随着大数据、人工智能等技术深度融入事业单位业务流程，传统内部审计模式正面临前所未有的挑战。国家“十四五”数字经济发展规划明确要求推动公共服务数字化转型，但事业单位传统内部审计存在制度滞后、技术手段单一、人员数字化能力薄弱等问题，难以应对电子数据全量处理、实时风险监控等新需求，且审计独立性不足、流程滞后的问题在数字化环境下更为突出，制约审计职能发挥。

文/王志豪

一、重构逻辑：从合规监督到价值共生的系统转型

数字化转型背景下，组织内部审计模式的重构需要从根本上转变思维逻辑，构建以数据为基础、风险为导向、价值为目标的新型审计体系。

（一）核心导向：从合规监督到风险前置与价值共生。

数字化转型背景下组织内部审计模式重构的核心导向，是从传统单一的合规监督转向风险前置与价值共生的双重维度，其中风险前置需依托数字化技术将风险识别、评估、应对的全流程向前延伸，把审计工作深度嵌入组织业务开展的事前规划环节与事中执行环节，在业务启动阶段就完成潜在风险的预判，在业务推进过程中动态跟进风险变化并调整应对举措；价值共生则需通过对审计数据的深度挖掘与分析，梳理组织数字化战略推进中的关键问题与流程优化空间，为组织调整数字化战略方向、改进业务流程提供精准决策依据，使审计工作与组织发展形成协同互动的关系，共同推动组织数字化转型目标实现。

（二）五大维度：系统构建新型审计框架。

审计目标重构的双目标协同，需以基础目标为根基，即保障数字化环境下组织数据的真实属性与合规要求，这一目标延续传统审计在数据核查与合规监督上的核心职能，通过对电子数据来源合法性、记录完整性的把控，为审计工作搭建可靠的数据基础；核心目标则聚焦风险精准防控与组织价值提升，借助数字化审计的技术优势，对组织数字化转型中的潜在风险进行精准识别与有效防控，同时通过审计数据的深度分析为转型战略调整、业务流程优化提供方向，助力组织价值增长。

审计流程重构的全周期实时化，需突破传统事后追溯的局限，转向事前预测、事中监控与事后复盘的全周期覆盖，事前阶段依托AI模型对历史审计数据进行深度分析，挖掘数据中潜藏的风险规律以精准预测高风险领域，事中阶段通过实时审计系统与业务系统的直接对接，动态抓取业务数据中的异常信息并及时预警，事后阶段利用大数据技术对审计结果进行系统分析，提炼风险特征并形成风险数据库为后续审计模型优化提供数据支撑。

审计方法重构的数据驱动化，需突破传统人工抽样的局限，转向全量数据分析与算法模型辅助相结合的模式，全量数据分析依托大数据技术对组织全部财务数据与业务数据进行系统处理，覆盖以往抽样难以触及的信息维度，减少因样本选择局限带来的偏差，让审计覆盖更全面；算法模型辅助则通过应用机器学习处理复杂数据关联、自然语言处理提取关键信息，减少人工操作的耗时与误差，提升审计效率与结果准确性。

审计组织架构重构的独立数字化，需打破传统依附型架构的局限，转向设立独立数字化审计部门，其中关键是组建直接向最高管理层负责的数字化审计委员会，该委员会需统筹审计数据的自主获取、数字化技术的应用规划以及审计人员的专业管理，避免其他部门对审计工作的干预；同时要建立审计、IT与业务部门的跨部门协作机制，借助IT部门的技术支持保障数据获取的顺畅性，依托业务部门的专业认知加深对业务场景的理解，确保审计工作既能保持数据获取与风险评估的客观性，又能全面覆盖各类业务场景。

审计制度重构的数字化适配，需摆脱传统纸质审计制度在内容更新滞后、执行追溯困难上的局限，转向构建覆盖审计全流程的数字化审计制度体系，在这一体系中要明确审计数据采集环节的来源合规要求、存储环节的安全防护措施以及使用环节的权限分级规则，形成数据全生命周期的规范管理，避免数据泄露或违规使用；同时要结合数字化审计流程的技术特性，制定适配的操作标准，包括审计数据处理的技术参数、审计各环节的衔接要求以及审计结果的数字化呈现与归档规范，确保数字化审计工作按统一准则推进。

（三）逻辑主线：数据赋能—风险前置—价值共生。

数字化转型背景下组织内部审计模式重构逻辑的主线“数据赋能－风险前置－价值共生”中，数据赋能作为基础环节，需通过搭建统一审计数据中台、运用数字化技术整合分散的审计数据，挖掘数据背后隐藏的关联信息与潜在线索，为后续风险前置环节提供全面且精准的数据支撑；风险前置作为核心关键，需依托数据赋能环节积累的信息，将审计工作从以往应对已发生问题的被动状态转为提前识别、主动防控的状态，缓解数字化环境下风险快速扩散传导的问题；价值共生作为最终目标，需借助风险前置保障组织数字化转型过程中的安全稳定，同时通过审计数据的深度价值挖掘为组织运营优化、决策调整提供有效信息，实现审计工作与组织发展的协同共生。

二、实践路径：五措并举推进审计数字化升级

基于重构逻辑，组织需要从数据基础、技术应用、流程再造、组织优化和制度建设五个方面系统推进内部审计模式的数字化转型。

（一）构建统一审计数据中台，夯实数字化基础。

构建统一审计数据中台需先推进数据整合以打破数据孤岛，整合组织内部财务数据、业务数据与外部相关数据，明确各类数据接入时的格式、更新频率等标准；接着开展数据治理以保障数据质量，建立数据清洗、标准化、脱敏机制，通过算法工具剔除无效、冗余数据，统一数据统计口径，对包含敏感信息的数据进行脱敏处理，符合《中华人民共和国数据安全法》相关要求；最后优化数据存储与访问设计，采用混合云存储架构，将核心审计数据存储于私有云，非核心数据存储于公有云，同时建立分级授权访问机制，依据审计人员职责分配数据访问权限并记录访问日志，兼顾数据访问效率与安全。

（二）应用数字化审计技术，全面革新审计方法。

应用数字化审计技术革新审计方法，需引入Hadoop、Spark等大数据处理工具对海量数据进行快速处理，替代传统抽样审计方式，提升审计覆盖范围与结果准确性；同时运用AI技术，通过机器学习模型中的异常检测模型识别异常交易、回归模型预测高风险领域，借助自然语言处理技术开展合同审计与政策文件匹配，自动提取合同关键条款并对比政策要求识别合规风险；还可应用区块链技术记录审计流程，将审计计划、数据采集、审计结论等信息上链实现审计痕迹不可篡改，提升审计结果的公信力。

（三）再造数字化审计流程，实现全周期监控。

再造数字化审计流程实现全周期监控，事前审计需基于历史审计数据与业务数据构建并训练AI风险预测模型，生成风险预警报告为管理层决策提供参考，同时审计部门提前介入组织数字化项目，从审计视角提出数据合规性与风险可控性建议以减少后期审计整改成本；事中审计需搭建对接业务系统与数据中台的实时审计监控系统，设置风险阈值并在数据触发时自动预警，审计人员实时介入核查，还需根据实时风险预警结果向高风险领域倾斜审计资源；事后审计需用可视化工具生成数字化审计报告直观展示风险分布与整改情况，建立审计结果反馈机制将问题与建议录入数据库跟踪整改进度形成闭环，同时用整改数据优化风险预测模型。

（四）优化审计组织架构，保障独立性与专业性。

优化审计组织架构与人员配置需先构建独立数字化审计组织架构，设立直接向组织最高决策层负责的数字化审计委员会，独立制定审计计划、获取审计数据、发布审计报告以避免财务与业务部门干预，同时下设数据治理小组、AI审计小组、业务审计小组实现专业化分工；还需培养复合型数字化审计人才，通过招聘具备审计专业与数字化技术背景的人员优化人才结构，与高校、科技企业合作开展数字化审计技术培训，定期组织审计人员参与行业数字化审计案例研讨。

（五）完善数字化审计制度，提供坚实合规保障。完善数字化审计制度体系需先修订内部审计章程，在章程中清晰界定数字化审计部门的具体职责、审计工作的操作流程以及审计结果的应用机制，为数字化审计工作划定权责边界；再制定审计数据安全管理制度，规范审计数据从采集、存储、使用到销毁的全流程操作，明确各环节数据安全责任，确保符合《中华人民共和国个人信息保护法》《中华人民共和国数据安全法》等法律法规；还要建立数字化审计质量评价制度，引入审计响应时间、风险识别准确率、审计建议采纳率等评价指标，定期对数字化审计质量开展评估并持续优化。

三、未来展望：持续深化审计数字化转型

数字化转型使事业单位内部审计面临对象拓展、需求升级、技术变革的冲击，传统模式存在多维度适配性困境，这就需要构建以“数据赋能－风险前置－价值共生”为主线的重构逻辑，设计五维度重构方向及五大实践路径。未来可进一步深化人工智能、区块链等技术在审计中的深度应用，完善跨部门协同审计机制，持续优化审计质量评价体系，推动审计模式与事业单位数字化转型更深度融合，更好发挥审计的风险防控与价值支撑作用。

（作者单位：常熟市常福街道综合服务中心）

审核：刘   坤

责编：明贵栋

编辑：刘   彬