全国内部审计数智化转型发展研究报告解读 | 技术应用与实践路径

▍ 报告发布

为全面掌握我国内部审计行业数智化转型现状，在审计署内部审计指导监督司指导下，中国内部审计协会与中国信息通信研究院联合开展了全国内部审计数智化转型情况调研。基于来自全国31个省（自治区、直辖市）及重点行业的2888份有效问卷数据，双方组织业界专家编写完成《全国内部审计数智化转型发展研究报告（2025）》，并于此前的"2025年内部审计助力中国式现代化论坛"上正式发布。

本报告的编制工作汇聚了行业多方智慧，得到了以下18家中央及地方单位的大力支持与深度参与（排名不分先后）：

上述单位为数据分析与报告撰写贡献了宝贵的实践经验，在此致以最诚挚谢意。

▍ 系列解读第三期

在第一期中，我们分析了行业数智化转型的整体格局——"三级梯队"分化显著；在第二期中，我们探讨了人才与资金两大资源制约——"缺人"与"缺钱"的深层矛盾。当基础资源逐步到位，技术在审计领域究竟用得怎么样成为行业最为关注的关键议题。

本期将依据报告中的相关数据，系统呈现技术赋能审计的真实进展——从平台建设到数据治理，从模型应用到智能化探索，看看行业在技术落地过程中取得了哪些成效、遇到了哪些障碍。

报告数据显示，技术在内部审计领域的应用并非齐头并进，而是伴随着资源配置和发展阶段的不同，呈现出清晰的梯队分化。不同阶段的单位在平台建设、数据能力、模型应用、智能化四个维度上，表现差异明显。

核心技术能力梯队分布

1. 平台建设：从"有没有"到"强不强"

引领者（通信、银行、电力等）：已建成企业级数据中台与审计云平台。平台功能覆盖审计作业、项目管理、决策支持全流程。各头部单位目前均已建立集团统一的数智化审计平台。

追赶者（交通、建筑、钢铁冶金等）：已建立基础审计作业平台，实现了核心流程的线上化管理。但平台功能模块多依赖标准化软件采购，架构统一性不足，仍处于"线下流程线上化"阶段。

起步者（高校、医院、党政机关等）：无独立审计信息系统，普遍依赖OA办公系统、ERP查询功能或Excel手工操作，仅实现文档电子化，尚未触及审计业务本身的信息化改造。

2. 数据能力：从"孤岛分散"到"汇聚融合"

数据是开展数智化审计的核心资源，但不同发展阶段单位的数据基础设施建设水平悬殊。引领者已建成完整的数据仓库、数据资源目录与审计主数据体系，数据接入覆盖财务、采购、生产、销售等全链条；追赶者初步建立了审计数据仓库，但跨系统数据壁垒尚未完全打通；起步者无专门的数据仓库，审计人员需手工从各业务系统导出数据，数据孤岛问题严重。

值得注意的是，即使是进展领先的引领者，数据接入的完整程度也参差不齐。报告显示，财务数据接入率最高（79.4%），但采购（45.9%）、生产经营（43.9%）、销售（32.1%）等核心业务数据接入率明显下降。

3. 模型应用：从"规则筛查"到"智能预警"

模型是将数据转化为审计价值的关键纽带。报告揭示了模型应用在不同发展阶段的单位中，从"稀缺"到"普及"的艰难爬坡：

具体来看，在已应用审计模型的356个样本单位中，52.4%的单位反馈模型能够产出"大量"或"较多"精准线索，表明模型已开始为审计工作创造显著价值。但这一成效主要集中在引领者群体，大量追赶者和起步者尚未跨过模型应用的门槛。

4. 智能化探索：从"观望"到"应用"

大模型与智能体技术的出现，为内部审计数智化转型打开了新的想象空间。行业展现出积极拥抱前沿技术的意愿。

可以看到，虽然实现多场景、全流程应用的单位尚属少数（约4.5%），但超过半数（54.5%）的单位已进入实质性探索阶段（调研探索+试点应用），反映出行业对前沿技术的积极态度。

尽管技术应用路径清晰、成效初显，但技术在落地过程中也遭遇了普遍性的深层挑战。

1. 第一道鸿沟：数据治理——"巧妇难为无米之炊"

数据是开展数智化审计的核心资源，但当前行业普遍面临数据质量不高、数据流通不畅的困境。

数据孤岛问题仍是常态，业务贯通远未实现。尽管财务数据接入率相对较高，但真正反映业务实质的数据——采购、生产、销售、研发、人力资源等核心业务系统——因部门壁垒、系统异构、安全顾虑等原因，实现全面、实时、明细级接入的单位比例大幅下降。审计视角仍难以穿透业务流程全貌。

数据质量与标准问题突出，制约模型效能。许多单位的数据存在标准不一、口径乱、有缺失、历史数据脏乱等问题。在医疗、高校、传统制造业等行业，大量关键信息以非结构化文档、图纸甚至手写记录形式存在，治理难度极大。低质量数据直接影响模型结果质量。

安全、合规与利用的平衡难题。在金融、医疗、能源等强监管行业，数据安全与个人隐私保护是红线。内部审计在获取和利用数据时，面临复杂的审批流程和安全技术要求。报告显示，89%的保险公司对数据安全与隐私存有顾虑。如何在合规前提下高效开展数据分析，是一个持续的管理与技术挑战。

2. 第二道鸿沟：技术融合——从"拥有工具"到"用好工具"的漫长之路

拥有了先进的平台和模型，并不意味着它们能自然转化为审计效能。技术与审计实战场景之间存在明显的脱节。

工具与业务痛点匹配度不足。部分单位建设的系统或采购的工具，未能紧密贴合本单位特有的业务风险、审计逻辑和管理文化。通用型分析工具难以适应电网安全调度、石油地质勘探、临床诊疗路径、科研经费管理等高度专业化领域，导致实用性差。技术使用者普遍反映"不好用、不愿用"。

应用停留在"浅水区"，未触及核心价值环节。当前许多模型和AI应用，主要替代的是数据核对、信息检索、文档撰写等重复性、基础性工作。而对于审计工作中需要职业判断和经验的环节，技术的辅助作用非常有限。

建设模式单一，可持续性存疑。过度依赖外部厂商的整体解决方案，可能导致内部审计部门丧失主导权和业务逻辑沉淀能力，系统后续迭代僵化。而完全自研则对人才和资源提出极高要求。如何构建"业务主导、技术共建、知识内化"的可持续建设模式，是确保技术应用不断深化的关键。

面对挑战，报告也展望了技术发展的未来路径，供行业参考。

智能中台架构

未来的技术底座将演进为云原生、微服务化的智能审计中台，整合数据中台、算法中台、知识中台与应用中台，使技术能力能够被灵活调用，真正服务于敏捷多变的审计需求。

人机协同模式

未来审计团队将形成人机协同的工作格局：机器智能聚焦海量数据处理与模式识别、不间断监控、基于历史数据的预测分析；审计人员则侧重战略性判断与复杂决策、非结构化情境理解、跨领域知识关联创新。

从事后监督到事前预警

借助广泛覆盖的实时数据和高效智能分析工具，审计监督从事后逐步前移，形成风险预警、过程监控、持续审计的新型作业模式。

结 语

技术是手段，价值是目的。我国内部审计数智化转型在技术路径上已达成基本共识，"平台筑基、数据赋能、智能引领"的发展脉络清晰可见。

然而，技术的落地并非简单的系统采购与部署，而是一场涉及数据治理、场景重塑与人机协作的深度变革。当前行业面临的主要矛盾，已从有无技术转向技术实用性、有效性问题。

未来，唯有打通数据孤岛、深化场景融合，让技术真正嵌入业务流程，才能实现从工具支持到价值创造的根本性转变。这需要行业各方共同推动——主管部门加强政策指引，行业机构完善标准规范与技术共享机制，各单位积极探索实践，真正做到以审计价值为导向推进技术应用。

NEXT EPISODE

下期预告：《标杆实践与经验启示》

当路径清晰、挑战明确，谁又走在了前列？下期将深度剖析领先行业的成功实践，提炼其在战略、组织、技术和业务融合上的共性经验，为追赶者和起步者提供可复制的参照系。