《AI风险识别及业务稽核》

AI+风险识别及业务稽核

主讲：胡冬梅

【课程背景】

当前，国家审计等内外监督检查常态化推进，业务风控压力与日俱增，传统人工稽核模式已难以适配业务发展与监管要求。随着诈骗手段的快速迭代，稽核工作必须具备“与不法分子赛跑”的能力。

为全面提升队伍专业水平，亟需对标先进企业，系统学习“AI+稽核”工具的实践应用经验，引入前沿风险管理方法论，通过案例复盘、体系解读、模拟演练等多元教学方式，强化全员风控意识与实操技能，构建“预防-管控-处置”的全流程闭环风控体系，推动稽核工作从事后核查向事前预警、事中管控转型，全面提升业务风控的专业化、智能化、规范化水平，筑牢企业经营安全防线。

【课程收益】

♦学会识别业务中的重大风险及行业典型风险

♦深入分析风险事件对企业和个人的影响

♦深入了解AI+风险管理的工作理念、主要方法

♦全面认知电信、互联网等先进行业的业务风险管理

♦学会风险管控的具体方法、AI+工具与应对策略

♦建立"预防-管控-处置"全流程闭环风控思维

【课程对象】

风控人员、业务稽核人员、财务岗位人员、内审人员

【课程时长】

1天（6小时/天）

【课程大纲】

一、增强风控管理意识的必要性

1、行业内重大风险案例复盘

1）营收资金挪用与违规挂靠风险

2）ICT项目立项与计收规范性风险

3）数据安全与客户隐私泄露风险

2、案例启示

1）个人影响维度

2）企业影响维度

3）风控价值量化

3、中央巡视与审计视角下的风控教训

1）业务稽核不仅是“查业务”，更是“查机制”

2）是否存在制度漏洞

3）是否存在授权管理漏洞

4）是否存在预算执行偏差

二、AI风控的主要技术方法与工具

1、范式转变:数据驱动的主动防御

1）核心理念：从"人工经验"到"数据智能"

2）模式转变：“人找案”到“案找人”

3）传统稽核模式的三大痛点：

——滞后性：

——片面性：

——静态性：

4）AI+稽核的范式转变：

——事前预防

——事中管控

——事后处置

2、技术架构："大数据+AI"双引擎

1）数据层——多源数据融合（业务系统、工商司法、舆情数据）

2）算法层——机器学习、知识图谱、异常检测、NLP

3）模型层——风险预警模型、评分卡、规则引擎

4）应用层——智能问答、报告生成、风险派单

3、AI+稽核关键方法论

1）穿透式监管方法

——全级次数据汇聚

——关系网络挖掘

——异常特征量化

2）动态风险监测方法

——实时流处理

——自适应规则调整

——多模态风险识别

3）闭环处置方法

——风险分级

——智能派单

——效果反馈

4、AI风控的主要技术方法与工具

1）大模型驱动的深度风险推理

2）小模型的精准实时计算与高并发响应

3）多模态识别与AI验真系统

4）知识图谱与动态风险图谱构建

5）智能审计与数智员工应用

三、财务稽核过程中的异常现象：

1、业绩异常

1）业绩变脸

2）反周期

3）反季节

2、资产异常

1）余额不正常

2）结构不正常

3）比率不正常

4）质量不正常

3、具体表现

1）高现金高负债

2）应收款项非正常增长

3）存货非正常增长

4）固定资产非正常增长

5）高盈利能力低营运能力

6）发生额与余额不匹配

7）盈利能力和成长性超同行

8）经营净现金流与净利润悖离

9）商业模式不清晰

10）财务数据与非财务数据悖离

4、稽核人员对各项资料、数据、流程异常的敏感性

1）稽核队伍能力提升路径

——数据能力

——模型能力

——业务洞察

——技术协同

2）稽核队伍如何实现转型：

——从人工抽检到智能全量：

——从事后追责到事前预防：

——从单点稽核到体系防控：

5、财务核查的四大切入口

1）交易对手：关联分析、实地核查、工商调档、信用查询、网上查询

2）资金流水：关联方、个人卡流水，异常流水，期后流水，POS机及第三方支付

3）非财务数据：宏观数据、前瞻性数据、业务数据、公司治理、信息流、物流、行业数据、社会责任

4）外部数据：银行、税务、行业协会、征信、公用事业、海关、工商、媒体

四、跨行业AI风控先进实践对标

1、电信行业：中国电信翼支付穿透式监管体系

1）核心亮点：

——入选国务院国资委首批40项央企AI战略性高价值场景

——构建穿透式监管、风控预警、AI智慧运营三大应用体系

——AI模型精准识别违规挂靠、异常资金流动、恶意串联欺诈

2）可借鉴经验：

——11+N风险场景标准化

——Insight AI大模型平台

3）中国电信——“御风”智能化穿透式监管平台

——“一屏三中心”为应用架构

——依托“三库四引擎”的智能科技底座

——从“数据融通、风险识别”到“派单处置、闭环整改”流程监管

2、互联网行业：支付宝智能风控体系

1）核心架构："风控大脑"六维评估模型

——账户维度：实名信息、历史违规记录

——设备维度：设备指纹、传感器数据（指压、接触面积、重力变化）

——位置维度：常用地与异常地识别

——行为维度：操作习惯、交易频率、金额偏离度

——关系维度：资金往来网络、黑名单关联

——偏好维度：消费品类、投资习惯

2）实战成效：

——每笔交易实时风险评分，高于阈值自动拦截

——欺诈损失率同比下降50%，年提交高危预警线索*条

3、金融行业：银行智能反欺诈实践

1）立体画像精准“识人”

2）多模态识别与AI验真

3）AI场景实时风控突出“促消费、控风险”双平衡

4、腾讯AI反腐的工作流程

1）全维度采集——整合多源数据(业务日志/审批记录/财务数据)、

2）特征建模——抽取关键特征(时序/关系/文本/元数据)

3）动态评估——实时评分(发票真伪/关联性分析)

4）闭环迭代模型进化——(将调查结果反馈给系统)

5、对标总结：关键成功要素

1）数据优势

2）技术特色

3）组织保障

4）核心启示

五、AI复核中的异常及移动公司典型业务场景风险识别

1、业务复核是应关注的异常场景

1）时间维度异常

2）空间/位置维度异常

3）行为频率与序列异常

4）关系网络异常（图异常）

5）内容/文本异常

6）金额/数值异常

7）身份/权限异常

8）外部数据交叉异常

2、异常行为的综合研判：AI如何给出风险评分

3、移动公司典型业务逻辑异常场景

1）政企业务领域

异常1：ICT项目收入确认时点与业务进度严重背离

异常2：合同金额与采购金额逻辑倒挂

异常3：服务验收与计费逻辑断裂

2）市场与渠道业务领域

异常1：客户号码/套餐被反复拆装新装，骗取佣金

异常2：考核指标完成曲线背离业务规律

异常3：酬金拨付与业务活跃度逻辑断层

3）、营收资金与财务领域

异常1：充值卡申领-核销-使用逻辑链断裂

异常2：采购商品品类与业务用途逻辑错配

异常3：政企大客户账龄与回款逻辑异变

4）、采购与供应链领域

异常1：多家投标人标书元数据高度雷同

异常2：投标文件字体缺失列表完全一致

异常3：投标保证金缴纳路径异常汇聚

5）、合规与信安领域

异常13：数据访问行为偏离岗位正常业务轨迹

4、业务逻辑异常与AI稽核的连接线

1）AI复核的“证据链闭环”

2）单一异常与不可能的巧合