在经济下行周期中，中小银行面临双重压力：一方面，实体经济需求收缩导致优质信贷资产减少；另一方面，贷款中介与职业背债人形成黑色产业链，通过伪造流水、包装资质等手段骗取贷款，严重威胁金融安全。某农商银行审计团队在2024年专项审计中发现，某中介机构通过批量制造“老破大”房产抵押的方式，骗取了大量贷款。这一案例揭示了传统审计手段在应对新型金融欺诈时的局限性，也为运用人工智能技术破解这一困局提供了创新路径。
职业背债产业链的运作机理与审计痛点
（一）当前职业背债黑色产业链已形成精密分工的运作体系。中介机构通过短视频平台、线下地推等方式，精准锁定无业青年等群体，以“代偿债务”“高额佣金”为诱饵实施心理操控。某审计案例显示，中介组织背债人集中培训时，甚至传授如何应对银行面签的话术。
（二）资质包装环节呈现技术化趋势。中介通过购买“僵尸企业”股权、伪造公章等手段，使借款人名下突然新增数家年营收超百万元的空壳公司，更隐蔽的方式是利用区块链技术伪造电子合同。某银行审计发现，某笔贷款的采购合同数字指纹与真实企业合同库高度重合，实为经过篡改的赝品。
（三）资金套取手法持续迭代升级。某审计案例显示，通过“交叉还息”“资金回流”等手法，某笔数百万元的“经营贷”在放款后2小时内，经17次转账最终流入境外账户。审计人员追踪资金流向时发现，中介利用虚拟货币支付平台进行洗钱，传统账户分析方法完全失效。
（四）传统审计体系面临三大结构性困境。一是数据孤岛问题突出。银行内部数据与房管、工商等部门的外部信息未打通，难以识别抵押物评估价虚高问题。二是审计时效严重滞后。人工抽样审计周期长达3—6个月，远远滞后于欺诈行为实施速度。三是特征隐蔽性增强。职业背债人呈现“三低”（年龄低于25岁或高于55岁、离异/未婚、无社保记录）特征，传统审计模型难以捕捉此类异常群体。某城商行审计数据显示，采用传统方法识别的欺诈案件仅占实际发生量的31%。
人工智能审计体系的构建路径
（一）全维度数据建模实现审计突破。某农商银行建立的四大风险维度模型具有示范意义：资产价值维度设置“房龄>20年+面积>144平方米+抵押率>90%”三重预警指标，成功识别出评估价虚高房产327处；客户特征维度通过机器学习算法，从10万笔历史贷款中提炼出“25岁以下未婚男性+无社保记录+近期频繁更换住址”的高风险组合特征；在时间敏感维度设定“房产过户与贷款申请间隔<15天”的警戒值，拦截异常交易46笔；通过资金流向维度构建的资金网络图谱，发现某中介团伙控制账户与23个借款人账户存在资金链闭环。
（二）智能审计技术呈现三大应用场景。一是实时反欺诈监测方面。某城商行部署的AI系统通过分析设备指纹、IP地址、交易时间等400余个维度，实现毫秒级风险预警。在2024年审计中，该系统成功阻断3起职业背债人集群申请事件，涉及金额1200万元。二是自动化贷后管理领域。利用NLP技术解析借款人社交媒体数据，某银行AI系统提前6个月预测出某餐饮企业主存在逃废债风险，及时收回贷款120万元。三是深度特征挖掘层面。通过图神经网络技术，某审计团队从海量交易数据中发现，某职业背债人团伙通过“AB贷”模式（A为真实借款人，B为背债人）骗贷，涉及金额超8000万元，该模式通过虚构贸易背景形成资金链闭环，传统审计方法难以穿透。
审计转型中的关键控制点
（一）数据治理建立“三权分立”机制。一是数据采集权方面。要构建银行、第三方征信机构、公共数据平台三方数据共享协议，确保数据来源合法合规。如某银行与市场监管部门建立企业登记信息实时查询接口，使审计人员可即时核验营业执照真伪。二是模型使用权实行“算法备案制”。所有AI模型要经审计部门进行可解释性审查，如某银行审计要求技术团队提供SHAP值分析报告，成功揭示某模型将“女性借款人”错误关联为高风险的算法偏见，促使开发团队修正特征权重。三是结果应用权构建“人工复核+AI初筛”的双轨制。某审计案例显示，AI初筛准确率达92%，但经人工复核后，最终风险认定准确率提升至98.7%，主要纠正了模型对少数民族姓名识别偏差等问题。
（二）能力建设实施“三维提升”框架。一是在技术维度上，要开展“AI+审计”专项培训。重点要提升审计人员对深度学习、知识图谱等技术的理解能力。如某银行通过与高校合作开发“审计沙盒”，使团队掌握PyTorch框架应用，成功复现多个典型欺诈案例。二是在业务维度上，要建立信贷业务与审计技术的交叉认证机制。如某审计团队通过参与贷款审批流程再造，将AI风险预警指标嵌入业务系统，实现了从“事后审计”到“事中控制”的转变。三是在伦理维度上，要制定《人工智能审计伦理准则》，明确数据隐私保护、算法公平性等原则。如某银行审计部门设立了AI伦理委员会，对模型训练数据进行脱敏处理，采用差分隐私技术保护借款人敏感信息，避免个人信息滥用。
审计实践中的创新突破
（一）某股份制银行的“数字孪生”审计项目具有里程碑意义。该系统通过构建信贷业务的虚拟镜像，模拟不同经济场景下的风险演变路径。在2024年压力测试中，该系统准确预测出房地产价格下跌15%时，某类抵押贷款的违约率将激增3.2倍，为该行提前调整信贷政策提供依据。同时，该行审计团队进一步开发出“反事实推理”模块，通过对比真实数据与模拟数据，成功识别出被传统模型忽略的12个风险传导节点。
（二）区块链技术在审计证据固定方面展现独特价值。某省农信联社建立的审计联盟链，将辖内各农商银行的贷款审批记录、资金流向等关键数据上链存证。在某职业背债人案件审理中，某农商银行审计人员通过调取区块链上的电子合同签署记录，结合生物识别技术验证借款人身份，成功戳穿中介伪造签名骗贷的谎言。该技术使审计证据的不可篡改性和可追溯性得到质的提升。
（三）联邦学习技术在跨机构审计协作中取得突破。面对职业背债人跨区域作案特点，某区域性银行联盟采用联邦学习框架，在不共享原始数据的前提下，联合训练风险识别模型。参与机构仅需交换模型参数更新，既保护了数据隐私，又提升了模型泛化能力。审计数据显示，该联合模型对跨区域欺诈的识别准确率较单机构模型提升27个百分点。 （作者单位：江苏启东农商银行）
