为代表的大语言模型（LLM）作为人工智能领域的突 破性技术，不仅重塑了信息交互方式，更通过其强大的语义理解与生成能力，为 金融审计领域带来了新的发展机遇与挑战。如何借助大模型工具挖掘审计线索、 优化工作流程、提升风险预判能力，成为行业亟需探索的课题。本手册基于对银 行、证券及保险业审计场景的调研，结合大语言模型技术，系统梳理了金融机构 1000 个左右审计通用场景应用问题（侧重内部审计），并给出简要提示与典型 商业银行、证券公司以及保险公司审计提出可供参考的场景问题并给出相关的提 示； l 大数据应用部分：涵盖风险建模、文本分析、流程自动化等技术，提供 Prompt 设计与调优策略的简要提示与思路； l 示例与案例部分：详解大数据分析技术等在合同审查、关联交易识别、 风险揭示等场景中的具体审计示例与案例分析。 三、多层面价值彰显：从个体应用到机构和行业的启发 本手册的价值体现在三个层面： 层，提升风险覆盖密度； l “ 对行业：推动审计从 事后纠错 ” “ 转向 事前事中预警 ”，如基于舆情 分析 的声誉风险前置评估模型可提前识别风险信号。 四、使用建议：理性驾驭技术红利重在参考 作为一本简洁明了的手册，我们努力与金融审计实践看齐，问题及解决思 路 注重通用性，兼顾众多中小银行内部审计需要。在使用本手册过程中，还请 各位 同行和学者们注意： l 风险隔离：在使用

...........................................................................................35 4.1 风险评估与筛选.............................................................................................. ...66 7. 风险评估与筛选...................................................................................................................................................................69 7.1 风险指标设计...... ...........................................................................................71 7.2 风险评估模型...............................................................................................

....................................22 3.1 风险管理.............................................................................................24 3.1.1 信用风险评估........................................... ..................................27 3.1.2 市场风险预测.............................................................................28 3.1.3 操作风险识别......................................................... .......................................................................................101 5.1 某银行风险管理案例........................................................................104 5.2 某银行智能客服案例.....

......58 4.2 风险预警与评估.......................................................................................................................................................60 4.2.1 实时风险监控............ .........................................................................................62 4.2.2 风险等级划分与报告生成.......................................................................................... .....................................................................................134 7.3 税务审计与风险控制.................................................................................................

36 4. 风险评估与管理...................................................................................................................................................................42 4.1 自动核保与风险识别...... .........................................................................................157 10.2 风险管理与应急预案............................................................................................ .....211 1. 前言 随着人工智能技术的迅猛发展，保险行业正面临着前所未有的 机遇与挑战。传统保险业务模式在风险管理、客户服务、产品定价 等方面已显现出局限性，而 AI 大模型的应用为行业带来了全新的 解决方案。通过 AI 大模型，保险公司能够更精准地评估风险、优 化客户体验、提升运营效率，并在竞争激烈的市场中占据先机。本 方案旨在探讨 AI 大模型在保险行业中的具体应用场景，为实现业

台提供平台支撑 ， 或者自身为独立定级的云计算平台或大数据平台，则需填写等级测评结论扩展 表（云计算安全）或等级测评结论扩展表（大数据安全），否则删除等级测评 结论扩展表。】 测评结论和重大风险隐患 被测对象名称 安全保护等级 第 Z 级（SXAY） 扩展要求 应用情况 云计算 移动互联 物联网 工业控制系统 大数据 【填写说明：简要描述被测对象承载的业务功能等基本情况，包括被测 对象的子系统情况，建议不超过 300 字】 安全状况描述 【填写说明：根据实际测评情况简要描述被测对象的整体安全状况，包 括最主要的中高风险安全问题及数量，建议不超过 400 字】 【参考示例】 本次安全等级测评采用访谈、核查和测试等测评方法，对【被测对象名 称】的【物理机房、网络架构、网络设备、安全设备、系统管理软件、 主机操 据定期备份】等安全技术措施。在安全管理方面【制定了信息安全管理 体系及相关制度和流程，具备实施记录，组建了安全运维团队】。 本次安全等级测评共发现【被测对象名称】存在高风险问题【X】个， 中风险问题【X】个，低风险问题【X】个。【被测对象名称】技术方面 尚有一些问题需要整改和完善，信息安全管理体系执行情况还可以进一 步提高。 等级测评结论 III 报告编号：XXXXXXXXXXX-XXXXX-XX-XXXX-XX

成本偏差分析......................................................................................58 6.3 风险管理与预警..................................................................................60 6.4 成本优化建议 合同执行监控......................................................................................76 8.3 合同风险评估......................................................................................77 8.4 合同变更管理 10.4 用户满意度调查................................................................................99 11. 风险管理与应对措施..............................................................................100 11.1 数据安全与隐私保护

72 5.3.1 数据加密与权限管理.................................................................73 5.3.2 合规性与法律风险.....................................................................75 6. 案例研究与效果评估.............. 态的信用评分模型， 不仅耗时较长，且难以全面、动态地反映借款人的真实信用状况。 尤其是在面对海量数据时，传统的评估手段往往显得力不从心，导 致风险评估的准确性和效率受到限制。此外，随着金融市场的复杂 性和不确定性增加，传统模型在应对多样化风险场景时也表现出了 明显的局限性。为应对这些问题，引入基于人工智能和大数据技术 的解决方案已成为行业共识。DeepSeek 作为一款先进的 AI 平台， 平台， 凭借其强大的数据处理能力和智能算法，为金融贷款评估提供了全 新的解决路径。通过 DeepSeek，金融机构可以实现对借款人信用 状况的实时动态监控，提升风险评估的精准度和效率。DeepSeek 的应用不仅能够有效降低贷款违约风险，还能优化客户体验，增强 金融机构的市场竞争力。具体而言，DeepSeek 在金融贷款评估中 的应用主要体现在以下几个方面：首先，通过深度学习技术， DeepSeek

.....................................109 5. 项目风险管理...........................................................................................111 5.1 风险识别............................................. .....................................113 5.1.1 技术风险..................................................................................115 5.1.2 数据风险................................................... 项目进度风险...........................................................................118 5.2 风险评估...........................................................................................120 5.2.1 风险概率评估

.......................................................................................22 1.3.2 优化风险管理能力............................................................................................... ......................................................................................62 3.2.1 自动化风险评估模型............................................................................................... ...........................................................................................107 5. 风险管理与合规..............................................................................................