金融行业数智化审计：从业务探索到实践落地的数智化路径

当前外部风险形势更加复杂多变，风险传导路径更趋复杂，风险的系统性、关联性特征显著增强。金融行业的风险具有三大特征：一是传染性，表现为跨机构、跨市场的链式传导，单一风险事件可能触发系统性危机；二是隐蔽性，源于金融产品复杂度提升（如衍生品嵌套、跨境资金流动），违规行为隐匿于海量非结构化数据；三是复杂性，体现为传统信用风险、操作风险与新型科技风险（算法黑箱、数据安全）的深度交织。

传统事后抽样检查的审计模式难以阻断风险传导，条线分割导致风险穿透分析不足，人工处理影像、合同、舆情等非结构化数据的效率瓶颈日益凸显。在“防风险、强监管、促高质量发展”的金融监管基调下，审计必须从事后控制向事前防范、事中干预转型，而数字化、智能化技术正为此提供破局路径——通过全量风控（替代抽样审计）、实时预警（动态监控资金流）、深度穿透（NLP与图计算解析关联网络），实现风险精准定位与智能防控。

工商银行作为全球系统重要性银行，始终紧密围绕党和国家经济金融工作部署，深入贯彻落实数字中国战略和“人工智能+”行动导向，以“科技强行、领军银行”为战略基石，以强大的科技与数据双底座成为金融行业数字化转型标杆，也为数智化审计提供企业级支撑。国内首家同时获得FDMM（金融业数字化转型能力成熟度评估模型）“卓越级”认证与DCMM（数据管理能力成熟度模型）最高评级，率先通过中国信通院可信AI评估，获《亚洲银行家》最佳生成式人工智能技术国际奖、世界经济论坛AI驱动行业转型最优实践项目。打造大模型技术应用体系“工银智涌”，构建高性能+灵活调度+分级管理的算力底座，形成1底座+N领域融合的企业大模型，搭建企业级知识工程体系，打造具备感知、记忆、规划、执行、协作功能的智能体工作引擎，构建对内对客超级智能体+领域、通用、个人多级智能体，月活用户超2万人，大模型落地场景超500个，承担5.5万人年工作量，成为全行智能体创新、运行、协作的企业级数智基础设施。

习近平总书记在中央审计委员会第一次会议指出，要坚持科技强审，加强审计信息化建设。工商银行内部审计局认真学习贯彻习近平总书记关于审计工作的重要指示精神，紧扣总行党委“深化模块化、数字化，提高审计覆盖、审计能力、审计责任”工作要求，积极融入数字工行（D-ICBC）战略，持续提高数据、模型、技术等供给质量，加速迈进“数智化审计”时代。

打造“系统+数据+技术+模型+人才”五维能力体系。依托全行“工银智涌”“工银图灵”“工银魔方”等十大基础技术平台，企业级数据资产视图和数据中台，覆盖近90万张数据表、7万个业务指标、10PB影像数据及10万份知识文档，为全行的数智化审计和全量分析工作，提供强大的技术和数据支撑。内部审计局已建成“3+N”审计信息系统（BI分析平台、AI审计平台、作业平台），年均调用核心模型超50万次，风险线索产出超1000条，审计活动中数字化手段对现场审计的替代水平持续提升，非现场审计占比达到70%以上。

“AI+审计”持续发力。同业率先搭建“AI审计平台，构建AI驱动的“1+N+X”生态，以“工银智涌”大模型为核心底座，培育N种通用AI能力（文本分析、影像识别等），覆盖信贷、合规、国际业务等X类场景，重构人机协同新范式重构。根据人工智能能力五阶段演进模型，总结大模型在内部审计工作中的六大应用范式，包括交互式聊天、知识库检索、智能助手、智能体静态编排、智能体动态规划（国内大模型刚起步）、超级智能体（未来的数字员工），具体应用场景包括审计智能问答、审计知识检索、审计报告生成、审计整改评估、智能SQL、涉讼指标分析等，主要集中在前四种范式。超级智能体将探索自主执行“规划→执行→反馈优化”的审计任务闭环，推动从“功能使用”到“技能驾驭”的跨越。

搭建业技融合创新社区。构建“业务专家命题+业技融合创新+技术专家答题”的创新模式，构建二十多个模型团队或者创新专班，“点、线、面”相结合，攻克关键重难点，提升业务条线数智化替代率，构建“五维一体”的审计体系。

下面举三个应用实例。

第一个是银行业监管处罚智能分析。痛点：9025份罚单中80%为非结构化文本，人工识别新罚点效率低下。方案：大模型自动打标（29类业务领域）+ NLP语义分析检索新型罚点（识别51类新违规行为）+ 构建罚点演化链。价值：监管趋势研判效率提升90%，为内控检查提供动态指南。

第二个是经营性物业贷款全量影像审计。痛点：1.1万份信贷影像（合同/证明）人工审查需数月。方案：OCR+大模型批量提取关键条款，通过风险矩阵提示词定位缺失要件、版本错用等问题，实现全量替代抽样。价值：发现还款来源不达标等深层问题，审查周期从数月压缩至3天。

第三个是集资诈骗风险智能筛查。痛点：风险平台与客户系统割裂，1.5万份尽职调查报告需人工关联司法文书。方案：大模型匹配客户报告与司法文书，构建诈骗预测模型（识别“高息揽储”“资金池”等20+特征）。价值：犯罪类型识别准确率95%，风险溯源效率提升80%。

判断一：非结构化数据成为价值主战场

影像、语音、视频等非结构化数据占比将超80%。工商银行正构建“4V2S”数据治理框架（量足、高频、准确、有效、安全、可监督），通过多模态大模型挖掘其中隐藏的风险模式。

判断二：审计人员角色战略性升维

基础流程性工作（数据提取、简单分析）自动化率将超70%，审计人员需聚焦机制性漏洞诊断（如制度缺陷、激励错配）与高价值决策建议。人才结构将从“金字塔”转向“纺锤形”——压缩基础岗位，扩大“π字型”复合人才（业务+技术+数据+审计）规模。

判断三：审计系统研发范式革新

系统进化：从功能开发转向“技能开发”（超级智能体自主响应需求）；模型进化：专家规则与AI模型融合，实现信贷资金挪用等风险的实时阻断；价值进化：推动审计从监督评价向风险前置防控与业务价值赋能跃迁（如优化产品设计）。

结语：数智化审计的本质，是以技术之力扩展人类认知边界。当机器承担“看见数据”的任务，审计人员将更专注于“洞察本质”；当算法完成“描述问题”的工作，审计人员需更深入“设计解法”。工商银行愿与同业共建开放技术生态，以严谨的治理框架与前瞻的人才战略，迈向人机共生的审计新纪元。

文章出自中国内部审计协会数智化审计分会第一次会员大会上的主题报告，文章内容仅代表作者本人观点。

作者：周永红

单位：中国工商银行内部审计局

编辑：孙哲

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