数智化背景下商业银行财务营运审计转型路径探析
2026年08月12日
字数：1963
摘要：随着大数据、人工智能等数字技术深度融入金融业态，商业银行财务营运审计面临从“事后查错”向“价值创造”转型的迫切需求。本文立足数智化审计发展趋势，分析当前财务营运审计在数据整合及成果转化等方面存在的痛点，提出构建数据驱动、智能协同、风险导向的新型审计模式，并从数据基础建设、流程再造、人才培养三个维度探讨具体转型路径，以期为商业银行内部审计提质增效提供参考。
一、引言
在数字经济浪潮下，商业银行经营环境发生深刻变革。业务系统高度集成、交易数据海量增长、风险形态日趋复杂多变，传统以抽样检查、手工核对为主的财务营运审计模式已难以适应现代银行精细化管理和高质量发展的内在要求。与此同时，监管部门对内部审计的独立性、前瞻性和有效性提出更高标准。《商业银行内部审计指引》明确指出，内审部门应充分运用信息技术，持续提升审计效率与覆盖面，切实发挥风险防控第三道防线的作用。在此背景下，推动财务营运审计向数智化转型，不仅是顺应技术发展潮流的必然选择，更是提升审计价值、服务银行战略决策的内在要求。
二、当前财务营运审计面临的现实困境
（一）数据壁垒制约审计广度与深度
商业银行财务营运数据分散于核心系统、财务系统等多个平台，审计人员在获取跨系统数据时，往往依赖人工导出、逐项匹配的方式，耗时耗力。例如，在对费用报销真实性进行核查时，需同时调取财务凭证、审批流程、影像资料等多源数据，传统模式下难以实现关联比对，影响审计判断的准确性。
（二）事后审计滞后性削弱风险防控效能
现行财务营运审计采用的作业方式，审计介入时间明显晚于业务发生时间。这种“秋后算账”模式带来两个突出问题：一是无法对正在发生的异常交易进行及时阻断和干预，风险暴露的窗口期较长；二是发现的问题往往已成既定事实，整改成本高、挽回损失难。特别是在账户管理、资金划转等高频营运环节，审计的滞后性可能导致小漏洞逐步演变为重大风险事件。
（三）审计成果价值转化不足
当前，多数审计报告停留在“问题罗列加整改建议”层面，缺乏对财务营运数据的深度挖掘与趋势研判。管理层真正需要的是基于数据分析的成本优化空间、流程改进机会等增值信息，而非简单的合规性检查清单。
三、数智化财务营运审计的核心特征
（一）全量数据分析：借助大数据技术实现对全部交易数据的扫描分析，定位异常模式和潜在风险点，提升审计覆盖的广度和精度。
（二）异动指标模型：搭建既定审计规则模型，对关键指标进行持续监测，触发阈值即可自动生成异动指标报表，帮助审计人员快速锁定重点关注领域。
（三）可视化呈现：通过数据可视化工具将复杂的财务关系转化为直观图谱，辅助审计人员快速理解业务逻辑，提升审计发现的分析效率和沟通效果。
四、数智化转型的关键路径
（一）夯实数据基础，构建一体化审计数据平台首先，建立涵盖各业务条线的统一数据集市，制定数据采集、清洗、存储、使用的标准化规范，确保数据质量。打通财务系统与核心业务系统之间的数据壁垒，实现“业财数据”同源同标。其次，利用自然语言处理技术手段，对合同文本、会议纪要、邮件记录等非结构化数据进行解析和结构化处理，进一步丰富审计证据来源。
（二）“三道防线”联动，构建全流程风险防控新格局
构建“三道防线”协同联动的风险防控机制。第一道防线由业务部门利用自动化工具开展日常自查；第二道防线由风险管理部门实施专项监测；第三道防线由内审部门聚焦高风险领域开展深度审计。通过分层过滤，使审计资源集中配置在最需要关注的领域，有效提升风险防控的整体效能。
（三）强化人才支撑，培养复合型审计队伍
数智化审计对从业人员的综合素质提出了更高要求，要求兼具审计专业素养与数据分析能力。一方面，有计划地引进具有计算机、统计学等专业背景的人才，组建“数据分析师加审计专家”的混合型团队；另一方面，要面向全体审计人员开展数字化技能培训，重点提升SQL查询、Python脚本编写、BI工具使用等实操能力；同时还应建立审计模型开发的激励机制，鼓励一线审计人员结合自身实务经验积极参与审计模型设计和优化，形成技术与业务深度融合的良好生态。
五、结语
商业银行财务营运审计的数智化转型是一项系统工程，涉及技术架构、组织流程、人才结构的多维变革。在这一进程中，既要避免“唯技术论”——过度追求先进工具而忽视审计的本质目标，也要防止“形式主义”——仅将现有流程电子化而不触及深层的逻辑重构。唯有坚持“数据驱动、风险导向、价值创造”的理念，将数智能力深度融入审计工作的全生命周期，才能真正实现从“合规守护者”向“价值创造者”的角色跃迁，为商业银行高质量发展提供坚实保障。
作者：余九华（交通银行股份有限公司太原审计监督分局）
参考文献
[1]中国人民银行.金融科技发展规划
(2022-2025年)[Z].2022.
[2]中国内部审计协会.第2309号内部
审计具体准则——内部审计质量管理
[S].2021.
[3]陈汉文,韩洪灵.审计理论与实务
[M].中国人民大学出版社,2023.
一、引言
在数字经济浪潮下，商业银行经营环境发生深刻变革。业务系统高度集成、交易数据海量增长、风险形态日趋复杂多变，传统以抽样检查、手工核对为主的财务营运审计模式已难以适应现代银行精细化管理和高质量发展的内在要求。与此同时，监管部门对内部审计的独立性、前瞻性和有效性提出更高标准。《商业银行内部审计指引》明确指出，内审部门应充分运用信息技术，持续提升审计效率与覆盖面，切实发挥风险防控第三道防线的作用。在此背景下，推动财务营运审计向数智化转型，不仅是顺应技术发展潮流的必然选择，更是提升审计价值、服务银行战略决策的内在要求。
二、当前财务营运审计面临的现实困境
（一）数据壁垒制约审计广度与深度
商业银行财务营运数据分散于核心系统、财务系统等多个平台，审计人员在获取跨系统数据时，往往依赖人工导出、逐项匹配的方式，耗时耗力。例如，在对费用报销真实性进行核查时，需同时调取财务凭证、审批流程、影像资料等多源数据，传统模式下难以实现关联比对，影响审计判断的准确性。
（二）事后审计滞后性削弱风险防控效能
现行财务营运审计采用的作业方式，审计介入时间明显晚于业务发生时间。这种“秋后算账”模式带来两个突出问题：一是无法对正在发生的异常交易进行及时阻断和干预，风险暴露的窗口期较长；二是发现的问题往往已成既定事实，整改成本高、挽回损失难。特别是在账户管理、资金划转等高频营运环节，审计的滞后性可能导致小漏洞逐步演变为重大风险事件。
（三）审计成果价值转化不足
当前，多数审计报告停留在“问题罗列加整改建议”层面，缺乏对财务营运数据的深度挖掘与趋势研判。管理层真正需要的是基于数据分析的成本优化空间、流程改进机会等增值信息，而非简单的合规性检查清单。
三、数智化财务营运审计的核心特征
（一）全量数据分析：借助大数据技术实现对全部交易数据的扫描分析，定位异常模式和潜在风险点，提升审计覆盖的广度和精度。
（二）异动指标模型：搭建既定审计规则模型，对关键指标进行持续监测，触发阈值即可自动生成异动指标报表，帮助审计人员快速锁定重点关注领域。
（三）可视化呈现：通过数据可视化工具将复杂的财务关系转化为直观图谱，辅助审计人员快速理解业务逻辑，提升审计发现的分析效率和沟通效果。
四、数智化转型的关键路径
（一）夯实数据基础，构建一体化审计数据平台首先，建立涵盖各业务条线的统一数据集市，制定数据采集、清洗、存储、使用的标准化规范，确保数据质量。打通财务系统与核心业务系统之间的数据壁垒，实现“业财数据”同源同标。其次，利用自然语言处理技术手段，对合同文本、会议纪要、邮件记录等非结构化数据进行解析和结构化处理，进一步丰富审计证据来源。
（二）“三道防线”联动，构建全流程风险防控新格局
构建“三道防线”协同联动的风险防控机制。第一道防线由业务部门利用自动化工具开展日常自查；第二道防线由风险管理部门实施专项监测；第三道防线由内审部门聚焦高风险领域开展深度审计。通过分层过滤，使审计资源集中配置在最需要关注的领域，有效提升风险防控的整体效能。
（三）强化人才支撑，培养复合型审计队伍
数智化审计对从业人员的综合素质提出了更高要求，要求兼具审计专业素养与数据分析能力。一方面，有计划地引进具有计算机、统计学等专业背景的人才，组建“数据分析师加审计专家”的混合型团队；另一方面，要面向全体审计人员开展数字化技能培训，重点提升SQL查询、Python脚本编写、BI工具使用等实操能力；同时还应建立审计模型开发的激励机制，鼓励一线审计人员结合自身实务经验积极参与审计模型设计和优化，形成技术与业务深度融合的良好生态。
五、结语
商业银行财务营运审计的数智化转型是一项系统工程，涉及技术架构、组织流程、人才结构的多维变革。在这一进程中，既要避免“唯技术论”——过度追求先进工具而忽视审计的本质目标，也要防止“形式主义”——仅将现有流程电子化而不触及深层的逻辑重构。唯有坚持“数据驱动、风险导向、价值创造”的理念，将数智能力深度融入审计工作的全生命周期，才能真正实现从“合规守护者”向“价值创造者”的角色跃迁，为商业银行高质量发展提供坚实保障。
作者：余九华（交通银行股份有限公司太原审计监督分局）
参考文献
[1]中国人民银行.金融科技发展规划
(2022-2025年)[Z].2022.
[2]中国内部审计协会.第2309号内部
审计具体准则——内部审计质量管理
[S].2021.
[3]陈汉文,韩洪灵.审计理论与实务
[M].中国人民大学出版社,2023.
