大模型技术在银行审计工作中的应用

近年来，AI、云计算、大数据等技术不断发展，大模型技术在银行审计领域的应用逐渐受到广泛关注。该技术具有数据处理能力强、算法分析效率高、预测精度高等特点，从风险评价、异常交易监测到内控评价等多个方面，为银行业审计工作提供了一种新的思路与应用场景。其自身强大的数据处理、分析和预测能力，为银行审计工作提供了全新的解决方案，提高了审计工作效率和质量。在银行审计领域，此技术可被应用于风险评估、异常交易监测、审计证据分析等多个方面，提高了银行日常审计工作的准确性和效率。

（一）风险的评价和预测。风险评价是银行审计工作的重要组成部分。银行利用大模型技术深度学习与算法分析，建立精准的风险评估模型，将为银行的经营决策提供决策支持。另外，该模型还可以根据市场变化、政策、法规等外在因素，实现对商业风险的动态预测；同时，通过对相关数据的实时监控与分析，可以及时识别出可能存在的风险，并向审计人员提供相应的风险预警，从而帮助银行进行有效的预防和控制。

（二）异常交易的发现和确认。在银行内部审计过程中，异常交易的发现也是必不可少的一环。大数据环境下，基于机器学习、大数据分析等方法，实现对海量交易数据的实时监控与分析。在此基础上，银行运用大模型技术提出一种基于机器学习的大数据分析方法，实现对大额资金转账、频繁异常交易等异常交易的自动识别。该方法既能有效地提高审计工作的效率，又能有效地减少人为因素造成的错误判断、漏判。根据大数据的发现，银行审计人员可以对其进行更深层次的调查与分析，从而发现可能存在的违规或风险事件。

（三）连续性审计。连续性审计作为一种新型的银行审计方式，需要对内部经营信息进行实时监测。银行利用大模型技术，能够对系统进行实时监测与分析，使其能够及时地识别出存在的问题与风险，从而提升审计的时效性与准确性。

（四）评价内部控制的成效。银行运用大模型技术能够从内部控制程序、规章制度及经营活动等方面对自身的内部控制进行评价。通过建立内控评估模型，大模型技术可以对内控存在的缺陷及可能存在的风险进行自动识别，并提出相应的改善措施。同时，该模型还能实时监控和评价内控的实施效果。在此基础上，将内控实施现状与预期目标进行比较，从而找出内控实施过程中存在的问题与缺陷，为管理部门提供决策依据，促进内控制度的持续改进与优化。

（五）合规审查方面。合规审查是银行经营管理中一项非常重要的工作，大模型技术能够根据相关的法律、法规及监管规定，通过创建合规检测模型，实现对银行业务的全面、细致合规审查。该模型通过对相关数据的自动分析与对比，能够识别出可能存在的违规问题，并向审查人员提出具体的稽查报告；同时，提出相应的整改意见。这种审查方法，既能提升审查的精度与效率，又能减少人为因素所造成的合规风险。在此过程中，大模型技术还能自动生成符合相关要求的报告，为银行管理层和监管部门提供及时、准确的合规数据。

尽管大模型技术的运用具有许多优势，但还存在着许多问题。首先，大数据环境下的数据量、运算量巨大，对银行软硬件设备的需求也越来越大。其次，模型本身的复杂性与不确定性，会造成审计结论的偏离甚至错误，这对银行审计人员的职业素质与判断力提出了更高的要求。另外，大模型技术在银行中的应用，也会带来数据的安全性、私密性等方面的问题，这也要求银行在应对这些问题时，必须采取相应的措施。

伴随科技水平的进步和发展，大模型技术在银行审计领域的应用将更加广泛和深入，并不断提高自身的性能和精度，更好地满足银行审计的需求；同时，将大模型技术与其他先进技术相整合，可形成更加完善和高效的审计体系，为银行提供更加全面、精准和个性化的审计服务与全新的解决方案，从而大幅提高银行审计工作的效率和质量。

（作者单位：江苏启东农商银行）