开云体育[永久网址:363050.com]成立于2022年在中国，是华人市场最大的线上娱乐服务供应商而且是亚洲最大的在线娱乐博彩公司之一。包括开云、开云棋牌、开云彩票、开云电竞、开云电子、全球各地赛事、动画直播、视频直播等服务。开云体育,开云体育官方,开云app下载,开云体育靠谱吗,开云官网，欢迎注册体验！在金融业数字化转型加速与监管科技深化发展的双重背景下，以DeepSeek为代表的开源大模型技术为商业银行内部审计的智能化升级提供了全新范式。DeepSeek在银行内部审计中的应用，标志着审计范式从“经验驱动”向“数据智能驱动”的根本转变。

　　一是适配国产技术栈，硬软件自主可控。硬件层面，国产芯片全面突破，华为腾、沐曦曦云GPU等均完成适配，支持从轻量级（1.5B—8B）到超大规模（671B）模型推理，推理环节已实现国产化。软件生态方面，三大运营商（中国电信、中国移动、中国联通）深度集成DeepSeek，能够提供从算力适配到应用落地的全链条支持。

　　二是支持本地化部署，数据安全可管。DeepSeek支持本地化部署，二次开发、训练与推理可完全在商业银行数据中心内部进行，无需通过调用类似OpenAI等第三方提供的API（应用程序编程接口）进行业务处理，客户信息、交易流水等敏感数据无需“出行”上传至第三方云端运算，而是实现行内闭环处理，从而避免涉及国际链路导致的跨境传输、外部服务商内部访问引发的数据泄露风险。

　　一是模型开源。在以往大模型闭源背景下，商业银行内部审计主要依赖大模型厂商的有限披露，仅能通过最终生成内容监督评估闭源模型的性能及合规性，无法获取模型内部算法及代码细节，导致大模型出现问题时溯源有明显的障碍。而DeepSeek全量开源，检查人员可直接审查底层逻辑与代码，确保无隐藏规则及偏见参数，商业银行内部审计机构也可以基于公开内容开展合规验证。

　　二是链式思维推理范式。DeepSeek的思维链推理范式为内部审计提供可验证、可追溯的透明框架，模拟人类思维，记录推理过程，帮助模型自身提升上下文理解能力的同时，也可以向使用及监管人员展开完整推理链路，将复杂任务解耦为可审计单元，解决了传统模型决策不透明的问题。同时，自动化日志审计可记录模型从训练到推理的所有关键步骤，实现全周期溯源。

　　一是模型全量开源利于二次开发与快速迭代。DeepSeek把模型代码、参数、训练过程及推理逻辑等进行全量开源，不同领域开发者可以基于DeepSeek模型进行微调、二次开发甚至定制化开发，融合社区贡献；同时，模型更新迭代速度更快，错误和漏洞能得到更快的修正。

　　二是技术适配加速银行审计智能化进程。DeepSeek融合了多模态数据、多头潜在注意力机制（MLA）、深度学习和自适应算法等智能手段，能够凭借其先进的技术架构有效解决当前银行审计中的痛点，全面提高审计效率、扩展覆盖面。比如，多模态数据处理能力能够同时处理文本、图像、语音等不同类型数据，打破传统审计模式对单一数据形式的依赖。

　　一是硬件与算力成本优化。DeepSeek将全行业的竞争格局从以训练为中心转变为以推理为中心，其采用的专家混合（MoE）架构、多头潜在注意力机制等技术方法，降低了单模型训练成本，动态量化与模型剪枝技术则能够推动推理端压缩成本，使算力成本实现革命性下降。

　　二是人力与运营成本压缩。一方面，审计人员可以通过DeepSeek的自动文书生成功能、数据清洗与预处理功能等，辅助生成审计通知书等多种标准化审计文稿，清理收集样本数据从而减少自身手动工作时间。另一方面，基于历史审计数据与风险评估模型生成的评估，DeepSeek可以辅助审计领队、组长与主审将审计资源分配至高风险领域，避免人力资源浪费在低效环节，优化审计资源配置。

　　目前，DeepSeek在各行业的运用尚无成熟范本，本文认为应循序渐进，本着“从初级到高级”的策略，逐步推进其在商业银行内部审计中的深度运用。

　　本阶段只需实现大模型的本地化部署即可。在确保数据安全与合规的前提下，商业银行内审机构可通过基础AI替代人工重复劳动，实现审计流程标准化提速。具体运用场景大致有以下几方面。

　　一是建立审计知识库（如图1所示）。通过整合历年合规政策、监管要求、行内现有制度、处罚案例等数据，打造出一个与审计人员进行智能互动、囊括知识更加全面的“超级制度汇编”机器人，辅助审计人员更加全面高效地使用内外部制度及参考优秀案例。

　　二是数据清洗与预处理。DeepSeek在数据清洗与预处理方面具有显著优势，通过内置的机器学习算法、预训练模型，可以自动识别并处理数据中的噪声、缺失值和重复项，自动生成分析脚本，减少人为干预，为审计人员提供高质量的数据支持，进而提升数据分析和应用的效果。

　　三是审计底稿、报告生成辅助。大模型的多模态数据处理、智能推理及自动化生成技术，可以辅助审计人员自动生成审计文本，自动检测文档中出现的语法、逻辑和格式错误，并提供相应的修改建议。通过上述方式，审计人员可以快速形成审计底稿、报告中的标准化内容及基础数据分析，减少低效重复性工作。

　　本阶段需要针对内部审计具体工作目标，对DeepSeek大模型进行二次开发及改造，实现模型与审计风险预判、复杂审计场景适配，推动审计从事后监督转向事中干预。

　　一是整合、联结全量数据。大模型可以自动从商业银行的信贷管理系统、财务系统等多个数据源收集、清洗、整合数据，构建商业银行集团级数据湖，快速识别数据的关联关系，将分散的数据整合为统一的审计数据集，为审计工作提供全面、准确的数据基础。

　　二是开展大数据分析建模。该技术以复杂数据为核心，旨在洞察审计问题本质，确保审计数据高效处理并输出精准分析结果。这就要求审计人员深入理解业务，在全量数据的基础上，确定审计目标，形成业务逻辑、数据逻辑、模型逻辑，借助DeepSeek搜索数据，判断分析结果，最终确定疑点线索。

　　三是实现风险实时监控与预警。利用大模型构建实时监测系统，对银行的各项业务活动进行不间断监控。通过学习历史数据中的正常模式和异常特征，大模型可以及时发现异常交易行为，极大突破了目前手动非定期运行模型的局限，做到实时监测、实时预警、实时核查。

　　本阶段需要以更宏观的审计思维全面整合行内外数据，通过多智能体协同系统、联邦学习框架等技术，构建智慧审计生态，助力决策优化。

　　一是优化资源配置。运用数据挖掘、深度学习等技术，以“数据—标签—场景—画像”为总体思路，先采集内外部审计数据，再基于数据形成描述标签，接着结合场景构建标签体系、设定权重和评判标准，最后生成画像，帮助审计人员精准定位审计重点，辅助审计领队、组长等合理调配审计资源。

　　二是助力风控机制创新。借助DeepSeek深度学习功能，基于行内外制度规范、历史审计案例，行外发布案例库以及行内现有风险管控手段等，开展风险控制策略推演（蒙特卡洛模拟支持百万级场景测试），借力系统自动生成内控优化建议，助力银行治理机制创新。

　　三是实现深度赋能。内部审计大模型将发现的高频问题、重大控制漏洞自动反馈至中前台部门，帮助业务部门堵塞控制漏洞，将审计从事后检查转向前瞻洞察，最大限度发挥审计价值创造能力。

　　一是数据质量方面，银行内部数据来源广泛且结构格式多样，大模型虽然能够对标准结构化数据（如银行账户信息、交易记录）等可存储于关系数据库中的数据进行较好的数据预处理（包括但不限于处理数据噪音、缺失值和重复项），但由于存在因日志文件、JSON、财务报表附注等半结构化数据及音频、视频等非结构化数据造成的数据格式不统一问题，导致大模型难以快速准确处理，从而影响复杂数据的完整性和准确性。

　　二是客户隐私保护方面，大模型在解决数据孤岛问题的同时也意味着其能访问海量数据，因此，精确划分数据访问权限成为一大难题，可能因为权限限制不当或过度开放引发数据泄露风险。

　　一是技术整合存在难度。银行现有信息系统往往较为复杂，由不同时期、不同供应商开发的子系统组成，不同系统之间的数据接口和技术架构存在差异，加大了技术整合难度。

　　二是二次开发面临硬约束。DeepSeek作为通用模型，难以完全契合银行内部审计的特定业务需求，需要对模型进行针对性的二次开发，但通用语料与专业领域的语义分布差异容易导致微调后模型性能下降。同时，具备深厚AI功底且熟悉银行内审业务的复合型人才极度匮乏，模型测试、优化和验证的时间和资金成本都增加了二次开展的难度。

　　一是在算法设计及优化过程中，同一业务场景，不同的模型开发者由于专业背景、认识存在差异，导致模型实现路径不一致，最终使模型结果存在偏差。

　　二是由于大模型的本质是在统计学习的框架下，根据训练数据中的概率分布来预测输出，因此其并不具备真正的理解力，只能生成在语义上高度符合统计规律的文本。因此，当出现训练数据质量差、推理过程错误信息或不连贯等情况时，会导致模型在生成文本时输出不准确信息，甚至“脑补”答案，从而影响审计结论的准确性。

　　商业银行应以“坑少、本小、利大”为原则，采用渐进式运用策略，因地制宜地选取DeepSeek运用场景，在商业银行统一布局大模型的基础上，由审计条线进行迁移学习与微调，不断训练出适合辖区风险特点及业务经营发展的特色大模型。同时根据审计智能化进度，不断优化调整审计劳动组合、流程制度、管理体制等，构建以人工智能技术为核心驱动的智慧审计体系。

　　质量管控方面，一方面，商业银行可采用智能数据清洗手段，对异常值、缺失值进行处理，同时通过定义数据标准、质量阈值设定等方式，解决跨部门数据标准差异的问题；另一方面，在引用外部数据时，要全面评估数据来源的合法性、真实性，校验字段覆盖频率，以保证与现有数据的匹配度，同时通过交叉验证等方式提高数据准确性。隐私保护方面，在数据输入阶段使用动态脱敏及数据最小化等方法，对输入大模型的信息进行实时脱敏，按照最小且必需的原则调用字段；在训练阶段构建跨服务器、跨数据库的联邦学习架构，使用加密容器技术确保训练过程中内存数据不可见；在数据输出阶段通过部署AI安全网关，设置简单规则引擎及神经网络检测器等智能化手段，实现对输出内容的过滤。

　　一是加强部署统筹。商业银行科技部门应加强对全行DeepSeek的部署统筹，横向上明确场景运用优先级规划，纵向上发挥总行中枢作用，集中管理基础大模型，并建立模型推理、训练中心与联邦学习平台，实现模型的持续更新迭代。

　　二是进一步规范相关制度。持续跟踪监管部门的监管动向，围绕数据治理、模型开发、合规审查、隐私保护等内容，完善管理制度，并对大模型的运用场景进行规范，确保DeepSeek落地运用规范、安全。

　　三是分层分级建立DeepSeek运用人才库。建议分层分专业打造由传统业务专家、数据分析师和AI解决方案架构师组成的“铁三角”团队，探索与DeepSeek等科技企业共建金融模型联合实验室，实现技术与业务的深度融合。

　　四是持续提升审计专业能力。鉴于DeepSeek固有的算法偏见及模型幻觉，审计人员在使用人工智能模型进行分析时，必须具备扎实的相关专业知识，以增强对模型输出结果的分辨能力。

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