课程背景
在金融强监管和资料资产入表的双重来由下，银行内部审计正从传统的抽样查验向基于全量资料的精准审计转型。天津农商行审计部日常需处理海量交易流水、买方资讯、信贷台账等等结构化资料，但审计人员普遍面临SQL本领不足、查询效率低下、复杂业务推演难以用SQL达成的困境。传统审计办法难以穿透多层关联交易、识别隐蔽隐患模式，亟需借助系统化的SQL实战培训，让审计人员掌握“用资料说话”的核心本领，将资料真正转化为审计生产力。
随着审计报告诉求日益动态化、可视化，静态的Excel报表已无法满足管控层对隐患洞察的即时性要求。天津农商行审计部需要将SQL拆解的结果，转化为直观、交互、可钻取的动态仪表板，达成隐患“一图总览”、疑点“一键下钻”。PowerBI作为强大的商业智能抓手，能有效连接行内各类资料源，将复杂的审计拆解推演固化为可复用的资料模型和可视化组件，是拉升审计结晶呈现效率和决策支持本领的要害。
银行资料正经历从TB到PB级的爆炸式增长，传统资料库技艺在处理全量历史资料、实时流资料、非结构化资料时已力不从心。审计事务必须拥抱Hadoop、Spark等等海量资料技艺，才能达成对海量资料的全量拆解、复杂关联挖掘和实时隐患监测。本课旨在支援审计人员构筑海量资料技艺思路，领会其怎样赋能审计达成从“抽样验证”到“全量洞察”、从“事后查验”到“事中预警”的跨越。
生成式AI的爆发为审计事务带来了“本领平权”的革命性机遇。借助精妙的提示词工程（Prompt Engineering），具体来看，审计人员无需深厚编程基础，落地时，即可指挥大模型完成制度解读、报告撰写、复杂资料拆解乃至简单运用开发。本课锁住审计人员最迫切的“提效”诉求，深度解说怎样将国产大模型（如DeepSeek、通义千问）安全、有效地运用于审计实务，并实战上手怎样利用AI辅助开发一个具备登录功能的B/S架构运用原型，真正达成“想法即运用”。
课程收益
【二、课程获益】
1. 掌握复杂多表关联、嵌套子查询以及各类函数（聚合、窗口、日期、标量）在银行审计情境下的组合运用招数，能独立编写高效、安全的审计查询语句。
2. 领会并能在SQL查询中运用资料脱敏等等安全合规要求，确保审计资料拆解进程符合金融资料安全规范。
3. 获得一套覆盖信贷违规，员工异常行为、存款业务隐患等等核心审计领域的SQL实战脚本模板库，可直接运用于日常审计项目。
4. 具备将模糊的审计疑点转化为精准SQL查询推演的结构化思路本领，拉升从业务问题到资料验证的闭环效率。
【二、课程获益】
1. 掌握采用PowerBI完成从资料获取、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，落地时，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），达成动态业务指标计算。
3. 能够独立构筑面向信贷隐患、操作隐患、合规审计等等主题的交互式审计拆解看板，并达成报告自动更新和分发。
4. 获得一套银行审计常用PowerBI资料模型模板以及可视化组件库，大幅缩短报告开发周期。
【二、课程获益】
1. 领会海量资料5V特征、Hadoop/Spark生态架构的核心原理以及分布式计算思想，破除技艺神秘感。
2. 掌握海量资料审计和传统审计在办法论、技艺抓手和结晶产出上的核心差异，明晰海量资料审计的价值边界。
3. 熟稔海量资料技艺在反洗钱、信贷全流程审计、员工行为监测等等银行核心审计情境中的典型运用架构和实例。
4. 能够和科技部门开展有效交流，提出基于海量资料技艺的审计拆解诉求，并领会其达成路径和局限性。
【二、课程获益】
1. 掌握提示词工程的核心要则和高阶招数，能够规划出精准、高效的提示词，让大模型成为审计事务的“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），大幅降低资料获取门槛。
3. 借助AI辅助，完成一个包含用户登录、资讯管控功能的B/S架构“审计疑点管控小系统”原型开发，亲身体验低代码开发的魅力。
4. 构筑对AI大模型在审计中运用边界、隐患（如“幻觉”）以及安全合规要求的正确认知。
课程大纲
模块一：审计思路和SQL基础重塑
• 破冰和痛点收集：参训者分组，用便签纸写下在审计事务中最头疼的资料查询问题，形成“SQL痛点墙”。
• 海量资料审计转型和SQL核心价值：从“抽查”到“全量拆解”的审计范式变革，往细里说，SQL作为审计人员“第二语言”的必要性。
• 银行核心资料表结构精讲：纵深解说买方资讯表、账户主档、交易流水表、贷款合同表、员工资讯表等等要害表的结构和关联关系，构筑资料地图。
模块二：信贷审计情境下的SQL高阶查询实战
• 学识模块：
◦ 多表关联和子查询：INNER JOIN，LEFT JOIN在穿透式审计中的运用，如关联贷款合同、担保人、抵押物资讯。
◦ 聚合函数和分组筛选：GROUP BY和HAVING子句在识别“集中度隐患”、“垒大户”等等情境的运用。
• 实例深析和实操：
◦ 实例：筛查“向新成立公司违规发放贷款”疑点。实操编写SQL，从公司工商资讯表、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，并且同一买方经理经手集中的贷款记录。
◦ 小组碰头：“规划一个信贷资金挪用筛查模型”。各小组基于提供的表结构，碰头并绘制SQL查询推演流程图。
模块三：操作隐患和员工行为审计的SQL攻防
• 学识模块：
◦ 窗口函数：ROW_NUMBER(), LAG(), LEAD()在识别“连续异常”，“时间序列比对”中的运用。
◦ 条件判断和资料脱敏：CASE WHEN语句达成资料分类标记，以及采用函数对身份证号、手机号等等敏感字段开展脱敏处理。
• 实例深析和实操：
◦ 实例：构筑“员工异常交易监测模型”。实操编写SQL，落地时，从员工个人账户流水中，实操中，筛查“年度累计交易额远超年收入”、“高频小额交易”、“和特定对手方（如支付公司）频繁往来”等等异常模式。
◦ 抓手交付：《员工异常行为审计SQL筛查脚本模板》。
模块四：存款和中间业务审计综合实战和考核
• 综合实例实战：
◦ 情境：审计“高息揽储”以及“手工补息”违规行为。参训者需独立完成从多个资料表（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、借助代办员异地吸储等等疑点资料。
• 结晶展示和考核：
◦ 各小组/个人展示最终编写的综合查询脚本以及结果解读。
◦ 讲师实地点评，并发布《SQL审计本领自测题》开展随堂考核。
课程收束和资源包发放：回顾核心学识点，发放《银行审计SQL实战实例集》和《常用函数速查指引》。
课纲二：《PowerBI在银行审计可视化拆解和智能报告中的实战》
模块一：PowerBI核心概念和审计资料准备
• PowerBI在审计中的定位和价值：从静态报告到动态洞察，可视化怎样拉升审计交流和督导效能。
• 资料获取和清洗（Power Query）：
◦ 连接SQL Server、Excel等等多源资料。
◦ 实战清洗银行审计典型“脏资料”：缺失值处理、格式准则化、异常值剔除。
◦ 构筑“信贷事实表”和“买方维度表”、“货品维度表”、“时间维度表”之间的关系（星型模型）。
模块二：资料建模和DAX度量值实战
• 资料模型关系管控：领会一对一、一对多关系，管控关系方向和交叉筛选器。
• 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”等等核心审计指标。
模块三：审计可视化图表规划和交互
• 银行审计常用可视化图表选项：
◦ 趋势拆解：折线图（逾期率趋势）、面积图（资产结构变化）。
◦ 结构拆解：饼图/环形图（贷款五级分类占比）、树状图（业界贷款分布）。
◦ 关联拆解：散点图（买方评级和违约率）、矩阵表（分支机构绩效对标）。
◦ 地理拆解：地图（隐患买方地域分布）。
• 交互功能实战：切片器、下钻、交叉突出显示、抓手提示的灵活运用。
• 小组碰头和规划：“规划我的第 一个审计仪表板”。各小组选定一个审计主题（如“操作隐患热力图”、“合规查验仪表板”），在A0纸上绘制仪表板布局和交互推演草图。
模块四：综合项目实战：构筑信贷资产质量监控看板
• 项目实战：
◦ 差事：基于提供的资料，独立完成一个包含以下内容的信贷看板：
▪ 概览页：要害指标（KPI）卡片（贷款总额、不良额、不良率）。
▪ 拆解页1：不良贷款趋势（折线图）、五级分类迁徙（瀑布图或者桑基图）。
▪ 拆解页2：不良贷款买方画像（多卡片筛选器联动）。
▪ 明细页：疑点贷款清单表（支持导出）。
• 结晶发布和评审：
◦ 参训者将看板发布至Power BI Service（或者本地演示）。
◦ 讲师和参训者共同评审，评选“最 佳资料故事奖”。
课程收束：强调“业务驱动规划”要则，从实践看，发放《银行审计PowerBI可视化最 佳实践指南》。
课纲三：《海量资料技艺基础和在银行审计中的革新运用》
模块一：海量资料革命和审计范式转型
• 为何审计需要海量资料？：从“村镇银行审计实例”看海量资料怎样发现传统办法难以触及的隐蔽关联交易和系统性隐患。
• 海量资料核心概念和技艺生态：
◦ 5V特征（Volume, Velocity, Variety, Veracity, Value）和审计的关联。
◦ 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：海量资料审计核心办法：全链条穿透式拆解
• 办法论深度解读：详解“全链条穿透式资料拆解”在审计中的运用——以资金流审计为例，从源头到末端，穿透多层账户。
• 实例研讨一：反洗钱和可疑交易监测：
◦ 怎样利用图计算（Neo4j）或者Spark GraphX构筑资金网络，识别复杂洗钱路径。
◦ 小组碰头：规划一个利用交易时序、金额，对手方特征识别可疑模式的思路。
模块三：海量资料审计典型情境实例深析
• 实例研讨二：信贷全流程隐患审计：
◦ 整合内部信贷资料和外部工商、司法、舆情资料，构筑公司全景隐患画像。
◦ 基于Spark MLlib的机器研习模型在贷后预警中的运用浅析。
• 实例研讨三：征信业务内部审计：
◦ 基于中国内部审计协会的实例，探讨怎样用海量资料技艺审计“用户权限设置不规范”、“征信查询和业务时间倒置”等等问题。
• 小组沙盘推演：“规划一个海量资料审计项目”。各小组选项一个审计主题（如“贸易来由真实性审计”、“员工道德隐患监测”），绘制海量资料技艺选型和施行路径图。
模块四：挑战、对策和未来展望
• 海量资料审计落地挑战：资料质量、资料安全、复合型英才短缺、模型可解释性。
• 审计部门的行动建议：怎样和科技部门协同？怎样提出有效的业务诉求？怎样练就队伍的资料思路？
• 未来趋势：从海量资料到智能审计：海量资料和AI大模型的结合，审计智能化演进方向。
课程收束和学识竞赛：借助快问快答形式巩固核心概念，颁发“海量资料审计思路先锋”证书。
课纲四：《AI大模型在银行审计中的提示词工程和低代码开发实战》
模块一：AI大模型赋能审计：原理、机遇和安全边界
• 大模型怎样“思索”？：通俗解读Transformer架构、注意力制度和上下文研习。
• 审计情境下的AI运用全景图：制度解读、隐患识别、将控测试、资料拆解、报告生成、程序拟定。
• 安全第 一：金融业AI运用的红线和最 佳实践：资料脱敏、私有化部署、结果复核、防范“幻觉”。引见陕西农信、招商银行等等机构的审慎实践。
模块二：提示词工程实战：让AI成为你的审计专家
• 核心要则：清晰具体、提供来由、定义定位、指定格式、采用约束、分解差事。
• 情境实战上手：
◦ 情境1（制度解读）：“请以审计专家身份，根据《商业银行授信事务尽职指引》，在实际应用里，列出对公贷款贷前调查必须包含的10项核心内容。”
◦ 情境2（资料拆解）：“假设你有一张‘员工报销表’，请规划一个提示词，执行层面，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。”
◦ 情境3（报告起草）：“根据以下事实……，请按照‘状况、准则、原因、影响、建议’的5C轮廓，在实际应用里，起草一份审计发现草稿。”
模块三：AI编程实战（上）：Text-to-SQL和资料获取
• Text-to-SQL原理和招数：怎样向AI清晰描述资料库表结构以及查询意图。
• 实战上手：
◦ 给定银行资料库E-R图，参训者编写提示词，让AI生成复杂的多表关联查询SQL，用于审计拆解。
◦ 对比AI生成的SQL和手工编写SQL，碰头精进和校验办法。
模块四：AI编程实战（下）：构筑B/S架构运用原型
• 项目引见：演示最终成品——一个具备登录界面，可对“审计疑点清单”开展增删改查的Web系统。
• 结对编程实战：
◦ 第 一步（前端）：采用自然语言提示，实操中，让AI生成登录页面和主界面的HTML/CSS/JavaScript代码。
◦ 第二步（后端）：带出AI编写Python Flask或者Streamlit后端代码，处理登录推演和资料库连接（采用SQLite）。
◦ 第三步（资料库）：指示AI规划并创建“用户表”和“审计疑点表”的SQL语句。
◦ 第四步（联调）：在讲师指导下，将前后端和资料库连接，达成完整功能。
• 结晶展示和收束：
◦ 小组展示开发的运用原型。
◦ 收束AI辅助开发的核心心法：将复杂差事拆解为AI可领会的步骤。
◦ 发放《审计AI提示词宝典》和《AI辅助开发入门指南》，鼓励参训者将今日所学运用于实际事务，开启人机协同的审计新篇章。
老师简介
Introduction to lecturers
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博闻智咨询|冰洋老师
适合谁听
• 天津农商行内部审计部全体员工（分4期、每期约60人）、换个角度看、包括审计项目经理、业务主力以及资料拆解人员。 • 天津农商行内部审计部全体员工（分4期、从实践看。建议同一家企业 3 人以上同来，课堂上直接改造本企业的实际问题——单人参加也能学到方法，但带不走可用的成果。
交付流程
课前：顾问访谈 2 位管理者，收集现状与问题清单，讲师据此调整案例。课中：讲授与演练各占一半，产出可直接用的工具与方案。课后：7 天内提交改进建议，30 天内一次线上答疑。