......................................................................................37 2.4 风险评估与合规................................................................................................... .........................................................................................70 3.3.2 合规性检查................................................................................................ ..........................................................................................186 8.2 合规风险.................................................................................................

2.2.1 实时性与准确性要求....................................................................29 2.2.2 数据安全与合规性需求................................................................31 3. DeepSeek 大模型技术评估......... 7.2.2 自动化报告生成..........................................................................125 8. 安全与合规设计.............................................................................................127 ....132 8.1.2 访问控制与权限管理..................................................................134 8.2 合规性保障............................................................................................136

化场景下的问题，本手册的提问设计遵循以下原则： l 场景化：围绕商业银行、证券公司以及保险公司的具体场景拆解问题， 避免抽象化表述； l 可操作性：根据审计场景提供有操作价值的问题、提示与案例； l 合规与价值导向：本手册问题不但嵌入合规政策提示，而且提出更多关 于价值导向审计的思路与方法。 二、整体内容框架搭建：从基础审计场景认知到实战推演 “ 本手册业务审计板块分几个部分，形成 场景-方法-示例-案例 ”的闭环： ，也树立风险防范的 警示灯 ” “ ，推动审计职能从 合规守卫 者 ” “ 向 价值发现者 ”跃迁。技术的未来属于善问者，而提问的艺术，终将定义 人类 的不可替代性。 五、编写团队：从金融审计理论到应用的闭环实践 南京审计大学是全国首家开设金融审计专业的高校，南京审计大学金融审 计 系教师团队长期跟踪国内外金融审计发展趋势，致力于理论研究与实际应用 相结 合，在商业银行审计、证券审计与保险审计等研究领域和课程教学长期探 商业银行审计篇 ............................................................................................11 一、合规与法律风险审计 .................................................................................11 二、财务与资产负债管理审计

........................................................................................104 6.2.2 合规性检查与审计日志........................................................................................... ......126 7.2 内部审计与合规检查............................................................................................................................................129 7.2.1 流程合规性分析.................. ................................................................203 1. 引言 近年来，随着企业财务数据规模的指数级增长和审计合规要求 的日益复杂，传统审计模式面临巨大挑战。审计人员需要处理海量 结构化与非结构化数据，同时应对不断变化的会计准则和监管框 架，人工分析效率低下且容易遗漏风险点。以某国际会计师事务所 的实践为例，其

......................................................................................134 15. 法规和合规.............................................................................................135 15 .....................................137 15.2 合规检查.........................................................................................139 15.3 合规报告.............................................. ...........................................142 15.4 合规培训.........................................................................................144 16. 成本估算和预算......................................

初期面临诸多堵点问题与挑战： · 挑战一、数据供给意愿不足 ① 权属不清与价值分配难：数据产权界定模糊，数 据供给方担心共享后失去控制权或收益被稀释。例 如，担忧数据泄露导致核心竞争力丧失； ② 合规成本高：数据分级分类标准不统一，敏感数 据（如医疗、金融）脱敏处理需专业团队，数据供给 方难以承担人力与资金成本。 · 挑战二、数据流通效率低 ① 跨域系统数据协议不统一：政府、企业、行业数 据 据分散在异构应用系统中，数据结构、接口标准不统 一，跨域流通效率低； ② 安全与实时性矛 “ 盾：为满足 数据不出域、可用不可 ” 见 安全要求，隐私计算（如多方计算、同态加密、联 合分析）导致计算性能延迟增加 50% 以上，难以支 撑高价值场景（金融、物流、交通）等低时延响应 要求。 08 · 挑战三、高质量语料稀缺 政府、金融、医疗、制造等行业大模型专业语料稀缺， 海量多模态数据（文本、图像、传感器）待标注数 缺陷检测 智能问 答 热线工 单 政府发文 产品文档 操作指导 巡检记录 ● 行业术 语库编程语 言规范 政策法规 库 网站制 作 模型能力开 互联 网 社交场 编程场 行业规 行业准 办公场 代码 文档 ● 公 用 comm on cra 模型基础能 智能对 话 现象级 语料质量：随着通用语料的逐步耗尽 , 在高质量行业 数据上的加工与使用成为各模型能力差距的主要原

......................................................................................107 5. 风险管理与合规................................................................................................... ........................................................................................115 5.1.2 合规性审计流程.............................................................................................. 第三，监管科技（RegTech）要求倒逼升级。银保监办发 〔2022〕40 ” 号文明确要求 2025 年前完成关键业务环节智能化监 ” 控全覆盖 ，但行业现状显示：①反欺诈识别准确率普遍低于 65%；②合规审查自动化率不足 20%；③监管报送数据错误率高达 8.7%。 为量化转型需求优先级，我们对头部险企的调研结果显示以下 关键指标差距： | 能力维度 | 当前水平 | 行业标杆水平

.......................................................................................90 9.2 国际税务合规分析................................................................................................. .....................................................................................158 16. 法律法规与合规性.................................................................................................. .........................................................................................161 16.2 合规性要求................................................................................................

91 4.3.3 系统部署与监控.........................................................................92 4.4 安全与合规..........................................................................................94 4.4.1 96 4.4.2 系统安全性设计.........................................................................97 4.4.3 合规性审查与认证......................................................................99 5. 案例研究............ 益多样化，金融机构面临着前所未有的挑战。首先，市场竞争的加 剧迫使银行不断提升服务质量以吸引和保留客户。传统的业务模式 已无法满足现代消费者的期望，尤其是在数字化和个性化服务方 面。其次，监管环境的复杂性要求银行在合规性和风险管理上投入 更多的资源，以确保业务操作的合法性和透明性。此外，技术创新 的快速迭代对银行的技术基础设施提出了更高要求，如何有效整合 新兴技术如人工智能、区块链和大数据分析，成为银行提升运营效

.....................................................................................160 10. 风险管理与合规................................................................................................... .............................................................................166 10.1.1 GDPR 与本地法规合规................................................................................................... 显滞后。与此同 时，监管层对理赔时效的考核标准逐年提升，《保险服务质量指 数》将车险 72 小时结案率纳入核心指标，2024 年达标线已上调至 92%。行业亟需通过 AI 技术重构作业流程，在合规前提下实现精 度与速度的突破。 1.2 DeepSeek 大模型的概述与优势 DeepSeek 大模型作为新一代通用人工智能基座模型，凭借其 千亿级参数规模和行业领先的语义理解能力，为保险理赔业务智能