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人工智能赋能商业银行财务管理审计的实践探索

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一、项目背景与审计难点

商业银行财务资源配置的合理性直接关系到集团战略落地与风险防控效能。基于此,A银行审计部启动集团财务管理专项审计,构建“审计智能体统筹交互、专精模型深度穿透”的数智化审计模式,推动审计工作从经验驱动向数据驱动转型。


二、构建双轮驱动工作机制

针对上述难点,审计组确立了“数据穿透+敏捷响应”双轮驱动的工作机制,其核心可概括为以下内容:

第一,风险靶向定位体系化。

第二,算力资源配置梯度化。

第三,总分机构协同立体化。


三、审计智能体的构建与交互式作业模式

审计组构建了辅助交互式审计智能体,审计智能体采用“认知层—工具层—数据层”三层架构,实现“对话即服务”的审计作业模式。

(一)模型库的快速调用

审计智能体集成近千项规则模型,审计人员只需通过自然语言发出指令,审计智能体即可自动识别意图,快速调用费用超支、重复报销、供应商集中度等规则模型。

(二)审计知识库的智能检索

审计智能体对接全行的审计知识库,内容涵盖四类:一是制度规范。二是审计文档。三是审计操作指南。四是审计调阅资料库。审计智能体即时反馈相关条款与案例,成为审计人员随身的“审计助手”。

(三)OCR与语音转写的非结构化数据解析

底层基于定制化多模态大模型,审计智能体集成OCR(光学字符识别)与语音转写能力。便于与财务系统数据进行比对,有助于审计人员快速筛选关键信息。

(四)图数据库工具的关联关系即时挖掘

审计组构建图数据库查询与分析工具,支持对复杂关联关系的即时挖掘。审计人员可检索股权路径、人员重叠、地址相似等多维关联,并输出关联路径图谱。

(五)审计文本撰写的辅助生成

审计智能体集成两类文本生成工具:一是审计问题定性模型。二是审计文书生成辅助模型。审计人员对生成内容进行审核修正,该工具将审计人员从繁重的文案工作中解放出来,使其专注于风险判断与根因分析。


四、复杂场景的专项穿透取证方法

(一)基于孤立森林算法的费用异常检测

鉴于分支机构受历史发展进程与区域资源禀赋差异影响,费用规模存在固有差异,审计组遵循风险导向与业务实质原则,构建“绝对值—相对值—偏离度”三维分析框架。

(二)地址信息分析与标准化处理

地址数据本质上是非结构化文本,难以直接进行对比分析。审计组形成以下两套方法:

针对已标准化的地址,采用空间计算。

针对非结构化地址,实施标准化处理流程。

(三)基于图数据库的关联关系分析

在数据整合方面,节点与边涵盖股权信息、静态信息、人员信息、注册及经营地址信息。根据资金流向、股权关联、控制关系、关键信息重叠等层面分析关联关系。

在算法应用方面,采用分层策略:对小规模网络,直接设置关系层数进行全量展示,直观发现关联关系;对较大网络,利用鲁汶算法(Louvain)进行社区检测,通过划分社群对节点分类展示,定量评估网络规模(社区数量、社区内节点密度),及时调整抽样验证重点。

(四)招标录像的智能分析

部分分支机构集中采购管理存在疏漏,评标过程隐含风险,审计组决定扩大抽样范围。但招标录像时间偏长,现场审计时间有限,传统人工查阅效率低下。审计组通过人物动作分析及语音识别技术,将影像数据转换为可定量分析的结构化信息。


五、人机协同与质量控制

数智化审计并非算法替代人工,而是通过人机协同实现优势互补。审计组在实践过程中形成以下质量控制要点:

第一,明确分工边界。

第二,建立“算法启发—人工验证—共同决策”的作业闭环。

第三,坚守安全与伦理底线。


六、经验启示

一是数智化审计必须立足业务实质,避免技术空转。

二是“轻量化审计智能体+重度专项模型”的分层架构具有较强的可复制性。

三是非结构化数据的解析能力是审计数字化的关键短板,也是突破口。

四是审计人员的技术素养与专业判断缺一不可。


节选自《中国内部审计》2026年第7期

作者:于宏强 董易成

单位:交通银行股份有限公司

编辑:孙哲

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