浅析大语言模型在商业银行审计报告中的应用

在商业银行审计工作流程中，传统的手工编制审计报告流程耗时长且易出错，而自动化生成能够极大提高工作效率和准确性。大语言模型基于大规模的文本数据进行训练，拥有强大的语言理解和生成能力，依托该类模型能快速生成高质量、连贯的文本，解决了审计报告手工编制的痛点。大语言模型技术作为商业银行文书自动化生成在人工智能时代的新路径，可以有效解放审计报告产出过程的人力资源，推动商业银行文书撰写流程向智能化转型。

大语言模型在文本生成中的应用介绍

（一）大语言模型的概念和原理。大语言模型是一种基于深度学习技术的自然语言处理模型。其核心原理是使用深度神经网络模拟人类语言理解和生成的过程。大语言模型通常基于Transformer等模型结构，通过对大规模文本数据进行预训练，学习到文本的语义和语法规律，以及单词之间的关联关系。模型将输入的文本序列映射为隐藏语义表示，然后使用生成器将其转化为目标文本。通过迭代训练过程，大语言模型能够不断优化参数，并生成更流畅、准确的文本。大语言模型的优势在于可以理解上下文和生成连贯的文本，适用于文本生成、机器翻译、对话系统等任务。

（二）大语言模型在文本生成领域的成功案例。大语言模型在文本生成领域有多个成功案例。其中一个著名的案例是OpenAI的GPT系列模型。GPT-3.5模型通过预训练和微调的方式，在多个领域展示了出色的表现，如新闻摘要、故事创作、诗歌生成等。在对话系统方面，大语言模型可模拟人类对话风格，提供自然流畅的对话体验。这些成功案例证明了大语言模型在文本生成领域的巨大潜力和价值，使商业银行审计报告自动化生成成为可能。

商业银行审计报告编制的痛点与现状

商业银行审计报告是银行审计部门对银行内部控制系统、风险管理、合规性和运营流程等进行独立评估和审计后的总结性文件。它具有重要的作用，能够识别和评估、披露银行内部存在的潜在风险和问题，提供改进和加强内部控制的建议，帮助银行有效管理和降低运营风险。此外，审计报告也是银行内外部监管工作的重要参考资料，有助于确保银行合规性、透明性和稳健性，并维护银行的声誉和信任度。

长期以来，手工编制商业银行审计报告面临着多方面的痛点。首先是时间消耗，编制一份完整的审计报告需要大量的人力和时间，尤其是在复杂的银行业务环境下。其次是人为因素，审计报告的准确性、完整性和一致性受到编写人员的专业水平和经验的影响。此外，手工编制过程容易出现遗漏、错误或主观判断，可能导致报告的质量不稳定。另外，商业银行审计报告的编制还需要考虑不同的会计准则、法规和规定，这增加了编写人员的难度和风险。

因此，为了提高效率和准确性，商业银行可以探索采用大语言模型的自动化生成功能，在编制审计报告过程中加以应用，以期更高效地生成报告内容，缩短终稿的完工周期。

基于大语言模型的商业银行审计报告生成路径探析

基于大语言模型的商业银行审计报告生成路径，主要涉及数据预处理和特征选择、模型选择和训练、报告生成和后处理、自动化生成方法的评估与改进四个环节。

（一）数据预处理和特征选择。对于商业银行审计报告自动化生成，首先需要收集和整理大量的审计数据和文档，包括财务报表、合规数据、内部控制文件等；然后，进行数据清洗、标准化和结构化处理，以确保数据质量和标准、口径的一致性。在特征选择方面，可以根据审计报告的需要，选择与审计目标相关的特征，如财务指标、风险因素等。

（二）模型选择和训练。在大语言模型的选择方面，可以选用像GPT-3.5-turbo这样的预训练模型。这些模型具备强大的自然语言处理能力，能够理解和生成自然语言，并通过微调等方式提高其对特定领域的适应性。在训练过程中，可以使用已有的审计报告内容进行模型的优化调整，在充分学习现有审计报告的语言风格、表达规范的基础上，使其能够更好地生成符合审计要求的报告。

（三）报告生成和后处理。在生成审计报告的过程中，可以将审计数据、取证单等相关资料和输入要求提供给预训练模型，让模型生成相应的报告内容。模型会根据输入的指令、数据和样式进行语言生成，并生成完整的报告文本。最后，对报告文本进行后处理，对生成的报告内容进行校对、排版和编辑，以确保报告的准确性、一致性和可读性。

（四）自动化生成方法的评估与改进。为了评估自动化生成方法的效果和质量，可以引入人工评估和自动评估指标，如自动文本相似性度量、语法准确性等。同时，通过人工后期修改完善的终版报告与自动化生成的初版报告进行比对训练，评估自动化生成方法的优劣，并进行改进和优化。这可能涉及到模型的调参、数据集的扩充和多样性的增加，以及针对特定需求的模型定制和培训。

探索与思考

展望未来，随着技术的进一步发展、应用和普及，基于大语言模型的商业银行审计报告自动化生成模式将在提高审计效率和质量方面发挥越来越重要的作用，有望为审计流程带来更加深刻的变革。然而，大语言模型的大范围落地运用也仍存在需要攻克的内容。

（一）模型持续更新与迭代优化。大语言模型的技术在不断进步，模型的版本也在不断更新。为了保持自动化生成方法的准确性，需要持续更新和迭代审计报告的生成模型，以适应不断变化的审计需求和审计实践。

（二）数据隐私与安全考虑。商业银行审计涉及大量机密和敏感数据，如客户信息、交易记录等。在自动化生成过程中，需要确保客户数据的隐私和安全不受侵犯。

（三）技术普及与组织变革。尽管大语言模型的自动化生成方法具有巨大潜力，但在实际应用中，仍需要培训审计专业人员适应新技术的应用；同时，也要重新评估审计流程和工作方式，以适应自动化生成方法的引入。

总的来说，大语言模型技术作为一项新兴的变革性技术，对商业银行审计报告的传统作业模式势必带来深刻的促进作用。然而，商业银行也需要与时俱进，克服模型调优、数据安全、流程组织变革等诸多亟须解决的新问题，才能推动大语言模型在商业银行实现高质量落地、发展。

（作者单位：广东省农信联社）