智能审计助力提升央企穿透式监管的新路径
2026-05-13
来源：审友数治

在全面深化改革与国有企业高质量发展的战略背景下，中央企业内部审计面临监督职能转型的深层压力。审友结合某大型央企审计数字化转型实践，提出一套“横向贯通、纵向深挖、AI赋能”的穿透式审计方案，从审计计划管理、现场审计实施、数据治理与分析、风险动态监控、整改闭环管理五大维度，系统梳理内部审计监督质效提升路径。实践表明，业务驱动、技术赋能、制度保障三位一体的智能审计体系，可显著提升中央企业内部审计质量与治理效能。 


一、建设背景与战略定位


2026年，国资委发出以下规范性文件：

1. 《关于加强中央企业穿透式监管的指导意见（试行）》（文号：（国资发监督规【2026】2号），以下简称为“2号文”）

2. 《关于做好2026年中央企业内部控制体系建设与监督工作有关事项的通知》（文号：国资厅监督〔2026〕15 号，以下简称为“15号文”，亦称“2026年内控通知”）

可见，穿透式监管是破解国央企治理痛点、释放发展活力、有效管控经营风险的现代化治理核心举措，更是完善国央企治理体系的关键答案。而内部审计作为监督体系的重要组成部分、央企内部治理的 “免疫系统”，肩负着防控风险、强化治理、促进企业高质量发展的战略使命，是落实穿透式监管要求、推动企业数智化转型的核心载体。

在央企实践中，内部审计长期面临计划被动化、现场作业分散、数据分析浅层化、整改闭环不完善等痛点。与此同时，人工智能、大数据等数智化技术的快速发展，为内部审计转型提供了坚实技术支撑。审计监督亟需摆脱传统人工模式局限，向智能化、穿透式、实时化转型，实现审计范围横向贯通、纵向深入的全面覆盖。

本文以某大型制造业央企为案例，提出"横到边、纵到底、AI赋能"的内部审计智能化实践路径，为央企审计现代化提供可复制、可推广的实践经验。


二、智能化数据治理方法论：横到边，纵到底


整合集团财务、合同、采购、资金、经营等核心业务系统，构建统一审计数据仓库，实现跨业务域数据集成。



1. 横向贯通

横向贯通的核心是实现数据全维度覆盖于业务全环节衔接，打破个业务板块的数据壁垒，为穿透式审计筑牢数据基础，具体通过数据标准化与业务对象匹配两大举措落地：

数据标准化：

审友的穿透式审计在协助央国企穿透式监管要求上具备天然优势，数据采集是数据标准化的首要环节。多数央国企信息化建设是逐步推进的，各部门、各业务板块的系统多由不同厂商建设，形成了诸多数据孤岛。而我们自主研发的数据采集工具如同“吸星大法”，可全面采集财务、合同、采购、资金、经营等各业务板块的全量数据；在此基础上，通过统一数据口径、规范数据格式、梳理数据关联，完成数据标准化处理，进而打通业务壁垒和数据孤岛，实现数据交叉比对分析，更精准地发现隐蔽性问题，真正实现数据覆盖“横到边”。

业务对象匹配：

在数据标准化的基础上，将各业务环节与系统数据对应，明确各业务环节的核心数据来源与审计重点，形成清晰可追溯、可核查的审计对象清单，确保审计过程中精准定位业务节点、快速调取关联数据，为穿透式审计的高效开展奠定坚实基础。

2. 纵向深挖

纵向挖深的核心是破解央国企多级组织管理结构下，各级单位系统建设多样、复杂，无法上下贯通的痛点。在甲方授权许可的前提下，依托集团总部——子公司——业务单元——具体项目的组织架构，通过审友A8大数据分析预警系统，可实现审计触角纵向穿透、层层渗透，直达企业最末端，真正实现审计覆盖“纵到底”：

纵深审计链条构建

紧密结合国央企多层级组织架构和全流程业务逻辑，构建“总部统筹、层层延伸、全程追溯”的纵深审计链条，将审计监督贯穿从集团决策层到基层执行层的每一个环节，破解多层级管控中信息不对称的痛点。依托审友大数据分析预警系统，采集各级单位不同厂商、不同类型系统的数据，打破各级单位之间的系统壁垒，达成上下数据贯通、层层穿透、一插到底；同时构建“宽表”数据体系，将集团及各级子公司、各业务单元的跨系统、多维度信息整合至单一数据宽表，实现全层级数据的集中汇聚与关联打通，便于审计人员开展综合分析与智能筛查，大幅提升审计效率与精准度。

3. AI赋能

三大AI赋能方向

大模型与知识图谱：

构建行业+审计+场景三层语料，形成智能体支持的审计知识图谱。实现审计政策、案例、流程的智能检索与关联应用，辅助审计人员快速掌握审计重点、提升专业能力。

智能数据分析：

结合机器学习和深度学习算法，构建多维度审计分析模型，实现异常检测、风险预测和问题线索自动生成，摆脱传统人工抽样局限，提升风险识别的精准度与效率。

多模态数据融合：

整合结构化数据（财务数据、合同数据等）与非结构化数据（合同文本、审批单据等），实现全方位、多维度审计洞察，确保隐蔽性风险无遗漏。


三、智能穿透式审计：纵向深化


以纵向深挖为核心，从主体、业务、行为责任、数据全要素四个维度实现深度穿透，结合AI技术生成审计线索，推动审计监督向纵深发展：

1. 主体穿透：

结合集团—板块—企业全层级关系图谱，实现投标商、合同、供应商等主体信息贯通，向下逐级发现问题，向上聚合风险线索。

2. 业务穿透：

对每个层级审计线索与合同、采购、资金、经营数据全链条关联，通过AI模型自动识别异常模式、违规操作和利益输送，实现业务全流程可追溯、可核查。

3. 行为与责任穿透：

通过合同编码、审批流程和供应商编码，实现行为追踪与责任认定，明确管理责任归属。

4. 数据全要素穿透：

整合ERP、财务系统、招投标系统、外部征信等多源异构数据，实现实时贯通与智能分析，为审计决策提供全量数据支撑。

5. AI线索生成：

通过问题线索模型和查询分析模型，自动生成疑点线索，辅助审计人员精准发现违规、异常和潜在风险。


四、全流程审计业务升级


1. 风险导向的审计计划管理

建立覆盖全集团的动态风险清单和排序矩阵，AI自动推荐高风险领域。

审计计划可动态调整，优先配置资源至高风险单位与业务领域。

年度计划与滚动监测结合，实现计划的主动性和精准性。

2. 线上协同的现场审计

底稿、证据、制度嵌入平台，实现全流程电子化管理。

跨地区、跨层级协作，实时共享数据和底稿，提高审计效率。

建立质量评价体系，量化审计底稿合规性和结论准确性。

3. 全量数据分析能力

打通财务、合同、采购、资金、经营数据壁垒，建立全量审计数据仓库。

多层次分析模型：

财务模型（查询—分析—预警）、合同模型（黑名单、围标、供应商关联）、采购模型（异常价格、集中度）、资金模型（大额资金异常、高风险往来）。

4. 常态化风险监控与预警

建立企业画像评价体系，按月动态评分并分类高、中、低风险单位。

AI实时监控，异常即推送，持续跟踪，支持"预警—核实—整改"闭环。

总部与基层联动，实现纵向责任清晰、横向协作高效。

5. 整改闭环与价值转化

整改任务全生命周期管理，线上分配、进度追踪、验证核实。

根因分析机制：

重大共性问题推动制度完善，实现一查多改。

整改质量量化评估，形成持续改进机制，将审计价值从"发现问题"转向"驱动治理"。


五、实践成效 


1. 审计作业规范化

全面线上化管理，底稿合规率和项目标准化执行水平显著提升

2. 审计分析智能化

AI模型深度挖掘数据风险，覆盖多业务场景，预测性审计比例提升

3. 审计价值创造化

高风险问题识别能力提升，资金安全、合同合规等核心领域风险明显降低

审计发现问题从数量增加到质量提升，实现从合规性问题向经营性风险和资金安全风险转变。数据驱动、AI赋能的审计范式突破了传统人工审计局限，实现价值创造最大化。


六、未来展望


1. AI持续赋能：

自然语言处理用于合同文件自动审查，图神经网络识别复杂关联风险，预测性分析实现潜在风险预警。

2. 无感审计与实时监督：

自动数据抓取与分析，实现审计从"事后检查"向"事中、事前实时监督"转型。

3. 智能监督体系推广：

形成可复制、可推广的央企内部审计智能监督模式，为建设世界一流企业提供坚实治理保障。


七、技术支撑与合作单位

未来展望


本次央企内部审计智能化转型实践得以顺利落地，得益于强有力的技术支撑与解决方案提供。北京审友数治科技有限公司作为战略合作单位，为审计数字化和智能化提供了全流程技术支撑，包括：


1. 数据预警分析平台搭建：

提供横向贯通、纵向穿透的审计数据分析体系，实现财务、合同、采购、资金、经营等全业务域的数据集成与标准化。

2. AI智能分析能力：

构建覆盖合同智能审查、全量数据分析、风险预测、异常识别的多层次AI模型，为审计决策提供可视化、可量化支撑。

3. 闭环管理与在线协作：

开发全流程电子底稿、实时预警与整改闭环管理平台，实现集团总部与下属单位的远程协同和动态风险监控。


通过与北京审友数治科技有限公司的紧密合作，该央企内部审计不仅实现了从“事后发现”向“事前预判、事中干预、实时监督”的质的跃升，也为中央企业构建智能化、数智化、可复制的内部审计模式提供了宝贵经验。



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