数字化审计体系建设在农商银行的成功实践

近年来，金融监管部门围绕防范化解金融风险等核心目标，出台了一系列监管政策，监管范围不断扩大，监管标准日益细化，监管处罚力度不断加大。为更好地适应持续深化的“严监管”态势，构建适配监管新形势的数字化审计体系，是农商银行顺势而为、积极应对的重要举措。同时，农商银行的风险呈现点多面广、复杂且隐蔽的显著特征，传统审计模式在精准识别、深度剖析风险方面稍显乏力，无法满足新时代下内部审计的履职要求。如何运用数字化手段精准锚定“风险导向”核心，拓展审计的广度和深度，发现问题背后的体制性机制性缺陷，助力全行风险防控水平提质增效，已成为内部审计部门亟须破解的重大课题。

一、农商银行审计数字化转型存在的主要问题

一是当前数字化审计水平不高。受资金投入大、专业人才缺乏、数据采集处理难、对转型的看法不一等因素制约，农商银行的数字化审计仍局限于将审计工作由“线下”向“线上”转移的阶段，与大型商业银行相比，农商银行的数字化审计“形似”居多，常态化预警、智能分析画像等深挖数据功能较少，数字化应用深度不足。

二是信息基础较为薄弱。数据治理一直是农商银行信息化建设中的难点和痛点。主要表现是：部分业务系统数据标准和接口规范不统一，数据质量参差不齐，导致数据整合较为困难，尤其是非结构化数据，尚未实现有效的数据共享和利用。

三是数字化审计专业人才匮乏。数字化审计的专业性、实践性非常强，对审计人员的综合素质要求也更高。一方面，部分审计人员对数字化理念与技术存在畏难抵触情绪，倾向于“维持现状”，导致数字化转型流于“口号化”；另一方面，审计人员虽具备丰富的审计工作经验，但信息技术与数据分析能力不足，难以运用数字化工具开展工作。

二、数字化审计体系建设路径与实践应用

《“十四五”国家审计工作发展规划》指出，当前的审计工作在审计运行体制机制、审计成果的质量、干部队伍能力素质、审计信息化建设等方面还存在一些短板。2024年以来，本文研究团队结合河南农商银行发展实际，提出“锚定三大任务，建强六大要素”的“3+6”数字化审计体系路径。三大任务，即统筹审计体系建设、强化数据分析能力提升、聚焦主责主业加强监督。六大要素，即组织体系、制度体系、审计平台、审计数据、审计知识库、审计人才。

（一）重构审计组织体系

重构体系的核心，在于秉持资源集约化、决策高效化、执行敏捷化原则，以数据流驱动决策流，通过前中后台协同联动、人机能力互补赋能、流程闭环迭代优化，最终构建起“数据驱动—高效决策—敏捷执行”的完整闭环。这一过程，需推动实现三个关键转变。一是推动机构改革。应逐步实现由地域分散的审计机构向“总部集中+区域中心”模式转变，部分审计岗位需从按“职能划分”转向按“数据域划分”。二是推动工作模式“双重革新”。一方面，从“常规项目制”转向“持续监测制”，借助系统自动化处理，将绝大部分常规性工作交由系统完成；另一方面，从传统审计模式转向“敏捷审计”模式，将研究型思维贯穿审计全流程，重点强化对监管指向、管理层关切、同业重大舆情事件等敏感信息的捕捉能力，实现快速执行与反馈。三是优化考核评价机制。从单一的“结果导向”转变为“审计结果+模型贡献度”的双维度评价。

（二）构建三级制度体系

构建以章程、准则为核心，覆盖“机构、人员、项目、业务”和系统的三级内部审计制度体系，形成程序严密、配套完备的制度集合。第一层级是制定内部审计章程和内部审计准则，指明全行数字化审计体系的方向并提供基本遵循；第二层级是针对审计项目（业务）、流程节点、数据等制定具体管理办法与操作规程；第三层级是建立与第二层级相匹配的审计系统管理办法与操作规程。在构建制度体系时要强化制度顶层设计与系统评估，避免出现制度混乱、关键点缺失或不同规定相互冲突的情况。

（三）打造智能审计平台

以分布式微服务架构为根基，依托审计数据集市，打造“六平台+两应用”一体化功能布局的智能审计平台（见图1）。该平台支持多场景下智能生成审计方案、取证单等审计文书，能够大幅减少传统审计的文本编写工作。借助系统问答小帮手，降低数据搜寻难度。此外，设置质控岗，可实现关键环节把控、实时指令推送、结果动态评价，提升审计全流程质控水平。

1.系统架构对标业内一流。一是采用微服务与微前端相结合的分布式基础架构，支持向多层级机构推广使用，并能与协同平台、知识图谱、影像平台、BI平台等系统无缝对接。二是建立模型探索与模型应用的安全隔离机制。三是依托可弹性扩展的存储与计算资源，具备“亿级数据、秒级响应”的模型批量处理能力。

2.平台功能协同联动。一是实现作业场景化与质量控制实时化。支持专项审计、经责审计等多场景下智能生成审计文书、智能推荐问题定性等。二是实现审计作业与模型相互促进。依据选中的风险点自动执行关联模型，撰写审计报告时，系统自动记录对模型结果的反馈，动态计算模型问题转化率，作为模型优化与应用的重要依据，形成“作业验证模型、模型反哺作业”的双向优化机制。三是实现审计整改全过程闭环管理。通过建立清晰明确的任务分配规则与规范严谨的整改认定程序，加强审计整改各环节之间的有效衔接，确保形成“揭示问题—落实整改—完善内控”的全流程协同机制。四是建立自动监测、全员建模、定期分析的非现场工作模式，及时监测被审计单位存在的风险，助推审计关口前移，实现持续审计与全面审计。

3.平台工具支持灵活扩展。一是配备拖拉拽式建模工具，有效降低无编程背景人员的操作门槛。二是集成Python、SQL等主流编程工具，并可通过API接口调用知识图谱、图像识别等工具组件。此外，借助RPA流程机器人自动采集内外部制度及监管等处罚信息，实现行内资源的高效整合与平台功能的灵活扩展。

（四）汇聚内外数据资源

数据挖掘技术可以从海量数据中提取风险特征，为智能建模提供“原料”，激活审计智能化的核心动能。

1.建立审计数据集市。依托“湖仓集一体”架构，构建审计数据集市（见图2），通过实施数据分层管理，支持主题数仓、报表、应用集市、BI数据服务等应用场景。同时，通过数据清洗、转换、加载等，将分散数据整合为统一规范的数据集，破解“数据孤岛”难题。

2.拓展审计数据来源。智能审计平台的效能发挥，核心在于数据的持续整合，但数据工作面临协调难度大、耗时周期长、落地见效慢等现实挑战，制约了审计工作的用数效率。审计部门要主动全面调研行内各业务系统，掌握业务运行逻辑，提出数据需求。此外，要积极对接外部数据管理平台，建立统一的数据采集规范与标准接口，实现工商、司法等外部数据批量调取使用。

3.确保数据安全合规。在数据传输与处理环节，实现数据加密传输、脱敏处理。在数据治理环节，严格遵循数据标准化要求，对主题表实施全流程标准化加工。在权限管理环节，严格遵循“最小必要”原则设定数据下载权限。在安全溯源与验证环节，运用数据水印技术，针对外泄数据，做到精准溯源，并定期组织开展数据审计工作。

4.深挖数据价值。依托数据挖掘技术，从海量数据中提取风险特征，为智能建模提供“原料”。对接BI平台，通过可视化仪表盘实时跟踪审计进度，呈现风险热力图，让决策层直观掌握风险态势。借助平台的钻取分析功能，从汇总数据快速追溯至数据源头，实现“发现问题—定位原因—制定对策”的闭环管理。

（五）搭建审计知识库

审计知识库是智能审计的引擎，能够将个人智慧汇聚成集体智慧，实现审计知识经验的传承和沉淀。可基于SECI理论，建立以业务风险问题库为核心，联动制度库、审计依据库、罚点库、案例库、审计方案库、调阅资料清单库、模型库七大支撑库，形成完整的审计知识库（见图3）。

1.构建完善的业务风险问题库。遵循“横向到边、纵向到底”原则，对各业务环节的风险点及问题词条进行全面分析、系统总结与精准提炼，确保所有风险点均被纳入覆盖范围。截至2025年10月末，该业务风险问题库已拆解内外部制度918个，挖掘风险点1.3万个，问题词条4.6万条。同时，每个问题词条均按照业务场景等设置了多维度标签。

2.打造专业化审计模型库。以业务风险问题库中的问题词条作为重要依据，结合全行内外部数据信息，系统梳理模型构建思路并开发。通过持续提高模型对问题词条的覆盖比例，不断优化提升模型准确率，有效提升审计发现能力。

3.引入智能化应用场景。依托审计知识库体系，搭建行级智能合规问答小帮手，协助各岗位人员判断行为合规性；搭建智能审计问答小助手，协助审计人员通过问题描述查找问题定性、违规依据等，提升审计工作效率。

（六）锻造数字化审计人才

构建数字化审计体系，人才是关键。要采取内培外引相结合的方式，按专业领域与能力层级，打造一支由专家、骨干、基础支持团队构成的“科审融合”复合型审计人才梯队。其中，审计专家聚焦复杂案例拆解与模型训练优化，骨干力量主攻审计模型的迭代升级，基础支持团队负责审计数据集市、知识库等核心载体的日常运维。重点做好三点：一是以“科审融合”为核心制订培训计划，采取“走出去+请进来”模式，引导审计人员把握前沿审计理念；二是打造“审计精英训练营”，通过“传帮带”、实战跟岗、研讨交流重塑能力，培育数据分析与建模核心力量；三是精准招才引智，吸纳金融审计与计算机双背景人才，聘请人工智能专家任数字导师，加速人才队伍提质升级。

三、数字化审计体系建设预期成效

从审计工作角度，在数字化审计体系框架下，审计方式将由“项目为主”的专项审计变为“监测为主”的持续性审计，由侧重问题核查的“事后审计”转变为注重过程管控的“事中审计”。审计作业模式将不依赖于常规综合性或某个单项成果载体，监测预警机制可以实现对全样本进行常态化的实时扫描、监督。审计视角从聚焦“单业务条线风险”的识别，转向更为系统的“跨业务关联风险”识别。审计重点和方向将基于各业务条线、分支机构主要风险点的变化进行动态调整，从而迅速精准锁定疑点，增强了审计结论的时效性与可靠性。

从全行贡献角度，通过深入挖掘海量业务数据背后潜藏的业务管理问题，认真剖析成因，能够助力业务部门敏锐洞察风险，高效堵塞管理漏洞。在优化制度体系方面，通过对业务风险问题库的梳理，能够及时发现现行制度架构中存在的条款适用性欠佳、制度间相互冲突以及业务开展存在制度空白等问题。在促进数据治理方面，通过建设审计数据集市，能够识别全行数据领域存在的字段命名不规范、数据口径不一致等问题，通过数据宽表加工校验，可精准靶向赋能数据治理。

文章摘自《中国内部审计》杂志2025年第12期

作者：李国有 张康健 梁伟锋 杜萌雅 王珊珊

单位：河南农商银行

编辑：孙哲

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