电网企业内部审计智慧化的演进路径及实践效果

在数字化转型深入推进的新时期，企业内部审计正以人工智能为核心驱动力实现范式革新。本文构建了AI驱动下企业内部审计智慧化的演进路径模型，系统探究了各阶段的核心目标、适配应用场景及关键支撑技术，深入剖析了各演进路径的触发条件与障碍因素，并在此基础上构建了“AI技术驱动—组织结构调节—审计能力进化”的动态协同框架，为企业内部审计智慧化转型提供参考。

一、内部审计智慧化的演进路径分析

在人工智能技术持续迭代的背景下，企业内部审计的智慧化演进呈现出显著的阶梯式发展特征，可划分为三条递进衔接的路径：第一条路径是以机器人流程自动化（RPA）与规则引擎为核心技术支撑的自动型审计；第二条路径是依托大数据分析平台与机器学习算法构建的分析型审计；第三条路径则是融合生成式人工智能、具身智能、工作流管理系统、云服务、区块链、大数据分析及移动互联技术等数智化技术集群的认知型审计。

（一）自动型审计演进路径

该路径的核心特征是通过标准化流程与预设规则，实现对账核查、数据校验等重复性审计任务的机械化替代，该路径的演进依赖于组织数字化基础设施建设的成熟度。此阶段的壁垒主要体现为“技术—业务”系统的适配矛盾，不同信息系统的数据标准差异导致跨系统数据采集面临“格式壁垒”，新兴技术应用使原有审计质量控制体系出现适用性不足等问题。

在审计准备阶段，RPA技术可基于历史问题库与行业风险规则库开展初步数据分析，自动生成典型问题风险点清单，为审计实施提供精准靶向。在审计实施阶段，RPA与规则引擎耦合形成的自动化内控测试体系，能够基于准备阶段梳理的风险点执行全量数据合规性校验，高效完成内控设计有效性与运行有效性的测试目标，显著降低人工抽样带来的遗漏风险。在审计终结阶段，RPA通过标准化模板自动整合审计过程中形成的工作底稿、异常数据记录及风险评估结果，辅助起草包含问题描述、整改建议的审计报告，实现从数据提取到成果输出的全流程技术赋能。从技术层面看，自动型审计需部署RPA工具与规则引擎系统，具备结构化数据跨系统抓取、标准化处理及规则化校验功能，自动执行审计任务。从组织层面看，需建立标准化业务流程体系与规则库管理机制，确保自动化规则与实际业务场景有效适配。从能力层面看，要求审计人员掌握RPA基础操作与规则引擎配置方法，形成技术工具应用、流程规则显性化、人员操作技能相匹配的自动化审计结构框架。

（二）分析型审计演进路径

该路径的核心特征是通过大数据与机器学习技术构建智能分析模型，推动内部审计智能化演进，其演进路径依赖于数据治理能力的系统性升级。该路径在跃迁过程中面临多重约束，风险分析模型难以在复杂业务场景中落地应用，审计人员缺乏数据建模、统计推断等分析型技能，能力结构与阶段需求不匹配。

模型技术的应用使分析型审计突破传统规则的约束，通过数据驱动的智能分析揭示复杂业务场景中的潜在风险，形成“数据整合—模型构建—风险洞察”的闭环工作机制，标志着企业内部审计进入基于数据模型的科学评估阶段。从技术层面看，分析型审计需搭建覆盖多源数据采集、清洗、存储与分析的一体化智能审计平台，为审计建模提供标准化数据支撑。从组织层面看，需建立跨部门数据共享机制与协作架构，强化数据治理体系，确保审计团队与业务部门有效协同。从能力层面看，要求审计人员兼具数据思维与业务洞察力，掌握数据分析工具与建模方法，对于复杂模型开发可借助成熟软件公司的技术力量合作完成。

（三）认知型审计演进路径

该路径的核心特征是借助自然语言处理、动态决策算法及自我优化机制，推动内部审计系统从被动的流程执行工具向主动的战略赋能平台跃迁，其演进路径源于技术成熟度、数据基础与审计需求的协同作用。此阶段的壁垒体现为技术特性、能力结构与制度环境的多重制约，如生成式AI的“幻觉”问题、大模型的“黑箱”特性及具身智能的物理交互局限，导致审计判断逻辑过程难以追溯。审计团队缺乏“技术—业务”复合型能力，无法准确识别AI决策的偏差。

认知型审计作为内部审计发展的高阶形态，在此阶段，AI系统具备强大的数据分析、认知学习和决策判断能力，审计人员则专注于异常情况处理、结果审查与专业判断，形成人机动态协同的工作范式。从技术层面看，认知型审计基于“感知—分析—干预”的运行机理，通过人机动态交互与有效协同，推动内部审计能力、方法、程序、技术方面的系统性变革。从组织层面看，认知型审计需要构建人机协同机制。从能力层面看，认知型审计要求审计人员能够及时处理异常情况，并对审查结果做出专业判断。

二、电力企业内部审计智慧化实践探索

国网江苏省电力有限公司（以下简称国网江苏电力）依托新一代数字化审计平台，不断探索基于人工智能大模型应用的智慧审计模式，在数据处理、自动比对等方面借助算法准确识别风险，在智能查询、辅助作业等方面提升审计作业效率，通过智能技术有效支撑智慧审计体系构建。国网江苏省电力有限公司无锡供电分公司（以下简称国网无锡供电公司）审计部依托国网江苏电力的审计平台，积极探索内部审计智慧化发展，构建了内部审计智慧化运行体系（见图1），取得显著成效。

（一）构建内部审计智慧化运行框架

1.搭建五维协同的技术底座

搭建数智化审计的技术底座是实现智慧审计的核心基础，需围绕数据整合、存储架构、计算能力、资源调度和安全防护五大维度，构建覆盖全业务领域的智能化审计基础框架。一是数据采集方面，依托应用程序编程接口、自然语言处理和网络爬虫技术，实现实时整合系统数据，利用数据处理工具完成多源异构数据的标准化转换，确保数据时效性与完整性。二是存储架构方面，采用分布式文件系统等混合存储引擎构建分层存储体系，搭建分布式数据湖，实现跨部门数据共享与灵活调用。三是计算能力层面，以开源的分布式内存计算框架为核心构建统一计算引擎，支持复杂关联分析与机器学习模型训练，集成光学技术识别、大模型文本解析等工具提升非结构化数据处理能力。四是资源调度层面，基于资源协调系统划分资源队列，按用户权限动态分配计算资源，通过容器化技术实现审计模型的弹性部署，优化资源利用率并保障任务执行效率。五是安全防护方面，结合传输加密、存储加密和动态脱敏技术构筑多层防护，构建贯穿从数据采集到应用的全生命周期安全屏障。

2.构建三维联动的应用体系

国网无锡供电公司以审计模型为核心、以全域风险地图为依据、以实时预警平台为支撑，构建了三维联动的内部审计智慧化应用体系。首先，大力开发审计模型，通过开发覆盖财务、工程、供应链等11个全业务场景的领域化审计模型，实现跨系统、跨年度深度数据的强关联。在此基础上，引入国产大语言模型构建智能法规检索、文本相似度分析、风险关联图谱等生成式模型，并通过混淆矩阵等指标动态优化模型性能，实现从静态规则匹配到动态风险预判的审计范式升级。其次，设计全域风险地图的核心分析架构。整合各级公司的财务、工程、物资、营销等业务系统数据，结合外部监管数据构建全域数据湖，利用大模型深度语义理解能力和三维建模技术，形成雷达扫描式风险热力地图。最后，建设动态监测的审计实时预警平台。基于生成的全域风险热力地图，构建红黄绿三色分级标识风险预警机制，利用图数据库技术实现穿透式溯源业务流程，关联业务流程，生成可视化风险路径图，辅助审计人员快速定位问题根源，实现预警信息自动派单、整改进度追踪与跨部门联防联控，推动审计监督从“事后查改”向“事中预警、事前防控”延伸，显著提升风险防控时效性。

3.形成内部审计智慧化敏捷响应机制

国网无锡供电公司审计部通过技术提速与智慧闭环，推动审计从“被动响应”向“主动防控”转型。一方面，以技术赋能实现审计提速。依托审计队伍圈层网络，组建敏捷审计工作组，基于预置审计模型，快速生成业务风险疑点清单；同步利用智慧审计云平台远程调取数据、协同跨层级跨区域审计团队并行分析，大幅压缩现场核查时间；部署RPA机器人替代数据抓取、报表生成等重复性工作，释放人力资源，聚焦高价值分析；引入拖拽式建模工具，让非专业人员能快速生成审计报告与风险图表。另一方面，以智慧管理实现审计闭环。依托审计数字化平台，搭建业财审系统全链条管控接口，实现“问题发现—整改任务分派—进度跟踪—验收销号”全流程线上化管理，确保整改透明化、可追溯；设置整改时效性、材料完整性等动态预警指标，对拖延或敷衍整改的单位自动触发提醒，对复杂问题引入区块链技术固化整改证据链，避免二次风险。在跨部门协同与问责联动层面，打通审计、纪检、财务等部门数据接口，建立“监督线索智能比对系统”，实现利益输送等问题自动预警；将整改结果与绩效考核、干部任用挂钩，对屡查屡犯问题实行“追溯追责”，同时通过“高发风险警示清单”等案例库反哺审计模型迭代更新，实现智慧审计闭环管理。

（二）内部审计智慧化实践效果

国网无锡供电公司在推进内部审计智慧化进程中，审计数字化能力与管理质效显著提升。2024年，审计部充分应用平台数据和中间表，新建预警审计模型10个，并积极运用智慧化审计手段，开展经济责任审计、专项审计等审计项目，审计效率同比提升40%。依托数字化模型智能筛查疑点85条，推动问题整改36项，前移审计关口成效显著；通过“技术赋能+人才驱动”，审计数字化能力从“单一工具应用”升级为“全链条智能穿透”，实现风险防控精准度、整改闭环效率、价值创造能力的全面提升。

三、内部审计智慧化演进路径的保障机制

（一）AI技术驱动机制

1.“黑箱决策”风险应对。

具体实践中，审计人员应清晰追溯模型的特征权重分配、推理路径及关键参数影响机制，并对照审计准则开展合规性检验。可通过模拟极端业务场景，如市场剧烈波动、业务模式突变等，测试算法的稳定性，建立动态风险应对机制。同时，引入第三方独立机构对算法的公平性、可追溯性及偏差控制能力进行周期性评估，从技术底层减少“黑箱决策”风险与模型误差累积，确保审计结论的可靠性与合规性。

2.数据质量管理闭环控制。

针对非结构化数据治理难题，企业需建立统一的语义标注标准与分类体系，对合同文本、操作日志、音频记录等异构数据构建标准化标签库，通过业务系统内置接口实现数据元信息的自动记录与全流程溯源。在敏感数据处理环节，应部署联邦学习、差分隐私等隐私保护技术，并结合区块链存证技术建立审计数据可信传输通道，确保数据处理全链路符合法律法规要求。同时，开发智能数据校验工具，通过规则引擎与机器学习算法识别多源数据的逻辑矛盾点与异常值，自动生成差异分析报告并触发人工复核流程，形成数据质量管控闭环。

（二）组织结构调节机制

1.人机协同机制的循环改进。

基于审计任务的复杂度与风险等级，制定精细化的人机任务分工清单，明确机器在结构化数据处理、规则性校验等场景的核心权责范围，以及人工在复杂职业判断、异常情况处置等关键环节的主导作用。建立双向闭环反馈机制，将人工审核结果按“数据错误—算法偏差—流程漏洞”三维分类标准录入系统，为模型参数优化、规则库更新及流程重构提供量化依据。

2.智慧审计协同功能的一体化建设。

企业应将内部审计智慧化转型纳入数字化战略核心版图，推动审计系统与财务共享中心、风险管理平台、ERP系统等形成数据互通与功能协同的一体化架构。可制定3—5年智慧审计发展路线图，明确技术应用梯度与场景优先级，设立跨部门的智慧审计推进委员会，由审计总监、IT负责人、业务部门代表共同组成，构建复合型项目组，通过顶层设计系统性破解传统审计的痛点，推动审计模式转型。

（三）审计能力进化机制

1.打造内部审计智慧化审计团队的梯队建设。

在自动型审计阶段，内部审计团队须具备低代码开发、标准化流程配置与优化能力，能够独立完成数据筛选、规则设定与自动化脚本调试，通过技术工具提升基础审计效率。在分析型审计阶段，组建由数据分析师、行业风险专家及算法审计师构成的专项团队，重点培养数据建模、风险模式识别与模型效果评估能力，实现风险的实时预警与深度归因分析。在认知型审计阶段，内部审计团队需掌握数字治理框架设计、生成式AI风险检测与伦理审查技能，能够主导认知自动化系统的认知判断逻辑优化，确保技术应用与企业战略目标、社会责任的一致性。通过这种分阶段、递进式的人才培养模式，为内部审计智慧化跃迁提供持续支撑。

2.完善技术赋能与人力增值的审计能力培养体系。

开发针对内部审计智慧化的阶梯式培训课程与内部认证体系，重点提升审计人员对机器学习算法原理、数据伦理规范、智能工具操作的理解与应用能力。建立人机协同工作规则与质量控制标准，通过配套的绩效考核与激励制度引导审计人员平衡技术工具使用与专业判断的关系。通过组织文化建设强化对智能决策系统的信任培育，逐步形成技术赋能与人力增值相互促进的工作生态。

四、结论

内部审计智慧化演进路径受技术成熟度、数据治理水平与组织能力适配性的多重因素综合影响，需重点突破两大核心障碍：一是避免单纯追求技术先进性而忽视组织流程重构与能力支撑；二是解决技术应用与人工判断的权责界定、信任培育等问题。基于此，本文提出的“AI技术驱动—组织结构调节—审计能力进化”动态协同框架，为破解工具应用与组织惯性的矛盾提供了理论指引，通过构建分阶段实施路线图与风险预警模型，为企业平衡转型速度与风险可控性提供了实践参考。

文章摘自《中国内部审计》杂志2025年第12期

作者： 荆建忠 生丽英

单位：国网江苏省电力有限公司无锡供电分公司

编辑：孙哲

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