通过对零售客户支出情况、支付渠道、消费习惯等各类数据的全面分析，真实、全面、动态地反映出审计对象信息，帮助内部审计部门更好地识别客户异常风险特征。通过对公客户内外部数据的交叉验证和组合分析，可以为内部审计部门对相关客户信贷评价提供更好的参考依据。
高效的自动化处理能力：利用审计机器人流程自动化替代人工执行具有清晰定义和极少例外情况下的重复和确定性审计动作，实现人力成本的节约和审计资源的聚焦。审计机器人流程自动化技术可以帮助审计人员进行数据收集、外部数据爬取、数据比对、系统安全参数检查以及底稿编写等事务性工作。另外，利用模式识别等人工智能技术，可以为审计人员提供文本、图像和语音自动识别和检查工具，从而支撑各类审计项目中对银行数字化改造后业务过程产生的海量合同文本、电子证照、客服录音等非结构化数据全样本检查；
智慧的业务风险洞察能力：在以往内部审计项目中，主要依赖审计人员设定规则对样本进行异常筛选，审计效果往往与审计人员经验水平密切相关。应用机器学习技术为审计人员提供了另外一种基于数据的风险洞察和识别路径，通过有监督和无监督机器学习模型，直接对大量审计对象数据进行分析处理，产出相应的风险预测和假设结果，从而帮助审计人员揭示隐形数据关系。此外，通过对机器学习模型结果特征进一步分析可以实现优化和扩展原有各类审计数据模型的精度和覆盖范围。