审计中应用人工智能防范贷款中介风险的实践探索

AI科技 2025年11月08日 05:06 1 aa

传统审计体系面临三大结构性困境。一是数据孤岛问题突出，二是时效性严重滞后，三是特征隐蔽性增强。传统审计手段在应对新型金融欺诈时具有局限性，而人工智能技术为破解这一困局提供了创新路径。

吕雷雷

在经济下行周期中，中小银行面临双重压力：一方面，实体经济需求收缩导致优质信贷资产减少；另一方面，贷款中介与职业背债人形成黑色产业链，通过伪造流水、包装资质等手段骗取贷款，严重威胁金融安全。某农商银行审计团队在2024年专项审计中发现，某中介机构通过批量制造老破大房产抵押套利，涉及虚假贷款金额超2.3亿元，单笔贷款坏账率高达47%。这一案例揭示了传统审计手段在应对新型金融欺诈时的局限性，而人工智能技术为破解这一困局提供了创新路径。

职业背债产业链的运作机理与审计痛点

职业背债黑色产业链已形成精密分工的运作体系。中介机构通过短视频平台、线下地推等方式，精准锁定重症患者、无业青年等弱势群体，以代偿债务高额佣金为诱饵实施心理操控。某审计案例显示，中介组织背债人集中培训时，甚至传授如何应对银行面签话术的标准化话术手册。

资质包装环节呈现技术化趋势。中介通过购买僵尸企业股权、伪造公章等手段，使借款人名下突然新增3家年营收超500万元的空壳公司。更隐蔽的方式是利用区块链技术伪造电子合同，某银行审计发现某笔贷款的采购合同数字指纹与真实企业合同库高度重合，实为经过篡改的赝品。

资金套取手法持续迭代升级。通过交叉还息资金回流等手法，某笔500万元经营贷在放款后2小时内，经17次转账最终流入境外账户。审计人员追踪资金流向时发现，中介利用虚拟货币支付平台进行洗钱，传统账户分析方法完全失效。

传统审计体系面临三大结构性困境。一是数据孤岛问题突出，银行内部数据与房管、工商等外部信息未打通，难以识别抵押物评估价虚高问题。二是时效性严重滞后，人工抽样审计周期长达3—6个月，远远滞后于欺诈行为实施速度。三是特征隐蔽性增强，职业背债人呈现三个特征（年龄低于25岁或高于55岁、离异/未婚、无社保记录），传统评分模型难以捕捉此类异常群体。某城农商银行审计数据显示，采用传统方法识别的欺诈案件仅占实际发生量的31%。

人工智能审计体系的构建路径

全维度数据建模实现审计突破。某农商银行建立的四大风险维度模型具有示范意义：资产价值维度设置“房龄> 20年+面积>144㎡+抵押率>90%”三重预警指标，成功识别出评估价虚高房产327处；客户特征维度通过机器学习算法，从10万笔历史贷款中提炼出25岁以下未婚男性+无社保记录+近期频繁更换住址的高风险组合特征；时间敏感维度设定房产过户与贷款申请间隔小于15天的警戒值，拦截异常交易46笔；资金流向维度构建资金网络图谱，发现某中介团伙控制账户与23个借款人账户存在资金闭环。

智能审计技术呈现三大应用场景。在实时反欺诈监测方面，某城农商银行部署的AI系统通过分析设备指纹、IP地址、交易时间等400余个维度，实现毫秒级风险预警。在2024年审计中，该系统成功阻断3起职业背债人集群申请事件，涉及金额1200万元。在自动化贷后管理领域，利用NLP技术解析借款人社交媒体数据，某银行AI系统提前6个月预测出某餐饮企业主存在逃废债风险，及时收回贷款120万元。在深度特征挖掘层面，通过图神经网络技术，某审计团队从海量交易数据中发现，某职业背债人团伙通过AB贷模式（A为真实借款人，B为背债人）骗贷，涉及金额超8000万元，该模式通过虚构贸易背景形成资金闭环，传统审计方法难以穿透。

审计转型中的关键控制点

数据治理建立三权分立机制。在数据采集权方面，构建银行、第三方征信机构、公共数据平台的三方数据共享协议，确保数据来源合法合规。某银行与市场监管部门建立企业登记信息实时查询接口，使审计人员可即时核验营业执照真伪。模型使用权实行算法备案制，所有AI模型需经审计部门进行可解释性审查。

能力建设实施三维提升框架。技术维度开展AI+审计专项培训，重点提升审计人员对深度学习、知识图谱等技术的理解能力。业务维度建立信贷业务与审计技术的交叉认证机制，伦理维度制定《人工智能审计伦理准则》，明确数据隐私保护、算法公平性等原则。某银行审计部门设立AI伦理委员会，对模型训练数据进行脱敏处理，采用差分隐私技术保护借款人敏感信息，避免滥用个人信息。

审计实践中的创新突破

某股份制银行的数字孪生审计项目具有里程碑意义。该系统通过构建信贷业务的虚拟镜像，模拟不同经济场景下的风险演变路径。在2024年压力测试中，系统准确预测出房地产价格下跌15%时，某类抵押贷款的违约率将激增3.2倍，为银行提前调整信贷政策提供依据。

区块链技术在审计证据固定方面展现独特价值。某省联社建立的审计联盟链，将各农商银行的贷款审批记录、资金流向等关键数据上链存证，使审计证据的不可篡改性和可追溯性得到质的提升。

联邦学习技术在跨机构审计协作中取得突破。面对职业背债人跨区域作案特点，某区域性银行联盟采用联邦学习框架，审计数据显示，联合模型对跨区域欺诈的识别准确率较单机构模型提升27个百分点。

智能审计的生态化演进

随着DeepSeek等大模型技术的成熟，审计工作将呈现三大趋势。一是在监管科技（RegTech）融合方面，审计系统与监管平台实时对接，实现风险信息共享。某试点银行已实现与原银保监会EAST系统的数据直连，审计效率提升60%，监管反馈周期从1个月缩短至72小时。二是在主动防御机制构建上，从事后审计向事前预警转变，某银行正在研发的数字孪生审计系统，可模拟不同经济场景下的信贷风险演变路径，实现风险预警前置。三是在生态协同治理层面，构建银行、公安、法院、互联网平台的联合防控体系。某省建立的职业背债人黑名单共享平台，已纳入中介机构127家、背债人2300余名，通过与通信运营商合作，对黑名单人员实施电话号码标注，有效阻断中介拉客渠道。

（作者单位：江苏启东农商银行）