隨著全球化和信息技術的飛速發(fā)展，企業(yè)內部審計面臨著前所未有的挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)量的急劇增長、業(yè)務復雜度的提升以及監(jiān)管環(huán)境的日益嚴格，使得傳統(tǒng)審計模式難以應對當前的需求。在這樣的背景下，人工智能技術，特別是大語言模型（LLM）的引入，為企業(yè)內部審計的變革提供了新的契機。智能審計知識管理系統(tǒng)，作為這一變革的核心工具，正逐步成為企業(yè)提升審計效率、規(guī)范審計流程、加強外規(guī)內化能力的重要手段。本文將以達觀大模型知識庫為例，深入探討智能審計知識管理系統(tǒng)的構建與應用，以期為企業(yè)內部審計的智能化轉型提供有益參考。
大語言模型，憑借其強大的文本處理能力和深度學習算法，正在企業(yè)內部審計領域展現(xiàn)出廣泛的應用前景。具體而言，大語言模型在以下幾個方面發(fā)揮著重要作用：
- 審計知識智能問答：通過構建全面、精準的審計知識庫，大語言模型能夠迅速響應審計人員的查詢需求，提供包括業(yè)務知識、過往審計案例、行業(yè)法規(guī)等在內的豐富信息。這種即時、準確的信息獲取方式，不僅提高了審計工作的效率，還增強了審計結論的權威性和準確性。
- 審計文書智能編寫：利用大語言模型的文本生成能力，審計人員可以輕松實現(xiàn)審計通知書、實施方案、取證單、工作底稿和審計報告等關鍵文書的自動生成。這不僅減輕了審計人員的工作負擔，還提高了文書的規(guī)范性和一致性，降低了人為錯誤的風險。
- SQL分析模型智能生成：針對數(shù)據(jù)分析需求，大語言模型能夠根據(jù)審計人員的指令自動生成SQL語句，幫助審計人員高效地從數(shù)據(jù)庫中提取和分析數(shù)據(jù)。這一功能降低了對審計人員SQL技能的要求，使得數(shù)據(jù)分析更加便捷、高效。
- 審計方案智能設計：大語言模型能夠根據(jù)歷史審計經(jīng)驗和知識庫中的信息，為審計人員提供智能的審計思路和數(shù)據(jù)分析方案。這不僅有助于審計人員快速定位審計重點，還能提高審計工作的針對性和有效性。
- 審計信息化智能教育培訓：通過智能生成測試題庫和提供個性化的課程分析，大語言模型能夠為審計人員提供全面的信息化教育培訓服務。這有助于提升審計人員的專業(yè)素養(yǎng)和技能水平，為審計工作的智能化轉型提供有力的人才保障。
在銀行審計工作中，非結構化文本數(shù)據(jù)占據(jù)了相當大的比例。這些數(shù)據(jù)包括業(yè)務數(shù)據(jù)、取證分析結果、審計文檔等，由于缺乏統(tǒng)一的管理平臺，往往依賴于人工經(jīng)驗進行管理和使用。為了解決這一問題，達觀數(shù)據(jù)為銀行審計部門提供了智能審計知識管理系統(tǒng)的解決方案。
1. 項目背景與挑戰(zhàn)
銀行審計部門面臨著數(shù)據(jù)信息和系統(tǒng)架構的分散性、異構性和復雜性等多重挑戰(zhàn)。具體來說，這些挑戰(zhàn)包括：
- 非結構化數(shù)據(jù)治理難度大：審計文檔類型多樣，包括PPT、Excel、Word、PDF、圖片等，文字解析難度大，且數(shù)據(jù)多源異構，難以統(tǒng)一管理。
- 統(tǒng)一搜索平臺建設困難：關鍵詞搜索召回率低，上游數(shù)據(jù)推送不穩(wěn)定導致搜索數(shù)據(jù)不完整、不準確，難以滿足審計工作的實際需求。
- 數(shù)據(jù)不規(guī)范：審計數(shù)據(jù)缺乏統(tǒng)一的標準和規(guī)范，導致知識圖譜三元組構建遇到阻礙，知識圖譜的數(shù)據(jù)更新難以保證準確性和及時性。
- 審計知識敏感度高：審計知識和筆記涉及商業(yè)秘密和敏感信息，需要設計嚴密的權限體系以確保信息安全。
2. 達觀數(shù)據(jù)解決方案
針對上述挑戰(zhàn)，達觀數(shù)據(jù)為銀行審計部門提供了以下解決方案：
- 構建智能審計知識庫：通過自然語言處理、光學字符識別等先進AI技術，對復雜、分散存儲的多源異構數(shù)據(jù)進行文檔歸集、內容解析、比對等處理，實現(xiàn)海量異構數(shù)據(jù)的統(tǒng)一存儲與分析。同時，利用強大的語義級別垂直領域搜索引擎，提供智能化的搜索服務。
- 優(yōu)化搜索功能：通過引入先進的NLP模型算法，增強對搜索詞的語義理解，實現(xiàn)意圖識別、模糊搜索、搜索詞糾錯、標簽提取等功能。此外，還提供了標題和全文的快速檢索服務，確保搜索結果的準確性和時效性。
- 設計嚴密權限體系：針對審計知識的敏感性，設計了一套嚴密的權限管理體系。通過用戶身份驗證、角色權限分配、數(shù)據(jù)訪問控制等措施，確保審計知識的安全性和保密性。
3. 實施效果與案例分析
達觀數(shù)據(jù)的智能審計知識管理系統(tǒng)在銀行審計部門的應用取得了顯著成效。具體來說，該系統(tǒng)在以下幾個方面發(fā)揮了重要作用：
- 數(shù)據(jù)治理成果顯著：通過智能解析和存儲海量異構數(shù)據(jù)，激活了大量歷史文檔并轉化為數(shù)據(jù)資產(chǎn)。這些數(shù)據(jù)資產(chǎn)為審計部門提供了豐富的信息支持，有助于提升審計工作的效率和準確性。
- 搜索服務優(yōu)化：通過引入先進的NLP模型算法和搜索技術，提高了搜索服務的智能化水平和準確性。審計人員可以輕松獲取所需信息，大大提高了工作效率。
- 權限管理嚴密：通過設計嚴密的權限管理體系，確保了審計知識的安全性和保密性。這有助于防止敏感信息的泄露和濫用，保護銀行的商業(yè)秘密和客戶隱私。
- 案例應用廣泛：該系統(tǒng)已被廣泛應用于銀行審計部門的日常工作中。例如，在審計項目中，審計人員可以利用該系統(tǒng)快速獲取相關法規(guī)、政策和案例信息，為審計結論的準確性和權威性提供有力支持。同時，該系統(tǒng)還可以為業(yè)務合規(guī)自查提供支持，促進業(yè)務的合規(guī)穩(wěn)健發(fā)展。
在具體案例中，某銀行審計部門利用達觀數(shù)據(jù)的智能審計知識管理系統(tǒng)成功解決了一起復雜的審計案件。該案件涉及多個業(yè)務部門和大量非結構化數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)審計方法難以有效應對。然而，通過利用智能審計知識管理系統(tǒng)的搜索和解析功能，審計人員迅速定位了關鍵證據(jù)和線索，并成功揭示了違規(guī)行為。這一案例充分展示了智能審計知識管理系統(tǒng)在提升審計效率、規(guī)范審計流程方面的巨大潛力。
達觀數(shù)據(jù)新一代大模型智能知識管理系統(tǒng)以自主研發(fā)的“曹植”大語言模型為基座，具備以下核心優(yōu)勢：
- 自主可控：堅持訓練數(shù)據(jù)與算法模型的自主可控，為銀行提供了“算力+模型”的全套國產(chǎn)化信創(chuàng)方案。這有助于確保系統(tǒng)的安全性和穩(wěn)定性，降低對外部技術的依賴。
- 高效智能：通過引入先進的NLP模型算法和搜索技術，實現(xiàn)了對海量異構數(shù)據(jù)的快速解析和智能搜索。這有助于提升審計工作的效率和準確性，降低人工干預的成本和風險。
- 靈活可擴展：系統(tǒng)具備高度的靈活性和可擴展性，能夠根據(jù)不同銀行的審計需求進行定制化開發(fā)。這有助于確保解決方案的針對性和有效性，滿足銀行審計部門的實際需求。
- 安全可靠：通過設計嚴密的權限管理體系和數(shù)據(jù)保護措施，確保了審計知識的安全性和保密性。這有助于防止敏感信息的泄露和濫用，保護銀行的商業(yè)秘密和客戶隱私。
隨著人工智能技術的不斷進步和應用場景的不斷拓展，智能審計知識管理系統(tǒng)將呈現(xiàn)出以下發(fā)展趨勢：
- 智能化水平不斷提升：隨著NLP技術的不斷發(fā)展和完善，智能審計知識管理系統(tǒng)的智能化水平將不斷提升。未來，系統(tǒng)將能夠更準確地理解審計人員的意圖和需求，提供更精準、更全面的信息支持。
- 數(shù)據(jù)融合與共享能力增強：隨著大數(shù)據(jù)技術的廣泛應用和數(shù)據(jù)治理能力的提升，智能審計知識管理系統(tǒng)將能夠更好地實現(xiàn)數(shù)據(jù)的融合與共享。這將有助于打破部門壁壘和信息孤島，提高審計工作的協(xié)同性和效率。
- 應用場景不斷拓展：隨著企業(yè)對內部審計需求的不斷增加和智能化轉型的深入推進，智能審計知識管理系統(tǒng)的應用場景將不斷拓展。未來，系統(tǒng)將在風險管理、合規(guī)管理、內部控制等領域發(fā)揮更加重要的作用。
- 人才培養(yǎng)與技術創(chuàng)新并重：為了推動智能審計知識管理系統(tǒng)的持續(xù)發(fā)展和應用推廣，企業(yè)需要加強人才培養(yǎng)和技術創(chuàng)新。通過培養(yǎng)具備專業(yè)技能和創(chuàng)新能力的復合型人才，以及加大技術創(chuàng)新投入和研發(fā)力度，不斷提升系統(tǒng)的性能和功能。
智能審計知識管理系統(tǒng)的應用為企業(yè)內部審計的智能化轉型提供了有力支撐。通過構建全面、精準的審計知識庫和提供智能化的搜索服務，系統(tǒng)不僅提高了審計工作的效率和準確性，還規(guī)范了審計流程并加強了外規(guī)內化能力。
