人工智能技术在商业银行内部审计中的应用前景探析

2020-08-20程中凡王晓敏

时代人物 2020年7期

程中凡王晓敏

人工智能是引领未来的战略性技术，语音识别、自然语言处理、知识图谱、机器学习等技术的迅猛发展，促使社会各领域从数字化、网络化向智能化加速跃升，人工智能技术的商用已成为未来的大趋势。作为新一轮产业变革的核心驱动力，人工智能将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量。当前我国银行业智能化起点低，银行业本质上是一个数据密集型行业，人工智能在这一领域的应用空间非常广阔，将极大改变银行业的整体面貌，在未来变革中将起到关键性引领作用。

一、背景

一批科技企业经过大量的研究实践，已经掌握了较为成熟的人工智能技术，积累了丰富的应用场景，能够为银行人工智能审计建设提供必要的技术支持。一些国际先进银行已经开始在量化交易、投顾、安保、客服等方面应用人工智能，如，苏格兰皇家银行用智能顾投取代传统理财师、瑞银用亚马逊的数字助理负责客户服务、汇丰银行用人工智能识别洗钱等。德勤、安永等知名会计师事务所也开始在审计领域应用人工智能，并已经显现出较好的效果。

当前，银行的内审工作仍建立在大量人工操作基础之上，审计人员不仅要审阅大量的文档，从中搜集所需的关键信息，还要分析海量业务数据，查找违规问题。人工智能技术的应用，不仅可以大幅减少审计人员在重复性工作上的投入，降低审计差错率，还可以挖掘非结构化数据在风险研判方面的价值，从而使审计人员把更多的精力放在提升审计质量上。

二、当前人工智能在银行内审应用场景中存在的制约因素分析

虽然人工智能在银行内审工作的应用方面具有广阔的前景，但受技术发展和银行自身条件的制约，人工智能在银行内审的应用场景还受到诸多因素制约，具体表现在以下几个方面：

一是人工智能发展对现有审计体制流程会形成冲击。人工智能是影响面广的颠覆性技术，可能導致审计作业模式的重构，冲击现有管理模式、改变审计人力结构，将对内部审计组织架构产生深远影响。在发展人工智能的同时，必须辅以配套的管理机制和流程，加强前瞻引导，顺利实现人机共同协作审计。

二是银行人工智能的发展水平与科技公司存有一定的差距。主要是在关键设备、高端芯片、重大产品与系统、基础材料、元器件、软件与接口等方面差距较大，缺乏系统的研发布局，缺乏人工智能的专家人才;适应人工智能发展的配套机制、审计流程、标准体系亟待完善。

三是人工智能可能会存在偏差和失控的风险。人工智能的应用建立在大量可供“训练”的数据集的基础上，如果数据不充分，就会影响模型的准确度，应用效果就会受到影响。审计将得到基于人工智能所作出的错误分析结果，对预测分析和风险管理将难以做出准确的经营决策。

三、需完善的措施

目前人工智能技术尚处于弱人工智能阶段，只能完成特定的、单一的任务，无法像真正的审计人员那样进行专业判断。因此，当前人工智能审计仍应立足于减轻重复作业活动，着眼于提高审计作业效率、降低审计差错，通过人机协作的方式为审计工作赋能，而不是以人工智能完全替代审计人员的职业判断。在具体推广过程中，具体要做好以下几方面工作：

一是加快人工智能审计高端人才培养。要把把高端人才队伍建设作为人工智能发展的重中之重，重视复合型人才培养，重点培养贯通人工智能理论、方法、技术、产品与应用等的纵向复合型人才，以及掌握“人工智能”+信贷、财务、营运管理等知识的横向复合型人才。

二是加快人工智能审计基础软硬件部署。要引入GPU、FPGA等加速硬件和神经网络芯片，为深度学习提供硬件基础;要根据特定审计场景，配置适用的传感器设备，对图像、语音等内容进行智能感知，作为重要数据输入。要使用云计算资源和服务，以分布式网络为基础，提升计算效率。

三是探索与人工智能配套的审计工作流程和模式。要尽快根据人工智能特点制定相关的管理机制和监管体系，做好相应的处置预案，以避免人工智能技术在运用过程中发生安全事故。

四是建立人工智能审计技术标准和知识体系。需要针对目前人工智能审计应用的技术和场景进行分析，研究提出人工智能标准体系，并不断根据技术、业务和场景的变化需求进行修订。

五是建立人工智能信息安全保密制度。国家相关部委高度重视个人隐私信息的安全和保护。在审计场景运行人工智能的过程中，采用各种加密技术，以及防泄密手段，提供全面安全漏洞防范，避免信息安全方面的风险。