罪行为进行深入分析，总结出套现的刷卡交易行为表现出的异常特征，如短时间内刷卡交易的笔数多、每笔的交易金额比较大、交易没有真实的贸易背景等；其次是对这些犯罪行为在数据中的反映进行分析，总结出套现型商户的POS机刷卡交易数据相应地呈现出诸如交易时间间隔短、交易总额高、交易额与注册资本及进出货量明显不符、平均每笔交易额接近信用卡额度、账户中的资金被大量提现等特点；最后在相关数据中发现这些特征并进行分析取证，最终确定了审计线索。这是一个从行为到数据的特征发现过程，是该案例成功的关键。 特征和特征发现 被审计对象的经济行为与非经济行为，不管是正常行为还是异常行为，都有其一定的特点，这些区别不同行为的关键表现就是行为特征。这些行为特征的信息又会以数据的形式表现出来形成数据特征。 审计线索特征发现就是要捕捉到这些特征并进行分析取证，根据其步骤程序的不同通常分为“从数据到行为”的发现过程和“从行为到数据”的发现过程。“从数据到行为”的发现过程是一种完全从数据分析角度出发的特征发现方法，力图通过数据分析来发现数据特征，然后在数据特征的基础上还原其对应的经济或非经济行为原貌，继而用法律法规来判断其行为的合法性，最终形成审计线索。“从行为到数据”的发现过程是一个逆过程，是一种以行为分析为主、数据分析为辅的特征发现方法。其过程一般是先假设存在某种行为，然后列举出可能的行为特征，再通过数据分析来验证数据中是否有对应的数据特征，从而形成审计线索。 从行为到数据的特征分析方法 从行为到数据的特征发现方法一般分为以下三个步骤： 行为特征分析。行为特征分析就是在审计线索特征发现过程中尽量分析列举出可能的行为特征表现，审计实践中通常是从违法犯罪手段以及法律法规要素等方面来进行分析的。 违法犯罪手段对审计人员而言通常有两种情况：一种是在以往的审计工作中出现过、查处过的，可以直接借鉴历史案例，总结出违法犯罪的行为特征；另一种则是审计人员还未接触过、新出现的，需要审计人员大胆假设、合理虚拟违法犯罪行为，通过各种渠道获取、了解、掌握相关信息，通过分析梳理出对应的违法犯罪过程形成的行为链条，总结出该链条上关键环节的行为特征。 当违法犯罪行为本身比较隐蔽，或者具有很强的伪装性，利用了知识或者行业漏洞，钻法律法规的空子，不易察觉时，可以进行换位思考，从法律法规的要素来分析行为特征，即在各种法律法规的约束下，从事违规行为的当事人可能会采取哪些手段来进行违法违规活动，进而分析总结出行为特征。 行为到数据的特征映射。将行为特征转化为数据特征，就是要找出行为到数据的特征映射，基本方法是首先采集行为特征所对应的数据；其次确定与行为特征直接对应的关键字段；然后模拟行为特征所决定的数据特征。 数据特征发现。运用适当的技术和方法直接寻找表现特征的可疑数据，从而指导进一步的延伸审计。这个过程是通过运用计算机查询语言或多维分析方法等相应技术来寻找符合相关特征的数据，或验证数据的发展趋势是否与通常的规律相一致的过程。 综上，从“行为到数据”的特征发现方法只需采集特定的相关数据进行分析，具有很强的针对性，有利于审计突破。但是该方法因为不是进行全面的数据分析，因而不能反映被审计单位的全面情况，同时对审计人员要求比较高，需要有丰富的审计经验和对犯罪手段以及法律要点清晰的认识。
