近年来，仙居农商银行非现场审计模型的运用，使得大数据的审计思维已植入各个审计项目中。树立大数据审计的思维，分析、处理业务数据，实现多信息的融合、多角度分析的审计模式，已着力提高该行的审计效率，有效推动审计质量的快速发展。

面对的是海量的业务交易，用原来的抽样方法来审计是不妥当的，因为伴随着极高的审计抽样风险。通过大数据的筛选，靶向审计可疑数据，再有针对性地通过远程监控查询、查阅影像传票后，使得审计组现场找到快速的切入点。

如在筛选贷款用途是否真实，贷款资金有无移用的审计过程中，审计人员纵向通过分析贷款资金流向、比对每个季度的利息存取方式，资金流水情况、可疑人员的账户分析等可疑数据，再利用数据匹配，准确排摸出实际用款人；横向通过与业务、风险部门讨论贷款用途移用的方式渠道、对违规情况进行风险程度判断、提交高管层进行全行业务风险提示，再形成审计结论。通过上述案例的审计过程，最终确定贷款用途移用并认定为借户贷款并提前收回贷款，挽回贷款资金移用存在的损失风险。

数据提取了过去一年大约6万条交易记录，这些数据的筛选，也开始了针对本行贷款用途真实性的一次体检，数据模型的推广，逐渐形成了一个合规检查工具。通过业务告知、风险提示、模型输出给业务部门、风险部门、各支行，用于对日后业务自查，实现了大数据分析的基本应用价值。