19-审计内控与风控：WorkBuddy应用场景

19-审计内控与风控：WorkBuddy应用场景

覆盖角色：内部审计、注册会计师、内控、风险管理、模型风险、合规审计核心判断：审计内控场景强调证据链与可复核性，模型标记只能作为检查线索。

一、岗位为什么值得优先梳理

审计内控与风控每天处理大量资料、规则、协作信息和例外情况。AI智能体的价值来自稳定处理其中可描述、可检查、可回退的任务。本章把应用拆成场景、输入、交付结果和人工边界，方便企业直接选择试点。

岗位应用不能只看生成速度。企业还要检查数据从哪里来、结果交给谁、哪些动作需要系统权限、出错后怎样回滚。涉及高影响决定时，WorkBuddy负责准备材料、解释信息和编排流程，有权限的人员负责批准。

二、应用场景全景表

认

与

发

三、三个优先场景

1. 数据抽取与准备

这一场景的目标是把总账、凭证、合同、流程和审计范围整理成标准化数据、缺失和抽样清单。建议把任务拆成五步：明确任务口径；收集并检查输入；让WorkBuddy执行整理、检索或生成；输出可编辑结果；

由岗位负责人复核后进入下一流程。

•输入：总账、凭证、合同、流程和审计范围

•输出：标准化数据、缺失和抽样清单

•验收：检查取数时间、异常复核命中率、底稿返工率

•边界：数据完整性和取数权限需记录

图：19-审计内控与风控入选来源文章中的正文配图，用于辅助理解场景。

2. 凭证与交易检查

这一场景的目标是把凭证、附件、规则和历史异常整理成异常交易、证据和待核验项。建议把任务拆成五步：明确任务口径；收集并检查输入；让WorkBuddy执行整理、检索或生成；输出可编辑结果；由岗位负

责人复核后进入下一流程。

•输入：凭证、附件、规则和历史异常

•输出：异常交易、证据和待核验项

•验收：检查取数时间、异常复核命中率、底稿返工率

•边界：模型标记不是审计结论

图：19-审计内控与风控入选来源文章中的正文配图，用于辅助理解场景。

这一场景的目标是把全量交易、阈值和业务背景整理成异常模式、影响和抽查建议。建议把任务拆成五步：明确任务口径；收集并检查输入；让WorkBuddy执行整理、检索或生成；输出可编辑结果；由岗位负责

人复核后进入下一流程。

•输入：全量交易、阈值和业务背景

•输出：异常模式、影响和抽查建议

•验收：检查取数时间、异常复核命中率、底稿返工率

•边界：低频异常与业务例外需访谈确认

四、四层能力与实施条件

五、建议从这个试点开始

推荐先做“数据抽取与准备”。它所需输入是总账、凭证、合同、流程和审计范围，目标交付是标准化数据、缺失和抽样清单。

试点可按四个动作推进：第一，抽取一批真实历史任务作为基线；第二，用同一批输入让人工流程和 WorkBuddy流程并行；第三，记录失败、遗漏和人工修改原因；第四，只在结果稳定、权限清楚、可以回

滚时扩大范围。

建议验收指标包括：取数时间、异常复核命中率、底稿返工率。如果结果需要大量重做、来源无法追溯、系统写入不可回滚，试点应暂停并先修复数据或流程。

六、实施边界

•算法与AI审计：需要技术、业务、法务共同参与。

•模型风险管理：高风险模型不能只靠厂商自证。

•审计报告复核：审计意见必须由有资质人员签发。

•第三方案例中的效率数字和产品能力先作为线索，正式采购或发布前回查官方资料与实际测试。

七、主要资料来源

•WorkBuddy 供应链审计数据分析

•AI治理与审计AI化探讨

•腾讯WorkBuddy Bench：具有抗污染任务构造的多领域编码智能体基准

•AI时代：财务人的AI科普（四）-WorkBuddy财务入门使用指南