一、引言

當前，以人工智能、大數(shù)據(jù)和云計算為核心的新一輪科技革命，正在全球范圍內(nèi)重塑經(jīng)濟社會治理格局。2018年5月，習(xí)近平總書記在中央審計委員會第一次會議上提出“堅持科技強審，加強審計信息化建設(shè)”，為新時代審計信息化工作指明了方向。在此背景下，科技浪潮深刻推動著審計信息化建設(shè)路徑的變革。傳統(tǒng)的審計信息化建設(shè)以“審計管理系統(tǒng)（OA）→審計作業(yè)系統(tǒng)→審計大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)”的線性建設(shè)模式，面臨三重瓶頸：其一，數(shù)據(jù)孤島阻礙監(jiān)督效能，分階段建設(shè)導(dǎo)致系統(tǒng)割裂、數(shù)據(jù)碎片化，造成審計項目重復(fù)建設(shè)，尤其在處理工程審計、金融審計等多模態(tài)數(shù)據(jù)時覆蓋率不足；其二，規(guī)則引擎僵化滯后，現(xiàn)有系統(tǒng)過度依賴歷史數(shù)據(jù)預(yù)定義規(guī)則模型（如規(guī)則庫、舞弊標簽、合規(guī)閾值等），難以適應(yīng)動態(tài)場景，且模型迭代頻繁、失效快、維護成本高昂；其三，響應(yīng)機制存在時滯，傳統(tǒng)架構(gòu)對政策調(diào)整與市場異動適應(yīng)性不足。

大語言模型（Large Language Models, LLM）的突破性發(fā)展為破局提供了關(guān)鍵路徑：技術(shù)上，大語言模型憑借多模態(tài)融合能力可同步解析文本、表格及圖像（如合同、工程量清單）；架構(gòu)上，基于Transformer(一種深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu))的端到端動態(tài)學(xué)習(xí)推動審計邏輯從“規(guī)則編碼”向“語義理解”轉(zhuǎn)變。這凸顯了傳統(tǒng)線性路徑與大模型驅(qū)動的智能中樞架構(gòu)間的根本沖突，亟須理論上的創(chuàng)新以揭示其范式躍遷機制。

綜上所述，本文提出審計智能“中樞范式”，并創(chuàng)新性設(shè)計“三層融合”機制重構(gòu)審計流程，旨在填補審計信息化演進的理論空白，指導(dǎo)審計機構(gòu)規(guī)避重復(fù)建設(shè)、降低試錯成本，實現(xiàn)從“跟跑”到“領(lǐng)跑”的跨越，為科技強審戰(zhàn)略落地提供兼具學(xué)術(shù)價值與實踐意義的系統(tǒng)性解決方案。

二、文獻回顧

在審計信息化建設(shè)中，傳統(tǒng)路徑與大模型為代表的新技術(shù)路徑目標高度趨同，均旨在提升審計效率與質(zhì)量，強化線索挖掘、問題發(fā)現(xiàn)與風(fēng)險預(yù)警能力。新技術(shù)通過整合審計管理、作業(yè)及大數(shù)據(jù)分析等傳統(tǒng)系統(tǒng)核心功能，推動審計智能化發(fā)展。例如，運用大模型構(gòu)建審計知識圖譜，提升知識庫可用性與問答系統(tǒng)準確率；處理海量數(shù)據(jù)識別潛在風(fēng)險，促進智能化工具更深層次嵌入業(yè)務(wù)實踐（徐超，2023、2025）。

然而，兩者架構(gòu)與驅(qū)動邏輯存在本質(zhì)差異。在架構(gòu)層面，傳統(tǒng)路徑多為系統(tǒng)隔離的“煙囪架構(gòu)”，協(xié)同受限；新技術(shù)則依托大模型作為“認知中樞”，聯(lián)動多智能體（如智能問答、問題定性等）協(xié)同作業(yè)（李鵬偉，2025）。在驅(qū)動層面，傳統(tǒng)路徑依賴預(yù)設(shè)“流程+規(guī)則”；新技術(shù)則以“數(shù)據(jù)+語義理解”為核心，通過自然語言處理與多模態(tài)分析實現(xiàn)認知躍遷。大模型展現(xiàn)出類人推理能力，可結(jié)合法規(guī)、案例與語境生成可解釋判斷建議（黃佳佳，2025），推動審計輔助從“信息補充”躍升至“認知輔助”。

綜上，新舊路徑目標一致，但實現(xiàn)方式標志著審計信息化從“工具輔助”邁向“智能引領(lǐng)”。隨著大模型在數(shù)據(jù)理解、跨模態(tài)推理與自主學(xué)習(xí)方面的突破，未來智能審計平臺將具備“人機共審”特征，實現(xiàn)技術(shù)協(xié)同到認知協(xié)同的跨越。

三、 大模型驅(qū)動的智能審計新范式：

以“中樞大腦”重構(gòu)流程

（一）重構(gòu)流程：“技術(shù)—流程—組織”三維度比較模型

在大模型驅(qū)動的智能審計新范式下，審計流程正經(jīng)歷從傳統(tǒng)路徑向智能協(xié)同模式的根本性轉(zhuǎn)型。基于“技術(shù)—流程—組織”三維度比較模型（如圖1所示），可以系統(tǒng)揭示這一轉(zhuǎn)型的結(jié)構(gòu)性差異與內(nèi)在邏輯。在技術(shù)維度上，傳統(tǒng)審計依賴以規(guī)則引擎為核心的判斷機制，其能力邊界受限于預(yù)設(shè)邏輯與結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理；而大模型路徑則以語義理解為核心，構(gòu)建具備上下文感知與知識推理能力的“語義中樞”，顯著增強對非結(jié)構(gòu)化信息和復(fù)雜業(yè)務(wù)語境的處理能力。在流程維度上，傳統(tǒng)模式呈線性分段構(gòu)建特征，導(dǎo)致各環(huán)節(jié)之間存在數(shù)據(jù)壁壘與協(xié)同斷點；大模型通過一體化聯(lián)動機制重構(gòu)審計全流程，實現(xiàn)審計任務(wù)、數(shù)據(jù)與知識的動態(tài)融合與實時聯(lián)動，推動流程由靜態(tài)串聯(lián)向動態(tài)閉環(huán)演進。在組織維度上，傳統(tǒng)審計以人為主導(dǎo)，技術(shù)僅為工具性支撐，而在大模型路徑下，形成以人機協(xié)同為特征的新型組織結(jié)構(gòu)，機器承擔(dān)高頻、高計算密度的任務(wù)，人類審計人員則聚焦于判斷性、策略性環(huán)節(jié)，實現(xiàn)從“技術(shù)工具”向“智能伙伴”的角色躍遷?？傮w而言，該比較模型所揭示的轉(zhuǎn)型邏輯表明，大模型不僅是審計流程的技術(shù)升級引擎，更是推動認知審計、動態(tài)審計與智能治理深度融合的結(jié)構(gòu)性力量。

（二）范式內(nèi)核：智能中樞的一體化

大模型作為底層智能引擎，通過功能融合、數(shù)據(jù)融合與知識融合的“三層融合”機制，從根本上重構(gòu)了傳統(tǒng)審計信息化流程（如圖2所示）。大模型驅(qū)動的智能中樞通過協(xié)同作用，在功能層面實現(xiàn)了管理、作業(yè)與分析的一體化整合，徹底打破傳統(tǒng)審計管理系統(tǒng)（OA）、現(xiàn)場作業(yè)系統(tǒng)與大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)間的壁壘。這種融合形成全流程閉環(huán)控制：管理端動態(tài)生成審計方案并智能分配任務(wù)（如基于政策變化自動調(diào)整審計重點）；作業(yè)端實時解析多源數(shù)據(jù)并精準識別風(fēng)險（如合同條款沖突檢測）；分析端則自動生成結(jié)構(gòu)化報告并反饋優(yōu)化建議（如邏輯校驗與風(fēng)險預(yù)測）。

在數(shù)據(jù)層面，中樞依托Transformer多模態(tài)注意力機制突破數(shù)據(jù)孤島困境，實現(xiàn)文本（政策法規(guī)/合同條款）、表格（財務(wù)數(shù)據(jù)/工程量清單）、圖像（工程圖紙/票據(jù)掃描件）等異構(gòu)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一解析與關(guān)聯(lián)分析。通過融合合同文本與工程進度圖像數(shù)據(jù)，系統(tǒng)自動識別虛報工程量線索，同時提升跨模態(tài)證據(jù)鏈的挖掘能力。

在知識層面，中樞構(gòu)建了“法規(guī)庫基礎(chǔ)規(guī)則→垂直行業(yè)語料（如百億級工程審計語料）→實時審計證據(jù)→模型微調(diào)→智能體迭代”的動態(tài)學(xué)習(xí)閉環(huán)，取代傳統(tǒng)靜態(tài)規(guī)則庫。該機制使系統(tǒng)能夠自主適應(yīng)政策調(diào)整（如新會計準則實施后自動更新審計邏輯），并通過持續(xù)的專業(yè)化演進提升判斷精度。

本質(zhì)上，這三層融合共同推動審計信息化流程實現(xiàn)范式躍遷：其一，將離散系統(tǒng)整合為協(xié)同中樞，消除傳統(tǒng)OA→作業(yè)→分析的線性傳遞損耗，使響應(yīng)時延壓縮至分鐘級；其二，推動審計邏輯從規(guī)則匹配向語義理解躍遷，實現(xiàn)上下文推理與風(fēng)險預(yù)測的維度擴展；其三，構(gòu)建“數(shù)據(jù)輸入—知識沉淀—能力提升”的自主進化生態(tài)，形成可持續(xù)優(yōu)化的智能審計能力。這種以動態(tài)閉環(huán)為核心的中樞架構(gòu)，不僅解決了數(shù)據(jù)孤島、規(guī)則僵化與響應(yīng)滯后等傳統(tǒng)瓶頸，更為科技強審戰(zhàn)略提供了可拓展的技術(shù)實現(xiàn)路徑。

（三）路徑對比：三大關(guān)鍵優(yōu)勢

以“中樞大腦”重構(gòu)流程范式變革的核心在于，實現(xiàn)了對傳統(tǒng)線性建設(shè)模式的跨越式替代，并展現(xiàn)出三大關(guān)鍵優(yōu)勢，傳統(tǒng)路徑與大模型驅(qū)動路徑的對比如表1所示。

首先，該范式實現(xiàn)了審計全流程的智能化覆蓋，顯著提升了效率與精度，跨越了傳統(tǒng)的漸進式建設(shè)階段。在審前階段，大模型能夠自動解析復(fù)雜的政策法規(guī)，并據(jù)此動態(tài)生成優(yōu)化的審計方案，有效替代了傳統(tǒng)審計管理系統(tǒng)（OA）中基于靜態(tài)模板的計劃功能。在審中階段，其強大的實時處理能力可深入解析非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如合同文本），精準識別條款沖突、參數(shù)偏離等潛在風(fēng)險點，準確率可達75%以上，從而在很大程度上替代了傳統(tǒng)依賴人工抽樣和預(yù)定義規(guī)則模型的分析方式。在審后階段，大模型能夠高效自動生成結(jié)構(gòu)化的審計報告（效率提升約60%），并智能校驗報告內(nèi)容的邏輯一致性，融合了傳統(tǒng)作業(yè)系統(tǒng)與報告管理系統(tǒng)的核心功能，大幅縮短審計周期。

其次，大模型的多模態(tài)融合能力從根本上打破了傳統(tǒng)審計系統(tǒng)的數(shù)據(jù)壁壘。大模型能夠同步處理和分析文本、表格、圖像（如合同掃描件、工程量清單照片）等異構(gòu)多源數(shù)據(jù)，實現(xiàn)了信息的深度關(guān)聯(lián)與洞察。實踐表明，多模態(tài)大模型可以直接打通傳統(tǒng)割裂的審計管理系統(tǒng)（OA）、審計作業(yè)系統(tǒng)和審計大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)隔閡，構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)視圖，為綜合監(jiān)督提供堅實基礎(chǔ)。

最后，基于Transformer架構(gòu)的端到端動態(tài)學(xué)習(xí)機制取代了僵化的靜態(tài)規(guī)則引擎。通過垂直領(lǐng)域知識的持續(xù)注入（如在“審元大模型”等專業(yè)模型中訓(xùn)練百億級工程審計語料），大模型能夠不斷自我優(yōu)化其專業(yè)審計能力，靈活適應(yīng)審計場景、政策法規(guī)和市場環(huán)境的動態(tài)變化。這種持續(xù)學(xué)習(xí)能力顯著降低了對預(yù)設(shè)規(guī)則模型（如規(guī)則庫、舞弊標簽、合規(guī)閾值）的依賴，避免了規(guī)則頻繁迭代、失效快及維護成本高昂的問題，使審計邏輯從刻板的“規(guī)則編碼”向更具適應(yīng)性的“語義理解”躍遷。

四、大模型驅(qū)動的智能審計系統(tǒng)的

構(gòu)建與應(yīng)用

（一）整體架構(gòu)設(shè)計

智能審計大模型系統(tǒng)的整體架構(gòu)采用數(shù)據(jù)層、模型層、應(yīng)用層三層架構(gòu)設(shè)計，聚焦大語言模型（LLM）與業(yè)務(wù)場景的深度融合，簡化層級劃分的同時確保功能完整性與擴展性，如表2所示。

1.數(shù)據(jù)層是系統(tǒng)的基石，負責(zé)整合企業(yè)內(nèi)部多源數(shù)據(jù)（如OA、財務(wù)、人力系統(tǒng)），通過API、多智能體協(xié)同等技術(shù)構(gòu)建統(tǒng)一的審計知識庫，實現(xiàn)結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的實時抽取與標準化存儲。LLM在此層發(fā)揮語義解析能力，對合同文本、審計報告等非結(jié)構(gòu)化內(nèi)容進行智能分類、標簽化處理，并建立動態(tài)關(guān)聯(lián)（如將合同條款與財務(wù)付款記錄映射）。

2.模型層以LLM為核心引擎，結(jié)合OCR（光學(xué)字符識別）、CV（計算機視覺）等技術(shù)實現(xiàn)多模態(tài)智能分析。LLM通過知識圖譜構(gòu)建動態(tài)審計知識庫（如關(guān)聯(lián)法規(guī)、案例與整改措施），并協(xié)同處理文本、圖像、表格等多模態(tài)任務(wù)（如解析航拍圖識別違建，或分析財務(wù)報表發(fā)現(xiàn)科目異常）。模型層還針對農(nóng)墾集團業(yè)務(wù)場景進行輕量化微調(diào)（如優(yōu)化術(shù)語識別），實時監(jiān)控資金流水與整改進度，預(yù)測風(fēng)險并觸發(fā)預(yù)警。

3.應(yīng)用層聚焦業(yè)務(wù)落地，覆蓋審計全流程場景。LLM驅(qū)動智能計劃管理（如自然語言生成審計計劃）、自動化作業(yè)執(zhí)行（財務(wù)異常檢測、招投標圍標分析）與閉環(huán)整改跟蹤（材料完整性校驗、責(zé)任鏈路生成）。模塊化設(shè)計支持快速擴展新場景（如地產(chǎn)審計），同時數(shù)據(jù)層預(yù)埋的外部接口能力（如稅務(wù)驗真）可直接服務(wù)于業(yè)務(wù)需求，確保系統(tǒng)靈活性與前瞻性。

（二）核心功能

1.審計知識庫智能體。

（1）多源數(shù)據(jù)采集智能體：構(gòu)建非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的采集接口，為知識庫的構(gòu)建提供有效的數(shù)據(jù)來源。

非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)采集智能體：提供對PDF、掃描件、Word文檔等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的接入功能，結(jié)合OCR和大語言模型技術(shù)實現(xiàn)內(nèi)容解析與結(jié)構(gòu)化轉(zhuǎn)換；結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)采集智能體：提供各類數(shù)據(jù)庫表單、Excel表單的數(shù)據(jù)接入功能。

（2）知識提取智能體：利用大模型，清洗原始數(shù)據(jù)并按需提取相應(yīng)的數(shù)據(jù)構(gòu)建知識圖譜。

數(shù)據(jù)清洗增強：利用大模型自動識別異常值、缺失值及語義矛盾，支持基于業(yè)務(wù)規(guī)則的動態(tài)糾錯（如財務(wù)科目邏輯校驗）；知識圖譜自動化構(gòu)建：通過多模態(tài)大模型提取非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中的實體與關(guān)系，自動化構(gòu)建相應(yīng)的知識圖譜。

2.審計管理智能體。

（1）審計項目管理。

①年度計劃管理：制訂/調(diào)整審計計劃，分配資源（人力、時間、預(yù)算）。

智能資源優(yōu)化引擎：LLM分析歷年項目數(shù)據(jù)（人力投入/問題發(fā)現(xiàn)率/整改周期），推薦最優(yōu)資源分配方案；動態(tài)預(yù)算模擬：基于歷史成本數(shù)據(jù)+宏觀經(jīng)濟指標預(yù)測，生成多版本預(yù)算方案（保守/中性/激進）；監(jiān)管雷達：LLM實時解析最新審計法規(guī)，自動標注計劃合規(guī)風(fēng)險點。

②項目立項管理：創(chuàng)建審計項目，設(shè)定目標、范圍、時間節(jié)點。

風(fēng)險自評估模塊：LLM自動解析立項材料，對比行業(yè)基準數(shù)據(jù)生成風(fēng)險雷達圖；知識圖譜輔助決策：自動關(guān)聯(lián)歷史相似項目的問題庫、整改方案、審計報告；智能目標生成器：基于被審計單位畫像自動推薦審計重點領(lǐng)域和核心KPI。

③任務(wù)分派管理：分配審計組成員及角色（主審、協(xié)審）。

智能角色畫像引擎：通過成員歷史績效數(shù)據(jù)（問題發(fā)現(xiàn)率/整改率等）生成三維能力矩陣；多目標優(yōu)化模型：考慮專業(yè)匹配度、工作負荷、團隊協(xié)作歷史等維度自動生成最優(yōu)分派方案；實時彈性調(diào)整機制：智能體持續(xù)監(jiān)控成員工作狀態(tài)（系統(tǒng)活躍度/任務(wù)延遲率），自動觸發(fā)人員調(diào)整。

④進度監(jiān)控管理：甘特圖/看板式跟蹤項目進度，預(yù)警延期風(fēng)險。

風(fēng)險預(yù)測模型：LLM分析項目文檔溝通記錄，識別潛在延期信號（如頻繁變更需求/異常溝通延遲）；智能糾偏建議：當進度偏差大于閾值時，自動生成調(diào)整方案（增補資源/縮減范圍/流程優(yōu)化）；BI可視化看板：根據(jù)統(tǒng)計條件，以BI可視化看板方式顯示審計項目的相關(guān)統(tǒng)計信息，如分類顯示歷年審計項目數(shù)、發(fā)現(xiàn)的問題數(shù)等；自然語言交互：支持語音/文字查詢（如“對比近三年工程審計問題類型分布”），自動生成動態(tài)可視化；智能洞察推送：發(fā)現(xiàn)異常模式時主動預(yù)警并生成分析看板。

（2）審計流程管理。

①準備階段：包括資料預(yù)審（上傳被審計單位資料）、被審計單位畫像生成（生成被審計單位畫像）等。

智能資料采集：LLM推薦抓取被審計單位關(guān)聯(lián)系統(tǒng)數(shù)據(jù)（ERP/OA/財務(wù)系統(tǒng)）；風(fēng)險熱力圖：基于行業(yè)特征與歷史問題庫，生成風(fēng)險領(lǐng)域可視化圖譜（如采購環(huán)節(jié)高風(fēng)險提示）；實施階段：包括工作底稿管理（在線編輯、模板化錄入），問題清單跟蹤（記錄審計發(fā)現(xiàn)、關(guān)聯(lián)證據(jù)附件），流程控制等；智能底稿助手：可自動填充重復(fù)字段（單位名稱/審計期間），LLM實時校驗底稿合規(guī)性；問題智能關(guān)聯(lián)：自動匹配相似歷史案例（“類似2022年××項目存貨問題”），證據(jù)鏈自動補全建議（“需補充2023年1—3月驗收單”）。

②整改階段：包括整改任務(wù)派發(fā)（自動推送至責(zé)任部門）、智能整改閉環(huán)，自動生成整改意見等。

智能驗收機器人：多模態(tài)材料核驗（掃描件OCR識別+影像分析），邏輯矛盾檢測（整改報告數(shù)據(jù)與附件憑證不一致時預(yù)警）；影響度預(yù)測：LLM模擬整改措施對業(yè)務(wù)流程的連鎖影響（如財務(wù)流程變更對審批效率的影響預(yù)測）。

③報告管理：基于模板+LLM輔助生成審計報告初稿、歸檔管理各類審計報告等。

動態(tài)報告生成器：LLM自動提取關(guān)鍵數(shù)據(jù)生成摘要，并支持多版本報告生成（管理層版/董事會版/監(jiān)管報送版）；智能問答引擎：支持對歷史報告的語義檢索（如“查找所有涉及關(guān)聯(lián)交易披露問題的報告段落”）。

3.審計作業(yè)智能體。

（1）財務(wù)審計（應(yīng)收賬款審計）。

應(yīng)收賬款動態(tài)監(jiān)控與分類管理：自動生成賬齡分析表（30/60/90天以上），按逾期時長制定差異化催收策略（如逾期30天郵件提醒，90天啟動法律程序），并結(jié)合客戶信用評級（如歷史回款率）動態(tài)調(diào)整賒銷額度。

壞賬風(fēng)險預(yù)測與應(yīng)對：利用大模型分析客戶經(jīng)營數(shù)據(jù)（如財報、輿情），預(yù)測壞賬概率并建議計提比例，同步生成催收方案（如分期還款協(xié)議）。自動關(guān)聯(lián)法務(wù)系統(tǒng)，生成律師函或訴訟材料，跟蹤執(zhí)行進展。

業(yè)財數(shù)據(jù)一致性校驗：對比銷售合同、出庫單、發(fā)票數(shù)據(jù)，識別虛增收入或重復(fù)記賬，確保應(yīng)收賬款真實性。

（2）合同審計。

智能合同風(fēng)險審查：利用大模型語義理解能力，自動識別合同條款中的法律風(fēng)險（如付款條件模糊、違約責(zé)任缺失）、合規(guī)性漏洞（如違反行業(yè)監(jiān)管規(guī)定）及邏輯矛盾，結(jié)合企業(yè)自定義規(guī)則庫（如風(fēng)控閾值）生成風(fēng)險報告。

合同要素自動提取與歸檔：通過OCR增強識別技術(shù)提取合同關(guān)鍵字段（甲乙方信息、金額、履約節(jié)點等），并轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存入合同臺賬，實現(xiàn)動態(tài)追蹤。

履約監(jiān)控與預(yù)警：建立合同執(zhí)行跟蹤智能體，實時監(jiān)控關(guān)鍵節(jié)點（如交付、驗收、付款），逾期自動觸發(fā)預(yù)警并推送至相關(guān)責(zé)任人，生成整改建議。

五、未來發(fā)展趨勢與挑戰(zhàn)

隨著行業(yè)垂直大模型（如審元大模型）的深度普及，審計信息化正加速向技術(shù)融合化、范式實時化與治理規(guī)范化三重維度演進。在技術(shù)層面，大模型將與區(qū)塊鏈構(gòu)建的可信數(shù)據(jù)鏈、隱私計算實現(xiàn)的安全分析等技術(shù)深度耦合，形成多智能體協(xié)同的“可信審計網(wǎng)絡(luò)”，推動審計基礎(chǔ)設(shè)施由工具集向智能體生態(tài)躍遷。這一進程同時引發(fā)審計范式的根本性重構(gòu)：審計人員角色從執(zhí)行者向AI訓(xùn)練師與決策監(jiān)督者轉(zhuǎn)型，亟須掌握提示詞工程、模型校驗等新技能；業(yè)務(wù)流程則向動態(tài)化演進，如中石化“業(yè)審融合一體化平臺”已驗證實時審計（如動態(tài)監(jiān)控財政資金流向）的可行性。然而，智能化深化亦伴生新型風(fēng)險：數(shù)據(jù)安全方面需依賴私有化部署與聯(lián)邦學(xué)習(xí)機制解決敏感信息保護難題；倫理規(guī)范層面則需通過行業(yè)組織建立AI倫理標準，以防范算法偏見與誤判導(dǎo)致的監(jiān)督失靈。未來發(fā)展的核心矛盾在于技術(shù)迭代速度（如多模態(tài)認知增強）與制度適應(yīng)能力（如職業(yè)能力重塑、倫理框架構(gòu)建）之間的動態(tài)平衡，這要求構(gòu)建“技術(shù)—人才—制度”三位一體的協(xié)同治理體系，才能有效支撐科技強審戰(zhàn)略的可持續(xù)落地。

文章摘自《中國內(nèi)部審計》雜志2025年第8期

作者：徐超 朱天成 周立云

單位：南京審計大學(xué) 中國石油化工集團有限公司審計部

編輯：孫哲

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