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| 国有企业内部审计数字化转型优化路径 |
| 第764期 作者：□文/赖 圆 时间：2025/11/1 16:22:18 浏览：89次 |
［提要］ 随着我国数字经济的迅猛发展，企业全面数智化转型是不可逆转的趋势，企业内部审计数字化转型是顺应时代的要求，是企业全面释放新质生产力的重要前提，能够赋能国有企业高质量发展。本文从内部审计数字化转型难点入手，阐述内部审计如何优化数字化转型路径，以提升内部审计发展水平。
关键词：国有企业；内部审计；数字化转型；数智化
中图分类号：F239 文献标识码：A
收录日期：2025年5月15日
随着信息技术的飞速发展和营商环境的日益复杂，传统审计模式已难以满足现代企业的需求，亟须由传统的手工审计向数据驱动的智能化审计转变，以提升审计效率、增强审计准确性、拓宽审计范围。因此，在数字经济时代推动审计创新转型，已成为现阶段国有企业内部审计工作面临的重要课题。
一、国有企业内部审计数字化转型意义
在数智化时代，大数据、人工智能、区块链等技术不断发展，国企数智化转型已成为不可逆转的趋势。为适配企业的转型需求，内部审计部门的数字化转型是顺应企业整体数智化战略的必然要求，也是提升审计效能、增强风险防控能力的关键举措。
内部审计数字化转型的意义：一是提升审计效能，破解传统审计面临的困局，致力于解决传统审计手工处理效率低、审计覆盖面有限以及历史问题追溯困难等痛点；二是推动审计价值创造升级，推动内部审计从“合规检查者”向“战略赋能者”转型，支撑企业战略决策；三是适应业务变革，增强企业风险防控水平，应对各类新型风险；四是促进各监督主体治理协同，构建数字化监督生态。
二、国有企业内部审计数字化转型面临的问题
国有企业作为社会主义市场经济的重要参与主体，国有企业的数字化转型对于推动整个国家经济的高质量发展具有至关重要的意义。然而，转型过程中面临着诸多难点和挑战。
（一）数字化转型路径不清晰。国有企业内部审计数字化转型工作是一项庞大而复杂的系统化工程。尽管大部分国有企业已经认识到内部审计数字化转型的重要性和紧迫性，也着手部署了数字化转型工作。但由于缺乏系统性和前瞻性的思考，缺乏明确的实施路径，未能充分结合企业自身的业务特点和市场需求，导致数字化转型的战略目标模糊不清，缺乏涵盖从整体架构设计、系统平台开发、业务流程优化、数据运营整合到系统运行维护等方面的整体性战略转型方案。这使得企业内部审计在转型过程中，资源难以得到合理配置，无法与其他部门间形成有效的协同效益，导致数字化转型的整体进度滞缓。
（二）内部决策流程设置不合理。由于国有企业组织架构设置较为复杂，公司层级繁多，导致决策流程繁琐且冗长，信息传递效率较低，现行组织架构难以适应数字化时代敏捷化、跨职能的协作要求。在这种情况下，内部审计数字化转型相关战略的推进往往会受到企业内部决策机制的束缚，严重制约数字化转型战略的执行效率和效果，进而导致转型难以有效实施。
（三）数字化平台搭建不充分
1、在数据层面：一是国有企业内部虽然拥有众多信息管理系统和平台，如财务系统、生产系统、采购平台、库存系统等，但由于这些系统的供应商不同，系统间存在严重的分隔封闭问题，数据零散、孤立地分布在各个平台，系统间数据格式不一致、接口不兼容的问题凸显。例如，财务部门使用Oracle系统，生产部门使用U8系统，而库存管理部门使用MES系统，系统之间的接口未打通共享，数据无法直接互通，也未嵌入内审数字化系统，导致内审人员在抽取数据时，需要手动提取、整理数据，数据整合耗时耗力，审计的效率低下且无法准确分析数据。二是部分国有企业的所属单位信息化较低，数据缺失、重复、逻辑错误等问题普遍存在。例如，部分业务系统因操作不规范导致关键字段缺失，或是部分历史数据因系统升级未完整迁移导致无法回溯，影响审计分析的全面性。
2、在技术层面：一是系统建设较为滞后。大部分国有企业现有的审计系统功能单一，多为“事后审计”模式，缺乏实时监控和预警能力。例如，审计管理平台内功能缺陷，要么仅支持财务数据查询，无法与业务系统及库存系统联动分析采购、库存等全流程风险，要么仅能满足企业总部对所属单位审计统计报表等日常数据的管理。二是技术标准与生态缺失。企业内部审计缺乏统一的数字化审计技术标准，如数据接口规范、模型开发指南等，导致审计平台供应商提供的解决方案与企业的需求不匹配，形成“定制化开发成本高、通用性差”的窘境。
（四）数字化人才队伍建设不全面。在国有企业内部审计数字化转型过程中，面临的最关键的问题是数字化人才的稀缺。尽管国有企业内部审计队伍中有许多具备财务、审计、经济专业技术职称的人员，其积累了丰富的传统审计知识和技能，但审计人员缺乏对信息技术和数据分析相关知识和技能的了解，大数据审计模型开发与应用的能力欠缺，对数据的深入探究和延伸的能力不足，无法利用人工智能技术进行数据挖掘和风险识别。同时，企业未制定系统性数字化人才培养策略，数字化转型所需的复合型人才匮乏。
（五）数据分析方法不健全。随着数字化转型的推进，企业广泛应用信息管理系统平台，导致大量电子数据的产生，审计工作内容的复杂程度日益加深。然而，大部分国有企业审计人员依旧采用传统的抽样检查方法，仅能使用Excel进行简单数据透视分析，无法利用Python、SQL等方式进行复杂数据的处理，也未部署自然语言处理（NLP）技术分析合同文本中的风险点，或利用机器学习识别业务中的异常交易模式，大量的数据没有得到充分地挖掘和利用，导致审计项目实施时无法运用大数据进行精确分析，也无法有效地理解和解读数据，从而导致审计效能不高。
三、优化路径
企业内部审计数字化转型需从战略规划、技术架构、数据分析及人才培养等维度系统推进，通过技术与业务的深度融合实现审计效能的全面提升。
（一）制定数字化转型顶层规划。国有企业要进行内部审计数字化转型，必须先制定系统的数字化转型发展规划。在这个过程中，以企业整体架构为核心，以增强企业数字化核心竞争力为主要目标，制订全面系统的内部审计数字化转型方案。同时，还应构建一个涵盖企业所有业务领域、全流程、智能化和系统性的数字化工作体系。可以利用数字技术来实现工作流程的智能化，从而推动企业内部审计的数字化转型。首先，企业应对内部审计工作开展数字化成熟度诊断，从数据基础、技术能力以及流程效率三个维度建立量化指标，通过对数据的完整性和准确性、审计自动化工具覆盖率以及审计周期等进行详细分析，识别短板。其次，建立中长期目标规划，其中短期目标为建立基础数据仓库，实现财务、购销、库存等三大核心业务数据贯通，自动化审计覆盖率达40%；中期目标为建立覆盖公司全业务链条的智能审计平台，提升风险识别准确率至85%，审计周期缩短50%；长期目标为构建风险预测性审计模型，为公司战略决策提供精准、有效的参考。再次，确定分阶段推进路径，将实施路径分为基础建设期、场景突破期、重点业务试点期、全面推广期以及体系化运营期，最终实现智能化。最后，完善资源和资金保障，建议每年预留审计总预算10%的经费作为数字化转型专项预算，其中技术采购与人才培训投入比例按7∶3分配，以保障转型的顺利推进。
（二）搭建一体化审计数据平台，打破“数据孤岛”。消除“数据孤岛”是企业内部审计数字化转型至关重要的一步，需通过建设企业内部财务、采购、销售、库存等各业务环节的大数据共享平台，实现信息和数据在企业内部高水平的互联互通。这意味着将企业各个业务流程的数据信息集中管理，确保各信息系统的数据遵循统一要求、标准和格式，更好地实现数据的互通和利用，从而消除“数据孤岛”。一是搭建数据中台，进行数据整合。通过将审计平台对接ERP、CRM、财务系统等核心业务数据源，建立标准化数据接口（如API、ETL工具），构建企业级数据湖，支持结构化数据（如交易记录）、非结构化数据（如合同条款）的统一存储与清洗。二是建立数据治理机制。设立数据治理委员会，制定数据质量统一标准，使用数据血缘工具（如Apache Atlas）实现全链路追踪，确保审计数据可追溯。
（三）优化数据分析方式，提升审计效能
1、引入和开发适用于企业内部审计的各种工具和软件，提高自动化审计软件使用率，提升审计效率。搭建审计管理平台，实现审计计划制定、风险评估分析、审计执行操作及报告生成全流程自动化处理，支持审计底稿的智能生成与自动归档。同时，强化问题追踪机制，形成从问题发现到整改落实的闭环管理。部署RPA自动化软件，实现跨系统数据抓取功能，针对银行对账、发票匹配等类型的重复性任务进行自动化处理，可有效减少人工匹配数据所需时间60%～90%。引入IDEA、ACL等先进数据分析工具，搭建高效数据处理平台。通过全量数据清洗技术，对多源异构数据进行深度整合，实现数据的高效筛选、精准汇总与智能匹配。助力审计人员迅速锁定数据异常点，精准识别潜在风险，提升审计工作的效率与质量。应用融合NLP（自然语言处理）、ML（机器学习）等技术的AI审计平台，为审计工作注入智能动力。NLP技术具备强大的非结构化文本数据处理能力，可针对合同、报告、会议纪要、政策文件等多样化文本资料，实现自动化解析与信息抽取，助力审计人员迅速把握文本核心要点，精准识别潜在风险因素。ML技术则聚焦于海量结构化数据的深度挖掘，通过构建高效预测模型，自动捕捉数据中的异常波动模式与潜在风险信号，为审计决策提供科学依据，提升审计工作的智能化水平与风险识别能力。
2、构建多维度、智能化的数据分析模型体系，减少人为判断带来的主观性偏差，提升审计工作精准性与可靠性。具体包括：（1）分类模型：依托大型语言模型与多模态数据融合技术，构建高效分类模型，对海量、异构数据进行深度处理与分析，精准识别潜在风险点及违法违规行为模式，为审计决策提供有力数据支撑。（2）回归模型：构建审计风险量化评价模型，运用回归分析技术，系统揭示多重风险因素与审计结果之间的内在关联机制，为风险评估与防控策略制定提供科学依据。（3）聚类模型：采用欧氏距离度量方法，对抽样样本进行高维空间聚类分析，依据数据特征相似性自动划分簇群，有效识别潜在风险区域与异常交易模式，提升审计覆盖面与穿透力。（4）关联规则模型：运用数据挖掘技术，从频繁交易数据中提取关联规则，揭示风险因素间的隐性关联关系，精准识别利益输送、围标串标等复杂违规行为，增强审计监督的预见性与针对性。（5）深度学习模型：构建深度神经网络架构，通过多层次特征学习与模式识别，实现审计数据的自动化解析与异常检测，提升审计分析的智能化水平与处理效率，推动审计工作向自动化、智能化方向转型升级。
（四）构建“审计+数字”复合型人才梯队。数字化复合型人才是企业内部审计数字化转型的核心动力。国有企业有必要搭建一套完整、适应企业发展的数字化审计团队培养体系，培育一支具备数字化素养、业技融合的复合型队伍，制定科学的差异化的培训课程，并分层、分阶段地推进实施，不断加强审计人员的思维能力、理解能力、数据挖掘和分析能力，以及创新能力，提升审计发现问题的效率、精度和深度。
1、培养审计人员数字化思维能力。锻炼审计人员善于从数据的角度、模型的角度、工作创新的角度、审计价值创造的角度去总结、分析和思考；善于利用数据、指标进行分析，并从战略和长远的角度去思考问题、发现问题、解决问题。
2、加强审计人员数据理解能力。随着企业数字化转型向纵深推进，审计人员所面临的不再只是手工的凭证及报表，而是企业内部各类业务系统、管理系统的海量数据，以及各类外部公开数据。若想从庞杂的数据中找出相关性、挖掘疑点，审计人员必须了解数据，并熟悉掌握系统产生的各类数据，以及数据间的关联关系，理解数据背后的业务逻辑和实质，能透过数据洞察企业经营、管理中存在的问题。
3、提升数据分析和挖掘能力。数据分析和挖掘是审计人员需要掌握的核心能力。数据分析能力侧重于数据总量分析，强调“面”，即要求审计人员能够通过对数据进行整理、筛选、加工，利用各种分析方法，从多维度对数据进行剖析，让数据“说话”，全面、客观地反映被审计单位在经营和管理中存在的不足和风险。而数据挖掘能力则侧重于数据的钻取，强调“点”，即要求审计人员应用各种查询、分析、建模工具，从海量数据中甄别异常、疑点，并以相关疑点作为切入点，深挖各种问题，寻找问题产生的根源。
4、深化审计人员创新和学习能力。随着企业数字化转型的不断深化，审计人员需要了解的业务类型越来越多，需要学习的审计理念、思路和做法也越来越多，同时各级监管机构、公司管理层、被审计对象等各利益相关方对审计的要求也不断提高。审计人员须主动拥抱新理念、新技术、新业务、新数据，不断提升审计人员的业务能力、技术能力和前瞻性思维。在日常工作中，不断突破、勇于创新，积极利用现代科技手段和信息化技术，高效开展审计工作，提升发现问题和解决问题的能力。
综上所述，企业内部审计数字化转型是适应数字经济时代的必然趋势，需以价值创造和风险防控为导向，通过顶层规划明确方向、数据平台打破壁垒、智能工具提升效能、人才梯队保障落地，达到技术赋能、流程重构和数据驱动，实现审计效能的全面提升和战略支撑能力的强化。
（作者单位：江西铜业（深圳）国际投资控股有限公司）
主要参考文献：
［1］布织道.数字化审计团队的培养策略和路径［EB/OL］.会计头条网，2023-11-03.
［2］杨均华.国有企业内部审计数字化转型模式与优化路径——以A企业为例［J］.商业会计，2025（01）.
［3］董芳颖，宋振宇.数字化转型背景下企业内部审计优化路径研究［J］.河北企业，2024（12）.
［4］张强.企业内部审计数字化转型的影响因素及实现路径探析［J］.审计与理财，2024（09）.
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