利用AO系统开展农村信用社借款人年龄合规性审计初探，本文主要内容关键词为：借款人论文,农村信用社论文,年龄论文,系统论文,AO论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
农村信用借款人年龄合规性审计，主要是指审查借款人年龄是否在农村信用社限定的范围以内，有无向不符合年龄限制的借款人发放贷款问题。
对于借款人的年龄限制有关法律法规规章均有明确规定，如《贷款通则》第十七条规定：借款人应当是具有完全民事行为能力的自然人。《农村信用合作社农户联保贷款管理指导意见》第四条第二款也规定：借款人应具有完全民事行为能力。《某农村信用社农户贷款管理暂行办法》第八条还具体规定：农户贷款借款人应具有完全民事行为能力，男性小于60周岁，女性小于55周岁。
当前农村信用在借款人年龄合规性管理中存在的问题主要表现在，一是违规向超越年龄限定范围的借款人贷款；二是出于主观需要编造虚假借款人信息（身份证号码）违规发放贷款。上述问题在贷款数据上的主要表现特征是：向未满18岁不具备完全民事行为能力的自然人发放贷款，或向超过55周岁的女性农户、超过60周岁的男性农户发放贷款。
农村信用社限制借款人的年龄，主要是为了降低信贷资产的风险，保证贷款安全及时收回，如果对违反借款人年龄限制发放贷款的行为不及时予以纠正和披露，必将给农村信用社的发展带来隐患。
一、审计分析思路
在贷款数据中，一是根据15位身份证号码最后一位和18位身份证号码倒数第二位奇数表示男性、偶数表示女性的属性，判断出借款人的性别；二是分别从15位和18位身份证号码中提出借款人的出生日期，将其与贷款日期进行比较，计算出借款人借款时的年龄；三是依据计算出的借款人借款时年龄，在贷款数据中分别查询出自然人借款人贷款年龄小于18周岁、农户男性借款人年龄大于60周岁和农户女性借款人年龄大于55周岁的贷款数据，形成审计证据。
二、贷款数据采集和整理
（一）贷款数据采集
从农村信用社贷款核算系统中采集65张文本格式数据表，经过分析和审核，最后选取以下五张涉及贷款业务的数据表：
1.《网点（营业机构）信息表》(bisfmnod)
2.《贷款分户静态信息表》(lnsfmlas)
3.《贷款分户动态信息表》(lnsfmlad)
4.《客户公用基本信息表》(cisfmbbif)
5.《客户号与账号对照表》(cisfmbar)
（二）贷款数据整理
将上述文本格式的贷款数据表导入SQL Server 2000系统中，然后利用SQL语句进行必要的筛选、汇总，再分别以表内的“机构号”、“贷款账号”、“产品代码”字段作为主键予以关联，进行数据表的内连接，生成新表《贷款数据表》(dksj)，按审计需要导出到Access数据库中。
《贷款数据表》由38个字段构成，包括acct（贷款账号）、flag02（客户标志）、prdcod（产品代码）、prdnam（产品名称）、assmod（担保方式）、accnd（状态标志）、ltime（贷款期限）、sdate（贷款日期）、gdate（合同到期日）、edate（展期到期日）、fdate（上次结息日）、adsdat（下次结息日）、extnum（展期次数）、coom（合同金额）、apramr（已发放金额）、gageno（担保晶组号）、diacc（扣款账号）、fivopt（五级分类）、teldc（调查人）、telsc（审查人）、telsp（审批人）、telgl（管理人）、village（村别号）、oflag1（期限标志）、oflag2（小额标志）、fndsrc（资金来源）、srcac（资金账号）、lbarn（合同编号）、lbarns（借据编号）、snam（贷款客户名称）、cusno（客户号）、custyp（客户类别）、cusnam（客户信息）、pbktyp（证件类别）、pbknum（证件号码）、sumbal（贷款本金余额）、sbname（机构名称）、org（机构号）等字段。
三、贷款数据导入
对于属于业务数据类型的贷款数据，应使用AO系统的【业务数据】模块功能，将《贷款数据表》导入到AO系统中。
首先，在AO系统中实施建立审计项目、添加人员等步骤。然后，依次单击AO系统的【采集转换】、【业务数据】、【采集数据】模块和菜单，在弹出的【电子数据管理】中建立《贷款数据》电子账簿，并存放在审计项目中的《审计分析数据》文件夹中。其次是将采集的《贷款数据表》导入到《贷款数据》电子账簿中，并生成业务数据临时表，最后以表名《业务 源 dksj》存放在AO系统中。
四、审计方法步骤
对农村信用社贷款实施计算机审计，应用的是AO系统的【审计分析】、【数据分析】模块和菜单，所有查询操作步骤均在【数据分析】项下的《SQL查询器》中运行。
步骤一：生成证件为身份证的自然人贷款数据表
在《贷款数据表》中，“客户标志”字段记录等于“1”为对个人贷款，等于“2”为对公贷款，等于“3”为对同业贷款，等于“4”为对金融企业贷款。“证件类别”字段记录等于“0”表示证件为身份证。
利用SQL语句，在《贷款数据表》中，查询“客户标志”字段记录等于“1”，“证件类别”字段记录等于“0”的自然人贷款数据。
SQL语句为：SELECT acct AS贷款账号，snam AS贷款客户名称，prdnam AS产品名称，sdate AS贷款日期，gdate AS合同到期日，edate AS展期到期日，coom AS合同金额，apramr AS已发放金额，sumbal AS贷款本金余额，sbname AS机构名称，RTRIM(pbknum) AS身份证号码，pbktyp AS证件类别INTO身份证基础表FROM业务__源__dksj WHERE pbktyp=‘0’AND flag02=‘1’。
SQL语句的含义为：在(FROM)“业务__源__djsj”表中，删除(RTRIM)“pbknum”字段记录中的空格，查询(SELECT)同时(AND)满足(WHERE)“pbktyp”字段记录等于“0”、“flag02”字段记录等于“1”条件数据中的“acct、snam、prdnam、sdate、gdate、edate、coom、apramr、sumbal、sbname、RTRIM(pbknum)、pbktyp”字段记录，并在查询结果中将字段“acct”命名为(AS)“贷款账号”、“snam”命名为(AS)“贷款客户名称”、“prdnam”命名为(AS)“产品名称”、“sdate”命名为(AS)“贷款日期”、“gdate”命名为(AS)“合同到期日”、“edate"命名为(AS)“展期到期日”、“coom”命名为(AS)“合同金额”、“apramr”命名为(AS)“已发放金额”、“sumbal”命名为(AS)“贷款本金余额”、“sbname”命名为(AS)“机构名称”、“RTRIM(pbknum)”命名为(AS)“身份证号码”、“pbktyp”命名为(AS)“证件类别”，查询结果保存(INTO)在新表“身份证基础表”中。
在《SQL查询器》中，先在《SQL编辑器》中编写上述SQL语句，然后单击【执行到SQL排序表】按钮，系统会弹出《执行完毕！》对话框，表示系统完成查询并将查询结果保存在系统后台的数据表库中（操作示意图省略。以下步骤，相同操作部分介绍省略）。
步骤二：生成身份证号码为15位的贷款数据表
利用SQL语句，在《身份证基础表》中，限定“身份证号码”位数为15，将“身份证号码”转变为“出生日期”，提取最后一位数作为“性别标志”，查询身份证号码位数为15位的贷款数据。
SQL语句为：SELECT贷款账号，贷款客户名称，产品名称，贷款日期，合同到期日，展期到期日，合同金额，已发放金额，贷款本金余额。机构名称，′19′+MID（身份证号码，7,6）AS出生日期，MID（身份证号码，15,1）AS性别标志，证件类别INTO十五位表FROM身份证基础表WHERE LEN（身份证号码）=15。
SQL语句的含义为：在(FROM)“身份证基础表”中，分别从“身份证号码”字段记录中第7位开始提取(MID)6位数并在前面加上“19”，从第15位开始提取(MID)1位数，查询(SELECT)满足(WHERE)“身份证号码”字段记录长度(LEN)等于“15”条件数据中的“贷款账号、贷款客户名称、产品名称、贷款日期、合同到期日、展期到期日、合同金额、已发放金额、贷款本金余额、机构名称、‘19’+MID（身份证号码，7,6）、MID（身份证号码，15,1）、证件类别”字段的记录，并在查询结果中将“‘19’+MID（身份证号码，7,6）”字段命名为(AS)“出生日期”、将“MID（身份证号码，15,1）”字段命名为(AS)“性别标志”，查询结果保存(INTO)在新表“十五位表”中。
步骤三：生成身份证号码为18位的贷款数据表
利用SQL语句，在《身份证基础表》中，限定“身份证号码”位数为18，将“身份证号码”转变为“出生日期”，提取倒数第二位数作为“性别标志”，查询身份证号码位为18位的贷款数据。
SQL语句为：SELECT贷款账号，贷款客户名称，产品名称，贷款日期，合同到期日，展期到期日，合同金额，已发放金额，贷款本金余额，机构名称，MID（身份证号码，7,8）AS出生日期，MID（身份证号码，17,1）AS性别标志，证件类别INTO十八位表FROM身份证基础表WHERE LEN（身份证号码）=18。
SQL语句的含义为：在(FROM)“身份证基础表”中，分别从“身份证号码”字段记录中第7位开始提取(MID)8位数，从第17位开始提取(MID)1位数，查询(SELECT)满足(WHERE)“身份证号码”字段记录长度(LEN)等于“18”条件数据中的“贷款账号、贷款客户名称、产品名称、贷款日期、合同到期日、展期到期日、合同金额、已发放金额、贷款本金余额、机构名称、出生日期、性别标志、MID（身份证号码，7,8）、MID（身份证号码，17,1）、证件类别”字段的记录，并在查询结果中将“MID（身份证号码，7,8）”字段命名为(AS)“出生日期”、将“MID（身份证号码，17,1）”字段命名为(AS)新字段“性别标志”，查询结果保存(INTO)在新表“十八位表”中。
步骤四：创建新表身份证表
使用SQL语句“CREATE TABLE……”，创建新表《身份证表》。
SQL语句为：CREATE TABLE身份证表（贷款账号text，贷款客户名称text，产品名称text，贷款日期date，合同到期日date，展期到期日date，合同金额number，已发放金额number，贷款本金余额number，机构名称text，出生日期text，性别标志text，证件类别text）。
SQL语句的含义为：创建(CREATE TABLE)“身份证表”，该表由以下字段组成：贷款账号（text文本型，下同），贷款客户名称(text)，产品名称(text)，贷款日期（date日期型，下同），合同到期日(date)，展期到期日(date)，合同金额（number数值型，下同），已发放金额(number)，贷款本金余额(number)，机构名称(text)，出生日期(text)，性别标志(text)，证件类别(text)。
步骤五：将15位表插入身份证表
使用SQL语句“INSERT INTO……”，将《十五位表》插入到《身份证表》中。
SQL语句为：INSERT INTO身份证表SELECT*FROM十五位表。
SQL语句的含义为：从(FROM)“十五位表”中，选择(SELECT)所有(*)字段记，录，插入(INSERT INTO)到“身份证表”中。
步骤六：将18位表插入身份证表
使用SQL语句iNSERT INTO……，将《十八位表》插入到《身份证表》中。
SQL语句为：INSERT INTO身份证表SELECT*FROM十八位表。
SQL语句的含义为：从(FROM)“十八位表”中，选择(SELECT)所有(*)字段记录插入(INSERT INTO)到“身份证表”中。
步骤七：删除出生日期字段记录中的不规范数据
在农村信用社贷款核算系统中，因数据录入人员失误，有时在身份证号码中产生错误信息，如借款人出生日期中出现了在小月31日出生、在2月的30日或31日出生的记录，这部分数据必须在查询中删除。
利用SQL语句，在《身份证表》中删除“出生日期”字段记录中的不规范数据。
SQL语句为：DELETE*FROM身份证表WHERE LEFT（出生日期，6）=190000 OR RIGHT（出生日期，2）＞31 OR RIGHT（出生日期，4）＞1200 OR RIGHT（出生日期，4）=0231 OR RIGHT（出生日期，4）=0431 OR RIGHT（出生日期，4）=0631 OR RIGHT（出生日期，4）=0931 OR RIGHT（出生日期，4）=1131 OR RIGHT（出生日期，4）=0229 OR RIGHT（出生日期，4）=0230 OR RIGHT（出生日期，2）=0 OR LEFT（出生日期，1）＞1 OR LEFT （出生日期，1）＜1 OR RIGHT（出生日期，4）＜99 OR LEFT（出生日期，2）＜19。
SQL语句的含义为：在(FROM)“身份证表”中，删除(DELETE)所有(*)“出生日期”字段记录中符合(WHERE)下列条件的数据：左侧(LEFT)6位数等于“190000”，右侧(RIGHT)2位数大于“31”，右侧(RIGHT)4位数大于“1200”，右侧(RIGHT)4位数等于“0231”，右侧(RIGHT)4位数等于“0431”，右侧(RIGHT)4位数等于“0631”，右侧(RIGHT)4位数等于“0931”，右侧(RIGHT)4位数等于“1131”，右侧(RIGHT)4位数等于“0229”，右侧(RIGHT)4位数等于“0230”，右侧(RIGHT)2位数等于“0”，左侧(LEFT)1位数大于“1”，左侧(LEFT)1位数小于“1”，右侧(RIGHT)4位数小于“99”，左侧(LEFT)2位数小于“19”。
步骤八：将“出生日期”字段记录转换成标准日期型数据
使用SQL语句“UPDATE……SET……”，将《身份证表》中的“出生日期”字段记录转换成标准日期型数据。
SQL语句为：UPDATE身份证表SET出生日期=MID（出生日期，1,4）+‘－’+MID（出生日期，5,2）+‘－’+MID（出生日期，7,2）。
SQL语句的含义为：修改(UPDATE)“身份证表”的“出生日期”字段记录按(set)如下方式(NID)表示：“1-4位数”+“－”+“5-6位数”+“－”+“7-8位数”。
步骤九：计算借款人贷款时的年龄
根据借款人出生日期和贷款日期的钩稽关系，利用SQL语句计算出借款人贷款时的年龄。
SQL语句为：SELECT贷款账号，贷款客户名称，产品名称，贷款日期，合同到期日，展期到期日，合同金额，已发放金额，贷款本金余额，机构名称，出生日期，性别标志，证件类别，DATEDIFF（"yyyy"，出生日期，贷款日期）AS贷款年龄INTO贷款年龄表FROM身份证表。
SQL语句的含义为：在(FROM)“身份证表”中，按月(yyyy)计算“出生日期”字段记录和“贷款日期”字段记录的差额(DATEDIFF)，查询(SELECT)“贷款账号、贷款客户名称、产品名称、贷款日期、合同到期日、展期到期日、合同金额、已发放金额、贷款本金余额、机构名称、出生日期、性别标志、证件类别、DATEDIFF（"yyyy"，出生日期，贷款日期）”字段的记录，并在查询结果中将“DATEDIFF（"yyyy"，出生日期，贷款日期）”命名为(AS)“贷款年龄”字段，查询结果保存(INTO)在新表“贷款年龄表”中。
步骤十：查询借款人年龄小于18周岁的自然人贷款数据
利用SQL语句，在《贷款年龄表》中，查询借款人“贷款年龄”字段记录小于18周岁的自然人贷款数据。
SQL语句为：SELECT*INTO男女小于18岁FROM贷款年龄表WHERE贷款年龄＜18。
SQL语句的含义为：在(FROM)“贷款年龄表”中，查询(SELECT)所有(*)满足(WHERE)“贷款年龄”字段记录小于“18”条件数据中的字段记录，查询结果保存(INTO)在新表“男女小于十八岁”中。
步骤十一：查询女性借款人年龄大于55周岁的农户贷款数据
在身份证号码中，15位的最后一位、18位的倒数第二位奇数表示男性、偶数表示女性。
利用SQL语句，在《贷款年龄表》中，查询“性别标志”字段记录为偶数，“贷款年龄”字段记录大于“55”，“产品名称”字段记录含有“农户”字样的女性借款人年龄大于55周岁的农户贷款数据。
SQL语句为：SELECT*INTO女性贷款违规FROM贷款年龄表WHERE产品名称LIKE‘%［农户］%′AND贷款年龄＞55 AND（性别标志=‘0’OR性别标志=‘2’OR性别标志：=‘4’OR性别标志=‘6’OR性别标志=‘8’）。
SQL语句的含义为：在(FROM)“贷款年龄表”中，查询(SELECT)所有(*)同时(AND)满足(WHERE)“产品名称”字段记录含有(LIKE)“农户”、“贷款年龄”字段记录大于“55”、“性别标志”字段记录分别(OR)等于“0、2、4、6、8”条件数据中的字段记录，查询结果保存(INTO)在新表“女性贷款违规”中。
步骤十二：查询男性借款人年龄大于60周岁的农户贷款数据
利用SQL语句，在《贷款年龄表》中，查询“性别标志”字段记录为奇数，“贷款年龄”字段记录大于“60”，“产品名称”字段记录含有“农户”字样的男性借款人年龄大于60周岁的农户贷款数据。
SQL语句为：SELECT*INTO男性贷款违规FROM贷款年龄表WHERE产品名称LIKE ‘%［农户］%’AND贷款年龄＞60 AND（性别标志=‘1’OR性别标志=‘3’OR性别标志=‘5’OR性别标志=‘7’OR性别标志=‘9’）。
SQL语句的含义为：在(FROM)“贷款年龄表”中，查询(SELECT)所有(*)同时(AND)满足(WHERE)“产品名称”字段记录含有(LIKE)“农户”、“贷款年龄”字段记录大于“60”、“性别标志”字段记录分别(OR)等于“1、3、5、7、9”条件数据中的字段记录，查询结果保存(INTO)在新表“男性贷款违规”中。
步骤十三：检索并导出查询结果数据表
使用通用的SQL语句“SELECT*FROM［每步的查询结果数据表名］”，检索出步骤十、十一、十二的查询结果，配合使用【导出EXCEL】按钮导出查询结果，然后对导出的Excel电子表格进行整理和打印。
步骤十四：查询结果应用
查询结果打印后，再进行一次数据审核，或调阅贷款档案，剔除查询结果中混入的对公贷款数据，以及因身份证号码录入错误造成男女混淆的贷款数据，将剩余的贷款数据进行整理和打印，经被审计单位签章后，就可以形成审计证据，完成利用AO系统开展农村信用社借款人年龄合规性审计任务。
五、典型案例
向不符合年龄限制条件借款人发放贷款978笔，金额3801.3万元。
某审计机关经利用AO系统审计，发现某农村信用社存在向不符合年龄限制的借款人发放贷款问题。一是向未满18周岁不具备完全民事行为能力的自然人发放贷款；二是向男性超过60周岁、女性超过55周岁的农户发放贷款。截止2007年末共发放贷款978笔，金额3801.3万元。其中，第一联社发放21笔，金额73.6万元；第二联社发放277笔，金额1491.2万元；第三联社发放5笔，金额12万元；第四联社发放56笔，金额323.4万元；第五联社发放97笔，金额584.5万元；第六联社发放522笔，金额1316.6万元。