随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，从智能制造到金融科技等众多领域均展现出巨大的势能和潜力。在此背景下，证券公司内部审计与前沿AI技术融合创新，已成为审计赋能新质生产力发展的必然趋势，也为审计服务证券业务发展提供了有力保障。
利用大语言模型的文本生成能力，审计人员可以根据需求生成定制化的文本内容。同时，借助其多轮对话能力，用户可以与模型进行持续的互动与优化，从而逐步生成符合要求的文本。在编写审计报告时，内部审计人员可以提供审计底稿、报告模板及关键要点，大语言模型便可基于这些信息生成相应的报告草稿，从而显著提升工作效率。
大语言模型具备代码生成的功能，可根据用户的自然语言描述生成各种编程语言的代码和脚本，当然也可以生成SQL语句。借助这一功能，即使审计人员不具备编程经验，也能通过自然语言描述审计思路，使用大模型生成SQL语句并执行，从而获取到所需的分析结果，这显著降低了审计数据分析的技术门槛。
经过一系列审计领域数据的训练，大模型能够快速识别和提取文本中的关键信息。审计人员可借助这一能力快速阅读大量文档，并聚焦于关键信息。例如，在证券公司内部审计中，财富条线的经济责任审计数量占比最多。大语言模型拥有文本提炼的能力，能批量处理这些文档，快速总结出核心内容并给出初步分析。使用大模型能够生成财富条线决策层的决策清单、讨论的风险事项、高频出现的重点工作，为深入审计提供重要参考。这一技术提升了审计人员对复杂数据和信息的处理能力，提高了效率。
在内部审计中，检索增强生成（RAG）可与证券公司内部数据系统连接，预先处理大量数据并存入数据库，帮助审计人员实现快速、精准的检索。此外，RAG也能快速处理不同格式的文件，并从中检索出所需信息。在审计过程中，RAG可以根据审计人员提出的问题或关键词，提供实时的语言交互支持，从而可以快速获取所需的审计信息，在确保数据准确性与合规性的同时也极大地提高了工作效率。
在证券行业中，法规时常变动，RAG的这一优势显得尤为关键，它能够减少信息滞后带来的风险。而在风险评估与异常检测方面，通过从多种来源获取最新的企业财务记录、法规数据库和市场数据，RAG能够为审计人员提供实时的风险评估报告。它能够迅速识别与行业标准不符的交易或可能违反最新法规的业务活动，帮助审计人员迅速定位潜在的风险点。
作为一种基础的自动化技术，RPA具备多项显著优势。首先，RPA以非侵入性方式实现自动化操作，仅在系统的表示层上执行，不干扰被审计单位的底层信息系统结构或业务逻辑。其次，RPA是一种高度用户友好的自动化工具，操作人员无需深入的IT或编程知识即可上手操作。此外，RPA能够高效实现业务流程的自动化和审计任务的自动串联，通过将分散的、独立的业务节点无缝连接，构建端到端的流程自动化方案，提升审计操作的整体效率。
证券公司内部审计中，RPA能够依据预定规则从众多平台自动抓取审计所需数据，并直接将结果录入审计底稿，内审人员仅需耗费极少时间检查由RPA生成的底稿，有效规避了人工重复提取数据所引发的低效与错误。另外，通过与OCR（光学字符识别）等技术相融合，RPA还能处理非结构化信息，依照预设的审计规则持续抓取审计证据，这种自动化搜集审计证据不仅缩短了审计周期，还提升了报告的准确性与及时性。在投资银行业务审计中，RPA助力审计团队将单个审计证据的获取时间从40分钟锐减至30秒以内，文档编制时间缩减到原来的1/3，审计效率与效能得到显著提升。此外，RPA还能够持续自动化监测系统变化，及时向内审人员发出系统更新可能导致数据问题的提醒，在信息技术管理审计中发挥灵活高效作用。
为了确保人工智能技术在审计中的成功应用，必须全面识别并应对其中的多重挑战。首先，审计涉及证券公司大量客户、资产和交易信息，因而需要构建健全的数据安全管理体系，配备先进的技术防护措施，以确保数据的完整性与保密性。其次，要实现AI审计的全面落地，防止潜在的数据泄露与滥用风险，审计部门需要按照相关规定，确保将合规性始终贯穿于AI技术使用的每个环节。第三，若想持续保持AI在审计中的先进性，就需要内审部门紧跟技术趋势，定期升级和优化审计工具，以应对快速变化的技术环境。此外，审计数智化的发展并不能完全取代审计人员，AI审计系统更应作为传统审计工作的辅助工具，以确保审计结论的全面性和可靠性。
审计人员与AI技术的协同合作将成为应对复杂审计任务的重要方式，这也对审计人员的专业素养提出了更高要求。审计人员不仅要与时俱进，积极学习并掌握最新的AI技术，以提升在数据分析、风险识别中AI技术的应用能力，同时也需不断积累专业经验，巩固审计知识基础，提高自身的专业判断能力。
