数智化转型与国有企业内部审计治理模式变革探析

周金龙

      【摘要】数智化转型为国有企业内部审计带来深刻变革。但也面临制度滞后、数据孤岛、业审脱节及人才短缺等问题。本文分析数智化技术对审计方法、管理方式和风险的影响，提出智能驱动的制度动态更新、整改标准化体系及“三位一体”数据治理等优化路径。研究强调，国有企业应强化智能审计工具开发与应用，培养“审计 +数据科学”复合型人才，以提升审计效能，助力企业高质量发展。
      【关键词】数智化；国有企业；内部审计；科学规范；质效提升
引言
      内部审计作为企业治理的关键环节，在规范运营、深化改革和保障高质量发展中发挥着重要作用。新形势下，国有企业内部审计需要做到“如臂使指、如影随形、如雷贯耳”，这对审计工作的覆盖面、时效性和权威性提出了更高要求。数智化转型通过融合数字技术与人工智能，为审计工作流程优化与智能化决策提供了全新路径。然而，部分企业仍沿用传统审计方式，未能充分把握信息技术对审计质效的深远影响。审计部门应主动推进转型，深化对数字化审计规范与要求的理解，推动业务、审计与技术的深度融合，从而更好适应新时期国有企业高质量发展的需要。
一、数智化转型对内部审计的影响
      （一）审计方法从抽样核查到全域洞察
      随着企业数字化转型的加速，业务数据呈现指数级增长。在传统审计模式下，审计人员依赖人工操作对海量数据进行采集、清洗和分析，不仅耗费大量时间与人力资源，且受限于处理能力，往往仅能采用抽样审计方法，难以实现全量数据的覆盖性审查，影响审计结果的全面性和准确性。大数据技术的引入给审计工作带来了革命性的变化。依托并行计算、分布式处理等技术，审计工作获得了强大的数据分析能力，使得对全量数据的分析和挖掘成为可能，有助于发现异常和潜在风险，显著提高了审计效率和覆盖面，为全面精准审计提供了技术支撑。
      人工智能技术的快速发展进一步推动审计工作模式从传统手工操作向自动化、智能化转变。通过预先配置智能审计工具的查证参数与反馈机制，系统可实现自动化风险识别与实时结果反馈。这一转变不仅改变了审计工作模式，更实现了结构化数据业务领域的自动化风险管控，标志着审计智能化迈入新阶段。
      （二）审计业务管理从数字化向数智化
      人工智能和大数据技术正在深刻重构审计业务管理的底层逻辑与运行模式。这一变革主要体现在数字化转型和智能化转型两个层面。
      在数字化转型层面，基于大数据技术的审计管理平台实现了从计划制定、任务分配到作业执行的全流程在线管理。该平台通过实时采集项目数据，动态展示项目进度、资源配置及异常情况等关键信息，显著改善了传统审计管理中的信息滞后问题。更重要的是，这种全流程数字化不仅解决了传统审计管理中的信息不对称问题，更通过标准化、在线化的管理模式显著提升了运营效率。
      在智能化转型层面，技术应用正在向更深层次发展。目前，部分数据基础较好的国有企业已经率先开展实践，AI 技术的深度应用正推动审计管理从数字化向智能化跃升。例如，某国有企业智能化审计平台整合了风险预警识别、质量智能评估等多项 AI 技术，形成了闭环管理生态。在实际应用中，该平台展现出多方面的优势：在审计计划环节，预警模型可以通过业务数据实时监控识别高风险领域；在质量控制环节，自然语言处理技术（NLP）可自动核查工作底稿的逻辑完备性与准则符合度。
二、国有企业内部审计科学规范化的现状
      （一）审计治理规范化的制度性障碍
      制度性障碍的首要表现是制度更新滞后。一方面，制度管理存在合规性缺陷。制度管理人员对法律法规的动态跟踪不足，未能及时响应如《新公司法》等关键法律的修订，导致企业制度与法律体系脱节。另一方面，制度供给与业务需求存在结构性矛盾。在新技术、新材料广泛应用的背景下，现行制度未能同步更新，仍沿用陈旧标准，无法适应现代工程实践。以某国有企业 2024 年建设工程为例，因沿用旧定额标准，未考虑新型设备与材料的使用，造成预算偏差增大、管理难度上升，制约工程效率与创新活力。
      制度性障碍的另一核心问题是审计整改难以落实。首先，审计整改标准缺乏可操作性。尽管多数企业已建立整改内控制度，但内容笼统，未针对问题的多样性与复杂性制定差异化指引，反映出经验积累不足与标准建设意识薄弱。其次，责任界定存在困境。由于业务流程交叉、职能协作频繁，问题根源常不限于被审计单位本身，导致责任主体难以精准判定。在多主体情形下，易出现积极性不足、相互推诿的现象，严重影响整改进度与实效。
      （二）数据孤岛、自动化与标准化不足
      许多国有企业由于历史原因，采购、生产、销售、财务等核心业务系统往往由不同供应商开发，采用不同的技术标准和数据格式，导致系统间数据难以互通，形成“数据孤岛”。审计人员需要耗费大量时间进行人工数据比对，不仅造成审计效率低下，更可能导致审计盲区的出现，影响审计结果的准确性。
      同时，部分业务运行数据自动采集程度不高，仍依赖人工填报。在生产运行、库存管理、设备巡检等业务环节，许多企业尚未建立完善的物联网采集系统，关键数据仍需工作人员手动记录和输入。以某能源企业为例，其生产单元仍采用值班人员手动录入电子台账记录生产数据，再导入数据系统，这种人工干预的数据采集方式不仅效率低下，还容易产生数据误差和舞弊风险。
      此外，业务数据标准化程度不足制约了分析准确性。不同部门对同类数据的定义、格式和填报要求不统一，如产品分类客户编码、填报标准等基础数据在系统中存在多种标准。某采办专项审计时发现，其 ERP 系统中集团向下不同分 / 子公司针对订单是否挂接合同号没有统一的填报要求，导致部分公司在创建订单时未挂接合同号，无法从系统中导出关联关系进行分析，该情况在审计业务数据管理中同样存在。这种标准化缺失不仅增加了数据清洗的工作量，更可能引发分析结论的失真，为数智化管理增加了障碍和难度。
      （三）业审融合不足与人才短板
      当前，部分国有企业的审计工作与业务运营存在明显脱节。审计重心过度偏向财务合规性检查，对业务流程优化、运营效率和战略支撑等关键领域关注不足，导致审计成果难以有效服务于管理决策。同时，专项审计项目常涉及高度专业化业务，但缺乏“专业审计 + 业务专家”的协同机制，审计部门难以在有限时间内深入把握业务实质，制约了审计的价值创造能力。
      此外，复合型审计人才的结构性短缺问题突出。驾驭大数据审计，要求审计人员兼具扎实的审计专业功底、深刻的企业业务理解以及数据挖掘、算法模型等新型技能。然而，当前既懂审计又懂数据的复合型人才在国有企业内部极度稀缺。高校审计专业课程设置滞后，企业层面的数字化转型专项培训也显不足，这成为提升审计效能的主要瓶颈。
三、数智化转型背景下实现科学规范化的路径
      （一）智能响应与标准重构的双维治理
      构建智能驱动的制度动态更新机制。一是建立“法律－制度”智能匹配模型，通过解析新颁法律，自动识别与企业现行制度的差异，推送修订建议。二是打通业务反馈通道，利用系统收集制度缺陷案例，经聚类分析生成“制度补丁”优先级清单，并通过“制度－业务”协同会论证采纳合理建议，增强参与感。
      搭建三维审计整改标准化体系。首先，依据问题属性将审计问题划分为程序性缺陷、实质性风险与合规性偏差三类，制定差异化整改标准，实现量化评估。其次，部署智能监控系统，对整改方案进行自动分析并提示缺陷，借助 OCR、RPA 等技术实时核验执行情况。最后，建立监督回顾机制，对重要问题的整改进行人工复核，持续优化系统逻辑，确保整改结果的真实可靠。同时，健全整改考核问责机制，将审计整改完成率纳入单位年度考核，对整改不力、屡审屡犯的责任人严肃追责。
      （二）构建“三位一体”数据治理体系
      首先，构建企业数据中台，破除信息孤岛。这一工作需要分三步系统推进：第一步是通过全业务域系统评估，绘制数据资产拓扑图谱，建立元数据管理体系，为后续工作奠定基础；第二步是抓住国产化替代与技术迭代的窗口期，完成遗留系统改造及数据迁移，采用微服务架构实现接口标准化，确保系统的兼容性与扩展性；第三步则是运用 ETL 工具链与 API 技术构建统一数据枢纽，实现多源异构数据的实时融合。
      其次，推进业务数据自动化采集。这项工作需要硬件、软件和管理三个层面的协同推进：在硬件层面，通过部署工业物联网节点（RFID+ 多模态传感器），实现物理世界数据的数字化采集；在软件层面，开发轻量化移动采集应用，支持二维码扫描等无感录入方式，降低人工干预；在管理层面，建立严格的数据质量门限机制，包括完整性校验和业务规则校验，确保数据质量。
      最后，建设标准化治理长效机制。实施“纵横双向”标准化工程：横向维度，编制企业数据管理白皮书，依据“统一管理，分级负责”的原则构建企业数据管理顶层框架，明确企业数据资产架构及各单位的职责和要求；纵向维度，制定业务域数据标准手册（含语义标准、技术标准、质量标准），通过“业务部门起草－数据委员会评审”的协同机制，实现相同业务域数据的标准化管理，并将达标率纳入 KPI 考核体系。
      （三）双轨驱动可持续发展保障机制
      为保障数智化审计的规范化和可持续发展，需构建“治理协同”与“人才梯队”双轨驱动的保障机制。
      在治理协同层面，核心是打破部门壁垒，构建一体化监督体系。通过组织整合，打通审计、纪检与合规部门的职能边界。技术上，运用数据库技术构建企业级关系图谱，融合审计模型、纪检规则与合规知识库，实现监督数据实时共享；同时引入智能合约，将协同规则程序化，构建覆盖“风险识别－核查－问责”全流程的智能监督链条，提升复杂案件查处效率。
      在人才梯队层面，需要构建三阶递进的“审计 + 数据科学”复合能力矩阵。基础层聚焦数字化工具应用，如Power BI、Python 与 SQL 等；进阶层侧重智能技术开发，包括机器学习、NLP 与区块链在审计场景的应用；专家层则强化战略决策能力，培养数据治理与审计中台建设等高层级素养，全面提升审计团队的数智化胜任力。
四、结语
      数智化转型为国有企业内部审计的科学规范化发展提供了新的机遇与挑战。未来，国有企业内部审计的数字化转型应进一步深化技术与业务的融合，构建更加智能、协同的审计生态。一方面，需持续优化智能审计工具的应用，强化数据治理与算法透明度，确保审计结果的准确性和可靠性；另一方面，应加强复合型审计人才培养，完善跨部门协同机制，推动审计从合规监督向价值创造转变。总体而言，数智化转型不仅是技术升级，更是审计理念和模式的革新。国有企业应把握这一趋势，以科学规范化为目标，推动内部审计从传统的事后检查向实时化、预测化方向发展，为企业高质量发展保驾护航。
参考文献
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