人工智能賦能下商業(yè)銀行審計模式轉(zhuǎn)型研究

隨著人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展，商業(yè)銀行審計模式的數(shù)字化轉(zhuǎn)型已成為金融領(lǐng)域的重要議題。本文聚焦人工智能技術(shù)對商業(yè)銀行審計流程、風(fēng)險防控及決策支持的賦能作用，分析其在數(shù)據(jù)處理、風(fēng)險預(yù)警、流程自動化等方面的實踐價值，探討技術(shù)適配性、數(shù)據(jù)安全、人才儲備等核心挑戰(zhàn)，并提出適配性技術(shù)選型、基礎(chǔ)設(shè)施優(yōu)化、分層人才培養(yǎng)等轉(zhuǎn)型策略，為商業(yè)銀行審計模式創(chuàng)新提供理論參考與實踐路徑。

一、引言

金融業(yè)務(wù)數(shù)字化進程的加速推動了商業(yè)銀行審計場景的結(jié)構(gòu)性變革。傳統(tǒng)審計模式依賴抽樣分析與人工核驗，難以應(yīng)對高頻交易產(chǎn)生的海量異構(gòu)數(shù)據(jù)，在風(fēng)險預(yù)警時效性與審計決策科學(xué)性方面顯現(xiàn)效能短板。人工智能技術(shù)的特征提取與模式識別優(yōu)勢，為突破審計資源約束提供了技術(shù)突破口，但算法可解釋性不足、跨系統(tǒng)數(shù)據(jù)整合障礙等現(xiàn)實問題制約著技術(shù)應(yīng)用深度。本文立足技術(shù)賦能與業(yè)務(wù)需求的動態(tài)平衡視角，探索商業(yè)銀行審計流程再造的核心路徑，揭示智能審計系統(tǒng)的運行機理及其價值釋放邊界，為金融業(yè)智能化監(jiān)管體系構(gòu)建提供理論支撐。

二、人工智能賦能商業(yè)銀行審計轉(zhuǎn)型的作用

（一）提升數(shù)據(jù)處理與分析能力

人工智能技術(shù)從根本上改變了商業(yè)銀行審計數(shù)據(jù)處理的底層邏輯。傳統(tǒng)審計中，人工主導(dǎo)的數(shù)據(jù)篩選與歸類存在效率瓶頸，面對電子交易記錄、客戶行為圖譜、文本合同等多元異構(gòu)數(shù)據(jù)時，審計人員常陷入海量信息處理的低效循環(huán)。機器學(xué)習(xí)算法通過特征工程構(gòu)建多維分析模型，可自動識別票據(jù)影像中的關(guān)鍵字段，解析語義模糊的合同條款，并將非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)化格式。自然語言處理技術(shù)針對銀行內(nèi)部報告、監(jiān)管函件等文本資源，通過詞向量映射與主題聚類，實現(xiàn)風(fēng)險關(guān)鍵詞的自動標(biāo)注與語義關(guān)聯(lián)分析。在時序數(shù)據(jù)處理方面，遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可捕捉賬戶資金流動的周期性規(guī)律，識別偏離正常波動范圍的異常交易簇。這種全量數(shù)據(jù)覆蓋模式突破了傳統(tǒng)抽樣審計的局限，使審計結(jié)論基于全局?jǐn)?shù)據(jù)交叉驗證生成，審計人員的工作重心轉(zhuǎn)向異常模式解讀與決策優(yōu)化，實現(xiàn)技術(shù)工具與人類專業(yè)判斷的協(xié)同增效。

（二）優(yōu)化風(fēng)險識別與預(yù)警功能

商業(yè)銀行風(fēng)險防控體系的智能化轉(zhuǎn)型，體現(xiàn)為人工智能驅(qū)動的動態(tài)監(jiān)測機制對傳統(tǒng)靜態(tài)規(guī)則的超越。監(jiān)督學(xué)習(xí)模型通過提煉歷史風(fēng)險案例特征，構(gòu)建客戶信用評估、交易合規(guī)性檢測的動態(tài)指標(biāo)體系，其指標(biāo)權(quán)重可隨市場環(huán)境變化自主調(diào)整。圖計算技術(shù)通過構(gòu)建資金流轉(zhuǎn)拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)，實時追蹤跨賬戶、跨機構(gòu)的異常資金閉環(huán)，有效識別關(guān)聯(lián)方違規(guī)擔(dān)保、虛假貿(mào)易背景等隱蔽風(fēng)險。在操作風(fēng)險領(lǐng)域，行為序列分析模型可捕捉員工系統(tǒng)操作軌跡中的非常規(guī)模式，提前預(yù)警越權(quán)訪問、數(shù)據(jù)篡改等內(nèi)控漏洞。風(fēng)險預(yù)警窗口期實現(xiàn)關(guān)鍵性前移，系統(tǒng)通過持續(xù)學(xué)習(xí)新興風(fēng)險特征，可在風(fēng)險事件顯性化前發(fā)出多層次警報。

（三）推進審計流程自動化

人工智能技術(shù)對審計作業(yè)鏈的改造聚焦于全流程自動化閉環(huán)控制。機器人流程自動化系統(tǒng)通過預(yù)設(shè)規(guī)則引擎，自主執(zhí)行銀行對賬單核對、稅費計算驗證等高頻重復(fù)任務(wù)，處理穩(wěn)定性和速度顯著超越人工極限。智能文檔處理技術(shù)融合光學(xué)識別與語義理解，將紙質(zhì)憑證、手寫備注等非標(biāo)信息轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)流，消除人工轉(zhuǎn)錄誤差。在審計軌跡管理方面，區(qū)塊鏈支撐的分布式賬本技術(shù)確保每項審計證據(jù)的生成、傳遞與存儲具備可追溯性，從技術(shù)層面杜絕信息篡改可能。流程調(diào)度算法依據(jù)審計項目的復(fù)雜程度與風(fēng)險等級，動態(tài)分配計算資源與人力資源，實現(xiàn)審計資源配置的帕累托優(yōu)化。

（四）強化審計相關(guān)決策支持

人工智能賦能的決策支持系統(tǒng)重構(gòu)了商業(yè)銀行審計的價值輸出方式。知識圖譜技術(shù)整合監(jiān)管政策、行業(yè)風(fēng)險、客戶畫像等多源信息，構(gòu)建全景式?jīng)Q策分析框架，幫助審計人員穿透單一事件表象，洞察系統(tǒng)性風(fēng)險傳導(dǎo)路徑。強化學(xué)習(xí)算法通過模擬不同審計策略的預(yù)期效果，為資源投放優(yōu)先級排序提供量化依據(jù)，避免經(jīng)驗主義決策導(dǎo)致的資源錯配。在重大風(fēng)險研判場景中，因果推理模型可剝離外部環(huán)境變量干擾，精準(zhǔn)定位風(fēng)險根源，為管理層提供可操作的治理建議?？梢暬换テ脚_將復(fù)雜算法輸出轉(zhuǎn)化為動態(tài)熱力圖、關(guān)系網(wǎng)絡(luò)圖等直觀形態(tài)，降低技術(shù)門檻的同時提升決策信息吸收效率。

三、人工智能賦能下商業(yè)銀行審計轉(zhuǎn)型面臨的挑戰(zhàn)

（一）技術(shù)應(yīng)用適配性難題

人工智能技術(shù)在商業(yè)銀行審計場景的落地面臨核心技術(shù)特性與業(yè)務(wù)需求的結(jié)構(gòu)性矛盾。主流機器學(xué)習(xí)算法依賴大規(guī)模標(biāo)注數(shù)據(jù)訓(xùn)練，但銀行審計涉及的客戶隱私數(shù)據(jù)、敏感交易記錄存在嚴(yán)格訪問限制，導(dǎo)致訓(xùn)練樣本的規(guī)模與質(zhì)量難以滿足算法需求。深度學(xué)習(xí)模型在處理信貸資產(chǎn)分類、關(guān)聯(lián)方交易識別等復(fù)雜任務(wù)時，常因業(yè)務(wù)規(guī)則動態(tài)變化出現(xiàn)決策邏輯僵化，無法適應(yīng)監(jiān)管政策調(diào)整帶來的審計標(biāo)準(zhǔn)更新的情況。自然語言處理技術(shù)解析審計底稿時，受限于金融術(shù)語專業(yè)性與文本表述模糊性，關(guān)鍵信息提取準(zhǔn)確率波動顯著。異構(gòu)系統(tǒng)間數(shù)據(jù)接口標(biāo)準(zhǔn)化缺失，導(dǎo)致智能審計平臺與核心銀行系統(tǒng)、外部征信數(shù)據(jù)庫的實時交互存在技術(shù)壁壘。算法可解釋性不足加劇了審計人員對機器學(xué)習(xí)輸出結(jié)果的信任危機，黑箱決策模式與審計工作要求的透明性原則存在根本沖突。

（二）基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)滯后

商業(yè)銀行智能審計體系的發(fā)展受制于底層技術(shù)支撐能力的系統(tǒng)性缺陷。分布式計算集群的部署規(guī)模與數(shù)據(jù)處理需求不匹配，導(dǎo)致復(fù)雜模型訓(xùn)練周期超出審計時效性要求，實時風(fēng)險監(jiān)測常因算力瓶頸出現(xiàn)響應(yīng)延遲。行內(nèi)歷史數(shù)據(jù)的數(shù)字化存儲完整性不足，大量紙質(zhì)憑證、手工臺賬未完成結(jié)構(gòu)化轉(zhuǎn)換，形成阻礙算法效能釋放的數(shù)據(jù)斷層。網(wǎng)絡(luò)傳輸帶寬限制與數(shù)據(jù)安全協(xié)議的沖突，使得跨區(qū)域分支機構(gòu)的數(shù)據(jù)無法高效聚合，制約全景式審計分析開展。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲架構(gòu)的缺陷導(dǎo)致圖像識別、語音分析等技術(shù)處理合同掃描件、電話錄音等審計證據(jù)時，存在關(guān)鍵信息漏讀與語義誤判風(fēng)險。智能審計平臺與現(xiàn)有IT系統(tǒng)兼容性問題突出，部分商業(yè)銀行仍使用封閉式架構(gòu)的舊有審計管理系統(tǒng)，難以承載人工智能模塊的插件化升級。

（三）數(shù)據(jù)安全與信息保護風(fēng)險

人工智能驅(qū)動的審計模式加劇了商業(yè)銀行數(shù)據(jù)治理體系的脆弱性?？蛻艚灰讛?shù)據(jù)、身份信息的跨系統(tǒng)流動打破了傳統(tǒng)審計的數(shù)據(jù)隔離屏障，多源數(shù)據(jù)融合過程中的權(quán)限管理漏洞可能引發(fā)敏感信息泄露。第三方技術(shù)供應(yīng)商介入模型訓(xùn)練環(huán)節(jié)時，存在訓(xùn)練數(shù)據(jù)出境導(dǎo)致的合規(guī)性風(fēng)險，境外云服務(wù)平臺的數(shù)據(jù)管轄權(quán)爭議威脅審計信息主權(quán)。對抗性攻擊通過注入惡意樣本干擾機器學(xué)習(xí)模型的特征識別，可能造成風(fēng)險預(yù)警失效或?qū)徲嫿Y(jié)論偏差。聯(lián)邦學(xué)習(xí)等隱私計算技術(shù)的應(yīng)用面臨性能損耗與技術(shù)成熟度限制，在確保數(shù)據(jù)可用不可見的前提下，模型精度下降直接影響審計判斷的可靠性。審計過程產(chǎn)生的衍生數(shù)據(jù)歸屬權(quán)界定模糊，算法生成的客戶風(fēng)險評分、行為畫像等新型數(shù)據(jù)資產(chǎn)的保管責(zé)任缺乏法律依據(jù)。監(jiān)管科技發(fā)展速度滯后于技術(shù)創(chuàng)新，現(xiàn)行數(shù)據(jù)安全法規(guī)尚未完全覆蓋智能審計場景下的新型風(fēng)險形態(tài)，合規(guī)邊界的不確定性抑制技術(shù)應(yīng)用深度。

（四）復(fù)合型專業(yè)人才匱乏

商業(yè)銀行審計隊伍的技能結(jié)構(gòu)難以匹配智能審計轉(zhuǎn)型的知識需求。傳統(tǒng)審計人員普遍缺乏機器學(xué)習(xí)算法原理、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)設(shè)計等技術(shù)認(rèn)知，導(dǎo)致人機協(xié)作中出現(xiàn)技術(shù)工具誤用與輸出結(jié)果誤讀。技術(shù)團隊開發(fā)的模型常因忽視審計業(yè)務(wù)邏輯出現(xiàn)“技術(shù)正確但業(yè)務(wù)無效”的實踐困境。算法偏見識別與修正需要同時具備統(tǒng)計學(xué)素養(yǎng)與審計經(jīng)驗的復(fù)合型人才，此類核心人力資源在就業(yè)市場供給嚴(yán)重不足。內(nèi)部培訓(xùn)體系停留在基礎(chǔ)操作技能傳授層面，未構(gòu)建涵蓋數(shù)據(jù)建模、倫理審查、系統(tǒng)驗證的立體化能力培養(yǎng)框架。組織架構(gòu)的條塊分割阻礙跨部門知識流動，科技部門主導(dǎo)的技術(shù)方案常因缺乏審計實務(wù)視角而偏離真實業(yè)務(wù)場景。人才評價機制仍以傳統(tǒng)審計項目數(shù)量為核心指標(biāo)，未建立激勵技術(shù)創(chuàng)新與知識融合的績效考核標(biāo)準(zhǔn)，加劇了人才隊伍的能力斷層與創(chuàng)新惰性。

四、推動商業(yè)銀行審計轉(zhuǎn)型的策略

（一）依據(jù)銀行實際特點，科學(xué)選型人工智能技術(shù)

商業(yè)銀行需建立技術(shù)適配評估機制，將人工智能工具選型與自身業(yè)務(wù)特征深度綁定。中小型區(qū)域銀行應(yīng)優(yōu)先選擇輕量化機器學(xué)習(xí)框架，針對本地客戶群體交易頻率低、數(shù)據(jù)規(guī)模有限的特點，開發(fā)基于遷移學(xué)習(xí)的預(yù)訓(xùn)練模型，通過小樣本微調(diào)實現(xiàn)風(fēng)險識別功能。全國性商業(yè)銀行可探索圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與知識圖譜的融合應(yīng)用，利用跨區(qū)域客戶關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)構(gòu)建全景式審計分析平臺，重點突破集團客戶隱形擔(dān)保、跨境資金流動監(jiān)測等復(fù)雜場景。技術(shù)采購環(huán)節(jié)需設(shè)置業(yè)務(wù)場景匹配度測試，要求供應(yīng)商在信貸審計、反洗錢監(jiān)測等具體模塊演示算法決策邏輯與審計準(zhǔn)則的兼容性，避免通用解決方案與專業(yè)需求脫節(jié)。建立算法動態(tài)優(yōu)化機制，針對監(jiān)管政策變化定期更新訓(xùn)練數(shù)據(jù)集特征維度，通過增量學(xué)習(xí)保持模型對新興業(yè)務(wù)風(fēng)險的敏感度。在技術(shù)部署路徑上采取模塊化推進策略，先行在交易流水分析、電子憑證核驗等標(biāo)準(zhǔn)化場景落地成熟技術(shù)，積累經(jīng)驗后逐步擴展至主觀判斷較強的審計領(lǐng)域。

（二）完善基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，確保人工智能應(yīng)用穩(wěn)定

商業(yè)銀行應(yīng)當(dāng)構(gòu)建分層式技術(shù)支撐體系，為智能審計系統(tǒng)提供可持續(xù)運行的物理載體。在硬件層部署彈性可擴展的分布式存儲集群，通過容器化技術(shù)實現(xiàn)計算資源按需分配，確保審計高峰期模型訓(xùn)練的算力供給。搭建企業(yè)級數(shù)據(jù)中臺，整合核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)、外部征信平臺、監(jiān)管報送接口等多源數(shù)據(jù)流，制定統(tǒng)一的數(shù)據(jù)清洗規(guī)則與質(zhì)量評估標(biāo)準(zhǔn)。開發(fā)智能審計專用數(shù)據(jù)沙箱，在保證原始數(shù)據(jù)安全隔離的前提下，為算法模型提供脫敏化訓(xùn)練環(huán)境。推進遺留系統(tǒng)改造工程，采用API網(wǎng)關(guān)實現(xiàn)新舊審計管理平臺的無縫對接，避免數(shù)據(jù)孤島影響智能分析連續(xù)性。構(gòu)建異地災(zāi)備中心與實時監(jiān)控儀表盤，對算法運行狀態(tài)、數(shù)據(jù)吞吐量、系統(tǒng)響應(yīng)延遲等關(guān)鍵指標(biāo)實施動態(tài)預(yù)警。建立基礎(chǔ)設(shè)施效能評估體系，定期檢測網(wǎng)絡(luò)帶寬負(fù)載率、存儲資源利用率等參數(shù)，為容量規(guī)劃提供決策依據(jù)。

（三）強化數(shù)據(jù)安全管理，保障銀行合法合規(guī)經(jīng)營

商業(yè)銀行需構(gòu)建覆蓋數(shù)據(jù)全生命周期的智能審計風(fēng)控體系。在數(shù)據(jù)采集階段實施分類分級管理，對客戶身份信息、資金交易記錄等敏感字段設(shè)置差異化的訪問權(quán)限與加密強度。部署數(shù)據(jù)血緣追蹤系統(tǒng)，記錄審計分析過程中每個數(shù)據(jù)項的流動路徑與加工痕跡，確保事后審計可回溯。引入同態(tài)加密與聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)，在跨機構(gòu)數(shù)據(jù)協(xié)作場景中實現(xiàn)“數(shù)據(jù)可用不可見”，既滿足模型訓(xùn)練需求又規(guī)避隱私泄漏風(fēng)險。建立第三方技術(shù)供應(yīng)商準(zhǔn)入評估機制，通過合同條款明確訓(xùn)練數(shù)據(jù)使用范圍與銷毀時限，要求云服務(wù)商提供本地化部署方案以規(guī)避跨境數(shù)據(jù)管轄爭議。組建算法安全審查團隊，定期對機器學(xué)習(xí)模型進行對抗樣本測試，識別潛在的特征誤判漏洞。開發(fā)合規(guī)性自檢工具，將《中華人民共和國個人信息保護法》《中華人民共和國數(shù)據(jù)安全法》等監(jiān)管要求嵌入智能審計工作流，自動攔截違反最小必要原則的數(shù)據(jù)調(diào)用請求。

（四）開展分層分類培訓(xùn)，組建復(fù)合專業(yè)人才隊伍

商業(yè)銀行應(yīng)實施審計人才能力重構(gòu)工程，打造人機協(xié)同的新型作業(yè)模式。針對傳統(tǒng)審計人員開設(shè)機器學(xué)習(xí)原理、數(shù)據(jù)可視化分析等基礎(chǔ)課程，采用沙盤推演方式訓(xùn)練其準(zhǔn)確解讀算法輸出報告的能力。為科技背景員工定制金融審計實務(wù)培訓(xùn)，重點講解信貸風(fēng)險指標(biāo)、監(jiān)管處罰案例等業(yè)務(wù)知識，消除技術(shù)開發(fā)與審計需求的認(rèn)知偏差。建立跨部門輪崗機制，安排數(shù)據(jù)工程師參與現(xiàn)場審計項目，通過實踐理解業(yè)務(wù)規(guī)則對算法參數(shù)設(shè)置的具體約束。組建由審計專家、模型工程師、合規(guī)法務(wù)構(gòu)成的三維技術(shù)評審小組，對智能審計系統(tǒng)的業(yè)務(wù)適用性開展定期評估。創(chuàng)新激勵機制，將算法優(yōu)化建議采納率、人機協(xié)同效率提升度納入績效考核體系，激發(fā)員工參與技術(shù)革新的內(nèi)生動力。與高校聯(lián)合開發(fā)智能審計微專業(yè)課程，定向培養(yǎng)掌握貝葉斯統(tǒng)計、自然語言處理等技術(shù)的復(fù)合型畢業(yè)生，形成穩(wěn)定的人才供給渠道。

五、結(jié)語

綜上所述，人工智能與商業(yè)銀行審計的深度融合正觸發(fā)金融監(jiān)管范式的根本性轉(zhuǎn)變。通過構(gòu)建基于機器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)分析模型，審計主體可實現(xiàn)對信貸風(fēng)險與操作風(fēng)險的穿透式監(jiān)測；依托智能算法優(yōu)化的流程控制機制，審計效率突破傳統(tǒng)人力約束。技術(shù)嵌入過程中需重點解決基礎(chǔ)設(shè)施冗余與專業(yè)人才斷層問題，建立動態(tài)適配的智能審計技術(shù)選型標(biāo)準(zhǔn)，同步完善數(shù)據(jù)治理安全框架。未來商業(yè)銀行需在技術(shù)迭代與制度創(chuàng)新雙重驅(qū)動下，形成具有業(yè)務(wù)洞察力的智能審計體系，為金融系統(tǒng)穩(wěn)健運行構(gòu)筑數(shù)字化防線。

（作者單位：晉商銀行）

作者簡介：李冰潔，女，漢族，1989年8月出生，山西臨汾人，碩士研究生，審計師。