数字经济持续演进，各类经营业务不断延伸，业财数据体量持续增长，传统审计模式逐渐难以适配复杂多元的监管需求与风险管理目标。依托数字化工具开展基础核查的模式已经迈入转型关口，数智审计成为审计行业变革的重要方向。AI大模型凭借强大的文本理解、关联推理与自主分析能力，打破数据壁垒、优化作业流程，为数智审计落地深化提供核心动能，推动审计工作由事后核查转向全周期风险管控，构建人机协同的新型审计作业体系。

一、行业转型痛点：传统审计模式面临现实挑战

长期以来，审计工作高度依赖人工经验，流程当中存在不少待突破的难点，也催生了发展数智审计的内在需求。海量非结构化资料处理压力突出，合同文件、会议纪要、业务台账、往来信函等材料形式分散，人工查阅筛选耗时较多，容易遗漏潜藏的风险线索。数据孤岛现象普遍，业务系统、财务系统、资产管理系统相互独立，跨领域数据关联比对难度较大，难以形成完整的证据链条。传统审计多采用抽样核查方式，风险识别存在一定局限性，偏向事后发现问题，前置预警能力不足。同时，底稿编制、法规检索、文书撰写等重复性事务占用审计人员大量精力，让专业人员难以充分投入复杂风险研判、行业深度分析等高价值工作。面对持续更新的会计准则、监管条例，依靠人工记忆检索法规资源，也容易影响审计定性的规范性。这些现实问题，倒逼审计行业借助新技术推进变革，加速数智审计体系搭建。

二、AI大模型：为数智审计注入核心技术动能

数智审计的核心要义，是打通数据、流程、知识三大要素，实现数据可贯通、风险可感知、作业可协同。AI大模型并非简单替代审计人员，而是作为智能协作载体，补齐传统数字化审计工具的能力短板。相较于早期标准化数据分析工具，AI大模型具备优秀的自然语言交互能力，能够自主解析长短文本、提取关键业务信息，适配审计场景中大量非结构化资料处理需求。通过对接审计法规库、典型案例库、行业业务规则，大模型可以构建专业审计知识库，把分散的政策条文、历史审计经验转化为可随时调用的智能资源。在数智审计体系中，大模型承担智能分析中枢的角色，承接多渠道汇聚的业务与财务数据，搭建不同数据之间的关联关系，挖掘表层数据之下隐藏的异常信号。依托持续的场景化适配优化，大模型能够贴合不同行业审计特征调整分析逻辑，适配内部审计、专项审计、经济责任审计等多元业务场景，让数智审计摆脱固定模板约束，具备更强的灵活性与适应性。

三、全流程落地：AI大模型融入数智审计典型场景

AI大模型深度嵌入审计项目全周期，覆盖审前筹备、审中核查、审后复盘各个环节，持续完善数智审计业务闭环。

（一）审前阶段：智能研判，优化审计方案

在项目启动阶段，数智审计平台依托AI大模型整合被审计单位历史资料、行业运行特征、过往整改记录。审计人员通过自然语言交互，快速获取重点风险领域清单，梳理同类业务常见问题，辅助编制审计实施方案。大模型可以协助梳理需要调取的数据清单，识别跨系统数据获取难点，提前规划核查路径，让审计计划更贴合实际业务风险，减少盲目开展现场工作带来的资源消耗。

（二）审中阶段：线索挖掘，提升核查深度

审中核查是数智审计价值集中体现的环节。面对大批量合同、凭证、业务单据，AI大模型自动抓取交易金额、合作主体、履约条款、付款节点等关键信息，开展交叉比对，快速标记异常交易、不合规条款等疑点线索。遇到审计定性难题时，大模型可快速匹配对应的法律法规、内部管理制度与相似审计案例，为问题定性提供参考依据。针对核查过程形成的工作记录，能够辅助完成审计底稿初稿撰写，统一底稿逻辑框架，降低基础文字工作负担。需要明确的是，AI输出内容仅作为参考线索，所有疑点最终仍由审计人员开展实地核实、专业判断，守住审计质量底线。

（三）审后阶段：闭环管理，推动长效整改

审计现场工作结束后，AI大模型汇总全部核查疑点，梳理风险类型、问题分布特征，协助搭建层次清晰的审计报告框架，提炼共性、系统性风险。同时，结合问题成因生成方向明确的整改参考建议。在持续监督环节，数智审计借助大模型跟踪整改落实进度，对比整改前后业务数据变化，判断整改举措是否落地生效，区分表面整改与实质性整改。针对反复出现的同类问题，自动归纳内控薄弱环节，推动被审计单位完善管理制度，实现“审计发现—整改落实—机制优化”的完整闭环。

（四）常态化监督：实现持续动态审计

数智审计不止局限于阶段性专项项目，还支持常态化持续监督。AI大模型对接常态化数据流，不间断开展风险扫描，及时捕捉业务流程中新出现的异常行为，把风险发现关口前移。从被动接受线索转变为主动感知风险，助力审计从事后监督，逐步向事前预警、事中管控延伸，完善单位整体风险防控网络。

四、稳步推进：AI大模型赋能数智审计的实施要点

新技术落地不能急于求成，推动AI大模型与数智审计深度融合，需要统筹技术建设、制度规范与人才转型多重维度。首先，筑牢数据安全底线。审计数据具备较强保密性，开展数智审计智能化改造时，需要做好数据分级管理、权限管控，规范数据调用、传输与存储流程，划定数据使用边界，规避信息泄露风险。建立AI内容复核机制，正视模型可能出现的认知偏差，坚持审计人员人工终审原则，不直接采信模型生成结论。其次，循序渐进推进场景落地。优先选择标准化程度高、重复性强的审计场景开展试点应用，在实践中持续优化模型适配能力，积累运行经验后，再逐步拓展至复杂业务领域，避免盲目大范围上线带来应用风险。持续更新知识库，同步纳入新审计准则、监管政策与新增典型案例，保障数智审计分析依据保持时效性。最后，推动审计人才能力升级。数智审计时代，审计人员既要夯实财务、内控、法律法规等传统专业能力，也要培养数字化思维，掌握智能审计工具使用方法，学会有效运用AI大模型开展数据分析、线索挖掘。工作重心逐步向复杂交易判断、商业实质辨析、系统性治理建议等高价值工作倾斜，形成“专业审计人员+AI大模型”协同作业的良性模式。

技术迭代不断向前，AI大模型与审计业务的融合仍拥有广阔探索空间。随着行业实践持续积累，数智审计体系将更加成熟，跨行业、多模态数据融合分析能力持续增强，风险识别维度不断拓宽。技术始终是服务审计目标的工具，审计工作的客观性、独立性、审慎性核心准则不会改变。未来，行业将持续探索更加稳健可控的智能化应用路径，不断完善配套管理制度，平衡创新应用与风险管控。借助AI大模型持续释放数智审计效能，充分发挥审计监督作用，助力各类市场主体完善内部治理，实现稳健可持续发展。