数字化转型背景下烟草企业内部审计全覆盖策略研究

引言：我国烟草工业与商业一体化经营格局经过多年迭代形成了涵盖原料采购、生产制造、物流配送、市场营销到税费解缴的庞大价值链，任何环节的数据偏差都可能对财政收入、公共健康与产业安全产生外溢影响，因此监管部门与企业管理层对内部审计覆盖深度、广度以及实时性提出更高期待。与此同时，国家“数字中国”建设纲要明确要求国有企业深化数据资产挖掘和数字化治理，内部审计数字化全覆盖已从技术选项演变为治理责任。烟草企业在推行数字化内部审计时面临数据孤岛、流程断点、人才缺口等多重障碍，亟须在顶层设计层面整合资源，在业务层面固化规则，在技术层面重构平台，在组织层面培养审计数字思维，从而实现风险预警、经营监督、合规保障“三位一体”；文章借鉴制造业及金融业成熟经验，并结合前期研究成果，对烟草企业开展内部审计数字化全覆盖工程进行系统性理论探讨与策略构建。

一、数字化背景下内部审计全覆盖的战略意义

（一）守护国有资产安全的制度屏障

烟草企业作为高税收贡献主体，其资产安全与收益质量直接影响国家财政，数字化全覆盖审计借助集中共享的数据仓库对采购、生产、营销、投资各环节实行持续监测，通过预设异常阈值、实时触发预警、闭环核实整改的机制，把潜在舞弊或资源流失消弭于事前或事中，进而构筑不可替代的制度屏障。

（二）促进高质量发展的管理基石

伴随消费结构升级与控烟政策深化，烟草产业持续推进品牌、品类、渠道、服务创新，管理层需要依赖跨域、多维、动态的数据洞察评估创新举措效果。数字化内部审计通过对研发投入、产销联动、市场反馈等指标进行嵌套分析，将传统合规性评价拓展为价值创造型评价，在帮助企业优化资源配置、提升运营效率的同时，为政策制定者提供可靠事实依据。

（三）提升风险防控效能的技术引擎

烟草行业面临政策风险、市场风险、供应链风险等多元压力，数字化全覆盖审计在算法模型驱动下能够捕捉高维数据关联特征，将孤立风险点通过时序分析、网络图谱等方式呈现为风险链条，为管理层提供可视化决策情境。借助机器学习模型，系统可以随着数据积累自我迭代，使风险识别阈值不断精细化，从而形成反应快速、预测精准的技术引擎。

二、烟草企业内部审计数字化全覆盖的现实图景

（一）数据与业务割裂致使监控维度受限

省级公司、工业公司与商业公司在不同历史阶段上线信息系统，数据结构、口径、接口标准差异明显，采购、生产、营销等模块跨系统联动性不足，使得审计端在抓取底层凭证时需反复格式转换。调研显示，审计人员平均将近 40% 的项目工时耗在数据整理与清洗环节，导致单个专项审计的完成周期较理想状态延长约 60% 。与此同时，高阶数据分析与自动化技能人才供应不足——Protiviti 《2023 年下一代内部审计调查》指出，每 10 个内部审计职能中仅有不到 6 个能够配齐掌握 12 项数字化能力的人员，隐含约 40% 的技术人才缺口。在数据孤岛和人力短板的双重制约下，跨系统监控维度被迫收窄，错判与漏判风险随之上升，审计对经营风险的实时感知能力亦明显削弱。

（二）流程自动化程度不足降低响应速度

当前多数企业已在单点场景部署数据分析工具，但流程衔接缺少统一引擎，作业节点仍需人工调度，审计项目从任务分配到底稿归档存在等待与返工，导致发现异常后无法迅速生成完整证据链，也不便于在高层治理会议中提供即时佐证。

（三）专业人才断层抑制技术驱动潜力

现有内部审计团队以财务、会计学背景为主，具备编程、数据建模、算法优化能力的人员占比偏低。面对分布式数据库、图计算、自然语言处理等新兴工具，审计人员需要跨界知识与实战经验，人才断层导致许多高端功能闲置，数字化投入难以产生规模效益。

三、实现内部审计数字化全覆盖的系统策略

（一）构建一体化数据治理框架

财务、供应链、营销等子系统编码口径各异，难以支撑穿透式审计。管理层应绘制“主数据统筹—业务数据同步—审计专仓”三段式蓝图，借消息总线将增量流数据实时写入分层脱敏的审计仓。湘西烟草在此框架下上线“烟包自动扫码系统”，把生产、仓储、物流三库数据秒级汇聚，日均消除 170 万条重复与缺失记录，同时同步生成带时间戳的电子底稿，供高层决策即席取用；并以智能审计模型监控烟叶补贴、基建费用等高风险科目，2024 年迄今已发现重复报销 20 笔、规避损失 500 万元，充分验证数据治理对风险识别与治理提速的价值[1]。

（二）搭建智能审计分析模型体系

当数据底座稳固之后，企业可在私有云或混合云环境内部署审计分析模型工坊，在工坊中依据风险导向原则分层建设基础指标库、关联规则库与机器学习模型集；基础指标库通过调用专仓明细表字段完成指标标准化，为后续高阶算法提供可解释特征。关联规则库则按照“交易链条完整性、职责边界一致性、财务逻辑严谨性”三条主线设计场景化规则，例如“采购计划金额差异与同周期生产订单缺料率关联强度是否超阈”等复合条件，一旦匹配触发即可生成高可信度线索；机器学习模型集可吸收随机森林、图神经网络与序列异常检测算法，在持续增量训练中逐渐学习业务边界变化，通过自动调整权重减少误报。三大层级形成漏斗式结构，在监控广度、深度与精度间取得平衡，而审计人员只需在可视化界面拖拽变量、选定阈值、勾选时间窗口便能快速组装新模型，审计设计周期由原先数周缩短至数日，且不同子模型可通过模型调度器排定执行顺序，在夜间批量运行完成后于早间向审计经理推送交互式仪表盘，决策与整改因此得以前移至风险刚出现的临界点[2]。

（三）强化复合型人才培养机制

数字化全覆盖并非单纯技术话题，而是管理、技术、审计交叉融合的系统工程，故而企业需要建立“引育并重”的复合型人才培养机制。在引进环节，企业可面向数据科学、信息安全、工业工程等专业领域招募高潜力学生，通过“双导师制”让其一方面跟随资深审计人员学习行业背景和法规要义，另一方面在平台开发团队轮岗以掌握数据建模与系统运维。在内部培养环节，可设计贯穿“基础编程—数据可视化—机器学习—审计场景实践”四级递进课程，并要求每位审计人员完成平台规则库建设与模型调优的实战项目，项目完成情况与职级晋升挂钩，从而激发主动学习动力。与此同时，企业可通过与高校、科研机构共同设立联合实验室方式，持续引入前沿算法与行业最佳实践，并邀请外部专家定期进行案例复盘与技术评估，以内部沙龙、线上微课、跨部门工作坊形式分享成果，使复合人才梯队在组织内部形成自循环更新机制，内部审计团队因而逐步完成从合规检查者向价值创造合伙人的角色跃迁。

四、结论

在宏观数字经济浪潮与行业监管深化双重驱动下，烟草企业若希望在保障国有资产安全、提升运营效率、强化社会责任层面取得更高质量成效，必须以全覆盖的数字化内部审计体系为支撑。此体系以稳固的数据治理框架为根基，以智能审计模型群为驱动，以复合型审计人才队伍为保障，三者相辅相成、彼此牵引，其落地过程虽需克服遗留系统整合、文化思维转变与风险评估模型精度迭代等多重挑战，但一旦完成闭环，将有望在企业内部构建起动态感知、精准识别、及时响应的风险。

参考文献

[1]于子城. 数字化审计在烟草企业内部审计中的应用研究[J]. 山东纺织经济，2025，42（05）：8-11.

[2]陈胜.基于SWOT 分析的内部审计人员专业能力培养——以某省烟草工业企业为例[J].现代企业，2025，（05）：60-62.