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

尊敬的先生/女士：您好！本问卷服务于课题《破解线上业务审计盲区：算法审计在地方中小银行内部审计全覆盖中的路径研究——以广西中小银行为例》，旨在了解广西中小银行线上业务算法化背景下，内部审计在"算法决策环节"的覆盖现状与能力短板。问卷匿名，仅用于学术研究，约占用您3分钟。感谢支持！

1. 您所在机构的类型【单选】

城市商业银行农村商业银行农村合作银行 / 农村信用社村镇银行其他 ______

2. 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

3. 您目前所属条线【单选】

内部审计部门信息科技 / 数据部门风险管理 / 合规部门信贷 / 业务一线其他 ______

4. 您的工作年限 【单选】

1年以下1–3年3–5年5年以上

5. 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）

6. 贵机构目前实际使用的算法/模型类型（可多选）

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

7. 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

8. 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

9. 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）

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）

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）

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】

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