数字技术渗透审计领域，“数字化”与“数智化”常被提及，但二者并非等同。前者是审计的“数字转型基础”，后者是“智能升级进阶”，厘清差异是把握审计技术演进方向的关键。
一、概念内核：从“工具赋能”到“智能驱动”的本质跃迁
审计数字化的核心是技术对传统审计的工具性改造，它以互联网、大数据、云计算为支撑，将审计工作从纸质载体迁移至数字平台，实现审计流程、文档与数据的在线化转型。这种转型更偏向“物理世界的数字映射”，例如通过审计业务平台联动财务、业务系统，将分散的经营数据整合为可分析的数字资源，构建起对审计对象的基础数据“画像”。其本质是用数字技术替代手工操作，解决传统审计中数据孤岛、效率低下的问题。
数智化审计则是在数字化基础上的质的飞跃，核心在于“智能”的深度融入。它以数据中台为底座，将人工智能算法与模型全面嵌入审计全流程，实现从“数据记录”到“智能决策”的跨越。这里的“智”体现在机器能够模拟审计人员的专业判断，自主完成数据分析、风险识别与流程处理，甚至通过机器学习持续优化能力。如果说数字化是“让数据说话”，数智化则是“让数据预判趋势”，实现了审计从“技术辅助”到“智能指引”的角色转变。
二、技术基石：从“数据整合”到“智能引擎”的能力升级
数字化审计的技术支撑聚焦于数据的“连接与汇聚”。其核心技术包括数据采集工具、电子表格分析软件、基础数据库等，通过标准化接口实现多系统数据的集中存储，再运用统计方法或简单算法筛选异常范围，发现审计线索。例如在工程审计中，数字化手段可将招投标数据、结算凭证等转化为电子格式，减少人工录入的误差与耗时，但数据分析仍依赖审计人员的手动操作与经验判断。
数智化审计则构建了“数据+算法+算力”的智能引擎。在数据层面，它突破了结构化数据的局限，通过自然语言处理、图像识别等技术解析合同文本、图纸影像等非结构化数据，实现多模态数据的深度融合；在算法层面，机器学习模型可对历史数据进行训练，形成风险识别的“智能大脑”，例如德勤的“小勤人”通过字符识别与匹配算法自动完成凭证抽样；在工具层面，无人机、探地雷达、数字孪生等新装备与技术的引入，让审计突破了物理空间的限制——青岛审计机关用无人机核验绿化苗木数量，用数字孪生平台核查管网敷设情况，实现了“无接触式”精准审计。
三、数据处理：从“抽样分析”到“全量洞察”的维度拓展
数字化审计受限于技术能力，仍以“抽样审计”为主要模式。由于数据处理效率与工具能力的制约，审计人员往往只能从海量数据中选取样本进行分析，通过样本特征推断整体情况。这种方式虽比手工抽样更精准，但仍存在“样本偏差”的风险，可能遗漏隐藏在非样本数据中的问题。其数据覆盖范围也多局限于审计对象自身的经营数据，对外部关联数据的整合能力较弱。
数智化审计彻底打破了抽样的边界，实现了“全量数据+关联分析”的深度洞察。借助强大的算力支撑，审计系统可对企业经营、管理、生产等全维度数据进行完整分析，甚至整合行业基准、政策法规等外部数据，构建立体的数据网络。例如济南审计机关通过“智慧审计一体化平台”，整合项目对象库、法规案例库等五大专题数据，运用图数据库技术挖掘参建单位负责人的关联企业持股情况，精准锁定围串标嫌疑。这种全量分析不仅提升了证据的可靠性，更能发现数据间的隐性关联，揭示传统抽样难以察觉的舞弊线索。
四、审计流程：从“事后核查”到“全周期预警”的模式重构
数字化审计仍未突破“事后审计”的传统框架。其流程优化集中于“审中效率提升”，例如通过数字化文档管理系统加快报告审核进度，通过在线平台实现审计线索的实时传递，但审计介入节点多在业务完成后，风险防控处于“被动应对”状态。即便部分场景实现了线上化，仍需审计人员在审前、审中、审后各环节进行大量手动操作，流程的连贯性与自动化程度较低。
数智化审计构建了“事前预警、事中监测、事后追溯”的全周期流程。在审前阶段，AI知识助手可自动调用法规库与历史案例，智能推荐审计重点与方向；在审中阶段，RPA机器人全程自动化处理数据采集、报表生成等重复性工作，审计人员只需聚焦于疑点分析与专业判断；在审后阶段，智能模型可跟踪问题整改情况，通过持续监测生成动态预警，实现“发现-整改-预防”的闭环管理。这种模式让审计从“问题的发现者”转变为“风险的预警者”，例如某国企通过AI审计平台对财务支出进行常态化扫描，实现了风险的“早发现、早整改”。
五、价值定位：从“合规监督”到“价值创造”的功能升华
数字化审计的核心价值在于“提升合规监督效率”。它通过减少手工操作、规范流程标准，降低了审计工作的时间成本与人为误差，确保审计结论更符合法规要求与业务规范。例如在民生资金审计中，数字化手段可快速核对资金发放明细与受益人口径，精准查处冒领、挪用等违规问题，但价值输出仍聚焦于“查错纠弊”的传统职能。
数智化审计则在合规监督基础上，延伸出“决策支撑与价值增值”的高阶功能。通过预测性分析与智能决策模型，它能从数据中挖掘趋势性、规律性问题，为被审计单位的管理优化提供建议。例如在经济责任审计中，数智化手段可构建领导干部履职“数字画像”，从决策科学性、廉洁自律等维度进行量化评价，为组织部门选人用人提供参考；在预算执行审计中，智能模型可预测资金使用效率，提前优化配置方案，避免财政资源浪费。这种价值延伸让审计成为推动治理现代化的“催化剂”，而非单纯的“监督者”。
从数字化到数智化，审计的演进本质是“技术赋能”向“智能重塑”的跨越：数字化解决了“数据可及性”问题，让审计摆脱了手工束缚；数智化则解决了“数据价值挖掘”问题，让审计拥有了自主判断与预测的能力。两者并非替代关系——数字化是数智化的基础，没有数据的全面数字化，智能算法便成了“无米之炊”；数智化是数字化的升华，缺乏智能引擎的驱动，数据难以转化为前瞻性的审计洞察。
在“科技强审”理念的推动下，审计的未来将更加聚焦于智能技术与业务的深度融合：一方面，AI大模型将实现审计知识的自动沉淀与传承，破解复合型人才短缺的困境；另一方面，多技术协同将构建更立体的审计生态，例如用卫星影像监测生态修复、用区块链技术追溯资金流向。这种演进不仅重塑了审计的工作模式，更让审计在国家治理与企业管理中发挥出全新的价值。
