随着全球化和信息技术的飞速发展，企业内部审计面临着前所未有的挑战。数据量的急剧增长、业务复杂度的提升以及监管环境的日益严格，使得传统审计模式难以应对当前的需求。在这样的背景下，人工智能技术，特别是大语言模型（LLM）的引入，为企业内部审计的变革提供了新的契机。智能审计知识管理系统，作为这一变革的核心工具，正逐步成为企业提升审计效率、规范审计流程、加强外规内化能力的重要手段。本文将以达观大模型知识库为例，深入探讨智能审计知识管理系统的构建与应用，以期为企业内部审计的智能化转型提供有益参考。
大语言模型，凭借其强大的文本处理能力和深度学习算法，正在企业内部审计领域展现出广泛的应用前景。具体而言，大语言模型在以下几个方面发挥着重要作用：
- 审计知识智能问答：通过构建全面、精准的审计知识库，大语言模型能够迅速响应审计人员的查询需求，提供包括业务知识、过往审计案例、行业法规等在内的丰富信息。这种即时、准确的信息获取方式，不仅提高了审计工作的效率，还增强了审计结论的权威性和准确性。
- 审计文书智能编写：利用大语言模型的文本生成能力，审计人员可以轻松实现审计通知书、实施方案、取证单、工作底稿和审计报告等关键文书的自动生成。这不仅减轻了审计人员的工作负担，还提高了文书的规范性和一致性，降低了人为错误的风险。
- SQL分析模型智能生成：针对数据分析需求，大语言模型能够根据审计人员的指令自动生成SQL语句，帮助审计人员高效地从数据库中提取和分析数据。这一功能降低了对审计人员SQL技能的要求，使得数据分析更加便捷、高效。
- 审计方案智能设计：大语言模型能够根据历史审计经验和知识库中的信息，为审计人员提供智能的审计思路和数据分析方案。这不仅有助于审计人员快速定位审计重点，还能提高审计工作的针对性和有效性。
- 审计信息化智能教育培训：通过智能生成测试题库和提供个性化的课程分析，大语言模型能够为审计人员提供全面的信息化教育培训服务。这有助于提升审计人员的专业素养和技能水平，为审计工作的智能化转型提供有力的人才保障。
在银行审计工作中，非结构化文本数据占据了相当大的比例。这些数据包括业务数据、取证分析结果、审计文档等，由于缺乏统一的管理平台，往往依赖于人工经验进行管理和使用。为了解决这一问题，达观数据为银行审计部门提供了智能审计知识管理系统的解决方案。
1. 项目背景与挑战
银行审计部门面临着数据信息和系统架构的分散性、异构性和复杂性等多重挑战。具体来说，这些挑战包括：
- 非结构化数据治理难度大：审计文档类型多样，包括PPT、Excel、Word、PDF、图片等，文字解析难度大，且数据多源异构，难以统一管理。
- 统一搜索平台建设困难：关键词搜索召回率低，上游数据推送不稳定导致搜索数据不完整、不准确，难以满足审计工作的实际需求。
- 数据不规范：审计数据缺乏统一的标准和规范，导致知识图谱三元组构建遇到阻碍，知识图谱的数据更新难以保证准确性和及时性。
- 审计知识敏感度高：审计知识和笔记涉及商业秘密和敏感信息，需要设计严密的权限体系以确保信息安全。
2. 达观数据解决方案
针对上述挑战，达观数据为银行审计部门提供了以下解决方案：
- 构建智能审计知识库：通过自然语言处理、光学字符识别等先进AI技术，对复杂、分散存储的多源异构数据进行文档归集、内容解析、比对等处理，实现海量异构数据的统一存储与分析。同时，利用强大的语义级别垂直领域搜索引擎，提供智能化的搜索服务。
- 优化搜索功能：通过引入先进的NLP模型算法，增强对搜索词的语义理解，实现意图识别、模糊搜索、搜索词纠错、标签提取等功能。此外，还提供了标题和全文的快速检索服务，确保搜索结果的准确性和时效性。
- 设计严密权限体系：针对审计知识的敏感性，设计了一套严密的权限管理体系。通过用户身份验证、角色权限分配、数据访问控制等措施，确保审计知识的安全性和保密性。
3. 实施效果与案例分析
达观数据的智能审计知识管理系统在银行审计部门的应用取得了显著成效。具体来说，该系统在以下几个方面发挥了重要作用：
- 数据治理成果显著：通过智能解析和存储海量异构数据，激活了大量历史文档并转化为数据资产。这些数据资产为审计部门提供了丰富的信息支持，有助于提升审计工作的效率和准确性。
- 搜索服务优化：通过引入先进的NLP模型算法和搜索技术，提高了搜索服务的智能化水平和准确性。审计人员可以轻松获取所需信息，大大提高了工作效率。
- 权限管理严密：通过设计严密的权限管理体系，确保了审计知识的安全性和保密性。这有助于防止敏感信息的泄露和滥用，保护银行的商业秘密和客户隐私。
- 案例应用广泛：该系统已被广泛应用于银行审计部门的日常工作中。例如，在审计项目中，审计人员可以利用该系统快速获取相关法规、政策和案例信息，为审计结论的准确性和权威性提供有力支持。同时，该系统还可以为业务合规自查提供支持，促进业务的合规稳健发展。
在具体案例中，某银行审计部门利用达观数据的智能审计知识管理系统成功解决了一起复杂的审计案件。该案件涉及多个业务部门和大量非结构化数据，传统审计方法难以有效应对。然而，通过利用智能审计知识管理系统的搜索和解析功能，审计人员迅速定位了关键证据和线索，并成功揭示了违规行为。这一案例充分展示了智能审计知识管理系统在提升审计效率、规范审计流程方面的巨大潜力。
达观数据新一代大模型智能知识管理系统以自主研发的“曹植”大语言模型为基座，具备以下核心优势：
- 自主可控：坚持训练数据与算法模型的自主可控，为银行提供了“算力+模型”的全套国产化信创方案。这有助于确保系统的安全性和稳定性，降低对外部技术的依赖。
- 高效智能：通过引入先进的NLP模型算法和搜索技术，实现了对海量异构数据的快速解析和智能搜索。这有助于提升审计工作的效率和准确性，降低人工干预的成本和风险。
- 灵活可扩展：系统具备高度的灵活性和可扩展性，能够根据不同银行的审计需求进行定制化开发。这有助于确保解决方案的针对性和有效性，满足银行审计部门的实际需求。
- 安全可靠：通过设计严密的权限管理体系和数据保护措施，确保了审计知识的安全性和保密性。这有助于防止敏感信息的泄露和滥用，保护银行的商业秘密和客户隐私。
随着人工智能技术的不断进步和应用场景的不断拓展，智能审计知识管理系统将呈现出以下发展趋势：
- 智能化水平不断提升：随着NLP技术的不断发展和完善，智能审计知识管理系统的智能化水平将不断提升。未来，系统将能够更准确地理解审计人员的意图和需求，提供更精准、更全面的信息支持。
- 数据融合与共享能力增强：随着大数据技术的广泛应用和数据治理能力的提升，智能审计知识管理系统将能够更好地实现数据的融合与共享。这将有助于打破部门壁垒和信息孤岛，提高审计工作的协同性和效率。
- 应用场景不断拓展：随着企业对内部审计需求的不断增加和智能化转型的深入推进，智能审计知识管理系统的应用场景将不断拓展。未来，系统将在风险管理、合规管理、内部控制等领域发挥更加重要的作用。
- 人才培养与技术创新并重：为了推动智能审计知识管理系统的持续发展和应用推广，企业需要加强人才培养和技术创新。通过培养具备专业技能和创新能力的复合型人才，以及加大技术创新投入和研发力度，不断提升系统的性能和功能。
智能审计知识管理系统的应用为企业内部审计的智能化转型提供了有力支撑。通过构建全面、精准的审计知识库和提供智能化的搜索服务，系统不仅提高了审计工作的效率和准确性，还规范了审计流程并加强了外规内化能力。
