学习笔记:数智化赋能内部审计

在内部审计的传统工作场景中，人工翻查海量凭证、抽样审计遗漏风险、重复流程耗时费力、整改跟踪全靠人工盯催的痛点，一直困扰着众多内审从业者。而随着数字经济的发展，大数据、人工智能、RPA 等数智化手段的落地，正让内部审计从“事后查错”的传统模式，向“事前预警、全程监控、精准监督”的数智化模式转型。

结合中国内部审计协会发布的《内部审计数智化转型指引（2025版）》及2025年度重点工作总结交流大会相关内容，全国已有276个内部审计数智化实践案例参与展示，其中104个被评为典型案例，覆盖金融、能源、制造、高校等多个领域，数智化已成为内审高质量发展的核心引擎。

今天，在进一步学习中国内部审计协会2025年度数智化应用典型实践案例的基础上，我想从基础、核心、高阶三个维度，聊聊数智化手段在内审中的实际应用与落地成效。

⚙️ 基础应用

自动化替代重复劳动，解放内审核心人力

对于所有阶段的组织而言，数智化落地的第一步，都是用自动化工具解决内审中高重复、低价值、机械性的基础工作。这一阶段无需复杂的技术架构，易落地、见效快，能快速让内审人员从机械劳动中解放，聚焦风险分析、问题核查等核心工作。

核心数智化手段：RPA机器人流程自动化、OCR光学字符识别、标准化线上作业系统

典型落地场景

1. 财务基础核查自动化
   用RPA自动完成财务凭证核对、银行流水下载、报销单据初审等工作，替代人工复制粘贴、逐笔核对的操作。例如：广西柳城农村商业银行通过RPA构建财务报销隐性违规筛查模型，自动识别重复报销、超标准支出等问题，将报销审核效率提升70%，全年减少人工核查工作量超2000小时。
2. 纸质数据电子化
   对内审中大量的纸质合同、审计底稿、工程资料等，用OCR技术自动识别关键信息（金额、日期、条款、工程量），并转化为可分析的电子数据。例如：广西医科大学在小额工程专项审计中，通过DeepSeek大模型结合OCR技术，快速解析工程合同、验收报告等非结构化资料，将原本需要15天的资料整理工作缩短至2天，且信息提取准确率达99.2%。
3. 审计流程线上标准化
   搭建审计线上作业系统，实现审计计划编制、底稿撰写、报告流转、审批签批全流程线上化。例如：中粮酒业投资有限公司在经济责任审计中，针对SAP账套数据庞大且碎片化的问题，通过AI辅助编程开发标准化模块，编制统一操作手册，让账套处理时间大幅缩短，凭证完整性校验准确率达100%，形成可复用的标准工具。

【学习小结】基础工作自动化落地，能让内审人员从繁琐的机械劳动中抽身，将时间和精力投入到更有价值的风险研判、深度核查中，同时实现内审流程的标准化、规范化，为后续的数字化、智能化应用打下基础。

📊 核心应用

大数据实现全量审计，破解抽样审计的局限

传统内审的 “抽样核查” 模式，始终存在 “以偏概全、遗漏风险” 的短板，而大数据分析手段的应用，能实现审计数据的全量归集、融合分析，让审计覆盖从“抽样”走向“全量”，风险识别更精准、更全面，这也是当前多数有数字化基础组织的核心落地方向。

核心数智化手段：审计数据平台、多源数据融合、基础审计分析模型

典型落地场景

1. 财务审计：全量数据核查，揪出隐藏风险
   搭建审计数据平台，整合企业财务、支付、采购、人力等多源数据，通过构建简单的分析模型，实现全量数据核查。中国工商银行内部审计局成都分局以“人机协同”为思路，整合50万份贷后记录构建语料库，注入260个专属风险词汇，模型准确率达99.45%，实现对贷后记录的全量扫描，相比传统抽样审计，风险发现率提升40%以上。
2. 工程审计：数据联动，严控投资风险
   打通工程建设全流程数据（设计、招标、施工、结算、监理），将工程量清单、施工图纸、结算数据、材料采购数据进行关联比对。广西柳州钢铁集团在厂区道路工程竣工结算审计中，引入AI云计价平台，通过指标比对、模型核验等功能，智能筛查出工程量偏差、材料价格倒挂等问题，将人工复核时间缩短 80%，关键数据审计准确率达 98%。
3. 采购审计：多维分析，防范供应链风险
   联动供应商、采购、付款、库存等数据，从采购价格、供应商关联关系、采购频次等维度进行大数据分析。柳钢集团下属企业在废钢采购审计中，通过大数据技术分析供应商报价趋势、供货质量波动等数据，精准识别出3家串通抬价的供应商，年挽回损失超800万元。 

【学习小结】大数据手段让内审实现了“全量数据覆盖、多源数据联动、精准风险识别”，审计覆盖率从传统的30%左右提升至100%，隐藏风险发现率提升50% 以上，同时让审计从“事后核查” 向“事中监控” 转变，实现风险的早发现、早处置。

🤖 高阶应用

人工智能实现智能预警，从 “监督” 到 “赋能” 的升级

如果说自动化、大数据是解决内审 “效率” 和 “精准度” 的问题，那么人工智能技术的深度应用，就是让内部审计实现 “事前预警、智能决策、价值赋能”，这也是《内部审计数智化转型指引（2025 版）》中明确的高阶发展方向，适配数字化基础成熟、追求审计价值深度释放的组织。

核心数智化手段：大语言模型、知识图谱、机器学习、审计智能体

典型落地场景

1. 文本智能分析，提升文书处理效率
   利用大语言模型对内审中的海量非结构化文本进行智能处理。中广核工程有限公司在核电工程合同审计中，审前通过“大语言模型+数据库”全面识别通用与专有风险，形成风险清单，将合同审查时间从平均 3 天缩短至 4 小时，风险识别全面性提升 60%。中国人民保险集团在数据安全专项审计中，运用大模型工具自动提取审计计划、审计方案中的关键信息，归类问题并生成针对性建议，统一报告结构与表述语体，避免人为操作偏差。
2. 知识图谱构建，挖掘隐藏关联风险
   用知识图谱梳理企业内部的人员、供应商、客户、项目之间的关联关系。天津农村商业银行在经济责任审计中，通过 RPA、知识图谱、OCR 等技术构建智能预警体系，实时监测异常模式，自动锁定潜在违规线索，实现从单点核查到全流程风险预警的转变，成功识别出 1 起通过关联方违规拆借资金的案件。
3. 机器学习建模，实现风险精准预测
   基于企业历史审计数据、业务数据，利用机器学习构建风险预测模型。柳州银行在普惠型小微企业贷款质量专项审计中，通过机器学习模型分析贷款企业经营数据、征信记录、行业趋势等多维度信息，精准预测贷款违约风险，提前预警高风险贷款3.2亿元，不良贷款率下降0.8个百分点。
4. 审计智能体部署，实现整改闭环管理
   部署审计智能体，自动向被审计单位推送问题整改清单、明确整改时限，实时跟踪整改进度。广东顺德农村商业银行构建集数智识别、数智审核、数智分析、数智考核的“四智一体”内部审计整改体系，通过智能体核验整改材料真实性，自动识别“敷衍整改、虚假整改”，整改完成率从75%提升至98%，整改周期缩短50%。

【学习小结】人工智能技术的深度应用，让内部审计从“事后查错的监督者”，升级为“事前预警的风险防控者、价值创造的赋能者、战略决策的支撑者”，不仅能提升审计的前瞻性、精准性，更能让内审成果转化为企业的治理效能，为企业的高质量发展保驾护航。

📌 数智化应用落地

因地制宜，分步实施才是关键

数智化手段在内审中的应用，从来不是 “一步到位、贪大求全”，而是要结合组织的数字化基础、业务特点、内审需求，因地制宜、分步实施。

1. 起步阶段组织
   先从基础自动化入手，落地 RPA、OCR 和线上作业系统，解决重复劳动、流程不规范问题，打好标准化基础；
2. 进阶阶段组织
   重点搭建审计数据平台，实现多源数据融合，落地大数据全量审计，破解抽样局限，提升风险识别精准度；
3. 成熟阶段组织
   在数字化基础上，深度落地人工智能技术，实现智能预警、智能决策，释放内审的价值赋能潜力。

数字经济的浪潮下，内部审计的数智化转型已是必然趋势。这些典型案例证明，数智化的核心不是 “技术本身”，而是 “用技术赋能审计业务”，让内审更高效、更精准、更有价值。

本文为学习笔记，结合中国内部审计协会茅东萍《立足科学规范 聚焦数智赋能 推动内部审计高质量发展再上新台阶》讲话内容及《内部审计数智化转型指引（2025 版）》相关要求梳理撰写。