在金融强监管与数据资产入表的双重背景下，银行内部审计正从传统的抽样检查向基于全量数据的精准审计转型。天津农商行审计部日常需处理海量交易流水、客户信息、信贷台账等结构化数据，但审计人员普遍面临SQL技能不足、查询效率低下、复杂业务逻辑难以用SQL实现的困境。传统审计方法难以穿透多层关联交易、识别隐蔽风险模式，亟需通过系统化的SQL实战培训，让审计人员掌握“用数据说话”的核心能力，将数据真正转化为审计生产力。

随着审计报告需求日益动态化、可视化，静态的Excel报表已无法满足管理层对风险洞察的即时性要求。天津农商行审计部需要将SQL分析的结果，转化为直观、交互、可钻取的动态仪表板，实现风险“一图总览”、疑点“一键下钻”。PowerBI作为强大的商业智能工具，能有效连接行内各类数据源，将复杂的审计分析逻辑固化为可复用的数据模型和可视化组件，是提升审计成果呈现效率和决策支持能力的关键。

银行数据正经历从TB到PB级的爆炸式增长，传统数据库技术在处理全量历史数据、实时流数据、非结构化数据时已力不从心。审计工作必须拥抱Hadoop、Spark等大数据技术，才能实现对海量数据的全量分析、复杂关联挖掘和实时风险监测。本课程旨在帮助审计人员建立大数据技术思维，理解其如何赋能审计实现从“抽样验证”到“全量洞察”、从“事后检查”到“事中预警”的跨越。

生成式AI的爆发为审计工作带来了“能力平权”的革命性机遇。通过精妙的提示词工程（Prompt Engineering），审计人员无需深厚编程基础，即可指挥大模型完成制度解读、报告撰写、复杂数据分析乃至简单应用开发。本课程聚焦审计人员最迫切的“提效”需求，深度讲解如何将国产大模型（如DeepSeek、通义千问）安全、有效地应用于审计实务，并实战演练如何利用AI辅助开发一个具备登录功能的B/S架构应用原型，真正实现“想法即应用”。

【二、课程收益】

1. 掌握复杂多表关联、嵌套子查询及各类函数（聚合、窗口、日期、标量）在银行审计场景下的组合应用技巧，能独立编写高效、安全的审计查询语句。

2. 理解并能在SQL查询中应用数据脱敏等安全合规要求，确保审计数据分析过程符合金融数据安全规范。

3. 获得一套覆盖信贷违规、员工异常行为、存款业务风险等核心审计领域的SQL实战脚本模板库，可直接应用于日常审计项目。

4. 具备将模糊的审计疑点转化为精准SQL查询逻辑的结构化思维能力，提升从业务问题到数据验证的闭环效率。

【二、课程收益】

1. 掌握使用PowerBI完成从数据获取、清洗、建模（星型/雪花模型）到可视化仪表板发布的全流程操作。

2. 精通DAX语言，能够创建复杂的业务度量值（如滚动逾期率、资本充足率、成本收入比），实现动态业务指标计算。

3. 能够独立构建面向信贷风险、操作风险、合规审计等主题的交互式审计分析看板，并实现报告自动更新与分发。

4. 获得一套银行审计常用PowerBI数据模型模板及可视化组件库，大幅缩短报告开发周期。

【二、课程收益】

1. 理解大数据5V特征、Hadoop/Spark生态体系的核心原理及分布式计算思想，破除技术神秘感。

2. 掌握大数据审计与传统审计在方法论、技术工具和成果产出上的核心差异，明确大数据审计的价值边界。

3. 熟悉大数据技术在反洗钱、信贷全流程审计、员工行为监测等银行核心审计场景中的典型应用架构与案例。

4. 能够与科技部门进行有效沟通，提出基于大数据技术的审计分析需求，并理解其实现路径与局限性。

【二、课程收益】

1. 掌握提示词工程的核心原则与高阶技巧，能够设计出精准、高效的提示词，让大模型成为审计工作的“超级助理”。

2. 能够利用大模型将自然语言问题转化为准确的SQL查询语句（Text-to-SQL），大幅降低数据获取门槛。

3. 通过AI辅助，完成一个包含用户登录、信息管理功能的B/S架构“审计疑点管理小系统”原型开发，亲身体验低代码开发的魅力。

4. 建立对AI大模型在审计中应用边界、风险（如“幻觉”）及安全合规要求的正确认知。

模块一：审计思维与SQL基础重塑

• 破冰与痛点收集：学员分组，用便签纸写下在审计工作中最头疼的数据查询问题，形成“SQL痛点墙”。

• 大数据审计转型与SQL核心价值：从“抽查”到“全量分析”的审计范式变革，SQL作为审计人员“第二语言”的必要性。

• 银行核心数据表结构精讲：深入讲解客户信息表、账户主档、交易流水表、贷款合同表、员工信息表等关键表的结构与关联关系，建立数据地图。

模块二：信贷审计场景下的SQL高阶查询实战

• 知识模块：

◦ 多表关联与子查询：INNER JOIN、LEFT JOIN在穿透式审计中的应用，如关联贷款合同、担保人、抵押物信息。

◦ 聚合函数与分组筛选：GROUP BY与HAVING子句在识别“集中度风险”、“垒大户”等场景的应用。

• 案例深析与实操：

◦ 案例：筛查“向新成立企业违规发放贷款”疑点。实操编写SQL，从企业工商信息表、贷款发放表中，筛选出成立时间短于6个月即获得大额贷款，且同一客户经理经手集中的贷款记录。

◦ 小组讨论：“设计一个信贷资金挪用筛查模型”。各小组基于提供的表结构，讨论并绘制SQL查询逻辑流程图。

模块三：操作风险与员工行为审计的SQL攻防

• 知识模块：

◦ 窗口函数：ROW_NUMBER(), LAG(), LEAD()在识别“连续异常”、“时间序列比对”中的应用。

◦ 条件判断与数据脱敏：CASE WHEN语句实现数据分类标记，以及使用函数对身份证号、手机号等敏感字段进行脱敏处理。

• 案例深析与实操：

◦ 案例：构建“员工异常交易监测模型”。实操编写SQL，从员工个人账户流水中，筛查“年度累计交易额远超年收入”、“高频小额交易”、“与特定对手方（如支付公司）频繁往来”等异常模式。

◦ 工具交付：《员工异常行为审计SQL筛查脚本模板》。

模块四：存款与中间业务审计综合实战与考核

• 综合案例实战：

◦ 场景：审计“高息揽储”及“手工补息”违规行为。学员需独立完成从多个数据表（存款明细、账户流水、员工花名册）中关联查询，筛选出约定利率外额外支付利息、通过代办员异地吸储等疑点数据。

• 成果展示与考核：

◦ 各小组/个人展示最终编写的综合查询脚本及结果解读。

◦ 讲师现场点评，并发布《SQL审计能力自测题》进行随堂考核。

课程总结与资源包发放：回顾核心知识点，发放《银行审计SQL实战案例集》与《常用函数速查手册》。

课纲二：《PowerBI在银行审计可视化分析与智能报告中的实战》

模块一：PowerBI核心概念与审计数据准备

• PowerBI在审计中的定位与价值：从静态报告到动态洞察，可视化如何提升审计沟通与监督效能。

• 数据获取与清洗（Power Query）：

◦ 连接SQL Server、Excel等多源数据。

◦ 实战清洗银行审计典型“脏数据”：缺失值处理、格式标准化、异常值剔除。

◦ 建立“信贷事实表”与“客户维度表”、“产品维度表”、“时间维度表”之间的关系（星型模型）。

模块二：数据建模与DAX度量值实战

• 数据模型关系管理：理解一对一、一对多关系，管理关系方向与交叉筛选器。

• DAX语言核心精讲：

◦ 计算列 vs 度量值。

◦ 核心函数：CALCULATE, FILTER, SUMX, RELATED。

◦ 实战：创建“不良贷款余额”、“不良贷款率”、“贷款拨备覆盖率”等核心审计指标。

模块三：审计可视化图表设计与交互

• 银行审计常用可视化图表选择：

◦ 趋势分析：折线图（逾期率趋势）、面积图（资产结构变化）。

◦ 结构分析：饼图/环形图（贷款五级分类占比）、树状图（行业贷款分布）。

◦ 关联分析：散点图（客户评级与违约率）、矩阵表（分支机构绩效对标）。

◦ 地理分析：地图（风险客户地域分布）。

• 交互功能实战：切片器、下钻、交叉突出显示、工具提示的灵活应用。

• 小组讨论与设计：“设计我的第 一个审计仪表板”。各小组选定一个审计主题（如“操作风险热力图”、“合规检查仪表板”），在A0纸上绘制仪表板布局与交互逻辑草图。

模块四：综合项目实战：构建信贷资产质量监控看板

• 项目实战：

◦ 任务：基于提供的数据，独立完成一个包含以下内容的信贷看板：

▪ 概览页：关键指标（KPI）卡片（贷款总额、不良额、不良率）。

▪ 分析页1：不良贷款趋势（折线图）、五级分类迁徙（瀑布图或桑基图）。

▪ 分析页2：不良贷款客户画像（多卡片筛选器联动）。

▪ 明细页：疑点贷款清单表（支持导出）。

• 成果发布与评审：

◦ 学员将看板发布至Power BI Service（或本地演示）。

◦ 讲师与学员共同评审，评选“最 佳数据故事奖”。

课程总结：强调“业务驱动设计”原则，发放《银行审计PowerBI可视化最 佳实践指南》。

课纲三：《大数据技术基础与在银行审计中的创新应用》

模块一：大数据革命与审计范式转型

• 为什么审计需要大数据？：从“村镇银行审计案例”看大数据如何发现传统方法难以触及的隐蔽关联交易和系统性风险。

• 大数据核心概念与技术生态：

◦ 5V特征（Volume, Velocity, Variety, Veracity, Value）与审计的关联。

◦ Hadoop生态：HDFS（存）、MapReduce/YARN（算）、Hive（用）的分工。

◦ Spark核心优势：内存计算为何更适合实时反欺诈审计。

模块二：大数据审计核心方法：全链条穿透式分析

• 方法论深度解读：详解“全链条穿透式数据分析”在审计中的应用——以资金流审计为例，从源头到末端，穿透多层账户。

• 案例研讨一：反洗钱与可疑交易监测：

◦ 如何利用图计算（Neo4j）或Spark GraphX构建资金网络，识别复杂洗钱路径。

◦ 小组讨论：设计一个利用交易时序、金额、对手方特征识别可疑模式的思路。

模块三：大数据审计典型场景案例深析

• 案例研讨二：信贷全流程风险审计：

◦ 整合内部信贷数据与外部工商、司法、舆情数据，构建企业全景风险画像。

◦ 基于Spark MLlib的机器学习模型在贷后预警中的应用浅析。

• 案例研讨三：征信业务内部审计：

◦ 基于中国内部审计协会的案例，探讨如何用大数据技术审计“用户权限设置不规范”、“征信查询与业务时间倒置”等问题。

• 小组沙盘推演：“规划一个大数据审计项目”。各小组选择一个审计主题（如“贸易背景真实性审计”、“员工道德风险监测”），绘制大数据技术选型与实施路径图。

模块四：挑战、对策与未来展望

• 大数据审计落地挑战：数据质量、数据安全、复合型人才短缺、模型可解释性。

• 审计部门的行动建议：如何与科技部门协作？如何提出有效的业务需求？如何培养团队的数据思维？

• 未来趋势：从大数据到智能审计：大数据与AI大模型的结合，审计智能化演进方向。

课程总结与知识竞赛：通过快问快答形式巩固核心概念，颁发“大数据审计思维先锋”证书。

课纲四：《AI大模型在银行审计中的提示词工程与低代码开发实战》

模块一：AI大模型赋能审计：原理、机遇与安全边界

• 大模型如何“思考”？：通俗解读Transformer架构、注意力机制与上下文学习。

• 审计场景下的AI应用全景图：制度解读、风险识别、控制测试、数据分析、报告生成、程序制定。

• 安全第 一：金融业AI应用的红线与最 佳实践：数据脱敏、私有化部署、结果复核、防范“幻觉”。介绍陕西农信、招商银行等机构的审慎实践。

模块二：提示词工程实战：让AI成为你的审计专家

• 核心原则：清晰具体、提供背景、定义角色、指定格式、使用约束、分解任务。

• 场景实战演练：

◦ 场景1（制度解读）：“请以审计专家身份，根据《商业银行授信工作尽职指引》，列出对公贷款贷前调查必须包含的10项核心内容。”

◦ 场景2（数据分析）：“假设你有一张‘员工报销表’，请设计一个提示词，让AI帮你找出‘同一人在同一天多次报销小额餐饮费’的疑似拆单报销记录。”

◦ 场景3（报告起草）：“根据以下事实……，请按照‘状况、标准、原因、影响、建议’的5C框架，起草一份审计发现草稿。”

模块三：AI编程实战（上）：Text-to-SQL与数据获取

• Text-to-SQL原理与技巧：如何向AI清晰描述数据库表结构及查询意图。

• 实战演练：

◦ 给定银行数据库E-R图，学员编写提示词，让AI生成复杂的多表关联查询SQL，用于审计分析。

◦ 对比AI生成的SQL与手工编写SQL，讨论优化与校验方法。

模块四：AI编程实战（下）：构建B/S架构应用原型

• 项目介绍：演示最终成品——一个具有登录界面、可对“审计疑点清单”进行增删改查的Web系统。

• 结对编程实战：

◦ 第 一步（前端）：使用自然语言提示，让AI生成登录页面和主界面的HTML/CSS/JavaScript代码。

◦ 第二步（后端）：引导AI编写Python Flask或Streamlit后端代码，处理登录逻辑和数据库连接（使用SQLite）。

◦ 第三步（数据库）：指示AI设计并创建“用户表”和“审计疑点表”的SQL语句。

◦ 第四步（联调）：在讲师指导下，将前后端与数据库连接，实现完整功能。

• 成果展示与总结：

◦ 小组展示开发的应用原型。

◦ 总结AI辅助开发的核心心法：将复杂任务拆解为AI可理解的步骤。

◦ 发放《审计AI提示词宝典》与《AI辅助开发入门指南》，鼓励学员将今日所学应用于实际工作，开启人机协同的审计新篇章。