数智化转型背景下财务公司审计创新路径探索
作者：陈云波 陈古然
2026年是“十五五”规划的开局之年，是我国加快发展新质生产力、深化金融改革的关键阶段。申能集团财务有限公司（以下简称“申能财务公司”）始终坚持以服务国家战略和行业发展为己任，立足依托集团、服务集团、产融协同的功能定位。面对监管要求日趋严格，在推进数字化转型、提升金融服务质效的同时，始终保持合规经营、稳健发展的底色。近年来，申能财务公司不断推进数字化战略落地，聚焦内部审计数字化赋能企业治理，推动内部审计转向智能监督与价值创造，为集团高质量可持续发展提供坚实保障。
企业审计数字化转型背景
（一）外部政策引导
在人工智能、大数据等技术赋能行业、监管环境日趋严格的背景下，国家深入推进人工智能与企业管理和风险治理领域等深度融合。面临数字经济浪潮、市场竞争加剧和金融风险复杂化等挑战，内部审计数字化转型已成为提升企业核心竞争力的必经之路，是实现信息透明和风险可控的重要抓手，借助科技工具推动内部审计机制与方法创新，实现高质量、全流程的风险监控与价值创造。
（二）内部企业需求
大数据战略既是国家战略，也是各企业发展战略。国资委出台相关法规，对企业内控管理、风险合规、信息化水平等提出更高要求，旨在深化数字协同、推动风险控制前移，充分发挥内部审计“免疫系统”、治理“防火墙”与创新“助推器”的核心价值。然而，传统内部审计模式存在样本抽查覆盖不全、数据整合难度大、风险预警滞后等局限性，已难以适配现代企业管理需求。
企业内部审计数字化转型路径
（一）转型历史沿革
随着移动互联网时代的到来，电信、互联网等自身IT成熟度较高的行业，数据量呈指数级增长。从2010年到2018年，审计数字化之路历经萌芽、探索、提升至卓越四阶段的数字化发展历程，实现了从工具应用到价值创造的蜕变。不断探索审计数字化技术前沿、持续更迭智审理念和技术应用、顺应信息化和数字化发展势在必行。
（二）转型逻辑与总体框架
近年来，各大商业银行立足金融科技发展背景，紧跟监管指挥棒，推动企业内部审计战略规划与技术升级、流程再造和模型优化等多维度变革深度融合，依托企业整体信息化发展进程有序落地。以某商业银行为例，其致力于研究我国商业银行审计数字化转型的理论体系、发展现状和趋势，构建“理念-方法-路线”的内部审计数字化转型工作三级架构，围绕“科学、智慧、集约、持续”的核心理念，形成涵盖数据、技术、应用场景、管理流程与作业模式的完整的审计数字化转型体系，其经验颇具借鉴意义：一是合理运用大数据分析技术，实现对融合趋势、聚类、极值和方差分析等多维度信息源智能甄别和自动异常预警；二是引入大语言模型（LLM）、智能算法等解析非结构化文本与复杂业务场景，赋能审计方案设计、报告撰写、整改跟踪等环节；三是借助RPA自动化处理重复性审计任务，释放人工专注于高价值分析和判断；四是通过网络爬虫及外部数据集成等，结合内部业务数据交叉比对，增强模型风险感知与异常挖掘。
最新行业研究显示，人工智能助手将成为审计标准配置，自动化流程将覆盖从数据采集到报告生成的全过程。申能财务公司立足自身实际，依托集团大数据平台等基础设施，积极推进数智化转型，搭建统一的数仓管理平台、强化数据治理，实现数据源的完整、有效、统一管理。结合行业经验与自身发展现状，申能财务公司可通过构建五大核心架构，绘制数字化审计系统蓝图：
1.构建审计基础数据资源平台、强化可用数据引入与研究。全面梳理审计应用场景，通过数仓平台实现多源数据接入，直接对接财务、业务、日志、外部舆情等结构化/非结构化数据。对数据实时处理，实现数据标准化、关联和实时入库，为审计工作提供多维数据支撑。
2.规范审计数据全流程管理，实现数据融合联动。推动审计基础数据资源平台与公司数据平台深度联动，实现数据集中高效采集，建立平台间校验规则和数据治理机制，对审计数据质量进行管控。
3.打造智慧审计计算模型，实现风险实时监测。依托与公司数仓平台的联动赋能优势，将审计准则、内控要求、合规政策编码为模型执行规则。引入多元化数据分析工具，基于联动采集的全量数据滚动计算关键指标、趋势分析、多维透视等，嵌入AI算法与机器学习模型动态分析异常指标，达到持续性风险监测、预警等效果。
4.提升审计作业效率，以智能化审计平台为载体，对项目立项、审计方案、底稿编制及证据采集等全流程线上化管理。内置审计标准程序、历史项目库、常见问题库、政策法规库、审计成果库等标准化模块，通过平台直接对接业务系统，提升取数与分析效率，扩大审计覆盖面。并对审计知识与成果进行复用管理，统一审计质量，将个案经验转化为组织资产，实现审计作业提质增效。
5.深化审计应用场景，促进审计数字化转型落地。审计大模型可在项目准备、实施、报告及后续跟踪全流程应用，通过快速处理数据、智能分析、标准化报告、自动研判整改，有效解决传统审计中数据处理繁琐、依赖经验、报告不规范及整改评估不确定等痛点。依托监测指标体系和大模型体系，精准定位风险画像。通过数据基础建设、场景化落地、人机协同，将数字化审计体系与业务场景深度融合，不断推动审计数智化、价值化转型，为企业经营决策提供专业支撑。
数智化转型存在的挑战与展望
建设审计信息化系统集成了丰富多元的数据分析工具，为业技融合、审计方法创新奠定了基础。如何将大模型与行业实际深度结合，打造贴合业务需求的智能审计模型，是后续提升应用实效与转化效率的关键。当前，申能财务公司数字化水平与商业银行及领先同业相比仍存在差距。一是目前公司内部审计系统尚处于建设初期，与业务系统的数据整合难度较大；二是审计数智化对复合型人才要求高，亟须通过培训与引才强化业技融合能力；三是公司数仓整体数据规模有限、跨平台数据整合仍处于大数据技术探索阶段。下一步将立足适合申能财务公司情况的小型法人机构数仓，优化数仓结构以满足中长期数据增长需要。紧密结合产融结合特色和成员单位需求，依托集团大数据平台提升服务和决策支持能力。未来公司内审将持续深化“数智融合”，创新审计模式，从传统“查错纠弊”向“赋能业务、强化治理、创造价值”转变。建强复合型人才队伍，构建高效人机协同机制；主动对标监管导向与行业较佳实践，全面推动内部审计数字化转型与价值提升。
结语
面向数字化转型新征程，数智技术正重塑企业内审的职能与工作模式。通过系统改造、数据融合与人才建设，构建“事前预警—事中监控—事后整改”的全周期审计体系，不断审计职能，为企业现代化治理和可持续发展注入持久动力。
（陈云波系申能集团财务有限公司党委书记、董事长，陈古然系申能集团财务有限公司审计稽核部主管）
专家点评：
在加快推动新质生产力发展、坚持高质量发展的背景下，作为企业“经济卫士”的内部审计数字化转型具有很强的迫切性。该文通过商业银行经验的列举以及申能财务公司构建数据平台、智能模型、全流程作业平台及大模型应用场景具体“五大架构”的实践介绍，尤其是对审计大模型在不同流程阶段的应用场景描绘，展现了技术如何赋能解决业务痛点，勾勒出企业内审从“查错纠弊”到“价值创造”的职能跃迁。同时文章客观指出数据孤岛与人才短缺挑战，并提出未来展望，具有较强的现实意义与前瞻性。
来源：中国银行保险报