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DeepSeek如何通过NLP与数据分析优化审计流程并提升风险识别能力

Time:2025年04月14日 Read:13 评论:0 作者:haiwenboyue

主要内容

内部审计实务的赋能方向是构建智能审计流程,利用自然语言处理(NLP)和数据分析能力,能显著优化审计流程。比如在非现场审计方面,可通过实时抓取业务系统数据,再结合多模态模型(如-VL2),自动识别合同、票据等文档中的异常点,这样能降低人工抽样误差。自动化报告能够生成:借助-R1 推理模型可以生成初步的审计结论,这样一来,就可以减少重复性的工作,并且提升工作效率。在资本计量高级方法中,比如信用风险内评法,模型审计可以提供支持。它能够辅助验证模型参数的合理性,还能评估数据输入的完整性,从而确保符合《商业银行资本管理办法》的要求。审计模式的转型体现在从“事后检查”转变为“事中干预”。借助嵌入式审计模块,能够在业务流程里实时对风险点进行监控,像信贷审批环节的合规性等这些方面。这样就实现了风险关口的前移。全量数据分析取代了抽样审计。凭借 AI 处理海量非结构化数据的能力,审计的覆盖范围从局部抽样拓展到了全业务链条。

在实务应用中存在一些挑战,也需要相应的应对措施。数据安全与隐私合规方面存在风险点,比如审计工作会涉及到敏感的客户信息,而模型训练过程中必须避免数据泄露的情况发生。像在反欺诈场景中,需要处理客户的交易记录,并且要符合《个人信息保护法》的要求。应对的对策是采用本地化部署,例如江苏银行的-VL2 模型,同时结合数据脱敏和加密传输技术,以此来确保数据能够进行闭环管理。复合型人才的缺口现状:传统审计人员不具备 AI 模型调优的能力,而技术人员又难以理解审计逻辑。突破路径有两种,一是通过“审计+科技”的交叉培训,像微众银行的内部人才培养计划那样;二是引入第三方合作,如同安永的数字化审计咨询服务。未来发展趋势方面,审计生态将进行重构,在技术融合上,会与区块链相结合,以实现审计证据链的不可篡改存储,例如在合同质检场景的存证。监管部门可能会出台 AI 审计标准,明确模型验证、数据治理等要求,同时监管框架也会进行适应性调整以满足合规要求的升级,可参考《商业银行内部审计指引》第 40 条报告机制。

江苏银行的实践情况如下:该银行通过部署-VL2 和 R1 模型,在一些场景取得了突破。在智能合同质检方面,模型能够自动识别合同条款与监管要求之间的偏差,使得错误检出率提高了 30%,同时人工复核的时间减少了 50%。托管资产进行估值对账时:通过多模态模型来解析财务报表以及交易记录,这样就能实现对估值差异的实时预警。结论等 AI 技术正在对商业银行内部审计的底层逻辑进行重塑,促使审计从“合规驱动”转变为“价值创造”。在未来,银行需要在技术应用和合规管理之间找到平衡,并且要加快组织变革以及人才培养的步伐,以此来应对智能化审计时代所带来的全面竞争。

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