作者：江海证券有限公司稽核审计部 赵妍
“十五五”规划全面开启资本市场高质量发展新征程，证券行业数字化转型又迈入下一个征程，内部审计作为风险防控“第三道防线”，其职能定位与履职模式面临深刻变革。传统审计依赖人工抽样、事后核查、经验判断，在海量交易数据、复杂创新业务与隐蔽性交叉风险面前，存在效率偏低、覆盖不足、预警滞后等短板。人工智能技术的迭代突破，为证券行业内部审计实现全量覆盖、实时监测、前瞻预警、智能研判提供核心动能，推动审计从“事后补救”向“事中管控”“事前防范”升级，从合规核查向价值增值转型。本文立足“十五五”行业发展要求，探析人工智能在证券公司内部审计中的深度应用场景、实践路径与挑战对策，展望数智化审计的未来发展方向。
一、引言
（一）研究背景
“十五五”时期开局以来，资本市场全面深化改革向纵深推进，注册制改革稳步落地并持续优化，多层次资本市场体系日趋健全，证券行业步入创新发展与从严监管并行的全新发展阶段。在此背景下，证券公司业务边界持续拓展，资产管理、投资银行、证券经纪等核心业务协同联动不断加深，交易结构日趋复杂，风险表现形式更加隐蔽多元。与此同时，监管机构对证券公司合规风控效能、公司治理水平等方面提出更高标准，内部审计作为风险防控“第三道防线”，承担的责任更重、履职要求更严。
在数字化转型浪潮推动下，证券公司各类业务数据呈现爆发式增长，传统依赖人工操作、抽样核查、事后复盘的审计模式，在响应时效、覆盖范围、识别精准度等方面的短板日益突出。随着人工智能、大数据、云计算等数字技术的成熟与深度应用，内部审计正加速实现三大转型：由传统经验驱动向数据驱动转变、由事后检查向实时防控转变、由单点抽样核查向全域风险监控转变。在此行业变革趋势下，系统研究人工智能技术对证券公司内部审计的赋能路径与实践价值，具有重要的现实必要性与紧迫性。
（二）研究意义
1.理论意义
丰富证券行业审计领域与智能技术融合应用的研究成果，进一步完善数字化背景下内部审计的理论框架与逻辑体系，为证券行业开展智能化审计相关研究提供理论参考与范式借鉴。
2.实践意义
为证券公司运用人工智能技术提升审计工作效率、控制审计运营成本、强化风险事前预警提供实践指引，推动内部审计更好发挥监督制衡与价值增值作用，筑牢合规风控体系，保障证券公司持续稳健经营。
（三）研究内容与方法
本文综合运用文献研究法、案例分析法与归纳研究法，立足证券行业监管政策导向与业务运营特征，系统梳理人工智能在证券公司内部审计中的典型应用场景，深入剖析其落地实施路径、现存问题与未来发展趋势。
二、证券行业审计智能化变更的必要性
证券公司的内部审计普遍面临着三大核心挑战，这些挑战构成了推动审计智能化变革的根本动力。
（一）数据处理难题制约效率
随着证券公司业务的全面数字化，审计所需处理的数据量呈爆发式增长。这些数据不仅体量巨大，而且来源广泛、结构复杂，涵盖了财务数据、交易记录、客户信息以及大量的非结构化数据。传统审计依赖人工抽样和手工处理，面对海量复杂数据，不仅效率低下，而且容易出现疏漏，严重拖慢了审计进度，难以实现对业务的全景式扫描。
（二）风险识别能力存在短板
随着证券公司业务的不断创新使得风险形态愈发隐蔽和复杂。传统的审计方法主要依赖历史数据和固定规则，对于数据隐私泄漏、跨市场操纵等新型风险，以及通过多账户和复杂交易结构掩盖的系统性舞弊行为，往往缺乏有效的识别手段。这种依赖事后检查和抽样分析的模式，导致审计工作存在“探测盲区”，难以做到风险的早期预警和前瞻性防范。
（三）知识管理与传承机制缺失
审计工作高度依赖审计人员的个人经验和专业判断。然而，这些宝贵的经验往往以非结构化的形式分散在个人头脑或孤立的文档中，缺乏系统性的沉淀和传承。这不仅导致新员工成长缓慢，资深审计师的智慧难以复用，还造成了技术与业务的“两张皮”现象——技术人员不懂审计逻辑，业务人员难以将经验转化为数据模型，严重制约了审计工作的创新与效能提升。
三、人工智能赋能重塑证券公司审计作业全生命周期
面对上述挑战，人工智能技术正贯穿审计作业的各个环节，推动审计工作从“手工作坊”向“智能工厂”模式转型，实现全流程的智能化支持。
（一）审前准备：夯实审计基础，提升前瞻管控能力
审前准备作为证券公司审计全生命周期的首要环节，是保障审计工作有序开展、提升审计质效的重要基础，其筹备质量直接关系到审计方向的精准性、审计资源配置的合理性以及整体风险把控的有效性。在传统审计模式下，审前准备工作高度依赖人工操作，审计人员需手动收集被审计单位报送资料、逐一梳理业务档案、逐条核对现行监管规则、凭借执业经验初步识别审计重点，不仅流程繁琐、耗时冗长，且易受人员精力有限、信息获取不全面、执业经验差异等因素影响，进而出现审计范围划定偏差、重要风险点遗漏、审计重点不突出等问题，难以满足证券公司业务复杂、数据海量、监管趋严的现实需求。
在RPA机器人流程自动化、数据信息可视化、机器学习等人工智能及数字化技术的综合赋能下，证券公司审计的审前准备环节实现了质效双升的全面转型。通过打通并对接证券公司经纪、信用、投行、资管等核心业务系统、风控平台及监管报送数据平台，RPA机器人与AI智能工具可实现跨系统、跨平台数据的自动采集、高效流转，快速完成对结构化与非结构化多源异构数据的清洗、整合、去重与校验，替代人工完成海量基础数据的归集核对、报表生成等重复性工作，显著压缩前期数据准备周期，提升基础信息的准确性与完整性。同时，基于机器学习与自然语言处理技术，人工智能能够对证券公司经纪业务、信用业务、投资银行、资产管理等各类业务进行深度穿透分析，自动识别异常交易行为、合规管控薄弱环节等关键审计领域，形成动态风险热力图。结合历史审计案例、监管处罚案例与行业风险特征库，AI还可智能推荐审计重点、优化审计抽样策略，辅助审计团队科学制定审计计划、合理配置审计人员与工作时长。在此基础上，AI系统还可深度融合历史审计经验案例、监管处罚通报、行业典型风险特征库，智能研判审计重点领域与关键事项，优化审计样本选取策略，为审计团队制定审计计划、明确审计范围与程序、合理配置审计人员及分配工作时长提供科学支撑，让审前筹备更具针对性与前瞻性，为后续审计实施环节的高效推进奠定坚实基础。
（二）审计实施；强化现场核查，提高审计执行质效
在完成智能化审前准备的基础上，审计实施环节进入现场核查与实质性测试阶段，成为验证风险判断、落实审计程序、获取充分适当审计证据的核心阶段。依托前期形成的风险驾驶舱、重点事项清单与智能抽样结果，审计团队可按照既定方案有序开展现场访谈、系统穿行测试、业务流程核查、交易样本抽查及关键控制有效性验证等工作，实现审计程序与风险等级的精准匹配。
借助数字化审计平台与实时数据对接能力，审计人员可对经纪业务、资产管理、投资银行等重点条线进行全维度穿透核查，对大额交易、可疑账户等进行重点检查。RPA可自动执行勾稽关系校验、数据测算等标准化程序，机器学习模型则持续对业务数据进行实时监测，及时发现偏离正常模式的异常行为，辅助审计人员快速锁定疑点并开展延伸核查，有效提升现场审计的靶向性与执行效率。在审计实施过程中，数字化工具还支持审计证据的电子化采集、分类归集与留痕管理，实现工作底稿实时编制、问题线索动态记录及审计进度跟踪。审计组可通过平台协同作业、实时沟通，及时纠偏审计方向、调整审计策略，确保各项程序执行到位、证据链条完整可靠。通过智能化手段与规范化实施流程相结合，既减少人为判断偏差与操作疏漏，又强化对关键风险点的刚性把控，为形成客观、审慎、高质量的审计结论提供坚实支撑。
（三）审计报告与整改跟踪：完善闭环管理，实现价值延伸
审计报告与整改跟踪作为证券公司数字化审计闭环管理的最终环节，既是对审计发现问题的系统总结，也是推动问题整改、防范风险反弹、提升内部治理水平的关键抓手。在智能化审计模式下，审计报告的形成不再依赖人工汇总整理，而是依托数字化审计平台自动归集审计证据、梳理问题线索、分类统计风险类型，快速生成标准化、结构化的审计初稿。系统可根据问题性质、影响程度、风险等级自动进行分级分类，对共性问题、典型案例、重大风险隐患进行智能归纳，大幅提升报告编制效率与内容规范性，确保审计结论客观公允、依据充分、表述严谨。
在报告审定与出具后，整改跟踪环节通过数字化平台实现全流程闭环管控。审计部门将审计发现问题逐条录入跟踪系统，明确责任主体、整改要求、整改措施与完成时限，自动推送至相关业务部门与管理责任人。被审计单位可通过平台实时上传整改佐证材料、反馈整改进展，审计人员则在线开展整改验收与效果复核，实现整改过程可追溯、可监督、可量化。借助数据比对与模型验证，系统可对整改完成情况进行智能校验，判断整改措施是否到位、问题是否彻底解决、同类风险是否重复出现，避免虚假整改、纸面整改。
同时，平台可对历史整改数据进行持续挖掘分析，提炼高频问题、薄弱领域与制度性缺陷，形成整改成效评估报告与管理优化建议，为证券公司完善内部控制、健全制度流程、优化风控体系提供决策参考。通过将审计报告、问题整改、长效机制建设有机串联，数字化审计真正实现从“发现问题”向“解决问题”再到“预防问题”的价值升级，全面提升证券公司合规管理水平与风险抵御能力。
（四）实践探索：从RPA到“AI副驾驶”的人机协同
1.RPA与AI深度融合，夯实智能审计基础能力
机器人流程自动化（RPA）在处理高度重复、规则清晰的标准化审计流程中优势突出。例如在分支机构审计场景中，RPA可实现跨系统自动登录、数据采集、清洗与整合，工作效率接近人工的三倍；在反洗钱审计中，能够自动监测交易数据、识别异常交易线索。但传统RPA不具备认知理解与分析判断能力，仅能按照预设规则执行固定操作。将RPA与大语言模型、知识图谱等AI技术深度融合，可为自动化流程赋予“智能大脑”，使其具备规则理解、自主学习与动态优化能力，推动审计执行从“机械被动响应”向“自主智能进化”升级。在实践应用中，AI可全面赋能审计方案编制与审计报告产出，实现报告自动生成与智能解读。例如：在报告编制环节，AI已成为提升审计成果输出效率的关键支撑。依托RPA与AI前期完成的数据采集、校验及分析所形成的结构化数据与问题清单，AI可依据监管要求及内部审计模板，自动生成初步审计结论与标准化审计报告，显著压缩报告编制周期，降低人为疏漏与格式差错。同时，AI可对审计发现问题开展集中归纳、风险分级与根源剖析，自动提炼核心风险点、梳理典型案例、研判风险趋势，并生成可视化分析图表与摘要结论。针对复杂审计事项，AI还可辅助完成法规条文引用、同类案例比对及整改建议初稿拟定，为审计人员提供专业参考。审计人员在此基础上开展专业定性、逻辑校验与内容优化，既保障审计报告的规范性与专业性，又大幅提升报告编制效率，实现审计报告从“人工主导撰写”向“AI自动生成+人工专业审定”的模式转型。
2.审计角色转型：从“合规守门人”迈向“价值伙伴”
随着人工智能与RPA技术在证券审计领域深度落地，数据采集、指标计算、异常交易筛查等大量基础性、重复性工作已逐步由智能系统承接完成，审计人员的工作模式与角色定位正在发生根本性重塑。过去，审计人员大量精力被消耗在跨系统取数、手工比对、重复校验等事务性操作中，不仅效率有限，也难以聚焦高价值专业判断。在RPA技术的新模式下，审计人员得以从繁琐机械的工作中彻底解放，工作重心向策略制定、规则设计、风险研判和管理咨询全面转移，逐步转型为“审计指挥官”与“规则架构师”。
在实际运营中，证券公司普遍搭建了审计智能驾驶舱，整合RPA流程、AI分析模型与可视化监控能力，形成统一的审计指挥中枢。RPA机器人按照预设与自学习规则，7×24小时自动执行账户核对、交易流水筛查、分支机构数据抽取、监管指标报送校验等任务，并将实时运行状态、任务进度、异常线索统一汇聚至驾驶舱。AI则对海量数据进行趋势分析、关联挖掘、风险分级，问题分布图、整改跟踪图等可视化看板。此时，审计人员不再需要逐笔核对、逐户检查，而是通过驾驶舱统筹审计项目、确定审计方向、聚焦高风险领域，实现对审计全流程的指挥与调度。
伴随技术赋能与角色升级，证券公司内部审计的职能定位实现战略性跃升。传统审计更多扮演事后监督、问题披露的“合规守门人”角色，工作重心集中在“找问题、查差错、督整改”。在智能审计模式下，依托RPA与智能驾驶舱的常态化监控能力，审计关口大幅前移，从事后检查向事中监测、事前预警延伸。内部审计不仅能够精准发现问题，更能基于全局数据分析，揭示风险成因、优化控制流程、完善制度体系，从被动“找问题”转向主动“防风险”，从简单“点缺陷”升级为系统“提方案”，从督促整改深化为“促优化、提效能”。
最终，内部审计真正突破传统监督边界，深度融入公司治理与业务发展，成为兼具风险防控与价值创造能力的“风险顾问”与“价值伙伴”，为证券公司合规经营、高质量发展提供更加专业、前瞻、高效的支撑保障。
四、“十五五”期间，证券公司数智审计体系构建路径的思考
面向“十五五”时期，资本市场数字化转型将进入全面深化阶段，行业创新步伐持续加快、监管规则日趋精细化、风险表现形式更加复杂多元。人工智能在证券公司审计领域的应用，也将从局部试点、场景落地逐步走向全域覆盖、深度融合与智能协同，实现审计全流程、全业务、全主体的数智化赋能。为更好把握行业发展机遇、有效应对新型风险挑战，支撑公司高质量发展，需要坚持前瞻布局、统筹规划、稳步推进，加快构建安全可控、智能高效、持续迭代的现代化数智审计体系。
（一）强化顶层设计，统筹数智审计战略布局
面向“十五五”时期资本市场高质量发展要求，证券公司应统筹推进数智审计体系建设，在顶层设计上主动对接公司数字化总体规划，明确实施路线图与统一标准规范，推动数智审计实现全域一体化布局；在基础支撑上持续夯实数据治理底座，统一数据标准、打通系统壁垒，搭建集中共享的审计数据集市，严格落实数据脱敏、加密存储、全程留痕与可溯源管理，确保数据要素合规、安全、高效可用；在技术应用上深化RPA、大语言模型与知识图谱的深度融合，持续升级审计智能驾驶舱，统筹建设智能审计模型库、典型案例库、监管法规库与风险指标库，构建集“感知—分析—决策—执行—迭代”于一体的全流程智能审计平台，全面提升数智审计的系统性、协同性与可持续性。
（二）强化AI治理与风险防控，筑牢安全可信底线
随着AI在审计监测、分析判断、报告生成等环节深度参与，其可靠性、合规性与安全性将直接影响审计质量。AI模型幻觉、训练数据偏差、决策不可解释等问题，都可能带来审计结论失真、合规管理失效乃至系统性风险。为此，证券公司需加快构建统一、规范、权责清晰的AI治理体系，对AI模型实施需求设计、训练验证、上线运行、迭代优化的全生命周期管理；严格落实客户信息脱敏、操作权限管控、全过程日志留痕及数据可溯源管理，确保数据采集合法、使用合规、安全可控；持续开展模型效果监测、偏差校正与风险评估，实现AI应用可解释、可管控、可追溯、可追责。所有支撑审计判断与输出结论的AI应用，均在安全可信、风险可控的框架下规范运行。
（三）打造复合型“审计铁军”，夯实数智化人才根基
立足“十五五”智能审计发展要求，人才队伍建设是推动数智化转型落地的核心支撑。证券公司应着眼长远发展需要，着力打造一支兼具审计专业功底、数据技术应用能力和证券业务洞察能力的复合型审计人才队伍。一方面，围绕大模型应用、RPA流程构建、数据治理分析、风险建模等关键能力开展系统化、常态化理论研究，推动审计人员从传统操作执行型向技术应用型、分析决策型转变，全面重构审计团队能力结构；另一方面，建立适配数智化转型的人才培养、考核评价与创新激励机制，鼓励审计人员主动探索技术应用、优化审计模型、参与智能工具建设，为全面推进审计工作智能化升级提供坚实人才保障。
（四）构建持续进化的智能审计体系，实现动态适配与价值跃升
“十五五”期间，证券行业新产品、新业务、新模式不断涌现，风险传导更快、隐蔽性更强，数智审计体系必须具备动态适配、自我优化、持续进化的能力。该体系并非静态固化的技术平台，而是形成“实践应用—问题反馈—模型优化—场景拓展—再实践”的闭环迭代机制。通过搭建并持续更新智能审计模型库、典型案例库、监管法规库和风险指标库，不断从海量交易数据、监管政策、风险事件中提炼新型风险特征，提升模型识别精准度与预警时效性；紧跟业务创新节奏，前瞻性研究新业务、新场景的审计逻辑，提前储备审计知识模型与监测规则，实现审计范围无死角、风险管控无滞后。
综上，“十五五”时期依托人工智能推动证券审计向数智化转型，是券商有效应对复杂风险、满足从严监管要求、实现审计价值跃升的必然选择，人工智能全面融入审计全生命周期，在大幅提升工作效率、扩大风险覆盖范围、增强前瞻预警能力的同时，也面临数据治理不足、技术融合不深、合规管控薄弱、复合型人才短缺等现实挑战，构建安全可信、持续进化的数智审计体系，必须统筹顶层战略规划、夯实数据治理基础、深化技术融合应用、健全AI治理机制、加快复合型人才培育；为此，证券公司应坚持合规与创新并重，将AI治理贯穿智能审计全流程，以数据治理为核心打破信息孤岛、保障高质量数据要素供给，持续推进RPA、大模型、知识图谱等技术深度融合以打造一体化智能审计平台，加快审计人员向数字化复合型人才转型，并建立动态迭代机制以持续适配业务创新与监管政策变化，展望“十五五”新阶段，证券公司应以数字化为引擎、智能化为抓手，加快构建现代化数智审计体系，充分发挥内部审计作为风险防控第三道防线的重要作用，为自身高质量发展与资本市场行稳致远保驾护航。
