广西中小银行线上业务算法审计盲区与能力断层调研问卷

您所在机构的资产规模（约） 【单选】

500亿元以下

500亿–2000亿元

2000亿元以上

您的工作年限 【单选】

1年以下

1–3年

3–5年

5年以上

贵机构以下线上业务环节目前已由算法/模型（规则引擎、评分卡、机器学习等）自动决策的情况（矩阵题，每行单选：A=全部自动 B=大部分 C=部分 D=少量 E=尚未）

贷前白名单生成
贷前白名单生成
授信额度核定
授信额度核定
利率/定价
利率/定价
反欺诈拦截
反欺诈拦截
贷后预警/催收策略
贷后预警/催收策略

贵机构目前实际使用的算法/模型类型（可多选）【多选题】

规则引擎 / 决策树

评分卡（信用评分）

机器学习模型（如XGBoost、逻辑回归等）

知识图谱 / 关系网络

主要依赖人工，算法应用较少

内部审计对线上业务的覆盖方式目前主要是 【单选】

仍以线下凭证、流程合规审查为主，线上算法环节基本未覆盖

抽查少量线上业务样本，但不过问算法逻辑

已尝试审查部分模型输出结果，但不深入模型内部

已能对模型特征、规则进行一定程度的审查

您或所在内审团队具备数据分析、模型相关知识（如SQL、统计、机器学习基础）的程度 【单选，5级量表】

完全不具备

非常具备

面对规则引擎、评分卡或机器学习模型，内审人员能否"下沉到特征层"进行审查（即审查输入变量、权重、阈值是否合理） 【单选】

完全能够

部分能够，存在困难

基本不能，仅能看输出结果

完全不能，也无相关意识

10.

您认为内审团队审查算法模型的主要技术障碍是（可多选，限选3项）【最多选择3项】

缺乏算法/模型基础知识

不了解模型业务逻辑与特征含义

缺少可解释性工具

模型文档不完整、难以理解

缺乏外部专业支持

11.

贵机构是否向内审部门开放了以下算法相关数据/权限（矩阵题，每行单选：A=已开放 B=部分开放 C=未开放 D=不清楚）

数据/权限
数据/权限
特征仓库 / 特征定义
特征仓库 / 特征定义
模型推理 / 决策日志
模型推理 / 决策日志
模型版本与迭代记录
模型版本与迭代记录

12.

内审部门目前能否获取线上业务全量数据用于分析 【单选】

能获取全量且实时

能获取全量但非实时

仅能获取抽样/部分数据

基本无法获取

13.

当内审需要算法相关数据时，获取流程通常 【单选】

有标准"审计视图"通道，便捷

需临时申请，流程较长

常被以"数据安全"为由拒绝

无明确渠道

14.

总体而言，您认为贵机构内部审计在算法决策环节是否存在"盲区"（即无法有效审查的部分） 【单选】

不存在盲区

盲区较小

存在一定盲区

盲区较大，覆盖严重不足

15.

您认为以下哪些"轻量化"方式最有助于破解审计盲区（可多选，限选3项）【最多选择3项】

建立"业务—算法"映射清单/矩阵

开发低成本的可解释性工具（如特征重要性、规则可视化）

制定算法审计标准流程/手册

引入外部专业力量协作

搭建轻量审计数据集市

加强内审人员数据/算法培训

16.

如果提供一套"业务—算法映射工具"（帮助快速定位每个业务环节对应的模型、特征和审计要点），您认为其【单选】

非常有用，迫切需要

较有用

作用一般

不太需要

17.

面对监管"审计全覆盖"要求，您认为现有能力能否覆盖线上算法业务 【单选】

完全能覆盖

基本能，但吃力

差距较大

难以覆盖

18.

您对破解线上业务审计盲区、推进算法审计的其他建议【开放填空】