风险控制与合规管理 模型可解释性与监管穿透要求 模型透明化 通过大模型的可解释性技术，确保 银行在数字化转型过程中使用的 AI 模型能够清晰展示其决策逻辑，便 于监管机构审查和评估，降低因模 型“黑箱”操作带来的潜在风险。 监管穿透性 构建符合监管要求的模型架构，确 保模型在数据输入、处理过程和输 出结果上具备可追溯性，能够满足 监管机构对银行风险控制的全流程 穿透式监管需求。 实时监控与报告

但资深审计师资源稀缺，全球四大会计师事务所的专家顾问供需缺 口达 37%。最后，实时审计需求与滞后分析能力的矛盾突出，特别 是在区块链、云计算等新技术应用场景中，传统审计方法难以实现 交易链路的全流程穿透。 以下数据直观反映了审计效能瓶颈的关键指标： 指标维度 行业平均值 监管期望值 差距率 异常交易识别时效 72 小时 ≤24 小时 200% 全量数据分析覆盖率 12% ≥90% 650% ” ” 移：从 人工主导抽样检查 转变为 AI ” 驱动全量分析 ，最终使高风 险事项识别准确率提升至 92%以上，同时将项目平均交付周期压缩 40%。技术落地路径将优先聚焦应收账款核对、关联交易穿透、费 用异常波动等六大高频场景，确保方案在 2024 年审计季前完成生 产环境验证。 2.1 审计效率提升的迫切需求 随着企业数字化转型的加速和商业环境的复杂化，传统审计模 式正面临前所未有的效率瓶颈。根据 某上市公司通过监控发现某分公司水电费与产量偏离行业基准值 35%，经核查确认虚增产能问题，提前规避了年审重大错报风险。 所有预警事件均生成结构化报告，自动关联至对应审计工作底稿模 块，支持右键点击穿透查询原始凭证影像。 4.2.2 风险等级划分与报告生成 风险等级划分与报告生成是智能体在审计风险预警中的核心功 能模块，通过量化分析、规则引擎与动态模型相结合的方式，实现 风险的标准化评估与自动化输出。具体流程如下：

行智 能化解析与融合，快速识别热点信息，进行研报行业的自动归类和摘要的自动生成，提高 投资研究工作质效；同时在客户维度进行内外部数据的归集和融合，实现客户行业、评级、 舆情、商机、合作等数据的穿透式管理和智能化分析，持续提高客户研究洞察力。 �� ② 多业务领域赋能 公司基于大模型应用中台的多渠道快速接入能力，已与知识中台、另类投管、另类投 研、客户管理、财务报销等企业原有数字化基础设施进行了集成，可以更好地发挥大模型