本文来源于：鑫智奖·2025第六届金融机构数智化转型优秀案例评选，作者：中国大地保险
中国大地保险：数字审计员项目
2025-06-09 关键词：数字化转型,金融服务,数字风控
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一、项目背景及目标
随着数字化转型的深入推进，审计行业面临数据体量激增、风险复杂性加剧的挑战，对审计效率和质量提出更高要求。传统非现场审计高度依赖人工抽检，存在效率低、覆盖不足的问题。为应对这些挑战，中国大地保险于2024年启动“数字审计员项目”，旨在借助技术手段实现审计流程的自动化与智能化转型。该项目融合生成式大模型、机器学习方法和RPA等技术，重构审计流程，实现高效、精准的审计问题识别与管理，推动审计职能向前延伸，提升整体审计监督能力。
二、创新点
“数字审计员项目”在多个维度上实现了创新突破。项目引入生成式大模型并通过人类反馈强化学习（RLHF）进行微调，有效实现了审计问题的自动分析与整改意见的辅助生成。同时，将机器学习技术引入审计经营分析，辅助审计人员对数据进行健康何判断。又将RPA技术全面引入非现场审计流程，首次实现了审计风险点的全流程自动化排查。自主构建的审计数据集市及标准化审计问题知识库，使得机器学习模型在数据挖掘与风险识别中发挥更大效能。同时，项目还推动了“人机协作”模式建设，释放审计人力用于更高价值工作。值得强调的是，项目整体架构及关键技术路线，包括大模型的微调工作均由公司自主设计开发，确保合规、安全、可控。
三、项目技术方案
本项目构建了集数据整合、风险识别、报告生成于一体的智能审计平台。在数据层面，项目搭建了覆盖多业务系统的统一审计数据集市，整合承保、理赔、反洗钱等核心数据。在模型层面，运用统计学习算法与AI模型，提升风险判断的准确性与效率，辅助给出一些分析何建议。在工具层面，RPA负责样本提取、数据对比与底稿整理等操作，全面覆盖高频、规范流程。在文稿生成方面，基于标准化知识库与生成式大模型，自动完成审计方案、征求意见稿及整改建议的撰写工作。平台整体采用模块化架构设计，形成数据采集、分析、报告输出的闭环流程，支撑审计工作高效开展。
四、项目过程管理
项目于2024年第一季度完成立项和方案设计，2024年二、三季度集中推进平台搭建与模型开发，并于2024年底完成模块的整合测试及上线。自2024年10月起，“数字审计员”开始全面应用于各类非现场审计场景中。项目采用持续迭代优化的管理机制，确保技术能力与业务需求同步发展，保障系统稳定运行与功能升级的可持续性。
五、运营情况
截至目前，“数字审计员”已在三级机构的高管任中/离任审计中全面投入使用，常规项目的自动化审计流程已成为标准工作模式。系统实现了智能外呼、自动生成审计方案与意见稿等功能，运行稳定，反馈良好。项目落地后，审计工作效率显著提升，审计覆盖率大幅提高，有效支撑了高质量审计工作的开展。同时，审计人力资源投入减少30%-40%，进一步释放了审计队伍的能力潜能。
六、项目成效
“数字审计员”显著提升了审计工作的经济效益与社会效益。在成本方面，通过自动化处理常规事务性工作，显著减少了人工重复劳动，实现人力资源的有效节约。到目前为止，已协助完成百余审计项目，合计处理方案、底稿四百余项，平均相当于增加5到6名初、中级员工。在问题防控方面，上线当年即实现追回违规问题资金近20万元。基于大模型微调技术的问题分析及整改意见功能，削减了90%的硬件开销，同时生成准确率达86%，已达到初级审计员水平，既降低了使用成本，又提升了问题处置效率和质量。最后，通过机器学习技术开发的监控模型，构建了更加稳健的防控体系。项目的成功运行不仅推动了公司内部管理提质增效，也为保险行业的数智化转型提供了案例。
七、经验总结
“数字审计员”项目的成功建设离不开技术与业务的深度融合。审计人员需具备数据思维与智能工具的操作能力，才能实现审计模式的升级。此外，审计规则与问题知识的标准化建设为系统自动化提供了基础支撑，需持续迭代与完善。项目建设过程中同步强化了数据安全与合规管理，确保了数据的安全使用与传输。采用模块化开发、分阶段落地的推进方式，有效降低了替换风险，提升了项目稳定性与可维护性。“人机协作”的审计模式有效缓解了人力资源压力，为未来审计工作的智能化演进积累了宝贵经验，具备广泛的行业推广价值。
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