文/谢小莉 广西贺州桂东农村合作银行
在我国信息化与数字化浪潮的推动下，人工智能技术正经历着突破性发展，这一趋势深刻影响着各个行业，银行业也不例外。在数字化转型的大背景下，银行可将AI技术与实际业务深度融合。以会计和内审领域为例，AI正推动着查账模式的革新，为银行会计内控工作带来了全新的机遇，同时也使其面临着前所未有的挑战。
数字化转型中银行会计内控面临的新问题
数据安全风险加剧。如今，数字化浪潮席卷而来，银行踏上升级转型之路。这一过程中，会计业务涌入海量新数据，从交易流水到客户资料，每一项都关乎银行运营与客户权益。而AI技术的普及和应用，使相关数据的传输、存储和处理变得更为复杂，数据安全风险系数也同时提升。外部世界并不太平，数据泄露、黑客攻击时有发生。一旦银行核心数据遭篡改或删除，客户资金安全与银行信誉都将遭受重创。而内部管理同样不容忽视，员工操作稍有不慎，比如误删关键数据、违规导出客户信息，都可能引发难以预估的危机。
内控流程与AI技术融合困难。从工作内容上来说，传统的银行会计内控流程是基于人工操作和经验而开展的，而AI技术的使用需要结合银行对于内控流程的设计和优化。不过，当下很多银行在内控流程和AI技术融合方面存在着诸多不足。由于银行内部之间的信息壁垒问题，AI系统不能获得准确全面的数据，影响了内控质量;同时，AI技术的使用也需要结合对相关流程标准化、规范化的开展，但这有可能会使得现有业务模式，管理习惯产生冲突，导致融合进程较为缓慢。
人才结构失衡。要想使AI技术在银行、会计、内控领域进一步普及和应用，就要吸引大量人才加入。这些人才既要精通业务专业，懂得会计工作内容，还要具备AI的复合型处理能力。从当前银行人才的结构上来看，以信息技术人员和会计人员为主，复合型人才相对缺乏。因为会计人员对AI的掌握和了解程度十分有限，不能有效地运用AI技术开展内控。而信息技术人员对会计业务的理解也不够深入，不能将会计业务和AI技术相融合。这种人才结构失衡的问题，制约了银行会计内控数字化转型的开展。
AI“查账”对银行会计内控的积极影响
提升审计效率。在传统的银行会计审计工作中，主要依靠人工操作模式。审计人员需要逐一核对大量的账本、报表和凭证，这样效率低、工作量大。而通过AI技术的升级和数据挖掘，结合机器学习的算法，可以准确快速地分析银行会计数据，发现潜在的异常交易或风险点。
增强风险预警能力。AI技术具有强大的数据分析能力，可以对银行的会计数据进行深入研究挖掘，发现潜在不足。借助过往积累的海量数据，AI 能搭建风险预测模型，提前发现潜在危机，并给出解决方案。
优化内控决策。AI技术还可以结合银行的会计内控决策，将其二者结合，可以使相关工作开展得更有效率和科学性。通过对大量数据的采集处理，AI系统能够为管理层提供全面的风险预判和业务信息，帮助管理层制定更加合理的内控决策。
数字化转型中银行会计内控的破局策略
完善数据治理体系。数据作为AI技术的运行基础，其质量的高低将直接影响到银行会计内控数字化转型的成败。因此，搭建一套系统科学的数据治理体系，是银行数字化升级转型中亟待解决的问题。要做到这一点，银行就要从基础设计出发，制定一套系统、严格的数据规范，标准需要涵盖数据格式、编码规程和基础内容，也要深入到业务规则、数据定义和核心领域。例如，针对客户的信息数据，要明确身份证、联系方式等格式和长度要求，以及不同业务场景之下客户信息的验证规则和更新模式。通过这种规范化建设，能够确保数据在录入采集时具有高度的规整性和一致性，进而为后续的数据分析处理奠定基础。在数据采集阶段，银行要建立严格的数据审核机制，对各类数据采集渠道进行筛选与评估，保证采集到的数据合法合规。对于外部数据，如市场数据、征信数据等，要和数据供应商明确质量协议，规定数据的及时性、准确性等指标，一旦发现问题，就可以及时追溯到数据源头并进行处理。
优化内控流程与AI融合机制。在银行数字化转型时，积极推动内控流程和AI技术二者的深入融合，搭建数字化的内控体系流程，提升内控的效率和风险的抵抗能力。银行首先要做的是打破部门之间的信息壁垒，实现数据的流通和共享。传统的部门壁垒会导致数据分散在不同的系统之内，不能实现数据的有效利用和有机整合。所以，银行要将各个部门的数据进行整合与集中，实现数据的实时交互和共享。例如，风险管控部门、财务部门和信贷部门可以结合数据平台的内容，及时获取客户的财务数据、交易数据等信息，为内控决策带来准确、全面的支持。除此之外，银行也要对业务流程进行标准化和规范化的梳理，把AI技术有机地嵌入到各个工作流程与环节中。在信贷审批时，利用AI技术搭建智能信贷模型，对不同客户的信用历史、财务状况等多维度数据进行统筹分析，进而评估客户的信用风险，实现自动审批。这样一来，能够有效缩短审批时间，减少人为因素的干扰，提高审批的公正性与准确性。
加强复合型人才培养。从培训的角度来看，银行要制定全面科学化的培训内容，对于相关的专业会计人员，组织专门的AI技术培训课堂，使他们深入了解AI技术的基本算法原理和使用场景，掌握如何更好地应用AI技术实施全面的内容分析、风险评估和内控决策。举个例子，授课时结合实施的案例分析，让会计人员学会使用机器算法对于数据的预测;而对于信息技术的人员，要邀请会计业务专家进行培训，提高他们对会计业务的把控能力和理解能力。通过系统培训，可以让信息工作人员更好地将AI技术与会计业务合二为一，开发出更多符合银行实际需求的AI系统。除了内部培训工作之外，银行也可以鼓励员工参加外部学术交流和研讨活动，拓宽员工视野，让他们了解最新发展趋势和动态。
强化监管与合规管理。在数字化转型的大背景下，银行会计内控面临着更加严格和复杂的监管环境和实际要求。因此，银行一定要加强对AI技术的管控，确保AI系统的可靠性和安全性。此外，也要建立合理的管控体系，保障银行会计合同的合规性。对于AI技术应用的管理，银行要建立严格的审核机制。在系统上线AI前，进行全面的性能测试和安全评估，包括：算法的公平性、系统的稳定性、数据的安全性等多个方面;仔细检查AI系统的数据来源处理过程和输出结果，保证其合法合规。例如，检查AI系统的算法是否存在歧视性，系统运行是否稳定。值得注意的是，在AI系统的运行过程中，也要建立实时的监督机制，对系统的数据使用情况、算法表现和运行状态进行持续监测。一旦发现异常，如算法偏差、数据泄露等，要及时采取合理管控措施，并向监管部门第一时间报告。
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