在金融科技迅猛发展与监管要求日趋严格的背景下，农商银行内部审计工作面临数据海量化、业务复杂化、风险隐蔽化的挑战，传统以抽样和现场检查为主的审计模式，在审计资源有限与业务全覆盖、风险及时提示要求之间的矛盾日益突出。本文结合农商银行审计工作实践，探索构建智能化审计生态体系的路径，为农商银行内审数字化转型提供借鉴。
问题与挑战
（一）数据根基不牢，整合治理存在短板。一是数据壁垒尚未完全打破，“信息孤岛”现象突出。农商银行关键业务数据分散于各条线部门，缺乏统一、高效、自动化的共享机制，审计部门在制订计划或开展核查时，常因数据收集不及时、不全面而陷入被动。二是数据治理水平有待提升。农商银行各业务系统底层数据标准不一，字段定义模糊甚至冲突，导致跨系统、跨领域的风险关联分析难以精准深入。
（二）复合型人才匮乏，能力断层与人力紧张交织。数智化转型的核心驱动力在于人，但当前农商银行缺乏“审计+科技+数据”的复合型人才，现有审计团队的知识结构仍以传统财务、信贷审计为主，在数据分析、模型理解和编程能力方面存在明显不足。由于人才短缺，面对复杂专项任务时，农商银行审计部门难以组织强有力的协同攻坚队伍。同时，审计团队在将宏观政治监督要求或抽象专业风险点转化为可量化、可执行的数据核查指标方面能力不足，影响了监督协同效果与效率，数智化工具潜力无法充分发挥。
（三）模型与智能工具供给不足，难以应对新型复杂风险。部分农商银行现有技术工具智能化水平与金融风险形态复杂化之间存在巨大鸿沟：一方面，模型供给高度依赖上级行，县级行自主创新空间与能力有限；通用模型成果转化率不足，审计人员需频繁提出优化建议；现有工具主要停留在基于预设规则的“事后”合规筛查阶段，缺乏前瞻性预测预警能力；同时，对于隐蔽性强的员工行为风险和复合型风险，现有规则引擎几乎束手无策。部分农商银行在利用图计算挖掘复杂担保圈、机器学习捕捉早期风险信号等深度智能应用领域近乎空白，难以实现从“点状查弊”到“系统性、前瞻性预警”的转变。
对策与建议
（一）深化数据治理与融合应用，筑牢数智化转型底座。农商银行要构建高质量、一体化的数据资产体系：对内，推动由监管引领、全行业协同及行内主导的数据治理工程，统一数据标准，打通系统壁垒，建立常态化、自动化的数据共享与交换机制，确保审计部门实时、全面获取所需业务数据：对外，探索引入工商、司法、税务、征信等权威外部数据源，通过依法安全合规的方式与行内数据进行深度融合，构建覆盖客户、员工及其关联方的全景式、立体化风险视图；同时，重视非结构化数据价值挖掘，尝试引入自然语言处理（NLP）等先进技术，对信贷调查报告、贷后检查记录等文本信息进行自动化分析，从中提取关键风险信号和情感倾向，并将其转化为结构化数据输入模型，丰富风险识别的维度和深度。
（二）推动技术应用向自动化与智能化演进，打造智慧审计新范式。在巩固现有规则模型优势的基础上，农商银行应审慎而积极地探索前沿人工智能技术应用，优先选择风险特征清晰、历史数据丰富的领域，如对公客户信用风险、零售贷款早期逾期，试点构建基于机器学习的风险早期预警模型；通过对多维度历史数据的深度学习，让模型自主识别潜在高风险客户的隐性特征组合，实现从“已发生违规”向“可能发生风险”的预测性转变。同时，农商银行要重点加大图计算技术研究与应用，用于深度解析客户、担保人、关联企业等之间的股权、担保和资金往来脉络，精准识别和预警隐蔽的关联集群风险与资金挪用路径；逐步建立起集“规则筛查、统计分析、机器学习、图谱挖掘”于一体的多层次、智能化风险监测体系。
（三）健全“科技强审”人才与发展体系，激活内生创新动能。农商银行要构建“内部培养+外部引进”的双轮驱动机制：对内，系统性开展数字化赋能培训，通过举办数据分析工作坊、组织模型开发实战项目、推动审计人员与科技部门联合办公等方式，加速现有团队知识结构转型和技能升级；对外，适时、精准引进具备数据科学、IT 审计或金融工程背景的专业人才，为团队注入“新鲜血液”和先进理念。在此基础上，农商银行要设立清晰的数字化审计岗位序列与职业发展通道，明确不同层级人员能力要求与成长路径，并配套相应激励机制，确保人才引得进、留得住、用得好，打造一支既能深刻理解银行业务与风险，又能熟练驾驭数据与技术的高素质、专业化“审计铁军”，为持续深化数智化转型提供不竭的内生动力。
（作者单位：四川屏山农商银行）
