基于DeepSeek大模型創(chuàng)新構建商業(yè)銀行智能審計體系

文/中國農(nóng)業(yè)銀行審計局昆明分局課題組

一、DeepSeek賦能智能審計的優(yōu)勢

在金融業(yè)數(shù)字化轉型加速與監(jiān)管科技深化發(fā)展的雙重背景下，以DeepSeek為代表的開源大模型技術為商業(yè)銀行內部審計的智能化升級提供了全新范式。DeepSeek在銀行內部審計中的應用，標志著審計范式從“經(jīng)驗驅動”向“數(shù)據(jù)智能驅動”的根本轉變。

（一）數(shù)據(jù)安全優(yōu)勢：構建合規(guī)可控的審計屏障

一是適配國產(chǎn)技術棧，硬軟件自主可控。硬件層面，國產(chǎn)芯片全面突破，華為昇騰、沐曦曦云GPU等均完成適配，支持從輕量級（1.5B—8B）到超大規(guī)模（671B）模型推理，推理環(huán)節(jié)已實現(xiàn)國產(chǎn)化。軟件生態(tài)方面，三大運營商（中國電信、中國移動、中國聯(lián)通）深度集成DeepSeek，能夠提供從算力適配到應用落地的全鏈條支持。二是支持本地化部署，數(shù)據(jù)安全可管。DeepSeek支持本地化部署，二次開發(fā)、訓練與推理可完全在商業(yè)銀行數(shù)據(jù)中心內部進行，無需通過調用類似OpenAI等第三方提供的API（應用程序編程接口）進行業(yè)務處理，客戶信息、交易流水等敏感數(shù)據(jù)無需“出行”上傳至第三方云端運算，而是實現(xiàn)行內閉環(huán)處理，從而避免涉及國際鏈路導致的跨境傳輸、外部服務商內部訪問引發(fā)的數(shù)據(jù)泄露風險。

（二）開源及思維鏈優(yōu)勢：“算法黑箱”困境得到緩解

一是模型開源。在以往大模型閉源背景下，商業(yè)銀行內部審計主要依賴大模型廠商的有限披露，僅能通過最終生成內容監(jiān)督評估閉源模型的性能及合規(guī)性，無法獲取模型內部算法及代碼細節(jié)，導致大模型出現(xiàn)問題時溯源有明顯的障礙。而DeepSeek全量開源，檢查人員可直接審查底層邏輯與代碼，確保無隱藏規(guī)則及偏見參數(shù)，商業(yè)銀行內部審計機構也可以基于公開內容開展合規(guī)驗證。二是鏈式思維推理范式。DeepSeek的思維鏈推理范式為內部審計提供可驗證、可追溯的透明框架，模擬人類思維，記錄推理過程，幫助模型自身提升上下文理解能力的同時，也可以向使用及監(jiān)管人員展開完整推理鏈路，將復雜任務解耦為可審計單元，解決了傳統(tǒng)模型決策不透明的問題。同時，自動化日志審計可記錄模型從訓練到推理的所有關鍵步驟，實現(xiàn)全周期溯源。

（三）技術路徑優(yōu)勢：助推審計智能化進程

一是模型全量開源利于二次開發(fā)與快速迭代。DeepSeek把模型代碼、參數(shù)、訓練過程及推理邏輯等進行全量開源，不同領域開發(fā)者可以基于DeepSeek模型進行微調、二次開發(fā)甚至定制化開發(fā)，融合社區(qū)貢獻；同時，模型更新迭代速度更快，錯誤和漏洞能得到更快的修正。二是技術適配加速銀行審計智能化進程。DeepSeek融合了多模態(tài)數(shù)據(jù)、多頭潛在注意力機制（MLA）、深度學習和自適應算法等智能手段，能夠憑借其先進的技術架構有效解決當前銀行審計中的痛點，全面提高審計效率、擴展覆蓋面。比如，多模態(tài)數(shù)據(jù)處理能力能夠同時處理文本、圖像、語音等不同類型數(shù)據(jù)，打破傳統(tǒng)審計模式對單一數(shù)據(jù)形式的依賴。

（四）降本增效優(yōu)勢：突破傳統(tǒng)審計成本瓶頸

一是硬件與算力成本優(yōu)化。DeepSeek將全行業(yè)的競爭格局從以訓練為中心轉變?yōu)橐酝评頌橹行模洳捎玫膶＜一旌希∕oE）架構、多頭潛在注意力機制等技術方法，降低了單模型訓練成本，動態(tài)量化與模型剪枝技術則能夠推動推理端壓縮成本，使算力成本實現(xiàn)革命性下降。二是人力與運營成本壓縮。一方面，審計人員可以通過DeepSeek的自動文書生成功能、數(shù)據(jù)清洗與預處理功能等，輔助生成審計通知書等多種標準化審計文稿，清理收集樣本數(shù)據(jù)從而減少自身手動工作時間。另一方面，基于歷史審計數(shù)據(jù)與風險評估模型生成的評估，DeepSeek可以輔助審計領隊、組長與主審將審計資源分配至高風險領域，避免人力資源浪費在低效環(huán)節(jié)，優(yōu)化審計資源配置。

二、基于DeepSeek大模型的智慧審計創(chuàng)新實踐與戰(zhàn)略路徑

目前，DeepSeek在各行業(yè)的運用尚無成熟范本，本文認為應循序漸進，本著“從初級到高級”的策略，逐步推進其在商業(yè)銀行內部審計中的深度運用。

（一）初級運用階段：通過自動化工具賦能，實現(xiàn)審計工作效率提升

本階段只需實現(xiàn)大模型的本地化部署即可。在確保數(shù)據(jù)安全與合規(guī)的前提下，商業(yè)銀行內審機構可通過基礎AI替代人工重復勞動，實現(xiàn)審計流程標準化提速。具體運用場景大致有以下幾方面。一是建立審計知識庫（如圖1所示）。通過整合歷年合規(guī)政策、監(jiān)管要求、行內現(xiàn)有制度、處罰案例等數(shù)據(jù)，打造出一個與審計人員進行智能互動、囊括知識更加全面的“超級制度匯編”機器人，輔助審計人員更加全面高效地使用內外部制度及參考優(yōu)秀案例。二是數(shù)據(jù)清洗與預處理。DeepSeek在數(shù)據(jù)清洗與預處理方面具有顯著優(yōu)勢，通過內置的機器學習算法、預訓練模型，可以自動識別并處理數(shù)據(jù)中的噪聲、缺失值和重復項，自動生成分析腳本，減少人為干預，為審計人員提供高質量的數(shù)據(jù)支持，進而提升數(shù)據(jù)分析和應用的效果。三是審計底稿、報告生成輔助。大模型的多模態(tài)數(shù)據(jù)處理、智能推理及自動化生成技術，可以輔助審計人員自動生成審計文本，自動檢測文檔中出現(xiàn)的語法、邏輯和格式錯誤，并提供相應的修改建議。通過上述方式，審計人員可以快速形成審計底稿、報告中的標準化內容及基礎數(shù)據(jù)分析，減少低效重復性工作。

（二）中級運用階段：構建數(shù)據(jù)驅動的風險監(jiān)控體系，實現(xiàn)風險實時監(jiān)控

本階段需要針對內部審計具體工作目標，對DeepSeek大模型進行二次開發(fā)及改造，實現(xiàn)模型與審計風險預判、復雜審計場景適配，推動審計從事后監(jiān)督轉向事中干預。一是整合、聯(lián)結全量數(shù)據(jù)。大模型可以自動從商業(yè)銀行的信貸管理系統(tǒng)、財務系統(tǒng)等多個數(shù)據(jù)源收集、清洗、整合數(shù)據(jù)，構建商業(yè)銀行集團級數(shù)據(jù)湖，快速識別數(shù)據(jù)的關聯(lián)關系，將分散的數(shù)據(jù)整合為統(tǒng)一的審計數(shù)據(jù)集，為審計工作提供全面、準確的數(shù)據(jù)基礎。二是開展大數(shù)據(jù)分析建模。該技術以復雜數(shù)據(jù)為核心，旨在洞察審計問題本質，確保審計數(shù)據(jù)高效處理并輸出精準分析結果。這就要求審計人員深入理解業(yè)務，在全量數(shù)據(jù)的基礎上，確定審計目標，形成業(yè)務邏輯、數(shù)據(jù)邏輯、模型邏輯，借助DeepSeek搜索數(shù)據(jù)，判斷分析結果，最終確定疑點線索。三是實現(xiàn)風險實時監(jiān)控與預警。利用大模型構建實時監(jiān)測系統(tǒng)，對銀行的各項業(yè)務活動進行不間斷監(jiān)控。通過學習歷史數(shù)據(jù)中的正常模式和異常特征，大模型可以及時發(fā)現(xiàn)異常交易行為，極大突破了目前手動非定期運行模型的局限，做到實時監(jiān)測、實時預警、實時核查。

（三）高級運用階段：打造智慧審計生態(tài)，實現(xiàn)審計與戰(zhàn)略管理的深度耦合

本階段需要以更宏觀的審計思維全面整合行內外數(shù)據(jù)，通過多智能體協(xié)同系統(tǒng)、聯(lián)邦學習框架等技術，構建智慧審計生態(tài)，助力決策優(yōu)化。一是優(yōu)化資源配置。運用數(shù)據(jù)挖掘、深度學習等技術，以“數(shù)據(jù)一標簽—場景—畫像”為總體思路，先采集內外部審計數(shù)據(jù)，再基于數(shù)據(jù)形成描述標簽，接著結合場景構建標簽體系、設定權重和評判標準，最后生成畫像，幫助審計人員精準定位審計重點，輔助審計領隊、組長等合理調配審計資源。二是助力風控機制創(chuàng)新。借助DeepSeek深度學習功能，基于行內外制度規(guī)范、歷史審計案例，行外發(fā)布案例庫以及行內現(xiàn)有風險管控手段等，開展風險控制策略推演（蒙特卡洛模擬支持百萬級場景測試），借力系統(tǒng)自動生成內控優(yōu)化建議，助力銀行治理機制創(chuàng)新。三是實現(xiàn)深度賦能。內部審計大模型將發(fā)現(xiàn)的高頻問題、重大控制漏洞自動反饋至中前臺部門，幫助業(yè)務部門堵塞控制漏洞，將審計從事后檢查轉向前瞻洞察，最大限度發(fā)揮審計價值創(chuàng)造能力。

三、面臨的困難與挑戰(zhàn)

（一）數(shù)據(jù)質量與客戶隱私保護面臨挑戰(zhàn)

一是數(shù)據(jù)質量方面，銀行內部數(shù)據(jù)來源廣泛且結構格式多樣，大模型雖然能夠對標準結構化數(shù)據(jù)（如銀行賬戶信息、交易記錄）等可存儲于關系數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進行較好的數(shù)據(jù)預處理（包括但不限于處理數(shù)據(jù)噪音、缺失值和重復項），但由于存在因日志文件、JSON、財務報表附注等半結構化數(shù)據(jù)及音頻、視頻等非結構化數(shù)據(jù)造成的數(shù)據(jù)格式不統(tǒng)一問題，導致大模型難以快速準確處理，從而影響復雜數(shù)據(jù)的完整性和準確性。二是客戶隱私保護方面，大模型在解決數(shù)據(jù)孤島問題的同時也意味著其能訪問海量數(shù)據(jù)，因此，精確劃分數(shù)據(jù)訪問權限成為一大難題，可能因為權限限制不當或過度開放引發(fā)數(shù)據(jù)泄露風險。

（二）DeepSeek推廣運用難度不容小靚

一是技術整合存在難度。銀行現(xiàn)有信息系統(tǒng)往往較為復雜，由不同時期、不同供應商開發(fā)的子系統(tǒng)組成，不同系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)接口和技術架構存在差異，加大了技術整合難度。二是二次開發(fā)面臨硬約束。DeepSeek作為通用模型，難以完全契合銀行內部審計的特定業(yè)務需求，需要對模型進行針對性的二次開發(fā)，但通用語料與專業(yè)領域的語義分布差異容易導致微調后模型性能下降。同時，具備深厚AI功底且熟悉銀行內審業(yè)務的復合型人才極度匱乏，模型測試、優(yōu)化和驗證的時間和資金成本都增加了二次開展的難度。

（三）算法偏見、模型幻覺導致審計結果不準確

一是在算法設計及優(yōu)化過程中，同一業(yè)務場景，不同的模型開發(fā)者由于專業(yè)背景、認識存在差異，導致模型實現(xiàn)路徑不一致，最終使模型結果存在偏差。

二是由于大模型的本質是在統(tǒng)計學習的框架下，根據(jù)訓練數(shù)據(jù)中的概率分布來預測輸出，因此其并不具備真正的理解力，只能生成在語義上高度符合統(tǒng)計規(guī)律的文本。因此，當出現(xiàn)訓練數(shù)據(jù)質量差、推理過程錯誤信息或不連貫等情況時，會導致模型在生成文本時輸出不準確信息，甚至“腦補”答案，從而影響審計結論的準確性。

四、思考與建議

（一）采用漸進策略逐步推進應用

商業(yè)銀行應以“坑少、本小、利大”為原則，采用漸進式運用策略，因地制宜地選取DeepSeek運用場景，在商業(yè)銀行統(tǒng)一布局大模型的基礎上，由審計條線進行遷移學習與微調，不斷訓練出適合轄區(qū)風險特點及業(yè)務經(jīng)營發(fā)展的特色大模型。同時根據(jù)審計智能化進度，不斷優(yōu)化調整審計勞動組合、流程制度、管理體制等，構建以人工智能技術為核心驅動的智慧審計體系。

（二）加強數(shù)據(jù)質量管控及隱私保護

質量管控方面，一方面，商業(yè)銀行可采用智能數(shù)據(jù)清洗手段，對異常值、缺失值進行處理，同時通過定義數(shù)據(jù)標準、質量閾值設定等方式，解決跨部門數(shù)據(jù)標準差異的問題；另一方面，在引用外部數(shù)據(jù)時，要全面評估數(shù)據(jù)來源的合法性、真實性，校驗字段覆蓋頻率，以保證與現(xiàn)有數(shù)據(jù)的匹配度，同時通過交叉驗證等方式提高數(shù)據(jù)準確性。隱私保護方面，在數(shù)據(jù)輸入階段使用動態(tài)脫敏及數(shù)據(jù)最小化等方法，對輸入大模型的信息進行實時脫敏，按照最小且必需的原則調用字段；在訓練階段構建跨服務器、跨數(shù)據(jù)庫的聯(lián)邦學習架構，使用加密容器技術確保訓練過程中內存數(shù)據(jù)不可見；在數(shù)據(jù)輸出階段通過部署AI安全網(wǎng)關，設置簡單規(guī)則引擎及神經(jīng)網(wǎng)絡檢測器等智能化手段，實現(xiàn)對輸出內容的過濾。

（三）健全機制保障

一是加強部署統(tǒng)籌。商業(yè)銀行科技部門應加強對全行DeepSeek的部署統(tǒng)籌，橫向上明確場景運用優(yōu)先級規(guī)劃，縱向上發(fā)揮總行中樞作用，集中管理基礎大模型，并建立模型推理、訓練中心與聯(lián)邦學習平臺，實現(xiàn)模型的持續(xù)更新迭代。二是進一步規(guī)范相關制度。持續(xù)跟蹤監(jiān)管部門的監(jiān)管動向，圍繞數(shù)據(jù)治理、模型開發(fā)、合規(guī)審查、隱私保護等內容，完善管理制度，并對大模型的運用場景進行規(guī)范，確保DeepSeek落地運用規(guī)范、安全。三是分層分級建立DeepSeek運用人才庫。建議分層分專業(yè)打造由傳統(tǒng)業(yè)務專家、數(shù)據(jù)分析師和AI解決方案架構師組成的“鐵三角”團隊，探索與DeepSeek等科技企業(yè)共建金融模型聯(lián)合實驗室，實現(xiàn)技術與業(yè)務的深度融合。四是持續(xù)提升審計專業(yè)能力。鑒于DeepSeek固有的算法偏見及模型幻覺，審計人員在使用人工智能模型進行分析時，必須具備扎實的相關專業(yè)知識，以增強對模型輸出結果的分辨能力。

（課題組成員：李少鵬、李臻、王冰、鐘艷玲，作者單位：，郵政編碼：650224，電子郵箱：623203942@qq.com）

主要參考文獻

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