唐珍珍

（中国农业银行林芝分行，西藏 林芝 860000）

摘要：人工智能技术加速融入商业银行业务运行体系，以供应链金融为代表的跨业务链条模式不断深化，在提升金融服务效率、缓解企业融资约束的同时，也使银行风险呈现出跨系统传导、多业务叠加和隐蔽性增强等新特征，对传统审计模式提出了新的挑战。本文立足审计视角，结合商业银行跨业务链条运行实践，系统分析人工智能介入审计过程中可能引发的数据真实性不足、算法决策不透明、业务风险联动传导以及信息安全等问题，重点揭示相关风险在多业务、多主体链条中的生成机理与传导路径。在此基础上，围绕多源数据融合、业务链条穿透分析和可解释人工智能应用，提出相应的审计应对思路与策略，为提升商业银行跨业务链条智能审计能力、防范系统性风险提供参考。

关键词：人工智能；商业银行；跨业务链条；供应链金融；审计风险识别

一、引言

党的二十大报告明确提出，要深化金融体制改革，加强和完善现代金融监管，健全金融风险防控体系，守住不发生系统性金融风险的底线^[1]。在数字经济和新一轮科技革命背景下，人工智能等新技术正深刻重塑商业银行的业务形态、风险结构和监管模式，对银行审计提出了更高要求。

近年来，商业银行围绕供应链金融、交易银行、投融资联动等场景，不断拓展跨业务、跨系统、跨主体的综合化服务模式，银行业务由传统单一信贷形态逐步演变为涵盖授信、结算、票据、保理、应收账款融资及平台撮合等在内的复杂业务链条。以供应链金融为代表的跨业务链条业务，在服务实体经济、缓解中小企业融资约束方面发挥了积极作用，但同时也显著增加了业务结构复杂度和风险隐蔽性。业务链条中涉及主体多、系统多、数据来源分散，风险往往不再以单点形式暴露，而是通过资金流、合同流、信息流在不同业务环节之间传导和叠加，传统以“单业务、单系统、事后抽查”为特征的审计模式，已难以全面识别和有效覆盖此类风险。因此，研究基于AI的商业银行跨业务链条审计风险识别方法，深入分析AI赋能审计过程中风险生成的机制与特征，构建契合商业银行实际业务结构的风险识别思路和审计应对策略，对于提升银行内部审计质效、完善金融风险防控体系、推动金融科技规范健康发展，具有重要的理论价值和现实意义。

二、AI赋能商业银行跨业务链条审计模式与业务特征

（一）AI赋能商业银行跨业务链条审计模式

在供应链金融等跨业务链条场景下，商业银行审计对象横跨信贷、应收账款、票据、保理及撮合平台等多个业务系统，数据来源分散、结构差异显著。传统审计模式依赖人工取数与事后抽样，受制于数据割裂与处理效率，难以对链条性风险形成完整识别。引入AI技术后，银行可依托统一的大数据平台，对信贷、支付、征信及外部舆情等多源异构数据进行集中治理，形成可用于审计分析的全量数据资产基础^[2]。在此基础上，通过机器学习模型对交易行为进行自动建模，实现对异常模式的持续监测，从而显著提升审计覆盖广度与预警时效。

在跨链条风险识别方面，知识图谱与图计算技术增强了审计的穿透能力。银行将企业股权结构、人员任职关系、资金流向等外部信息与内部客户及交易数据进行关联建模，使隐蔽的关联交易与复杂资金链条得以结构化呈现。进一步结合图神经网络等算法，可对交易网络进行路径追踪和风险聚类，在大规模交易流水中快速定位高风险链路。与此同时，自然语言处理技术可对合同、发票等非结构化文本进行要素抽取，并与结构化交易数据交叉验证，辅助识别企业间的隐性关联关系。流程挖掘技术则通过分析多系统业务日志还原实际业务流程，揭示审批、放款及结算环节中的异常偏离。上述技术协同应用，使审计由单点核查转向跨业务链条的整体监测，为供应链金融全流程风险识别提供了技术支撑。

（二）基于AI的商业银行跨业务链条审计特征

AI赋能下的跨业务链条审计呈现出多维数据融合与动态演进的显著特征。审计分析不再局限于交易流水本身，而是综合客户画像、上下游企业行为、物流信息及市场舆情等多类数据，依托机器学习模型对风险状态进行持续更新与滚动评估。通过引入上下游交易关系、价格波动及需求变化等外部变量，审计能够实现对供应链风险的连续监测，而非阶段性判断。

链路穿透与风险传导分析是该模式的另一核心特征。AI技术通过增强审计的穿透性、持续性与前瞻性，推动跨业务链条审计由事后监督向过程控制转型。基于知识图谱和图分析技术，审计人员能够识别跨系统、跨主体的隐性关联，梳理资金循环路径与风险扩散轨迹，有效提升对连环担保、异常资金回流及洗钱行为的识别能力。在场景化审计框架下，银行可围绕供应链金融、跨境支付等重点业务预设审计规则与监控模型，对关键节点实施全天候监测。当出现供应商履约异常、回款延迟等风险信号时，系统可自动联动风险模型触发预警，实现审计关口前移。

三、商业银行跨业务链条AI审计风险分析

据中国银行业协会2023年发布的统计报告显示，近五年来，商业银行因风险控制失效引发的信用损失规模已逾千亿元，暴露出当前风险审计与风控体系在复杂业务环境下面临的现实挑战。随着供应链金融、平台化信贷等跨业务链条业务快速发展，业务结构由单一产品向多主体、多环节协同演进，风险形态呈现出隐蔽化、链条化和传导加快等特征，对传统审计模式提出了更高要求^[3]。在此背景下，商业银行积极引入人工智能技术强化审计与风险识别能力，但在提升效率和覆盖面的同时，也伴随着数据质量、模型可信度、系统穿透能力及合规边界等方面的新风险。如何在发挥AI审计技术优势的同时，有效识别和管控跨业务链条中的潜在风险，已成为当前商业银行风险治理中亟需回应的重要课题。基于此，有必要对商业银行跨业务链条AI审计所面临的主要风险进行系统分析。

（一）数据真实性与业务背景失真风险

跨链条业务往往涉及供应链金融、票据贴现等场景，不法主体可能通过虚构交易、伪造合同单据或重复质押等手段骗取资金。如业界所示，供应链金融领域频繁出现企业篡改ERP系统数据以虚增应收账款、伪造贸易背景等“影子玩家”行为，给银行造成巨额损失。典型案例包括“承兴系”诈骗案，该案利用虚假的京东、苏宁供应链贸易背景，骗取多家金融机构融资300余亿元，实际造成损失约80余亿元；“海发医药”案中，通过伪造医药供应应收账款进行融资，累计骗取近18亿元资金，最终导致资金链断裂使约20亿元贷款难以收回。此外，在多头融资场景下，同一笔真实应收账款可能被多家银行重复质押融资，传统审计抽样难以及时发现全部异常，进一步扩大了信贷风险传染的可能性。以上种种表明，只有确保底层贸易和应收账款真实性，才能有效防范此类风险。

（二）算法透明性不足与技术依赖风险

AI审计工具虽能提高数据处理效率，但其“黑箱”特性使审计人员难以理解决策依据，审计结论的可信度受到挑战。业内普遍指出，许多AI模型决策过程不透明，审计人员无法回溯决策逻辑，导致合规部门和社会对其审计结果信任度偏低。同时，高度依赖AI算法和数据平台也衍生新风险：若投入模型的训练数据存在质量问题，则可能出现“垃圾进、垃圾出”的情形，即算法输出被低质或错误数据放大误判。训练数据偏差还会引入系统性误判风险，甚至使模型容易受到对抗样本攻击而失效，降低风险识别的准确性。由此可见，银行在应用AI审计工具时，必须关注算法可解释性，完善数据质量管理，以防“盲点”决策带来新的风险。

（三）信息孤岛导致的链路穿透失效风险

商业银行业务运行在多个平台和系统上，因系统接口不兼容、数据格式不统一，使得审计人员难以进行全链路追踪和实时监控。实际案例亦凸显出此类风险：如某大型国有银行就因内部审批流程复杂、数据分散，一笔金额数百万元的异常贷款竟然在事发半年后才被发现。此类情形说明，数据孤岛和监控滞后导致风险在业务链上传播时“失声”，直到问题累积到严重程度才暴露。这严重制约了审计工作的时效性和有效性，使得跨业务链条的风险敞口难以及时堵截。

（四）多业务联动下的风险传导与扩散风险

商业银行通常同时开展信贷、票据贴现、贸易融资等多种业务，并通过担保、关联交易等方式形成链条联动。一旦某一环节出现问题，风险往往沿资金链、权益链向其他环节传递扩散。供应链或票据融资场景中，若上游核心企业资金链断裂，其下游参与融资的银行风险会迅速蔓延。整个供应链具有高度联动性，一处断裂或波动即可引发链式反应，损及多个参与方。例如，2021年房地产行业调整期间，大量与地产关联的上下游企业同时出现应收账款逾期，导致多家保理机构遭受冲击，形成风险连锁传导。平台的运营风险和数据造假若得不到及时发现和遏制，同样可能在业务联动中快速扩散，引发系统性风险。

（五）第三方平台及非银行主体引入的外溢风险

银行业加快通过互联网平台或第三方机构拓展信贷等业务，但合作模式下往往存在权责不清、管理粗放的问题，埋下风险传染隐患。有研究指出，在“助贷”业务模式中，银行往往过度依赖第三方平台进行客户导流和初步审核，导致自身失去独立的风控能力，从而形成“风险外包”。换言之，一旦这些第三方合作方出现经营或合规问题，其风险极易向银行体系传导，引发连锁反应。监管方面也已注意到这一点，相继出台相关通知，要求银行对与第三方机构的合作进行穿透式管理和严格管控^[4]。在开放银行环境下，银行与电商、支付平台等协同发放贷款，若合作方的数据质量和风控能力参差不齐，又缺乏及时的穿透监控，同样会导致跨体系业务链条上的信用风险外溢。因此，加强对第三方平台和非银行合作方的资质审查与全过程监督，是防范此类风险的关键。

四、推动商业银行跨业务链条AI的审计应对策略

国家金融监管总局强调要“及时跟进学习全球人工智能发展趋势，加快监管数字化智能化转型，稳妥推进人工智能在金融领域的应用，有效防范应对人工智能发展带来的风险挑战”。2024年《推动数字金融高质量发展行动方案》也要求“强化模型和算法风险管理，健全模型安全评估和合规审计体系，及时披露算法信息，提升算法可解释性、公平性和安全性”。在此背景下，商业银行应针对跨业务链条的多重风险，采取系统性审计对策，加强监管和技术手段建设，确保AI审计落地成效。

（一）完善监管制度与数据共享平台建设

当前跨业务链条审计难点之一在于数据孤岛和监管体系不健全，应加强顶层设计和制度建设。一方面，可借鉴供应链金融领域的经验，完善应收账款、库存等动产质押登记体系，推进全国统一登记平台建设，从制度层面堵塞多头融资和重复抵质押漏洞。另一方面，应大力推进跨机构数据共享，构建覆盖税务、海关、工商、电力等多源数据的一体化平台，实现信息实时交互。如建立跨机构的数据共享平台，利用大数据和AI分析系统性风险，并实现信息披露和共享。这样既能提升风险识别效率，又能有效打破信息孤岛，使审计“全链路”追踪成为可能，提高监管的及时性和有效性^[5]。

在AI技术广泛应用背景下，商业银行还应构建覆盖“数据采集—数据治理—数据共享—数据应用”的全生命周期数据管理体系。通过统一数据标准、统一接口规范和统一数据质量评价机制，实现不同业务系统之间的数据互联互通，避免因数据口径差异导致审计结果失真。同时，应推动建立跨层级、跨部门的数据协同机制，将信贷、供应链金融、票据业务、贸易融资以及风险管理等多个系统进行深度整合，实现客户信息、资金流、物流、信息流和合同流的统一映射，为AI审计模型提供完整、准确的数据基础。

借鉴穿透式监管理念，银行可构建“数据穿透层”审计架构，通过打通财务管理系统、客户关系管理系统、授信审批系统以及第三方合作平台的数据接口，实现跨业务链条的数据融合分析。审计人员不仅能够查看单笔业务信息，还能够追溯业务产生的完整路径，识别资金流转过程中的异常节点和关联关系。例如，当企业在多个分支机构同时申请授信时，系统能够自动识别重复融资风险，并通过数据关联分析发现潜在的关联交易和利益输送行为，从而提高审计发现问题的能力。

（二）强化业务真实性及背景审计

针对供应链金融等跨链条业务中的虚假交易、背景造假等问题，应利用大数据和技术手段加强穿透式审计。一是加大对核心企业及关联方贸易背景真实性的检查力度，充分利用税务、海关、物流等数据来源，通过图数据库等技术手段直观展现交易环节，挖掘“真货、真物、真账”之间的不一致。例如，可将增值税发票开票信息与贸易往来关系可视化，一旦发现伪造账单、虚假仓单或重复融资行为，即可及时锁定异常。二是引入区块链技术等不可篡改的记录方式，确保交易和凭证数据的真实可靠。如实践表明，区块链在供应链金融中对交易真实性验证具有独特优势，可杜绝虚假交易和欺诈行为。通过技术手段提升审计深度和穿透力，审计人员能够紧盯上游供应商与核心企业之间的资金链和信息流变动，及时发现以供应链名义违规融资或以虚假贸易套现等风险隐患。

随着生成式人工智能和大模型技术逐步应用于银行审计领域，模型治理已不仅局限于传统算法验证，而需要覆盖模型训练、部署运行、持续优化和退出管理的全生命周期。银行应建立模型分级管理制度，根据模型应用场景、影响范围和风险等级实施差异化监管，对涉及授信审批、风险预警和审计判断等关键业务场景的模型实行更严格的审核机制。同时，建立模型版本管理制度，确保模型参数调整、训练数据更新和规则变更均可追溯、可核查，为后续审计复盘提供依据。

（三）建立AI算法可解释与审计治理机制

针对AI审计工具的“黑箱”问题，应加快构建算法审计和模型管理体系。一方面，银行和审计机构应推动算法透明化，建立算法模型说明书和日志留痕机制，及时披露模型的使用场景、数据来源和决策逻辑，提升算法可解释性和公正性。另一方面，要将AI模型风险纳入全面风险管理体系，实行严格的模型验证和定期审查。例如，可采用第三方专业机构对AI模型进行独立审计，检测算法偏见和数据安全问题，避免内部“自行检测”产生利益冲突。同时，监管部门和行业应加快出台金融AI应用管理办法，明确算法审计要求与责任追溯规则，推动形成清晰的合规边界和行业标准。通过完善模型治理，可以有效降低因算法失误或数据偏差造成的审计误判，增强AI审计结论的可信度。

在算法可解释方面，积极引入可解释人工智能（XAI）技术，通过特征贡献分析、决策路径展示和规则可视化等方式，将复杂模型的判断依据转化为审计人员能够理解和验证的信息。对于高风险业务领域，系统不仅需要给出风险评分结果，还应同步展示风险形成原因、关键影响因素以及对应证据链条，使审计人员能够准确判断模型结论是否合理，避免过度依赖算法决策。

探索构建“算法审计算法”的治理模式，即利用AI技术监督AI模型运行状态。通过建立模型监测智能体，对模型准确率、稳定性、公平性以及数据漂移情况进行实时监测，一旦发现模型性能异常或决策偏差，即自动触发预警和复核程序。通过形成“模型开发—模型审计—模型监督”的闭环治理机制，进一步提升AI审计系统的可靠性和合规性。

（四）构建全链路风险监测与防控体系

面对跨业务链条下风险传染快速的特点，应建立动态、全生命周期的风险监测体系。一是利用AI和大数据技术，对不同业务环节进行实时监控，如对信贷、票据贴现、担保等核心节点建立风险指标库和预警模型，实现对交易、资金流向的全链路追踪。二是在风险传递层面，开展场景化压力测试与关联分析，分析上下游企业关联关系及潜在连锁反应，从而提前识别信用链条上的薄弱环节。例如，当核心企业出现经营困难，审计系统能够通过知识图谱等方式自动识别受影响的银行和供应商，做好应对预案。同时，推动金融机构内部风险管理创新，要按照“自主风控”原则，加强贷前尽调与贷后监控，防止多头融资和重复质押问题通过AI模型检出不良信贷隐患。通过精细化的风险监测，保证跨环节风险能够及时显现和处置，维护金融体系稳定。

在智能分析层面，可针对授信管理、供应链金融、票据业务、同业业务等不同场景建立专用风险识别模型，并通过知识图谱、图神经网络等技术分析企业之间的关联关系和交易网络结构。当某一企业出现经营异常、资金链紧张或信用评级下调等情况时，系统能够自动识别受影响的关联企业和业务链条，评估风险扩散路径和影响程度，从而为审计部门提供更加精准的风险画像。

（五）强化第三方平台和外部机构监管

商业银行与第三方平台合作存在权责不清等问题，需要严格尽职监督和穿透式管理。监管层已要求银行对接入平台实行名单制管理，建立全流程尽职调查和退出机制，明确双方责任边界。作为审计应对策略，应督促银行将第三方合作业务纳入本行全面风险管理，通过金融科技手段实施实时监控。如最新监管通知指出，银行要“利用大数据、人工智能等技术，建立覆盖合作业务全生命周期的风险监测模型”，禁止过度依赖中介渠道。审计过程中，应重点核查银行与第三方平台的风控流程是否健全，确保核心审批和签约环节不被外包。同时，对独立放贷的助贷机构、供应链平台等，要严格核验资质和业务模式，在信贷投放前后加强稽核，防止平台操作风险和数据欺诈扩散至银行体系（如隐藏费率、虚假宣传等）。通过强化第三方治理和技术手段，可以有效遏制外部风险的传导，从源头保障银行业务安全。

充分发挥智能体技术在风险监测中的作用，构建审计智能体、合规智能体、风险管理智能体等多智能体协同机制。不同智能体分别负责风险识别、合规校验、问题定位和整改跟踪，并通过统一调度平台实现信息共享和协同决策。当发现异常交易时，审计智能体能够自动生成审计线索，风险管理智能体同步评估风险等级，合规智能体核查是否存在制度违规行为，从而显著缩短风险发现和处置时间，提高审计监督效率。

五、结束语

人工智能技术在商业银行业务运行和风险管理中的深度嵌入，跨业务链条已成为银行经营的重要形态，也逐步演变为风险生成与传导的关键载体。AI赋能审计为破解数据规模大、业务结构复杂、风险隐蔽性强等现实难题提供了新的技术路径，但其本身并非“万能工具”，若缺乏制度约束、数据治理和审计判断的有效支撑，反而可能在放大效率优势的同时累积新的风险隐患。实践表明，跨业务链条风险的本质并未因技术更迭而消失，风险防控的核心仍然在于对业务真实性、资金流向和责任边界的持续穿透与审慎判断。

基于此，AI在商业银行审计中的应用，应当坚持技术赋能与审计治理并重的原则，将智能分析能力嵌入清晰的制度框架和审计逻辑之中。一方面，要以多源数据融合和链条化分析为基础，提升审计对复杂业务结构的识别深度和前瞻性；另一方面，也要通过强化算法可解释性、完善模型治理机制和明确合规边界，防止审计判断被技术工具“替代”或“掩盖”。只有将人工智能纳入以风险可控、责任可追溯为导向的审计体系之中，才能真正发挥其在防范系统性金融风险中的积极作用。

未来，随着数字金融持续深化和跨业务协同进一步增强，商业银行审计工作将面临更加复杂的风险环境。如何在技术快速演进中保持审计理性，在效率提升中坚守风险底线，是智能审计长期需要回答的问题。围绕这一目标，持续探索契合商业银行业务实际的AI审计风险识别方法，不断完善跨业务链条的审计应对机制，对于提升银行治理能力、维护金融体系稳健运行，具有长远而深刻的现实意义。

参考文献：

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