AI“查賬”成為銀行會計內控數字化轉型破局之道

在我國信息化與數字化浪潮的推動下，人工智能技術正經歷著突破性發展，這一趨勢深刻影響著各個行業，銀行業也不例外。在數字化轉型的大背景下，銀行可將AI技術與實際業務深度融合。以會計和內審領域為例，AI正推動著查賬模式的革新，為銀行會計內控工作帶來了全新的機遇，同時也使其面臨著前所未有的挑戰。

數字化轉型中銀行會計內控面臨的新問題

數據安全風險加劇。如今，數字化浪潮席卷而來，銀行踏上升級轉型之路。這一過程中，會計業務涌入海量新數據，從交易流水到客戶資料，每一項都關乎銀行運營與客戶權益。而AI技術的普及和應用，使相關數據的傳輸、存儲和處理變得更為復雜，數據安全風險系數也同時提升。外部世界并不太平，數據泄露、黑客攻擊時有發生。一旦銀行核心數據遭篡改或刪除，客戶資金安全與銀行信譽都將遭受重創。而內部管理同樣不容忽視，員工操作稍有不慎，比如誤刪關鍵數據、違規導出客戶信息，都可能引發難以預估的危機。

內控流程與AI技術融合困難。從工作內容上來說，傳統的銀行會計內控流程是基于人工操作和經驗而開展的，而AI技術的使用需要結合銀行對于內控流程的設計和優化。不過，當下很多銀行在內控流程和AI技術融合方面存在著諸多不足。由于銀行內部之間的信息壁壘問題，AI系統不能獲得準確全面的數據，影響了內控質量；同時，AI技術的使用也需要結合對相關流程標準化、規范化的開展，但這有可能會使得現有業務模式，管理習慣產生沖突，導致融合進程較為緩慢。

人才結構失衡。要想使AI技術在銀行、會計、內控領域進一步普及和應用，就要吸引大量人才加入。這些人才既要精通業務專業，懂得會計工作內容，還要具備AI的復合型處理能力。從當前銀行人才的結構上來看，以信息技術人員和會計人員為主，復合型人才相對缺乏。因為會計人員對AI的掌握和了解程度十分有限，不能有效地運用AI技術開展內控。而信息技術人員對會計業務的理解也不夠深入，不能將會計業務和AI技術相融合。這種人才結構失衡的問題，制約了銀行會計內控數字化轉型的開展。

AI“查賬”對銀行會計內控的積極影響

提升審計效率。在傳統的銀行會計審計工作中，主要依靠人工操作模式。審計人員需要逐一核對大量的賬本、報表和憑證，這樣效率低、工作量大。而通過AI技術的升級和數據挖掘，結合機器學習的算法，可以準確快速地分析銀行會計數據，發現潛在的異常交易或風險點。

增強風險預警能力。AI技術具有強大的數據分析能力，可以對銀行的會計數據進行深入研究挖掘，發現潛在不足。借助過往積累的海量數據，AI"能搭建風險預測模型，提前發現潛在危機，并給出解決方案。

優化內控決策。AI技術還可以結合銀行的會計內控決策，將其二者結合，可以使相關工作開展得更有效率和科學性。通過對大量數據的采集處理，AI系統能夠為管理層提供全面的風險預判和業務信息，幫助管理層制定更加合理的內控決策。

數字化轉型中銀行會計內控的破局策略

完善數據治理體系。數據作為AI技術的運行基礎，其質量的高低將直接影響到銀行會計內控數字化轉型的成敗。因此，搭建一套系統科學的數據治理體系，是銀行數字化升級轉型中亟待解決的問題。要做到這一點，銀行就要從基礎設計出發，制定一套系統、嚴格的數據規范，標準需要涵蓋數據格式、編碼規程和基礎內容，也要深入到業務規則、數據定義和核心領域。例如，針對客戶的信息數據，要明確身份證、聯系方式等格式和長度要求，以及不同業務場景之下客戶信息的驗證規則和更新模式。通過這種規范化建設，能夠確保數據在錄入采集時具有高度的規整性和一致性，進而為后續的數據分析處理奠定基礎。在數據采集階段，銀行要建立嚴格的數據審核機制，對各類數據采集渠道進行篩選與評估，保證采集到的數據合法合規。對于外部數據，如市場數據、征信數據等，要和數據供應商明確質量協議，規定數據的及時性、準確性等指標，一旦發現問題，就可以及時追溯到數據源頭并進行處理。

優化內控流程與AI融合機制。在銀行數字化轉型時，積極推動內控流程和AI技術二者的深入融合，搭建數字化的內控體系流程，提升內控的效率和風險的抵抗能力。銀行首先要做的是打破部門之間的信息壁壘，實現數據的流通和共享。傳統的部門壁壘會導致數據分散在不同的系統之內，不能實現數據的有效利用和有機整合。所以，銀行要將各個部門的數據進行整合與集中，實現數據的實時交互和共享。例如，風險管控部門、財務部門和信貸部門可以結合數據平臺的內容，及時獲取客戶的財務數據、交易數據等信息，為內控決策帶來準確、全面的支持。除此之外，銀行也要對業務流程進行標準化和規范化的梳理，把AI技術有機地嵌入到各個工作流程與環節中。在信貸審批時，利用AI技術搭建智能信貸模型，對不同客戶的信用歷史、財務狀況等多維度數據進行統籌分析，進而評估客戶的信用風險，實現自動審批。這樣一來，能夠有效縮短審批時間，減少人為因素的干擾，提高審批的公正性與準確性。

加強復合型人才培養。從培訓的角度來看，銀行要制定全面科學化的培訓內容，對于相關的專業會計人員，組織專門的AI技術培訓課堂，使他們深入了解AI技術的基本算法原理和使用場景，掌握如何更好地應用AI技術實施全面的內容分析、風險評估和內控決策。舉個例子，授課時結合實施的案例分析，讓會計人員學會使用機器算法對于數據的預測；而對于信息技術的人員，要邀請會計業務專家進行培訓，提高他們對會計業務的把控能力和理解能力。通過系統培訓，可以讓信息工作人員更好地將AI技術與會計業務合二為一，開發出更多符合銀行實際需求的AI系統。除了內部培訓工作之外，銀行也可以鼓勵員工參加外部學術交流和研討活動，拓寬員工視野，讓他們了解最新發展趨勢和動態。

強化監管與合規管理。在數字化轉型的大背景下，銀行會計內控面臨著更加嚴格和復雜的監管環境和實際要求。因此，銀行一定要加強對AI技術的管控，確保AI系統的可靠性和安全性。此外，也要建立合理的管控體系，保障銀行會計合同的合規性。對于AI技術應用的管理，銀行要建立嚴格的審核機制。在系統上線AI前，進行全面的性能測試和安全評估，包括：算法的公平性、系統的穩定性、數據的安全性等多個方面；仔細檢查AI系統的數據來源處理過程和輸出結果，保證其合法合規。例如，檢查AI系統的算法是否存在歧視性，系統運行是否穩定。值得注意的是，在AI系統的運行過程中，也要建立實時的監督機制，對系統的數據使用情況、算法表現和運行狀態進行持續監測。一旦發現異常，如算法偏差、數據泄露等，要及時采取合理管控措施，并向監管部門第一時間報告。