银行数字化 AI 审计｜企业内训课程

适合对象

建议由业务负责人、项目骨干、内训师和正在试点AI工具的团队共同参加，把任务场景、提示词设计、输出校验和风险边界转成课后可继续推进的动作

课程定位与主要问题

AI办公试点、数字化流程优化或团队效率提升项目中，参训团队可以先看清问题所在，再设计可执行动作

核心收益

场景边界更清楚：风险合规场景中的关键风险点、触发信号和处置优先级
提示与校验更稳定：风险识别、规范判断、沟通提醒和处置跟进的操作要点
人工复核有抓手：用于日常检查、沟通留痕和后续跟进的操作清单

课程背景与交付信息

团队把AI能力接入日常工作时，最先卡住的是场景边界和结果复核。训练会串起银行数字化 AI 审计基础认知、银行 AI 审计关键场景实操和银行 AI 审计系统建设与风险管控，先把可落地路径说清楚。

课程时间

1天

授课方式

讲师讲授、案例研讨、情景演练、互动答疑

课程内容重点

01银行数字化 AI 审计基础认知

02银行 AI 审计关键场景实操

03银行 AI 审计系统建设与风险管控

04银行 AI 审计案例分析与未来趋势

课程大纲

课程总览

一、课程基础信息

二、课程大纲

银行数字化 AI 审计基础认知

一、银行数字化审计与 AI 技术的融合逻辑

1.1 传统人工审计的局限性（效率、覆盖范围、风险识别等）

1.2 数字化转型对银行审计模式的重构要求（实时性、精准性、智能化）

2.1 AI 技术的关键能力（数据挖掘、模式识别、预测分析等）

2.2 银行审计中 AI 的典型应用场景（信贷风险审计、反欺诈审计、财务合规审计等）

二、银行 AI 审计的核心技术体系

1.1 审计数据的来源与类型（业务系统数据、交易数据、客户数据等）

1.2 审计数据清洗、标准化与质量管控方法

银行 AI 审计关键场景实操

一、信贷业务 AI 审计实操

1.1 信贷审计指标体系设计（客户资质、还款能力、交易真实性等）

1.2 基于机器学习的信贷风险预测模型训练与验证（数据准备、特征工程、模型选型）

2.1 AI 模型在贷前审查、贷中监测、贷后复盘的嵌入流程

2.2 审计结果的异常标注、风险等级划分与整改建议输出

二、反欺诈 AI 审计实操

1.1 客户行为特征提取（登录习惯、交易路径、金额规律等）

1.2 异常交易识别模型的运行逻辑（实时监测、阈值触发、风险预警）

银行 AI 审计系统建设与风险管控

一、银行 AI 审计系统的搭建与落地

1.1 系统核心模块（数据采集层、算法模型层、分析应用层、结果展示层）

1.2 与银行现有业务系统、审计平台的对接逻辑

2.1 需求调研与方案设计（明确审计目标、确定技术范围）

2.2 系统开发、测试与试运行（功能测试、性能测试、场景化验证）

二、银行 AI 审计的风险与管控措施

1.1 技术风险（模型偏差、算法黑箱、数据安全等）

1.2 管理风险（人员操作不当、模型更新不及时、审计责任界定模糊）

银行 AI 审计案例分析与未来趋势

一、国内外银行 AI 审计典型案例剖析

1.1 某国有银行信贷 AI 审计系统建设案例（背景、技术方案、审计效率提升成效）

讲师介绍

孙莉莉

财税合规与风控体系建设专家

哈佛肯尼迪商学院博士后，财税管理与内控风控专家。主导数据资产入表及萨班斯法案合规，累计为企业创造价值超2亿元。兼具国际视野与本土实战经验，深耕财税合规、内控风控、ESG及数据资产领域

金融银行政府国企制造业消费品零售互联网科技建筑工程

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课程差异说明

本课程页面围绕《银行数字化，训练AI 审计》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 5 个主要模块，便于快速判断培训匹配度

课程常见问题

这门课适合哪些学员参加？

适合企业中高层管理者、业务负责人及相关岗位骨干人员等需要系统提升相关能力的人群

学习这门课可以获得什么收益？

理解课程核心方法与适用场景，并结合课程中的工具、案例和练习推动企业培训落地

企业可以基于这门课做定制吗？

可以。正式交付时可结合企业行业、岗位对象、当前问题和培训时长，对案例、练习和重点模块做适配

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