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(jì)發(fā)揮著不可替代的重要作用。它不僅僅是對(duì)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的核查，更是嵌入企業(yè)經(jīng)營(yíng)與戰(zhàn)略管理的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，對(duì)于完善治理結(jié)構(gòu)、保障穩(wěn)健運(yùn)營(yíng)、促進(jìn)價(jià)值持續(xù)增長(zhǎng)具有深遠(yuǎn)影響。

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

    不過，審計(jì)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(zhǎng)，涵蓋財(cái)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(jì)人員處理起來壓力巨大，嚴(yán)重拖慢審計(jì)進(jìn)度。

    其二，風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別能力短板明顯。金融業(yè)務(wù)創(chuàng)新加速，風(fēng)險(xiǎn)愈發(fā)隱蔽復(fù)雜。傳統(tǒng)審計(jì)依賴歷史數(shù)據(jù)和抽樣檢查，難以全面、及時(shí)識(shí)別新型風(fēng)險(xiǎn)，像數(shù)據(jù)隱私泄露、跨市場(chǎng)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(xiǎn)“探測(cè)盲區(qū)”。

    其三，知識(shí)管理與傳承機(jī)制缺失。審計(jì)經(jīng)驗(yàn)多靠個(gè)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(zhǎng)慢，資深經(jīng)驗(yàn)難復(fù)用。同時(shí)，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(jì)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(jì)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(jì)

    （一）人工智能賦能的理論基礎(chǔ)

    人工智能賦能審計(jì)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(shí)別理論和機(jī)器學(xué)習(xí)理論。這些理論為AI在審計(jì)中高效處理海量數(shù)據(jù)，提升審計(jì)效率與質(zhì)量提供了堅(jiān)實(shí)支撐。傳統(tǒng)審計(jì)在面對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)效率低、易出錯(cuò)，而AI通過模擬人類的認(rèn)知過程，利用機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)歷史數(shù)據(jù)建模，識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)與異常；同時(shí)借助NLP技術(shù)加強(qiáng)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)解析，進(jìn)一步拓展審計(jì)信息來源?；谀Ｊ阶R(shí)別理論，AI能精準(zhǔn)發(fā)現(xiàn)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)中的異常模式，有效識(shí)別潛在的欺詐行為或內(nèi)部控制缺陷。在實(shí)際應(yīng)用中，AI與審計(jì)數(shù)據(jù)、審計(jì)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(jì)人員則憑借專業(yè)經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行深度判斷與驗(yàn)證，形成優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，為審計(jì)決策提供有力支持。

    （二）審計(jì)作業(yè)全生命周期賦能

    人工智能可貫穿審計(jì)作業(yè)的各個(gè)環(huán)節(jié)，實(shí)現(xiàn)全流程智能化支持。

    審計(jì)準(zhǔn)備階段：人工智能可先行開展風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與預(yù)測(cè)，針對(duì)券商多樣業(yè)務(wù)場(chǎng)景，構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別體系，全面識(shí)別高風(fēng)險(xiǎn)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(jì)人員收集整理背景資料，編制審前分析模型確定重點(diǎn)。結(jié)合多方面科學(xué)制定審計(jì)計(jì)劃，解析法規(guī)，確定審計(jì)方法，確保工作精確。

    審計(jì)實(shí)施階段：人工智能能夠?qū)Χ嘣串悩?gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行集成與標(biāo)準(zhǔn)化處理，構(gòu)建審計(jì)數(shù)據(jù)集市，并運(yùn)用異常檢測(cè)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、時(shí)序分析等技術(shù)，實(shí)時(shí)識(shí)別異常行為。如員工委托交易審計(jì)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(cái)務(wù)數(shù)據(jù)找舞弊跡象，持續(xù)監(jiān)控實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流，及時(shí)察覺異常。

    審計(jì)報(bào)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(zhǔn)提煉發(fā)現(xiàn)，自動(dòng)生成條理清晰的審計(jì)報(bào)告，融合知識(shí)圖譜增強(qiáng)邏輯性。結(jié)合知識(shí)庫(kù)和案例，大模型生成針對(duì)性解決方案，還能為審計(jì)問題提供優(yōu)化策略，如完善內(nèi)控制度。

    審計(jì)整改階段：人工智能根據(jù)整改報(bào)告，持續(xù)追蹤整改過程，確保問題解決，推動(dòng)體制機(jī)制完善，實(shí)現(xiàn)閉環(huán)管理優(yōu)化。同時(shí)能推動(dòng)知識(shí)積累迭代，將異常模式、改進(jìn)措施等錄入知識(shí)庫(kù)，高價(jià)值案例指導(dǎo)未來審計(jì)，提升效率與能力。

    （三）審計(jì)知識(shí)沉淀與傳承

    審計(jì)工作具備復(fù)雜、多樣與重復(fù)性特征，每次項(xiàng)目都積累了風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別方法、問題解決思路等寶貴經(jīng)驗(yàn)，但這些知識(shí)常分散于審計(jì)人員腦?；蚬铝⑽臋n中，難以系統(tǒng)整合利用。同時(shí)，規(guī)章制度、法律法規(guī)等知識(shí)資源數(shù)量龐大，檢索效率低下，也難被審計(jì)人員迅速有效利用。

    一、通過引入人工智能構(gòu)建審計(jì)知識(shí)庫(kù)，可對(duì)碎片化知識(shí)分類整理、系統(tǒng)存儲(chǔ)，形成全面系統(tǒng)的知識(shí)網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)知識(shí)積累沉淀。借助大語言模型技術(shù)實(shí)現(xiàn)智能搜索與語義精準(zhǔn)匹配，使知識(shí)庫(kù)具備良好用戶體驗(yàn)與便捷檢索功能。以知識(shí)問答智能化形式，為審計(jì)人員即時(shí)推薦審計(jì)路徑，將知識(shí)獲取效率從小時(shí)級(jí)提升至秒級(jí)，促進(jìn)審計(jì)工作快速高效開展。這既避免新入職人員花費(fèi)大量時(shí)間熟悉業(yè)務(wù)，又降低其對(duì)資深人員的依賴，保障審計(jì)團(tuán)隊(duì)穩(wěn)定運(yùn)作。

    二、通過大模型等機(jī)器學(xué)習(xí)算法，深度挖掘分析知識(shí)庫(kù)中的數(shù)據(jù)、案例，剖析審計(jì)情況與業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)趨勢(shì)，為審計(jì)人員提供決策支持。如利用大語言模型對(duì)審計(jì)報(bào)告和案例語義分析，自動(dòng)生成審計(jì)思維導(dǎo)圖，助其快速了解行業(yè)熱點(diǎn)與風(fēng)險(xiǎn)趨勢(shì)。此外，智能審計(jì)知識(shí)庫(kù)還能自動(dòng)更新優(yōu)化，持續(xù)監(jiān)測(cè)分析審計(jì)實(shí)踐數(shù)據(jù)，自動(dòng)識(shí)別新風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)與審計(jì)方法并納入知識(shí)體系，確保知識(shí)庫(kù)緊跟行業(yè)前沿，為審計(jì)作業(yè)全生命周期賦能。

    三、展望：券商審計(jì)的未來

    隨著人工智能與大模型技術(shù)的發(fā)展，券商審計(jì)正加速邁向數(shù)智化。面對(duì)審計(jì)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(shí)圖譜與因果推斷，實(shí)現(xiàn)跨部門風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別與高解釋性報(bào)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(zhǔn)適配經(jīng)紀(jì)、研究等業(yè)務(wù)審計(jì)場(chǎng)景，如在研究業(yè)務(wù)審計(jì)中，通過專屬模型剖析研報(bào)，自動(dòng)評(píng)估合規(guī)性，提升效率與準(zhǔn)確性；三是增強(qiáng)模型可解釋性，如在異常交易檢測(cè)等場(chǎng)景結(jié)合可解釋性算法，呈現(xiàn)判斷依據(jù)，便于審計(jì)人員驗(yàn)證與調(diào)整；四是構(gòu)建動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)機(jī)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(jī)構(gòu)實(shí)踐中優(yōu)化模型，快速響應(yīng)市場(chǎng)與監(jiān)管變化。這些方向?qū)⑼苿?dòng)券商審計(jì)向更高效、智能、可信的新階段演進(jìn)。

    （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）