【杂志微阅读】数智员工：大模型智能体赋能对公授信审计作业全流程的研究与实践

近年来，以大模型为代表的人工智能技术正深度重塑金融业，推动商业银行从“数字化”向“数智化”加速跃迁。然而，对公授信审计作为商业银行风险防控的核心关口，长期面临“经验依赖重、流程效率低、风险识别难”三大痛点。2024年以来，以DeepSeek为代表的国产大模型崛起，为银行业提供了本地化部署、安全可控的技术选项。在此背景下，AI Agent（智能体）成为数智化转型的核心载体。不同于传统的RPA或单点工具，智能体具备环境感知、自主决策、调用工具及执行复杂任务的能力。笔者团队创新提出“5C”应用框架，构建涵盖“读、取、析、合”四大智能体驱动的数智员工，通过160余项风险规则的深度封装与拟人化研判，实现对公授信审计作业全链条自动化处理，推动审计范式从“经验驱动的人工执行”向“知识驱动的智能研判”升级，为商业银行数智化审计转型提供可落地的实践参考。

我国商业银行对公授信审计已经历四次数字化跃迁。第一次是账项基础审计阶段（20世纪90年代-2000年初），以纸质凭证核查为主，侧重财务合规与查错防弊，依赖人工经验，效率低、覆盖窄。第二次是计算机辅助审计阶段（2000年初-2010年左右），依托ACL、IDEA等工具实现程序电子化，转向制度基础审计与抽样检查，作业效率有效提升。第三次是大数据审计阶段（2010年左右-2019年），借力大数据平台构建风险导向模式，实现全量数据扫描、非现场建模及穿透式风控，形成“非现场分析+现场核实”作业闭环。第四次是智能审计阶段（2019年至今），融合机器学习、NLP与RPA等技术，推动审计从“事后静态检查”向“事前预警+事中监控”全流程转型，职能由纠错防弊向价值增值拓展。随着以大模型、智能体为代表的人工智能技术的快速发展，商业银行对公授信审计迎来新的数字化发展机遇。

对公授信业务作为商业银行的核心业务，具有资本占用高、风险敞口大的特点，所面临的信用风险也是银行风险防控的重中之重。在经济结构调整与金融业务创新的双重背景下，当前，传统对公授信审计模式面临三重挑战：

经验依赖重：审计判断主观性强，标准执行存在偏差。对公授信业务横跨“获客准入—贷前调查—审查审批—放款实施—贷后管理”全生命周期，涉及主体多、链条长、结构复杂，且面临政策导向、行业周期、财务粉饰及隐性担保等多维风险的交织冲击。传统审计高度依赖资深人员的专业经验与实操能力，导致审计质量存在明显差异。一方面，审计经验难以标准化复制。新人培养周期长，通常需一年以上，难以快速胜任供应链金融、绿色金融等复杂的跨行业风险审计工作，导致审计标准执行程度参差不齐。另一方面，资深专家的主观判断存在一定程度的路径依赖，易受历史经验束缚，且受限于传统技术手段，导致对实质性风险的识别滞后。

流程效率低：人工操作拖累效能，全量扫描难实现。传统对公授信审计多采用“抽样检查+人工复核”的模式，依赖既定的方案与规则，对业务流程实施模块化分析。尽管商业银行已引入大数据技术、图谱工具等数字化手段，但数据整合、清洗及多维分析仍高度依赖人工介入。审计人员在信贷、征信、工商、司法及核心系统等多源异构数据中穿梭比对，作业链路冗长，边际效用递减。此外，审计报告撰写、底稿归档等高重复性事务挤占了核心审计人力资源，不仅推高了因疲劳导致的操作风险，更使得审计职能被禁锢在“事后合规检查”的闭环内，难以满足“全域、全量、全时”的动态风控需求。

风险识别难：非结构化解析瓶颈与隐性关联断裂。对公授信档案中，超过80%的信息以非结构化形态存在（如财务报告、营业执照、税务记录、授信调查报告、授信批复、抵押登记、合同、发票、物流凭证等）。传统审计规则引擎虽能识别财务指标偏离等显性异常，但因缺乏语义理解能力，对“表面合规、实质违规”的隐性风险（如虚构贸易背景、隐性关联担保、信贷资金挪用等）束手无策。与此同时，单纯依靠人工阅档受限于认知边界，难以在海量的文本碎片中实现风险的精准关联与交叉验证，致使风险传导路径断裂，无法构建完整的风控闭环，增加了不良贷款的前瞻性预判难度。

多智能体系统（Multi-Agent System，MAS）通过专业化分工与协同，能够有效对应解决传统对公授信审计所面临的挑战：一是知识沉淀与复用，可将分散的专家经验、制度规范转化为结构化知识库，打破“经验垄断”，缩短人才培养周期；二是自动化与连续性，通过工作流编排，实现跨系统数据自动调取与处理，支持7×24小时不间断审计；三是深度语义理解，利用大模型（LLM）强大的能力，破解非结构化数据解析和知识关联难题，实现从“数据核对”到“语义研判”的跨越。

基于此，华夏银行探索构建“对公授信审计数智员工”，旨在通过“大模型+审计”的深度融合，重塑审计作业模式，实现从“经验驱动的人工执行”向“知识驱动的智能研判”跃迁。

华夏银行采用“规则引擎+大模型”双轮驱动架构，基于国产大模型进行本地化私有部署，确保数据安全可控。通过将专家经验规则化与复杂场景语义理解相结合，构建起覆盖审计作业全流程的“5C”应用框架，涵盖五大环节：基于符号识别（Character Recognition）技术的资料调阅，基于分类（Classification）技术的证据初筛，面向信息采集（Collection of Information）的要点提取，注重规则一致性（Consistency of Rules）的核查分析以及聚焦审计结论（Conclusions of Auditing）的文本编制，打造“读、取、析、合”四大核心智能体，形成数智员工，推动对公授信审计实现从“单点工具辅助”到“全流程智能协同”的跨越。

资料调阅环节：多源异构数据融合。作为对公授信审计作业的起点，该环节锚定新增授信、资产质量管控等重点领域及关键岗位管理履职，开展审计资料的调阅与归集，为后续风险研判提供数据基础。该环节需处理授信调查报告、营业执照、财务报表、抵押物证明等13类文件证照，涵盖纸质扫描件、电子PDF、图像及Office文档等多模态格式。传统模式下，审计人员需人工完成档案归集与核对，耗时冗长、易生疏漏，更因数据割裂难以支撑“全域、全量”的风险扫描诉求。新模式下，通过OCR与NLP多模态融合处理，实现非结构化文档的数字化转换：一方面，集成高精度OCR引擎，结合大模型的版面分析、语义理解能力，对扫描件实施去噪、纠偏及图片增强等预处理，识别印刷体及手写体文字，并智能解析标题、段落、表格及印章区域等复杂文档结构。另一方面，构建多源异构数据接入管道，支持PDF、Word、图像多格式统一解析，逐步打通核心系统、信贷系统、征信、工商、司法等多源数据接口，实现全域数据的融合治理。采用该技术方案，破解数据孤岛难题，将文档处理时效从“小时级”压缩至“分钟级”，解决80%非结构化数据“沉睡”问题，为后续风险研判筑牢了高质量的数据基础。

证据初筛环节：智能分类与质控。面对批量上传的混合文件，该环节快速识别授信调查报告、审计底稿、营业执照等文档类型并核验完整性，防止缺漏关键证据（如缺失抵押物权证等）。技术方案方面，采用“多模态识别+规则引擎”融合架构，综合文件扩展名、版式特征、视觉纹理、关键词组合等多维度特征，精准识别13类业务文件及证照类型。同时，引入增量学习机制，持续优化分类模型，适配新型文档格式。构建模型评估体系，必要时自动触发人工复核流程，确保分类结果的准确性与高效性。该技术方案实现文件的自动分类与初筛，确保后续处理流程与文档特征高度适配，从源头治理大幅降低了误处理风险，以全面提升系统的整体吞吐效率与稳定性。

要点提取环节：关键信息精准捕获。聚焦“风险识别难”核心痛点，该环节重点解决非结构化数据解析难题。针对授信调查报告、授信批复等文档，精准提取涵盖客户、财务、授信三大维度共156个关键字段。传统人工阅档模式受限于精力与认知边界，仅能实现浅层信息核对，难以捕捉“授信额度异动”“合同编号复用”“营收与现金流背离”等跨字段的隐性关联，而引入大模型智能体技术，通过深度语义理解与实体关系抽取，实现从“单点信息提取”向“关联风险挖掘”的跨越。该环节构建了“双智能体协同”作业模式，实现专业分工与能力互补。其中内容提取Agent负责通用文本信息的泛化抽取，公司信息提取Agent则深耕工商、财务及授信等垂直领域，实施精细化解析。依托大模型上下文关联能力，不仅精准捕捉字段间的语义逻辑与风险关联（如“营收增长与现金流背离”），更将其自动映射至标准数据字段，突破了传统的简单匹配的局限。同时，辅以版面分析技术，有效解决复杂表格合并、跨页断行等解析难点，全方位保障了全量数据的完整性与准确性。

核查分析环节：拟人化风险研判。针对审计作业“经验依赖重”的顽疾，该环节着力解决标准执行不一与隐性风险识别乏力的难题。依托大模型技术，对资深专家的隐性经验、经典案例及核查技巧进行“知识蒸馏”与规则化重组，构建动态演进的审计知识库。在此基础上，通过规则引擎与模型推理的双层校验，对关键信息实施深度交叉比对，精准识别销售收入增长率异常、存贷背离等160余类风险场景。该模式有效克服了传统审计的主观性与经验壁垒，兼顾显性违规甄别与隐性风险挖掘，推动审计标准由“因人而异”向“相对统一”的智能协同转变，实现了核查能力从“个人赋能”到“组织赋能”的跨越与规模化复用，还实现了从“数据核对”向“专业研判”的质变升级。

文本编制环节：标准化成果输出。针对“流程效率低”痛点中的高重复性事务负担，该环节依托大模型智能体技术，通过“模板约束+生成式AI”双轨策略，建立“生成初稿→评估质量→反馈优化”的迭代工作流，直至达到人工审核阈值，对核查分析产生的异常结果进行自动化整合，一键生成涵盖客户基本信息、事实描述、命中规则、制度推荐、审计建议等核心要素的标准化底稿。该环节严格遵循审计规范，将撰写作业压缩至“分钟级”，在确保格式规范与事实准确的同时，有效释放了审计资源，实现了从“人工堆砌”向“智能装配”的作业模式转变，有助于满足高频次审计的监督需求。

基于审计作业全流程的“5C”应用框架，华夏银行探索采用智能体开发平台，构建了“读、取、析、合”四大智能体，建成对公授信审计数智员工的核心能力底座，由文档分类智能体（“读”）、内容提取智能体（“取”）、数据一致性分析智能体（“析”）和审计事实描述智能体（“合”）四大智能体构成。其中，“读”负责前端识别，“取”负责信息转化，“析”负责风险研判，“合”负责成果输出。四大智能体通过工作流引擎编排，形成“识别—提取—分析—生成”的闭环处理流程，各司其职又紧密协同，实现从原始文档到审计结论的全链路自动化。

表1：四大智能体核心职责与协同机制

四大智能体通过工作流引擎编排，形成闭环处理流程。采用工作流模式确保对公授信审计场景的合规性要求，处理路径预定义，每个环节输出可控，保留信息处理过程，满足监管审计要求，在关键决策点设置人工审核，确保最终质量。

与传统审计模式相比，银行对公授信审计数智员工在成本、质量、效率、精度、覆盖、响应、传承七个维度实现全面跃升，推动作业方式从“人工作业”走向“智能协同”，检查范围从“抽样检查”走向“全量扫描”，判断逻辑从“经验判断”走向“规则+模型双驱”。数智员工不仅替代了重复劳动，更重塑了对公授信审计业务的核心能力。

表2：对公授信审计数智员工与传统审计模式对比

实践证明，数智员工不仅是替代重复劳动的工具革新，更是重塑审计生产关系的新质生产力。随着多智能体协同机制的成熟与规则库的动态演进，对公授信审计智能体将释放更大价值。短期内，夯实“读、取、析、合”核心能力，实现对普惠金融、金融市场、投资银行、运营管理等场景的全面覆盖；中期，构建数据驱动的持续风控体系，达成全流程、全天候的持续审计监测；远期，打造全域审计“数智员工”方阵，推动审计职能从传统的监督评价向战略咨询、风险预警与价值创造升级，最终形成智慧审计生态，实现审计与银行战略管理的深度耦合，为银行业高质量发展筑牢风险防线。