随着数字金融深度落地，银行业数据体量呈爆发式增长，客户信息、交易流水、信贷数据、风控日志等海量数据已成为银行核心资产，同时也滋生了数据泄露、违规调用、篡改滥用、跨境传输等多重安全风险。数据安全审计作为银行风控合规的核心环节，是防范数据风险、落实《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》等的关键抓手。传统人工抽样、事后核查、静态台账的审计模式，已难以应对当下高频、隐蔽、多样化的数据安全威胁，存在效率低下、覆盖不全、风险滞后等诸多短板。人工智能技术的深度渗透，为银行数据安全审计带来模式革新，推动审计工作从“被动事后整改”向“主动事前预警、事中管控、事后溯源”转型，成为银行业数据安全治理的全新突破口。
AI模式下银行
数据安全审计的落地堵点
（一）算法适配性不足。通用AI模型对银行业务场景、数据安全规则的适配度较低，部分模型存在算法偏见、误报漏报问题，对新型数据攻击和违规操作的识别能力不足。
（二）数据基础支撑薄弱。部分银行存在数据治理不规范、数据分级分类不清晰、审计日志碎片化等问题，导致AI模型训练样本质量参差不齐，影响审计精准度。
（三）审计风控体系不完善。目前，多数银行的AI审计应用聚焦于风险监测环节，在风险溯源、整改督导、长效防控等环节的智能化应用不足，全流程智能审计体系尚未完全成型。
（四）复合型人才短缺。AI审计兼具金融业务、数据安全、人工智能技术多重属性，银行业内兼具银行业务经验、安全风控能力和AI技术素养的专业人才缺口较大，制约其智能化审计落地成效。
AI模式下银行
数据安全审计的路径
为充分释放AI技术赋能价值，推动银行数据安全审计提质增效，银行需从模型优化、体系搭建、人才培育、合规管控四个维度构建完善的落地路径。
（一）深耕场景化模型迭代。银行要基于零售金融、公司信贷、资金清算等核心业务场景训练专属AI审计模型，并结合日常审计数据持续优化算法参数，降低误报漏报率，提升新型风险识别能力；同时，坚持本地化部署模式，筑牢审计数据安全底线。
（二）夯实数据治理基础。银行要大力推进数据分级分类标准化建设，规范数据流转日志、操作记录、权限台账等核心审计数据，并搭建统一的智能审计数据中台，为AI审计提供高质量数据支撑。
（三）构建全流程智能审计体系。银行要整合AI监测、智能告警、溯源分析、自动整改、合规复盘功能，打通事前预警、事中管控、事后审计全链条，结合零信任架构实现动态权限审计，形成常态化、智能化的数据安全风控机制。
（四）强化人才队伍建设。银行要搭建专项培训体系，培育兼具金融合规、数据安全、AI技术能力的复合型人才；同时，组建技术、业务、风控联合攻坚团队，保障AI审计体系持续优化落地。
总而言之，人工智能技术为银行数据安全审计提供了全新发展路径，彻底颠覆了传统静态、被动、粗放的审计模式，实现了数据安全审计的全覆盖、实时化、精准化。在金融数字化转型持续深化、数据安全监管日趋严格的背景下，银行业需持续深耕AI技术与数据安全审计的深度融合，破解技术适配、体系建设、人才支撑等痛点，持续优化智能审计体系，筑牢金融数据安全防线，为金融行业高质量数字化发展提供坚实的安全保障。
（作者单位：江苏启东农商银行）
