淺析人工智能技術融入銀行內部審計工作的可行性與挑戰

一、人工智能技術對銀行內部審計工作的影響

（一）對審計環境的影響

隨著人工智能技術的引入，銀行內部審計工作環境發生了根本性變化，促使其由傳統的人工主導型向智能化協作型轉變。同時，智能審計平臺的構建突破了地域限制，實現了區域集成與動態分布，形成“集中管理，分散執行”的新型審計運作模式。從文化層面看，人工智能技術正促使審計理念由合規導向向風險導向再向價值導向轉變[1。審計不再僅限于發現問題，而注重從數據中挖掘潛在增值點，如通過對顧客行為數據的分析來優化產品設計、分析運營效率、降低管理成本等，使審計成為銀行價值鏈中不可或缺的一環。另外，人工智能技術也重塑了審計部和其他部門之間的協作關系，通過標準化數據接口及交換機系統，審計部可實現對業務系統數據的實時訪問，與業務部門及風險管理部門形成協同防控機制，改變傳統審計信息不對稱、交流低效的現狀。

（二）對數據收集和分析的影響

傳統審計模式受限于人工處理能力，多采用樣本產品獲取審計數據，難以全面覆蓋業務數據，存在審計盲區與風險。人工智能技術通過數據接口技術的自動化，能夠實時地連接到銀行的核心業務系統、風險管理系統和財務系統中，并且能夠自動獲取結構化的交易數據、賬戶數據等（傳統審計與人工智能審計對比詳細情況見表1）。同時，借助網絡爬蟲、文檔分析等技術，實現全球覆蓋的大規模抓取與格式化。以信用審計為例，人工智能可實時獲取借款人的基本信息、財務、信用報告、交易過程等多方面的信息，突破了傳統審計依賴人工獲取部分信用文檔的局限，使審計師可以對借款人的信用狀況及風險特征有一個全面的認識。

傳統的審計數據分析方法主要是依靠審計人員的經驗與直覺，僅依靠簡單的統計分析來發現問題的線索，但這類方法往往面臨交易復雜、數據量大等問題。借助機器學習與深度學習算法，人工智能把審計數據分析從經驗驅動升級為模型驅動。在風險識別方面，構建隨機森林和神經網絡分類模型，實現對海量交易數據的多維度分析，精確識別潛在風險交易；在異常檢測方面，利用聚類算法、孤立森林等技術，自動檢測異常行為；在趨勢預測方面，利用時間序列模型對風險指數的趨勢進行預測，為風險預警提供支持。

（三）對內部審計報告生成的影響

傳統的內部審計報告制作耗時較長，審計人員在撰寫審計結論、提出改進建議等方面花費了大量時間，其報告格式與內容單元也各不相同。人工智能技術的應用，徹底改變了傳統的審計報告方式，實現了報表的自動化、標準化和個性化。在生成報告內容的同時，人工智能系統能夠自動提取出問題描述、影響程度、責任范圍等重要信息，按照預先確定的審核準則和報告模板進行抽取，按照一定的邏輯結構將其組織為完整的報告內容。在報表可視化方面，人工智能技術能把試驗數據轉化成可視化的圖形，把風險熱點圖、趨勢圖、關聯網絡圖等圖轉化成直觀、直觀的測試結果。視覺報告不但可以讓管理人員迅速了解審核的優先順序，還可以提高報告的交流效率。人工智能系統針對個性化報表，能依據不同對象如董事會、管理層、商業領域等，自動調整報表深度、展示方式與重點區域。同時，借助人工智能技術，審計報告可實時生成與更新，遇非預期風險事件時，報表自動刷新，確保內容實時準確。

表1商業銀行審計數據安全體系建設成效表

（四）對整改監督階段的影響

人工智能技術的引入，為矯正過程的全程跟蹤、自動預警與科學評價提供了一種新的思路。在糾錯任務分配方面，人工智能系統可根據審計發現的問題類型、責任范圍，自動生成糾錯任務清單，明確糾錯責任人及糾錯時限，避免人為指派過程中的疏漏與偏差。當整體的改善進度滯后于進度時，系統會自動提醒相關部門，以便及時修正。在矯正效果評價中，人工智能技術可通過建立評價指標體系對矯正措施的效果進行量化評價，例如，在修正操作風險方面，該系統能夠分析修正后各個業務的操作風險事件是否減少。當系統發生變更時，可對系統知識及執行率進行評估。以數據為基礎的變化影響評價方法可以避免人為評價中的主觀、隨機因素，提高變化影響評價的科學性、客觀性。在變更信息交互方面，人工智能系統構建了一個統一的變更管理平臺，實現了審核部門、變更責任部門以及管理層對整個變更過程及結果的實時了解，提高了信息的透明度。這一協同管理模式打破了部門間的壁壘，提高了改革的效率與效益。

二、人工智能技術融入銀行內部審計工作的優化措施（一）完善內部審計機制

要想有效地運用人工智能技術，就必須有合適的內部審計機制。當前，商業銀行應從制度設計、流程優化、質量控制等方面著手，逐步建立智能化的審計體系。在制度建設中，要制定人工智能應用測試管理辦法，明確測試階段人工智能技術的適用范圍、操作規范及管理要求2。與此同時，引入人工智能的管理審計模式，從設計、開發、驗證、應用到實施全生命周期，模型驗證覆蓋率從不足 30% 提升至 90% ，保證模型的可靠性與有效性，在此基礎上完善審計質量控制標準，包括人工智能審計質量控制要求，構建數據、模型、結果三種質量控制標準與方法，使審計制度合規性檢查效率提升4倍，模型失效風險降低 60% 。

在流程優化方面，對基于人工智能的審計業務流程進行重構，將人工流程占比從 80% 降至 25% ，數據收集至報告生成全流程耗時從超5個工作日壓縮至1.5個工作日。同時構建模型驅動的審計運作模型，模型驅動運作模型使風險識別效率提升300% ，審計流程標準化率達 95% ，異常交易識別時效從72小時大幅縮短至4小時，同時利用預先定義好的審計模型自動識別風險，并由審計員對其進行評審與驗證，形成“機器學習 + 人工調研”協同工作流程。在質量控制方面，構建人工智能審核結果的雙重評審機制，由技術團隊對模型的算法邏輯、數據錄入、參數化等環節進行技術評審。然后，測試小組會對模型版本的測試結果進行專業評審，以保證測試結果的準確可靠。同時，建立定期審計模型評價機制，對模型進行實時優化與更新，預防因模型失效而導致的審計風險。

（二）促進內部審計部門信息化建設

信息化為人工智能技術應用奠定基礎，銀行應增加內部審計部門的信息化投資，建設智能化審計平臺，提升審計信息化水平。在硬件設施建設中，建設具有大容量數據存儲設備、高性能計算服務器以及安全網絡傳輸設備的高性能審計數據中心，以滿足海量審計數據的存儲、處理與傳輸需求。建立場外應急準備系統，對系統進行實時備份，保證審計工作的連續性及數據的安全性。在軟件建設方面，建立一個集數據收集、處理、建模、分析、報告與糾正追蹤于一體的智能化審計平臺。同時，加強與銀行其他業務系統的互聯、集成，實現業務間的實時數據交互與協作。在數據治理方面，要構建審計數據治理體系，明確管理職責、管理流程，為數據的收集、儲存、處理及使用建立標準，建立數據質量評價機制，定期對試驗數據進行全面、準確、一致的評價。

（三）完善數據安全機制，保障內部數據的安全性

隨著人工智能技術的廣泛應用，數據量、屬性及使用場景發生根本性的變化，數據安全性面臨嚴峻挑戰。為了保證審計數據的安全與機密性，銀行必須構建一套完整的數據安全體系。在數據采集方面，敏感數據過度采集率從 35% 降至 8% ，外部資料采集合規率提升至 96% 。在收集外部資料時，必須有詳盡的資料使用協定，清楚地說明資料提供者的責任與義務，以及資料來源的合法性。將用戶姓名、身份證號、賬戶余額等敏感數據匿名化，通過實施匿名化處理，用戶敏感信息泄露風險降低72% ，其中身份證號、賬戶余額等關鍵數據的匿名化處理效率達每秒2000條，可有效緩解因數據泄露而導致的數據安全風險。在數據存儲方面，對已確認的數據采用加密存儲技術，包括對存儲媒體的加密，以及對數據內容的加密，存儲設備遺失導致的數據泄露事件從年均12起降為0起，物理訪問違規率下降 85% ，差異化存儲策略使敏感數據保護覆蓋率從 55% 提升至 100% ，以保證在存儲設備遺失或被盜情況下，數據不會被非法讀取。

建立層次化的數據存儲機制，對數據進行分層存儲，并根據其敏感程度和重要程度實施差異化存儲保護策略。在核心測試數據的存儲中，采用專用的存儲設備和獨立的存儲區，提高系統的物理訪問控制能力。利用SSL/TLS等加密協議建立安全的數據傳輸信道，傳輸過程中的數據篡改率從0.3% 降至 0.01% ，保證數據在網絡傳輸過程中不被竊取、篡改和偽造。建立數據傳輸監測機制，對數據傳輸的源地址、目標地址、傳輸內容、傳輸頻率等進行實時監測，及時發現異常傳輸行為，并采取相應的防范措施。建立嚴格的數據訪問控制機制，采用基于角色訪問控制（RBAC）技術，根據審計人員的任務、業務需求，對數據進行訪問控制，達到“最小授權”的目的，未授權訪問嘗試次數減少92% ，數據訪問審計日志的完整記錄率達 100% ，事后追溯效率提升4倍。建立數據使用審計日志，詳細記錄數據的訪問時間、訪問人員、訪問內容與操作行為，便于事后追溯與責任認定。加強審核人員資料安全性的培訓，定期安全培訓使審計人員的安全操作合規率從 60% 提升至 98% ，年內因人為操作導致的數據安全事件下降 80% ，同時定期開展資料安全性警示訓練，以提升稽核人員之安全意識與合規作業能力。詳見表1。

（四）優化人才培養機制，組建復合型的內部審計人才團隊

隨著人工智能技術的不斷發展，銀行內部審計人員需要具備更高的知識結構與能力素質，傳統的單一專業審計人員難以滿足智能審計的要求。銀行需要建立一套多樣化的員工培訓體系，并組建一支既有審計專長又有人工智能技術能力的高素質審計團隊。在人才引進方面，要拓寬人才選拔渠道，在傳統的審計、會計、金融等專業人才基礎上，引入計算機科學、數據分析、人工智能等專業人才，實現專業結構上的互補。招聘標準應該注重應聘者的跨領域綜合能力，既要有扎實的審計專業知識，又要有數據分析工具使用技能。

三、結論

綜上所述，隨著人工智能技術的持續演進及其在銀行業務中的深度應用，內部審計將朝著智能化、自動化、精準化的方向加速發展。智能審計作為銀行數字化治理的重要組成部分，對強化銀行風險管控、提升運營效率、創造業務價值具有重要意義。但是也必須清醒認識到，人工智能并非方能解決方案，它的適用范圍具有明確邊界。在復雜的審計場景中，人的專業判斷與實踐經驗仍不可替代。唯有將人工智能技術與審計專業知識有機地結合起來，方能充分釋放智能審計的潛能，為商業銀行的高質量發展注入新動能。

參考文獻：

[1]葉宇祖.人工智能時代下國家審計技術的創新與挑戰U].審計與理財，2025(05):11-13.

[2]吉寧婧.人工智能時代下審計發展的機遇與挑戰U].商業經濟，2025(06):155-157.

[3]戴逸如.人工智能技術在財務會計審計中的應用研究[].市場周刊，2025，38(12):88-91.

（作者單位：華夏銀行股份有限公司）