核心观点 - 2025年全国审计工作会议部署开展科学规范提升年行动 系统性优化审计立项 实施 成果运用及整改督导等关键环节以提升审计监督效能 [1] - 证券行业数字科技应用不断加深 证券公司内部审计工作普遍开展数字化转型 基于数字科技视角提升内部审计科学规范性成为重要研究课题 [1] 政策背景与监管要求 - 《证券公司内部审计指引》要求证券公司建立健全内部审计制度 完善内部审计监督体系 提高内部审计工作规范性和有效性 [2] - 监管指引明确要求重视计算机辅助审计 大数据 人工智能等数字科技在内部审计工作中的运用 逐步建立健全内部审计管理信息系统 [2] 行业现状与存在问题 审计作业模式 - 证券行业审计信息化建设处于不均衡状态 头部公司完成审计信息系统基础建设并实现数字化审计转型 [3] - 绝大多数中小券商审计作业停留半自动化状态 风险模型积累不足 量化评价风险能力较弱 尚未建立完善风险指标库与风险模型库 [3] - 审计作业模块操作便利性较差 需要跨系统手动操作 难以实现数据与审计内容高效关联 标准化审计证据采集能力较弱 [3] 数据治理能力 - 中小券商普遍存在数据孤岛现象 业务数据分散在各独立系统中 缺乏统一数据标准和接口规范 [4] - 审计部门难以及时获取完整准确数据支持 需通过人工方式导出和整理数据 影响工作效率并增加数据作假风险 [4] 审计成果转化 - 审计人员多聚焦具体问题整改 缺乏将审计发现转化为系统控制规则的意识与能力 [5] - 公司整体缺乏长效防控机制 对高频发生的操作性风险缺乏系统性触发业务流程再造的机制 [5] 人才队伍建设 - 传统审计人员普遍缺乏数据分析 编程和系统思维等数字化技能 难以有效运用数字化审计工具 [6] - 中小券商内部培训流于形式 缺乏体系化数字化能力提升计划 受成本限制难以给予技术型审计人才适当薪酬 [7] 实现路径与解决方案 审计作业模式优化 - 以分支机构审计项目为抓手落地审计作业数字化 通过对接财务系统 交易系统 风控系统等多个业务平台全面抓取关键数据 [7] - 系统自动生成可视化分析报告 帮助审计团队快速把握整体风险状况 [7] - 推动审计方式向全面数据化转型 通过系统接口获取数据中台数据并采取验证与更新机制确保数据准确性 [7] - 建立重点核查机制 通过审计管理系统与业务系统实时对接自动记录检查样本和取证过程 [7] - 以数字化视角积累各类型审计项目风险模型 在经责审计中建立绩效异常检测 决策合规校验等模型 [8] - 在投资银行类业务内部控制评估项目中建立客户数据库监测信用 合规 舆情等风险数据 [8] 数据壁垒突破 - 构建内部审计机构数据采集体系 与各业务部门建立常态化数据共享机制打通关键信息平台 [9] - 提升信息处理和分析能力 利用数据仓库和商业智能工具对结构化与非结构化数据进行统一处理和深度挖掘 [9] - 引入自然语言处理 机器学习等先进技术构建智能审计分析模型 实现全流程自动化处理 [9] - 建立持续优化信息管理机制 定期评估审计信息系统运行效果并根据业务发展和监管要求升级系统功能 [9] - 系统性接入监管处罚 行业舆情 工商变更 司法诉讼等外部数据源 建立外部-内部数据关联映射机制 [10] - 利用大模型技术构建独属内审部门的审计知识库 为审计工作提供有力支持 [10] 审计成果运用强化 - 鼓励审计人员建立审计问题-信息系统控制的整改逻辑链条 对每项问题评估系统整改可行性 [11] - 建立与信息技术部门 系统主管部门定期沟通会商机制 形成管理闭环 [11] - 与操作风险管理工作结合 向操作风险主管部门输送操作风险样本案例 拓宽公司操作风险需关注的流程与目录 [12] - 促进操作风险识别与评估 提升部门之间的协同效率 [12] 人才队伍建设 - 采取多元化人才建设策略 打造既懂业务又懂技术的复合型审计团队 [13] - 通过业务外包方式引入第三方专业机构快速弥补技术短板 加大内部人才引进力度招募金融 IT复合背景专业人才 [13] - 建立系统化培训体系 针对不同层级审计人员设计差异化培训课程 加强数据分析 信息系统审计等数字化技能培训 [13] - 完善职业发展通道 为技术型人才设置专门晋升路径 建立科学绩效考核体系将技术创新 流程优化等纳入考核指标 [13] 发展展望 - 数字科技应用为证券公司内部审计带来新发展机遇 需继续推进内部审计技术创新 加强行业经验交流 [14] - 建议后续研究关注中小券商实际困难 探索更实用的解决方案 [14]