数智员工：大模型智能体赋能对公授信审计全流程研究与实践

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。随着国产大模型的快速崛起，特别是DeepSeek等开源模型的普及，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）凭借其环境感知、自主决策、调用工具及执行复杂任务的能力，正成为数智化转型的核心载体。

概述

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，传统对公授信审计模式正面临三重挑战：一是经验依赖重，审计判断主观性强，标准执行存在偏差，新人培养周期长，通常需一年以上才能胜任复杂跨行业风险审计工作；二是流程效率低，人工操作拖累效能，“抽样检查+人工复核”的模式难以实现全量扫描，审计报告撰写、底稿归档等高重复性事务挤占了核心人力资源；三是风险识别难，对公授信档案中超过80%的信息以非结构化形态存在，传统审计规则引擎缺乏语义理解能力，对“表面合规、实质违规”的隐性风险束手无策。

核查分析与文本编制

基于“5C”应用框架，业界探索构建了“读、取、析、合”四大核心智能体，构成数智员工的能力底座：文档分类智能体（“读”）负责前端识别，内容提取智能体（“取”）负责信息转化，数据一致性分析智能体（“析”）负责风险研判，审计事实描述智能体（“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，在关键决策点设置人工审核，确保合规性与最终质量。

四大核心智能体：构建数智员工能力底座

与传统的单点工具辅助相比，四大智能体协同作业实现了从“单点工具辅助”到“全流程智能协同”的跨越。从实际效果看，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：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。

展望未来，数智员工的发展将经历三个阶段：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。

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