基于数字与绿色技术的制造企业转型升级审计优化策略
张荷玲
（湖南应用技术学院，湖南 常德 415000）

      摘要：为了推动制造业高质量发展和数字化转型升级，本文从数字化审计视角切入，结合绿色发展理念，提出了面向制造企业转型升级的审计优化策略，包括完善数字化审计标准体系、探索大数据环境下的审计新模式、推进人工智能在审计中的应用等。这些策略旨在为制造企业数字化转型升级和绿色发展提供审计保障，促进制造业向高质量、智能化、绿色化方向发展，实现经济效益、社会效益和生态效益的协同统一。
关键词：制造企业；数字化转型；绿色发展；审计优化
一、数字化与绿色技术给制造企业审计带来的影响
（一）大数据环境下审计数据获取与分析方法变革
      在大数据时代，制造企业的数据呈现出规模大、类型多、流转快等特点。传统的审计数据获取与分析方法已难以适应海量异构数据的处理需求。大数据技术的应用，使得审计数据来源更加广泛，覆盖财务数据、业务数据、管理数据、外部数据等多个维度。同时，大数据分析技术如数据挖掘、机器学习等，可以从海量数据中快速发现异常，这对审计模式带来重大变革。
（二）人工智能应用对审计流程与人员能力的影响
      人工智能技术在图像识别、自然语言处理、知识推理等方面的进步，为审计流程的智能化升级带来新机遇。智能审计系统可以自动完成凭证识别、数据录入、内容审核等基础性工作，代替人工处理海量重复性事务，显著提升审计效率。智能算法可以从多维数据中自主学习、挖掘关联性，辅助审计人员识别异常，评估风险，提高审计质量。但同时，这也对审计人员的能力提出了更高要求[1]。审计人员需要具备数据思维和分析能力，熟悉人工智能的基本原理和应用场景，掌握智能化审计工具的使用方法。
（三）绿色发展理念下审计目标与内容的拓展
      绿色发展已成为全球共识，制造业作为资源消耗和环境影响的重点领域，践行绿色制造势在必行。这对审计工作提出新的更高要求，单纯关注财务真实性、合规性已不能满足绿色发展需要，审计目标和内容亟须拓展。一方面，要将资源节约、环境友好、清洁生产等绿色因素纳入审计视野，评估企业在产品设计、原料采购、生产制造、营销服务等环节的绿色表现，引导企业树立绿色发展理念。另一方面，要创新绿色审计方法，建立绿色指标评价体系，将能耗、水耗、碳排放等指标嵌入审计流程，助力企业实现减污降碳、提质增效。
二、基于数字与绿色技术的制造企业转型升级审计优化策略
（一）把握制造业发展新趋势，完善数字化审计标准体系
      工业互联网、人工智能、大数据等新一代信息技术正加速与制造业深度融合，催生新业态、新模式、新产业，使传统制造业焕发勃勃生机。与此同时，绿色低碳发展理念已经深入人心，绿色制造已成为制造业高质量发展的重要特征。实现制造业的数字化转型升级和绿色可持续发展，对于大国制造具有重要战略意义。
      在此背景下，审计工作必须主动适应制造业发展新趋势，充分发挥在数字化转型和绿色发展中的服务保障作用。首先是要完善面向制造业数字化转型与绿色发展的审计标准体系。传统的审计内容、方法和流程已经无法满足数字化时代的要求，审计标准体系亟须进行数字化转型升级[2]。一方面，要将绿色发展、可持续发展等理念融入审计标准体系，强化绿色审计指标，推动制造企业将绿色发展作为内生动力。另一方面，要探索建立适应数字化环境的审计技术标准，为数字化审计实践提供规范性指引，确保审计工作与时俱进。
（二）创新审计理念方法，探索大数据环境下的审计新模式
      随着新一代信息技术融入制造业，企业数据呈现体量大、增长快、类型多样的特点。传统抽样审计模式难以应对 “数据爆炸” 带来的挑战，仅依靠统计抽样无法全面审视企业运营风险和异常，审计质量与效率难以保证。
      在制造业数字化转型背景下，审计工作需要创新。其关键在于推动审计模式从 “以抽样审计为主” 向 “以全量数据分析为主” 转变，借助大数据分析技术构建面向制造业的大数据审计平台和分析模型[3]。审计人员应运用数据挖掘、机器学习等技术，对数据进行采集、清洗、整合与分析，挖掘潜在风险和问题线索。通过动态分析业务数据建立风险预警模型，将审计重心从事后监督转向事前防范和事中控制。
      此外，大数据环境下的审计创新要拓宽数据获取渠道，运用网络爬虫、传感器等采集企业外部非结构化数据，如行业数据、政策数据、用户行为数据等；引入文本挖掘、图像识别等智能分析技术处理非结构化数据，挖掘有价值信息，完善审计证据体系。
（三）加快智能审计发展步伐，推进人工智能在审计中的应用
      人工智能作为一项变革性的颠覆性技术，正以前所未有的速度得以发展和应用，成为引领未来的主力军。在图像识别、语音处理、自然语言理解等领域，人工智能技术不断取得突破性进展，展现出广阔的应用前景和巨大的商业价值。制造企业作为国民经济的中流砥柱，正处于数字化、网络化、智能化转型升级的关键阶段，急需先进技术的支撑和赋能。
      审计工作作为企业管理和风险防控的重要手段，必须紧跟时代步伐，以开放创新的视野拥抱人工智能，加快智能审计转型步伐。具体而言，审计团队要充分利用机器学习、知识图谱、专家系统等人工智能技术，在海量数据中自主学习、自动分类、智能关联，建立面向审计业务的知识库和案例库，沉淀专家经验，固化优秀实践，实现审计知识的系统积累和智能调用。这是推动审计模式变革的重要基础[4]。
      在此基础上，审计部门要大胆探索人工智能辅助的智能审计新模式，充分发挥人工智能的算力优势和逻辑运算能力，利用智能算法代替人力，自动完成账务处理、数据勾稽、异常筛选等海量重复性工作，解放审计人员的双手，提升工作效率和质量。与此同时，通过人机协同实现优势互补，让人工智能成为审计人员的得力助手。审计人员可以将更多精力投入复杂问题分析、专业判断、沟通报告等更具价值的工作，而将数据处理、知识检索等任务交给人工智能系统来完成，从而大幅提升审计的专业化、精细化水平。
（四）坚持绿色发展理念，加强绿色制造审计指标体系建设
      绿色发展已成为国家战略和全球共识。制造业作为资源能源消耗的主要行业，肩负着绿色低碳转型的重大责任。这对制造企业审计工作提出了更高要求，审计职能必须与时俱进，从单纯关注经济效益拓展到更加重视环境效益和社会效益，成为引导和督促企业践行绿色发展理念的重要力量。
      为适应这一新形势，审计部门要加快构建面向绿色制造的审计指标体系。应围绕资源能源利用、污染物排放、绿色供应链管理等关键领域，设计涵盖投入、过程、产出等各环节的绿色审计评价指标。通过量化评估企业在节能减排、清洁生产、循环经济等方面的绩效表现，引导企业加大对绿色技术的研发投入和应用推广，强化生产运营全过程的源头治理、过程控制和末端治理，促进能源资源利用效率的持续提升和污染物排放强度的不断下降。
      同时，绿色审计指标还应嵌入企业内部控制和管理流程中，将节能环保、资源循环利用等绿色发展要求贯穿企业运营的各个环节。通过优化业务流程和管理机制，持续推动绿色理念深度融入研发设计、采购选型、生产制造、物流配送等环节，使绿色发展成为企业文化基因和行动自觉。
（五）强化内部审计功能，发挥内部审计在绿色转型中的作用
      第一，要将绿色发展理念全面融入内部审计工作，切实肩负起推动企业绿色转型的神圣职责。内部审计部门要积极对标国际国内先进的绿色制造评价指标体系，在传统财务审计和业务审计的基础上，将能源资源消耗、污染物排放、循环利用等绿色指标纳入审计范畴。聚焦生产运营、采购供应、研发创新等重点领域和关键环节，强化绿色审计力度，督促企业层层落实绿色制造要求，加快构建资源节约型、环境友好型企业。
      第二，内部审计要主动顺应数字化发展大势，加快与大数据、人工智能等前沿技术的创新融合，打造数字化内部审计新模式。运用大数据分析、机器学习等技术，搭建内部审计数据平台，实现业务数据、财务数据、管理数据等的全面汇聚、多维分析。借助算法模型持续监测企业运营中的关键风险点，对资源浪费、污染排放等问题隐患实现自动预警、精准定位等，将审计关口前移，实现从事后查处向事前预防的根本转变。
      第三，内部审计要与时俱进地优化组织架构和业务流程，进一步提升审计工作的效率和价值贡献度；加强与企业战略、风控、运营等部门的协同联动，推动内部审计工作与经营管理同频共振；在全面风险管理框架下，以风险为导向优化内部审计项目，在战略制定、预算管理、投资决策、项目实施等源头环节嵌入审计防线，综合运用诊断式审计、专项审计、管理审计等方式，从源头防范化解重大风险。如图1所示。

三、结语
      制造业是国民经济的中流砥柱，制造强国是我国现代化建设的重要目标。数字化、绿色化转型升级已成为新时代制造业高质量发展的必由之路。面对新形势新任务，审计部门必须主动作为，适应制造业发展新趋势，完善数字化审计标准体系。唯有不断创新审计内容、方式和手段，提升审计能力和水平，才能使审计工作在服务制造强国和美丽中国建设中彰显更大价值。
参考文献
[1] 秦晓琪.数字技术应用水平对制造企业绿色转型程度的影响研究[D].西安:西安理工大学,2024.
[2] 尹士,李涵,陈思羽.环境规制类型、数字技术与制造业企业绿色转型升级：以河北省为例[J/OL].中北大学学报(社会科学版),1-9[2025-05-13].http://kns.cnki.net/kcms/detail/14.1329.C.20250219.1927.013.html.
[3] 郭波武,成琼文,王梦莹.工业互联网平台如何助力制造企业绿色转型？:数字技术可供性视角的案例研究[J].研究与发展管理,2025,37(1):98-112.
[4] 张维洁,王雪菲,谢冰冰,等.环境规制、数字技术与高耗能制造企业绿色转型[J].重庆理工大学学报,2024,38(8):89-104.