银行业不断适应技术进步,计算机辅助审计技术(CAATS)在提高运营效率和风险管理方面起着关键作用。本研究探讨了CAAT对银行贷款资产质量的影响,研究这些技术如何促进与贷款组合相关的风险的识别,评估和缓解。该研究深入研究了高级数据分析,人工智能和机器学习在审计过程中的整合,从而研究了它们在评估贷款资产质量方面的有效性。通过对案例研究和特定于行业的实施的全面审查,该研究旨在阐明在银行审计中部署CAAT的实际含义和结果。关键重点领域包括CAAT检测潜在信用风险的预警信号,评估贷款数据准确性并简化审计工作流的能力。该研究还评估了这些技术在增强监管合规性,减少审计周期时间以及提高与贷款组合相关的财务报告的总体可靠性方面的作用。通过了解CAAT对贷款资产质量的影响,这项研究为寻求利用技术进步的好处的银行专业人员,审计师和政策制定者提供了宝贵的见解,以确保贷款组合在金融环境中的完整性和稳定性。
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