审计系统的数字化程度不高，数据分析建模工具不统一、数据分析结果缺乏有效呈现工具、数据孤岛及数据质量不高现象普遍，让审计工作仍旧依靠手工操作、缺乏高效的管理模式、审计方案流于表面……在数字化转型步入深化期的当下，由于技术手段欠缺、数据利用不足、人才匮乏等原因，商业银行等金融机构开展数智化审计仍处于逐步探索、渐深发展的状态，审计系统的数智化发展相对滞后，诸多问题亟待破局。因此，构筑契合数字化转型需求及愈发严格监管趋势的智能审计系统，已成为商业银行深化转型质效、构筑高质量发展根基的关键一环。

      在此背景下，作为长期深耕审计管理领域的北京领雁科技股份有限公司（以下简称“领雁科技”）应时代所需，基于近20年在审计领域的实战经验，融合技术创新，推出全新一代“基于知识的智能审计系统”，致力于推动银行、保险、证券、央企等打造数字化、智能化的审计系统，构建灵活高效的数据分析平台，提升审计效率及精准度，有效地应对日益复杂的业务及监管要求。“新系统的目标，旨在让70%的业务流程实现智能覆盖，让90%的最终用户成为自助数据分析师，使得团队能够高效、便捷地进行审计管理。”领雁科技审计业务专家李荣刚如是说。

 

      一、洞视“VUCA时代”下的金融业审计管理现状及痛点

      数字经济浪潮下，随着新ICT技术的加速集成应用、数字化转型的加快推进、行业格局的不断重塑，以及数据量的爆发式增长、业务创新需求的多元化升级，推动金融企业步入易变性（Volatilily）、不确定性（Uncertainty）、复杂性（Complexity）与模糊性（Ambiguity）交织的VUCA时代。该时代下，商业银行等金融机构审计管理呈现以下主要趋势：

      一是审计工作数字化水平无法匹配逐步升级的监管态势。近年来，金融监管始终坚持“长牙带刺”，对银行等金融机构一以贯之严监严管，更加突出从严导向。相关数据显示，2024年前三季度，中国人民银行、国家金融监督管理总局、国家外汇管理局共对银行业金融机构开出1422张罚单，涉及商业银行主体超400家，被罚没总金额高达10.89亿元。然而，相较于愈发严格的监管态势，以及逐步加大的审计需求复杂度，当前多数金融机构的审计工作数字化仍处于数字化探索初期，无论是现场审计作业流程，或是非现场的建模方法、数据分析手段等依旧十分有限，数字化程度亟需加强。

      二是政策支持和标准化体系建设仍需完善。审计标准是审计工作的基础和核心，直接关系到审计工作的评价和决策。但当前一方面，标准化的体系尚未完全成熟，各机构的审计流程差异化非常大；另一方面，数字化审计在实施方面缺乏行业标准，技术标准不统一，且各机构数字化程度不一，使用的数据格式亦参差不齐，使得数据审计资源难以进行有效整合，导致多领域的数据关联分析方法在实际应用过程中仍存在较大难度‌。

      三是审计模式仍处于转型过渡阶段。尽管在新技术发展及数字化转型的驱动下，金融企业逐步开始运用数字化的工具进行审计作业，但据调查，传统的审计模式目前仍占据主导地位，部分企业的审计尚处于信息化推进阶段，且数智化审计的投入明显不足，大量审计工作仍以手工操作为主，审计作业流程智能化水平亟待提升。

      四是数据孤岛现象仍十分严重。数据要素作为当前战略性及基础性资源，已成为驱动数字经济深化发展的关键动力引擎。近年来，商业银行纷纷强化数据治理，注重数据能力建设，但数据孤岛的现象依然十分严重，“各个系统之间的数据连续性不强，各部门、各业务之间的系统相对独立，审计很难实现数据的有效整合，导致审计人员无法短期内对风险进行全面的监测，影响整体工作和风险管控效率。”李荣刚强调。

      五是专业审计人才短缺。当前我国金融企业在推进审计数字化转型过程中，面临着专业审计人员和技术型审计人员短缺的问题。据中国内部审计协会于2023年10月发布的《数智化审计调研报告》显示，85.34%的受访者认为当前数智化审计开展不足的主要原因之一就是缺少专业人才。一方面，审计行业一直面临着人才短缺的问题，随着数字经济的快速发展，以及企业对审计需求的增加使得高素质审计人才短缺问题更为凸显；另一方面，传统的审计人员一般更侧重于业务类、财务类的审计，缺乏大数据、AI等新技术应用的专业知识，使得新型数字化审计人才尤为稀缺。

 

      二、直击金融企业推进数智化审计面临的挑战

      近年来，以人工智能、大数据为代表的新技术持续迭代创新，在驱动银行等金融机构数智转型走深向实、审计转型开辟全新路径的同时，亦使审计工作面临诸多潜在挑战。“大数据、AI等的快速发展在驱动审计创新，助力精准识别潜在风险、形成数据驱动的风险监测和预警模型、辅助生成报告、提高审计效率等多方面实现了有效提升，但与此同时，商业银行等金融机构在数据分析、审计作业，以及审计管理等方面依然面临多重现实挑战”李荣刚说，具体体现在以下三方面：

      第一，数据分析痛点。大数据时代，如何有效整合和利用海量数据是提高审计成效的关键所在，然而目前多数金融机构在借助大数据提升审计效率的过程中数据分析能力亟需提升。一是建模工具不统一，目前金融机构审计数字化进程不一，在实际审计数据分析中，或使用数据库工具如Excel和SQL Server进行数据对比分析，或使用数据挖掘、Python语言、R语言等‌，导致各工具间无法有效复用，模型经验较难积累；二是数据可视化工具不足‌，现有的数据可视化工具大多局限于基本的图表类型，如饼图、条形图和折线图，缺乏高级的可视化选项，如热度和树图、地理地图等‌，因此无法对海量数据的分析结果及数据态势进行有效呈现。

      第二，审计作业痛点。一是审计作业形式有待完善，很多机构在已构建数字化审计系统的情况下，日常审计工作仍习惯于现场、线下开展，导致线上、线下工作完全割裂；二是缺乏标准的知识积累模块，导致前期审计步骤及经验无法形成标准化积累，难以有效复用；三是审计程序缺乏统一的标准和规范，不同的项目和审计团队往往采用不同的审计流程和操作方法，导致审计结果存在较大的差异和不确定性，这种不一致性不仅使得审计结果难以相互比较和验证，也增加了审计工作的复杂性和风险，导致无法有效地进行后续统计分析及领导决策；四是审计方案流于表面，编制方案时往往仅是基于先前其他项目方案略加改动，缺乏规范的逻辑，方案流于形式，对实际审计工作缺乏指导性；五是缺少辅助工具，传统审计作业在具体执行过程中，从计划的制定、方案的编制到报告的生成，再到审计过程中发现可疑情况，多依靠线下人工操作完成，亟需智能化的手段提升审计效率；六是知识库和审计作业结合效率待提升，在新技术飞速发展以及经济环境复杂多变的当下，如何将策略、模版、风险点等进行沉淀积累，形成可快速复用、逻辑规范、资源丰富的审计知识库，以使审计作业流程更加敏捷高效，是目前各金融机构亟待解决的一大问题。

      第三，审计管理痛点。如何通过有效的管理达到风险管控的要求是审计的核心要义。目前多数金融机构在审计管理过程中存在如下痛点：一是缺乏有效的审计管控机制，尤其是多法人机构在审计管理中面临‌总分机构审计相对独立、资源缺乏合理配置‌、信息沟通和决策成本高‌等难点；二是审计计划执行缺乏有效的进度跟踪、监控工具，导致项目进度滞后、资源浪费甚至项目失败；三是无法对人力资源进行有效统筹和分配，目前多数审计系统无法实现对审计人员工作进展的实时掌握，具体审计实施过程中缺乏有效的工具实时了解审计人员的项目执行情况、人员分配等，导致无法实现审计人力资源的高效统筹分配；四是团队间联合作业问题，如何建立起规范合理的流程机制，构建高效的沟通渠道，加强协作和团队之间的信息共享，确保及时沟通反馈，强化团队之间的联合作业是审计效率提升过程中有待破解的难题；五是无法满足决策层对各类统计分析的要求，如无法满足决策层对各类审计项目的资源统计、计划进度跟踪，以及问题的分类汇总等；六是无法满足团队对知识的有效管理，缺乏有效的系统管理机制去盘活词条库、要点库等知识积累模版，以更好管理知识积累。

 

      三、“四维方略”助力夯实审计转型基础

      作为企业风险控制的重要环节，推进数智化审计建设成为银行等金融机构审计团队迫切需要开展的工作。对此，李荣刚建议道，针对当前形势及上述行业审计发展现状及面临的现实挑战，以商业银行为代表的金融机构应着重从以下四个方面强化审计管理基础：

      第一，加强数据基础设施建设，数据是审计数智化转型的关键基础，数据的采集、处理、存储和应用也成为企业的核心必备能力。内部审计数据应用量最大、范围最广，利用好企业现有的信息科技能力持续加强各类数据的获取和应用是加强审计数智化建设的关键。

      第二，强化数据治理和数据质量，金融企业需着重强化数据治理，提升数据质量，确保数据的准确和完整性。结合审计的现场应用，坚持“以用促建”原则，组建数据梳理团队，在全面梳理企业内、外部数据资源的基础上，通过采集各业务部门的基础数据，进行分类筛选、归集整理和加工验证，建立业审、内外、结构化与非结构化等不同维度的审计数据资源体系，在不断夯实审计转型的数据基础的同时有效提升数据质量，为后续审计工作的优化升级提供强有力的数据支撑。

      第三，构建智能的审计系统，智能化的审计系统是审计数智化转型的载体，也是数据、模型的展示平台，以及快速适应监管变化、有效降低风险的必然要求。“构建智能化的审计系统应着重从自动化工具、动态风险管理模型、审计作业流程三方面入手。”李荣刚建议道，一是升级自动化工具，充分借助AI、大数据等技术，实现数据分析与审计实施的紧密结合，及时调整、优化审计作业流程，满足监管合规要求；二是打造动态风险管理模型，持续监测主要的企业经营管理数据和指标，以及通过大数据分析和监测相关业务活动，部署风险预警策略，及时发现重大风险，触发敏捷审计；三是重构审计作业流程，结合审计智能化系统改造，重构审计作业流程，从现场、事后的项目驱动型的审计向非现场审计以及持续审计转型，形成数据驱动、覆盖不同审计场景的审计作业组织及流程。

      第四，强化审计人员的技术培养，随着新技术在审计领域的深入渗透，以及数智化审计系统的升级重构，掌握一定的智能化技术和方法成为审计人员的必备素养。因此，审计人员需加强新技术培训，适应数智化审计发展趋势‌，强化审计数智化相关软件的学习，熟练运用数据分析工具和方法，对审计数据进行深入挖掘和有效分析，以及时发现潜在的问题和疑点等。

 

      四、“五大平台、四大升级”勾勒智能审计未来图景

      当前，在新ICT技术加速集成应用，以及商业银行数字化转型不断深化的趋势下，如何借助AI、大数据、云计算等新技术，深入分析和评估企业的财务数据、业务流程、信息系统；如何打造更加智能的审计管理系统，以助力企业处理更大规模的数据、发现更深层次的风险，并为领导者提供更为精准的决策支持成为当下审计持续探索的课题。

      据介绍，领雁科技“基于知识的智能审计系统”涵盖“审计作业平台、审计建模平台、审计监测预警平台、审计管理平台和基础管理平台”等五大平台。“新系统的理念是构建一个智能的、自动化的审计系统，旨在帮助金融机构提升审计效率、提升审计精准度，并有效应对日益复杂的监管要求。”李荣刚介绍道，在原有优势的基础上，新版审计系统主要在以下四个方面进行了智能升级：

      第一，构建一套满足审计人员需求的自主、自助、全链条的智能审计建模和数据分析平台。模型是审计数字化转型的难点，也是提升审计数据分析能力的关键因素。根据审计逻辑、业务逻辑，依托审计数据资源库，借助数据分析工具，构建查询分析类模型、问题线索类模型。通过模型需求、开发、验证、推送、使用、优化和终止等环节，实现模型全生命周期管理。“新版智能审计平台集成了原有系统底层AI知识平台的全部功能。”李荣刚进一步解释说，“此外，一是将原来可视化模型升级为步骤式的可视化图形模式；二是扩展了SQL建模、Python建模、AutoML建模等多种建模工具；三是通过视图管理及数据探视工具实现审计画像的生成；四是新增生成式大模型实现知识管理、知识问答、报告生成、智能问数等智能场景；五是新增AgentX，以解决不同业务场景的跨模型工具、跨数据源模型的调用问题；可根据应用场景和项目需求进行多方面、多维度的灵活建模。”

      第二，构建一套基于知识的自动化的智能数据监测平台。新系统基于大数据和人工智能数据分析工具，通过审计模型和监测任务的有机结合，实现对相关模型的自动化跑批、提醒、分析、分配、核查，并对核查后续的流程形成全闭环管理。在审计模型取得成效后，将其转入日常监测模型库，持续监测，定期下发疑点数据进行核查反馈，既弥补了审计项目滞后的不足，也为今后同类审计项目的审前分析画像做好储备。

      第三，构建一个基于知识策略推动的智能作业平台。相较于传统项目通过一套通用的审计作业流程完成全过程的管理，大部分审计工作通过线下完成，系统主要承担审计成果上传、补录、分析，用户体验差的传统审计模式，新版审计系统主要通过知识、策略和项目的结合，构建满足客户特定场景需求的审计模版，实现对审计作业流程的重构，满足金融机构对场景审计的诉求。“场景审计作为数字化时代下商业银行内部审计工作模式创新与变革的新思路，基于场景理论与风险场景，融合了非现场审计与持续审计的优势，构建了更为体系化、精细化的新型审计工作模式，降低了大数据分析技术在审计分析中的应用难度和门槛，提高了审计的范围覆盖面和审计线索的精准度，进而有效提高审计效率。”李荣刚补充说，“新版审计系统的审计作业流程可以完全满足场景审计的需求。”

      第四，构建一个灵活、可扩展的审计作业平台。随着组织规模的扩大和业务创新需求的日益多元化，审计需求也在不断变化，审计系统如何快速实现扩展，适应新的审计需求，是当前审计面临的一大挑战。对此，领雁科技基于知识的智能审计系统基于Agent技术，通过对AI知识平台的扩展，无缝实现对审计作业流程非现场工作的扩展。首先，新系统通过调度中心可实现监测任务、关键模块、核查流程、核查人员，以及核查场景的有效配置，能够根据实际业务需求进行快速调整和优化，满足不同业务及不断变化的审计需求。其次，新系统还可与其他系统和平台进行无缝集成，实现数据的共享和互通，为企业的全面数字化管理提供有力支持。此外，新系统还支持特定业务、项目及问题字段的有效扩展，可实现流程引擎的自主化定义、审计文书的配置等等。

      提到新版智能审计系统的核心价值，李荣刚表示，领雁科技基于知识的智能审计系统在助力银行等金融机构提高审计工作效率、实现数据分析一站式管理、转变审计作业模式的同时，更提供了一个生态可扩展的审计系统范式，以更好支撑当下日益多元化的审计业务需求，更好契合未来不断变化的审计业务趋势。

 

      五、“基于知识的智能审计系统”助力金融企业破解审计转型之困

      应时代之势，急行业所需，基于在审计领域的近二十载持续深耕，领雁科技契合时代发展脉络，紧抓金融机构在审计领域的痛点、难点，不断迭代升级自身审计管理产品。从2007年推出审计产品1.0，着重助力银行机构实现审计自动化，到目前重点打造的“基于知识的智能审计系统”，旨在助力银行等金融机构实现审计智能化、重塑审计作业流程、提升审计管理质效……跨时代砥砺奋进中领雁科技培育了“可信赖伙伴”的品牌优势，点滴积累中领雁科技锻造了审计领域行业领先地位，持续助力金融机构逾越审计转型藩篱。

      1.助力某银行打造“新一代基于知识的智能审计系统”

      在新技术快速迭代创新、数字化转型步入深化期的当下，银行业审计业务运营的智能化、数字化水平直接关乎到风险防控能力，以及银行整体转型质效。在此背景下，领雁科技结合该银行审计系统的数智化提升诉求，助力其打造新一代基于知识的智能审计系统，以进一步完善用户体验、强化智能监测，提升系统的智能化水平和数据处理能力，以更好地满足银行业务快速发展需求。

      “领雁科技在全面梳理了该行需求及痛点的基础上，基于新版‘智能审计系统’，运用大数据、人工智能技术，为其打造了一款行业领先的集数据分析、风险监测、审计作业平台、审计管理为一体的综合服务平台。”李荣刚进一步介绍道，主要从以下三方面对该行审计系统进行了完善、升级：

      一是数据分析方面，打造集审计集市、审计建模、数据分析、审计监测为一体的非现场审计平台。通过引入专家模型、Python模型、数据探视、机器学习模型等工具，帮助用户通过更多建模手段更直观、便捷地了解数据特征和模型性能。通过数据管理、模型管理、数据分析、非现场监测、疑点核查、问题入库、审计画像实现非现场审计全流程的线上闭环管理。该审计系统的建设，使该行在业务分析和数据沉淀等方面获得大幅提升，各项数据直观可见，并有效降低数据误差和数据风险。

      二是数据管理方面，强化数据地图功能，方便审计人员从更加全面的数据信息进行审查，并在数据管理方面进行加强，保证数据的安全性和可访问性。并通过OCR应用、NLP平台、Python平台等技术支持，进一步拓展审计的数据源，丰富数据分析的维度，帮助审计人员获得更精准的支持。

      三是审计流程方面，实现审计作业流程、整改销号流程、知识管理等方面的协同管理。将日常审计、专项审计、场景审计工作流程参数化到系统中，实现现场审计作业的标准化、规范化，审计文档的电子化和在线审批与传递；建立全面的整改销号流程，实现内部审计、外部监管问题的整改、销号、后续审计管理的闭环管理；建立内容丰富、调阅方便的知识库，提供法规制度、业务单元、业务风险点与控制点、审计方法、审计要点、审计问题发现、典型审计案例等信息的灵活管理。

      据介绍，该智能审计系统的升级建设，在有效提升了该行数据分析能力的基础上，实现审计流程的精细化重构，以及审计工作效率的大幅提升，使该行可以更好地规划和管理审计项目，减少线下业务运作中的繁琐操作和重复工作，全面线上化提高审计效率。

      2.助力某头部证券公司建设智能审计平台及AI知识平台

      数据智能时代，如何更好发挥数据资源价值，有效赋能、提升审计质效成为当下金融机构的必答题。为进一步提升审计数字化水平，改进审计方法、全面管理审计资源、规范审计过程、提高审计工作质效、准确评估所辖机构和业务风险，以现代信息科技理念深入诠释审计业务流程和管理方式，有效提高审计业务能力、风险管理水平和风险防范能力，该证券公司亟需打造满足智能时代复杂业务需求及严格风控诉求的智能审计系统。

      在此背景下，领雁科技助力该证券公司建设完成智能审计平台及AI知识平台，以助力其实现以非现场审计的风险监测与审计查证、现场审计的实施作业与工作管理、审计知识库管理以及系统管理等为核心的计算机辅助审计系统应用功能。具体来讲，着重实现了以下领域的升级重构：

      一是建立审计数据集市及指标体系。通过对各业务子系统的对接，建立审计工作平台所需要的审计数据集市，为审计工作与管理需要进行数据加工。及时监控与反映各业务环节的潜在重大风险；建立反映经营管理、风险管理情况的指标体系，实现综合分析、指标监测以及风险评价。

      二是建立非现场风险监测平台。构建契合证券公司业务特点的审计业务模型，利用现代化的工具开展程序化的审计，变手工查账为电子化查证；实施对各类业务的持续监测和动态预警，为现场审计提供指导和提示，科学确定审计范围，提高现场审计的针对性，节约审计成本，及时防范和化解经营风险；提供对基础业务数据的收集、汇总和分析功能，确保审计人员能及时、完整、准确、快捷高效地获取各类业务经营信息（审计线索），为审计人员在线查证业务合规性与风险性提供条件。

      三是建立现场审计管理平台。将日常审计、专项审计工作流程固化到系统中，实现该证券公司现场审计作业的标准化、规范化，审计文档的电子化和在线审批与传递；建立完善的数据分析模型，为审计统计抽样、数据分析等提供方便快捷的技术工具。

      四是建立审计综合管理平台。建立具有时效性的审计信息化管理平台，提供对业务流程、交易数据、各种业务运营与管理的信息进行统计、查询，与证券公司企业微信对接，实现对业务信息以及风险状况进行查证和跟踪监控、交互，提供审计管理的报表模型，并为满足各级管理人员的需要对信息进行加工提炼提供决策分析与参考。

      五是建立内容丰富、调阅方便的审计智库。提供法规制度、业务单元、业务风险点与控制点、审计方法、审计要点、审计问题发现、典型审计案例等信息的灵活管理。

      “智能审计平台及AI知识平台的建设，有效提升了该证券公司审计系统的智能化和自动化程度，提高了审计效率和准确性，降低了审计周期和成本；通过数据分析和预警功能，能够更早地发现潜在问题，避免严重后果的发生；大数据支持能够更好地应对大规模的审计需求，提升了系统的拓展性和稳定性。”李荣刚补充说。

      数字经济浪潮下，随着金融业数字化转型的深入推进、业务创新的日趋多元化、海量线上交易带来风险挑战的复杂性和隐蔽性日益显现，以及金融业风险防控要求的逐步加强，如何融合大数据、AI等新技术构建灵活高效的数据分析平台，重塑知识积累持续增强、潜在风险实时准确发现的智能审计管理体系，探索推动内部审计的数智化转型，提升内审部门的战略价值贡献、业务紧密程度、识别发现风险的持续性及敏捷性，强化风险防控质效，更好护航银行高质量发展，成为在创新谋变过程中持续探索的重要课题。“未来，领雁科技将持续切入金融业审计痛点，融合新技术推动审计系统优化升级，助力金融企业夯实科技强审基础，重塑契合未来发展需求的持续、智能审计模式，护航金融高质量转型发展。”李荣刚表示。