智慧审计的关键技术及运用

我们每天都会面对扑面而来的数字化技术，面对这些琳琅满目数字工具，我们首先要了解它，然后理性分类和梳理它，最后是应用它！只有了解其核心用途与适用场景，才能根据审计需求精准匹配，避免概念混乱、资源浪费和技术冗余。智慧审计的未来，属于那些懂得“利其器”的人，它为我们内部审计搭起了一方大放异彩的平台。

数字化关键技术是智慧审计发展的基石，提升审计数据价值、科技赋能审计工作，都离不开新信息技术的有力支撑。大数据分析、审计画像、审计知识图谱机器学习算法等技术，已在诸多行业广泛应用，也是推动智慧审计发展的关键所在。如何将这些技术有机整合、形成体系，更好地服务于智慧审计，是当下亟待解决的更要问题。本文将结合智慧审计的实际使用场景，深入探讨这些信息技术的具体运用。

PART 01 大数据分析建模技术

大数据分析建模技术以复杂数据为核心，旨在洞察审计问题本质，确保审计数据高效处理并输出精准分析结果，突破传统审计过度依赖经验的局限，充分发挥数据挖掘与审计模型的作用。

大数据建模要求审计人员具备审计思维，深入理解业务。先对数据全面分析，经挖掘、清洗、分类建立审计数据中间表，再结合审计场景形成应用场景模型，且基于审计点推动模型复用。在实际运用时，需拟定审计目标，将经验转化为数据逻辑，借助可视化工具探索数据、判断分析结果，确定审计逻辑。

大数据建模分三个阶段：概念建模阶段通过交流明确需求、创建实体；逻建模阶段将实体细化为表并丰富结构；物理建模阶段把数据库对象生成 SQL代码，创建并完善数据库。在实践中，可构建财务、工程等跨域审计模型，为远程、交叉及持续审计提供技术支持。例如在企业财务审计中，运用该技术分析海量财务数据，成功揪出内部财务舞弊行为。

PART 02 审计画像

审计画像运用数据挖掘、深度学习等技术，从海量数据中提取审计对象特征指标，通过构建应用指标分析体系和业务标签库量化指标，具象化展示审计对象信息。

这一技术能真实、全面、动态反映审计对象状态，助力审计人员客观科学审计可基于“人”或“物”构建画像。其构建思路是“数据-标签-场景-画像”体系；先采集内外部审计数据，再基于数据形成描述标签，接着结合场景构建标签体系、设定权重和评判标准，最后生成画像并实时监测重点指标、预警风险，形成分析报告。

借助 AI 自主学习、BI可视化工具等开发多维画像产品，能挖掘经营管理深层问题，助力审计目标向评定评价、风险揭示和事前预警转变。以经济责任审计画像建模为例，按此路径建立多领域、多场景的指标模型，关联管理层与审计事项，建立跨系统的模型库、指标库和标签库，帮助审计人员精准定位审计重点。

PART 03 审计知识图谱

审计知识图谱采集汇聚各类审计数据，抽取实体、关系和属性，构建业务数据关联，形成审计数据关系链条图谱，辅助全链条审计和交叉校验审计。

该技术为审计人员汲取经验、形成市计策略、定性疑点提供技术支撑，将复杂业务可视化，厘清业务勾稽关系和数据流向，提升审计效率。实践中，可建立制度知识图谱，将非电子化文档扫描电子化，或整理电子化文档，用时序图谱展示文档生命周期，提取关键词构建标准知识图谱库；还能建立供应商图谱，融合内外部信息，对供应商进行全息评价。同时，收集法规制度形成制度库，梳理审计问题形成问题库，建立数字化审计监督重点主题方法库。如在大型企业供应商审计中，利用知识图谱发现供应商不正当获取业务的线索。

PART 04 非结构化数据转化技术

非结构化数据转化技术将结构不规则、无预定义模型的数据，转化为高度组织格式整齐的数据，涵盖办公文档、图片、音视频等各类信息。

随着大数据审计发展，更多非结构化数据需分析处理，该技术被纳入数字化审计平台。实践中，数字化审计一体化平台嵌入 OCR 识别技术，结合发票识别、内容识别等场景，读取文档要素、精准查询文档、对比关键要素与审核规则，判断是否合规。通过识别转换非结构化数据并与结构化数据建立链接，能精确定位审计疑点，提升审计效率与质量。例如在工程项目审计中，将工程图纸、合同文本等转化为结构化数据，发现工程变更手续不规范问题。

PART 05 审计语音识别

审计语音识别把自然语言语音内容转为计算机可读字符序列，借助自然语言处理技术让计算机具备处理自然语言能力，自动提取审计风险点。

数字化市计一体化平台借助该技术提供标准、实时的审计知识问答和资料检索实现知识共享分析，快速反馈审计人员，达成实时信息检索和智能推荐。审计工作中可实现内置问答库、全文检索功能、即时沟通工具，快速获取审计知识、成果和项目信息，还能内置知识图谱提供智能问答和推理推荐。比如审计人员审计时，通过语音识别快速查询法规知识，提高工作效率。

PART 06 RPA机器人

RPA 机器人基于软件机器人和人工智能，模拟人类操作，按设定规则自动执行流程任务，辅助或代替人类完成计算机操作，

它能解决周期性、重复性任务，提高工作效率、释放人力，具备拟人化、可复用等特性。审计平台依托 RPA 机器人可实现数据抓取、图像识别、异构系统数据同步等功能。具体应用场景包括自动采集分析多系统数据，扩大审计范围；按需求精准拆分和定向授权，支撑审计场景建设；自动分拆合并审计记录生成报告；远程采集人资等系统信息，融合多专业数据建立审计模型并分析。如在企业月度财务审计中，RPA 机器人自动完成财务数据处理，缩短审计周期绩。

机器学习算法是多领域交叉学科，研究计算机模拟人类学习行为，重组知识结构提升性能、获取新知识技能，是人工智能核心，基于海量跨专业数据挖掘深层次问题。

实践中，机器学习算法多应用于自然语言处理，实现机器翻译、观点提取、信息识别等功能，使计算机识别语言含义、提取关键信息并标准化、生成摘要。数据分析中采用决策树、随机森林等算法，利用其选代快、效率高的优势提升分析筛查准确性。

审计工作涉及大量非结构化文本资料，传统审计搜集整理耗时费力。运用自然语吉处理等算法，可将问题描述文本生成向量，借助聚类生成辅助标签，再用文本摘要和生成算法自动生成文本标签，系统化检索审查要点，提示审计重点、揭示风险，解放审计人员，提高审计效率。如合同审计时，利用该算法快速发现合同潜在风险点。

结语

综上所述，这些关键技术在智慧审计中各有独特作用和应用场景。将它们有机结合形成完整技术体系，能大幅提升审计工作效率与质量，为审计行业发展带来新机遇与变革。未来，随着技术不断进步，智慧审计应用前景将更加广阔。

来源：预算绩效评价高端人才