一、引言：背景與挑戰(zhàn)

    在證券公司的內(nèi)部控制體系中，內(nèi)部審計發(fā)揮著不可替代的重要作用。它不僅僅是對財務(wù)數(shù)據(jù)的核查，更是嵌入企業(yè)經(jīng)營與戰(zhàn)略管理的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，對于完善治理結(jié)構(gòu)、保障穩(wěn)健運營、促進價值持續(xù)增長具有深遠影響。

    當(dāng)前，數(shù)字化風(fēng)潮正在席卷各行各業(yè)，審計領(lǐng)域也積極引入人工智能技術(shù)。通過深度融合審計與數(shù)字化、智能化技術(shù)，助力審計人員高效處理包括文本、圖像、語音在內(nèi)的多種審計數(shù)據(jù)形式，從而推動審計工作實現(xiàn)從“手工作坊”模式向“智能工廠”模式的轉(zhuǎn)型。

    不過，審計業(yè)務(wù)智能化轉(zhuǎn)型面臨諸多挑戰(zhàn)。

    其一，數(shù)據(jù)處理難題制約效率。券商業(yè)務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型后，數(shù)據(jù)量爆發(fā)式增長，涵蓋財務(wù)、交易等多源信息，且結(jié)構(gòu)復(fù)雜，包含大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。海量復(fù)雜的數(shù)據(jù)讓審計人員處理起來壓力巨大，嚴重拖慢審計進度。

    其二，風(fēng)險識別能力短板明顯。金融業(yè)務(wù)創(chuàng)新加速，風(fēng)險愈發(fā)隱蔽復(fù)雜。傳統(tǒng)審計依賴歷史數(shù)據(jù)和抽樣檢查，難以全面、及時識別新型風(fēng)險，像數(shù)據(jù)隱私泄露、跨市場操縱等。系統(tǒng)性舞弊行為借助多賬戶和復(fù)雜交易結(jié)構(gòu)掩蓋，傳統(tǒng)方法發(fā)現(xiàn)異常模式的能力有限，存在新型風(fēng)險“探測盲區(qū)”。

    其三，知識管理與傳承機制缺失。審計經(jīng)驗多靠個人積累和口頭傳遞，缺乏系統(tǒng)化、結(jié)構(gòu)化體系。新員工成長慢，資深經(jīng)驗難復(fù)用。同時，技術(shù)與業(yè)務(wù)存在斷層，技術(shù)人員懂工具但缺業(yè)務(wù)洞察，業(yè)務(wù)人員懂審計邏輯卻難轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)模型。“兩張皮”現(xiàn)象導(dǎo)致審計創(chuàng)新不足，重復(fù)工作頻發(fā)。

    二、變革：人工智能賦能券商審計

    （一）人工智能賦能的理論基礎(chǔ)

    人工智能賦能審計的理論基礎(chǔ)主要源于信息加工理論、協(xié)同效應(yīng)理論、模式識別理論和機器學(xué)習(xí)理論。這些理論為AI在審計中高效處理海量數(shù)據(jù)，提升審計效率與質(zhì)量提供了堅實支撐。傳統(tǒng)審計在面對大數(shù)據(jù)時效率低、易出錯，而AI通過模擬人類的認知過程，利用機器學(xué)習(xí)對歷史數(shù)據(jù)建模，識別風(fēng)險與異常；同時借助NLP技術(shù)加強非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)解析，進一步拓展審計信息來源?；谀Ｊ阶R別理論，AI能精準發(fā)現(xiàn)財務(wù)數(shù)據(jù)中的異常模式，有效識別潛在的欺詐行為或內(nèi)部控制缺陷。在實際應(yīng)用中，AI與審計數(shù)據(jù)、審計人員等要素協(xié)同，由AI承擔(dān)數(shù)據(jù)收集、分析等基礎(chǔ)工作，審計人員則憑借專業(yè)經(jīng)驗進行深度判斷與驗證，形成優(yōu)勢互補，為審計決策提供有力支持。

    （二）審計作業(yè)全生命周期賦能

    人工智能可貫穿審計作業(yè)的各個環(huán)節(jié)，實現(xiàn)全流程智能化支持。

    審計準備階段：人工智能可先行開展風(fēng)險評估與預(yù)測，針對券商多樣業(yè)務(wù)場景，構(gòu)建風(fēng)險識別體系，全面識別高風(fēng)險領(lǐng)域，優(yōu)化資源配置。并且能夠快速整合數(shù)據(jù)，幫助審計人員收集整理背景資料，編制審前分析模型確定重點。結(jié)合多方面科學(xué)制定審計計劃，解析法規(guī)，確定審計方法，確保工作精確。

    審計實施階段：人工智能能夠?qū)Χ嘣串悩?gòu)數(shù)據(jù)進行集成與標準化處理，構(gòu)建審計數(shù)據(jù)集市，并運用異常檢測、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、時序分析等技術(shù)，實時識別異常行為。如員工委托交易審計中挖掘異常行為，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)現(xiàn)潛在問題，還能分析財務(wù)數(shù)據(jù)找舞弊跡象，持續(xù)監(jiān)控實時數(shù)據(jù)流，及時察覺異常。

    審計報告階段：利用自然語言處理，人工智能整合審前審中數(shù)據(jù)，精準提煉發(fā)現(xiàn)，自動生成條理清晰的審計報告，融合知識圖譜增強邏輯性。結(jié)合知識庫和案例，大模型生成針對性解決方案，還能為審計問題提供優(yōu)化策略，如完善內(nèi)控制度。

    審計整改階段：人工智能根據(jù)整改報告，持續(xù)追蹤整改過程，確保問題解決，推動體制機制完善，實現(xiàn)閉環(huán)管理優(yōu)化。同時能推動知識積累迭代，將異常模式、改進措施等錄入知識庫，高價值案例指導(dǎo)未來審計，提升效率與能力。

    （三）審計知識沉淀與傳承

    審計工作具備復(fù)雜、多樣與重復(fù)性特征，每次項目都積累了風(fēng)險識別方法、問題解決思路等寶貴經(jīng)驗，但這些知識常分散于審計人員腦海或孤立文檔中，難以系統(tǒng)整合利用。同時，規(guī)章制度、法律法規(guī)等知識資源數(shù)量龐大，檢索效率低下，也難被審計人員迅速有效利用。

    一、通過引入人工智能構(gòu)建審計知識庫，可對碎片化知識分類整理、系統(tǒng)存儲，形成全面系統(tǒng)的知識網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)知識積累沉淀。借助大語言模型技術(shù)實現(xiàn)智能搜索與語義精準匹配，使知識庫具備良好用戶體驗與便捷檢索功能。以知識問答智能化形式，為審計人員即時推薦審計路徑，將知識獲取效率從小時級提升至秒級，促進審計工作快速高效開展。這既避免新入職人員花費大量時間熟悉業(yè)務(wù)，又降低其對資深人員的依賴，保障審計團隊穩(wěn)定運作。

    二、通過大模型等機器學(xué)習(xí)算法，深度挖掘分析知識庫中的數(shù)據(jù)、案例，剖析審計情況與業(yè)務(wù)風(fēng)險趨勢，為審計人員提供決策支持。如利用大語言模型對審計報告和案例語義分析，自動生成審計思維導(dǎo)圖，助其快速了解行業(yè)熱點與風(fēng)險趨勢。此外，智能審計知識庫還能自動更新優(yōu)化，持續(xù)監(jiān)測分析審計實踐數(shù)據(jù)，自動識別新風(fēng)險點與審計方法并納入知識體系，確保知識庫緊跟行業(yè)前沿，為審計作業(yè)全生命周期賦能。

    三、展望：券商審計的未來

    隨著人工智能與大模型技術(shù)的發(fā)展，券商審計正加速邁向數(shù)智化。面對審計存在的復(fù)雜業(yè)務(wù)分析、深度數(shù)據(jù)理解及決策支持等方面挑戰(zhàn)，未來突破將聚焦幾方面突破：一是提升大模型的業(yè)務(wù)邏輯建模能力，融合證券行業(yè)知識圖譜與因果推斷，實現(xiàn)跨部門風(fēng)險識別與高解釋性報告生成；二是開發(fā)垂直領(lǐng)域?qū)俅竽Ｐ?，通過結(jié)合證券特定數(shù)據(jù)訓(xùn)練，精準適配經(jīng)紀、研究等業(yè)務(wù)審計場景，如在研究業(yè)務(wù)審計中，通過專屬模型剖析研報，自動評估合規(guī)性，提升效率與準確性；三是增強模型可解釋性，如在異常交易檢測等場景結(jié)合可解釋性算法，呈現(xiàn)判斷依據(jù)，便于審計人員驗證與調(diào)整；四是構(gòu)建動態(tài)學(xué)習(xí)機制，借助聯(lián)邦學(xué)習(xí)等技術(shù)，在保障數(shù)據(jù)隱私前提下持續(xù)從各分支機構(gòu)實踐中優(yōu)化模型，快速響應(yīng)市場與監(jiān)管變化。這些方向?qū)⑼苿尤虒徲嬒蚋咝?、智能、可信的新階段演進。

    （作者彭藤、丁滿泉、曾志凱、李煥華、湯潔、陳翠宜、丁慧芳任職于東莞證券股份有限公司）

（編輯 孫倩）