内部审计数字化转型策略、困境和应对措施

前言：

近年来，随着数字信息化技术的迅猛发展，企业越来越多地使用大数据、云计算、区块链等技术，业务流程高度数字化，传统审计方法无法有效覆盖数字化业务场景。数字化转型是指利用数字技术改善业务模式、流程等，从而提高效率和效果。网络安全攻击、数据泄露等数字化风险激增，需通过实时监控和检查工具提前预警。数字化转型不仅是技术升级，更是内部审计职能的战略重构。通过融合数据分析、人工智能和自动化技术，内部审计能够从 " 事后检查 " 转向 " 实时预警＋价值创造 "，成为企业抵御风险、驱动增长的核心支柱。拒绝转型可能导致审计失效，造成合规漏洞，在数字化竞争中丧失优势。

一、内部审计数字化转型的核心策略

数字化转型背景下企业内部审计策略主要包括：构架数字化审计平台，整合审计资源数据，针对企业经营活动的复杂程度以及所涉及的各类信息进行分析，实现与财务、业务、人事等各部门之间的无缝对接，利用数据提取、净化和转化等技术，对数据进行预处理，保障数据的准确性和完整性、一致性，让审计人员快速全面的获取资料，提升审计的准确性和效率。重构审计流程和方法论，将人工智能应用到业务内部审计，借助逻辑回归、决策树、随机森林等高级算法，建立审计风险模型，通过对企业历史审计、财务、行业风险和外部宏观等多个层面的数据进行分析，识别与风险相关联的特征值，如财务指标异常、交易价格等，在新的会计信息录入后，快速识别潜在风险。加强可视化分析，利用可视化软件，将复杂的报表、数据转换成直观易于理解的图表，让审计人员更快发现隐藏信息和潜在风险，让审计结果变得直观，便于管理者掌握企业经营情况和进行科学决策。

二、内部审计数字化转型面临的主要困

1．企业管理和组织机构方面的困境

传统内部审计部门多为职能型架构，独立性强但灵活性不足，难以与数字化业务深度融合。审计职能定位仍以合规检查和风险防范为主，但数字化转型需要审计向战略协同、价值创造方向延伸。跨部门数据壁垒严重，业务、财务、IT 等部门数据标准不统一，导致审计数据整合困难。缺乏数字化转型的统筹机构，跨部门协作效率低下。企业的采购、生产、销售系统数据分散于不同平台，审计团队耗费大量时间人工清洗数据。高层对数字化转型的紧迫性认识不足，视为“技术工具升级”而非系统性变革，数字化投入集中于业务部门，审计部门预算受限，导致技术工具与人才引进不足。

2. 企业文化和人才队伍建设方面的困境

传统内部审计强调“风险规避”和“合规检查”，形成以结果为导向的保守思维，与数字化所需的“敏捷试错、主动创新”文化相矛盾。业务部门与审计部门存在“对立关系”，数字化转型需双方协作，但业务部门因规避监管风险而选择性披露数据或消极配合。部分员工担忧数字化转型导致岗位替换，存在技术恐惧心理，对新技术产生排斥心理。

传统审计团队以财务、合规背景为主，缺乏数据分析、IT 技术等复合型人才；传统审计人员对新技术 （ 如 AI、区块链）的接受度低，存在数字化转型的“惯性抵触”。复合型人才稀缺，既懂审计逻辑又精通技术的“数字审计师”招聘困难，外部人才成本高且适配性低。培训机制滞后，企业依赖短期讲座等碎片化培训，培训效率低，缺乏系统的数字化能力提升途径。

3. 技术与数据方面的困境

部分企业技术基础薄弱，内部审计仍依赖传统手工操作，缺乏自动化工具（如 RPA、AI 模型）和智能化平台支持，审计流程效率低下，审计系统与 ERP、CRM 等业务系统存在数据接口不兼容、信息孤岛问题，难以实现实时数据抓取和分析，系统整合困难。企业引入的通用型工具（如BI），未结合审计场景定制，导致工具利用率低或功能冗余。

数据来源分散、格式不统一、完整性不足或存在噪声数据，影响分析准确性。跨部门数据权限壁垒、数据隐私合规风险限制数据调取，造成数据获取障碍。数据分析能力不足，缺乏有效的数据清洗、挖掘和可视化工具，审计团队难以从海量数据中发掘潜在风险模式。数字化转型中数据泄密风险上升，敏感信息在传输或存储过程中被攻击和误用。

三、内部审计数字化困境的应对措施

1、企业管理和组织机构方面

内部审计数字化转型的本质是通过组织变革实现能力跃迁。企业需突破传统的管理惯性，通过架构重组、资源倾斜、协同破壁，将审计部门从“合规警察”升级为“数字顾问”，推动内审计从“事后差错”向“预警式审计”转变，关注流程优化与战略风险控制。进一步提升高层认知，明确内部审计在数据治理中的监管角色，设立数字化转型专项小组，有高管牵头，融合审计、IT、风控等部门成员，统筹分配资源。建立数据共享规则，推动 ERP、CRM 等系统接口标准化，打破数据孤岛。明确业务部门定期向审计开发数据权限的协作义务。

2、企业文化和人才队伍建设方面

企业高层发挥领导示范作用，明确“审计创新是企业战略的一部分”，将数字化转型目标纳入企业文化价值观。打破部门壁垒，推动业务与审计部门共建，针对高风险场景（如供应链舞弊）共同开发数据模型。消除对立关系，建立“审计- 业务双向反馈机制”，业务部门参与审计数据分析结果的优先应用。

人才内部培养和外部引入相结合，开设数据分析、区块链审计等深度培训课程。招聘IT 审计师、数据科学家、优化团队知识结构。建立“数字化知识库”，汇总审计数据分析模版、工具操作手册、行业标杆案例等资源，供团队随时调用；推行“导师制”，由技术专家和业务骨干组成互助小组，通过“以战代训”提升复合能力。重构考核与激励机制，调整绩效指标，将数字化能力（工具使用率、数据分享贡献）纳入审计人员晋升考核。

3、技术与数据方面

推动系统级数据平台建设，打通业务系统接口（如 API），实现审计数据实时抓取与动态监控。制定统一的数据标准和审计系统接口规范，消除数据孤岛。引入审计自动化工具（如 PRA 机器人流程自动化、AI 风险预警模型）和云审计平台，实现审计流程标准化和智能化。分阶段应用新技术，优先选择成熟技术（如NLP 文本分析、OCR 票据识别）切入高频场景（如合同审计、费用报销合规），逐步扩展到复杂领域。

加强数据优化治理，提升数据质量，建设数据质量框架，明确数据所有权和管理责任，业务部门负责数据录入质量，制定数据清洗规则，引入数据质量管理工具，定期生成数据质量报告并推动整改。推动高层授权，建立跨部门使用数据共享机制，明确合规使用便捷，脱敏处理敏感信息。

内部审计数字化转型的本质是 " 技术赋能＋流程再造＋组织进化 " 三维一体的变革。通过 " 能力平台化、工具职能化、风险可视化 " 建设，实现从 " 合规检查者 " 到 " 风险先知者 " 再到 " 价值创造者 " 的跃迁。企业应聚焦 " 风险覆盖率、业务响应速度、资源利用率" 三大核心价值指标，确保转型实效。

参考文献：

[1] 刘仑 . 企业内部审计数字化转型研究 [J]. 现代审计与会计，2023（12）：24-26.

[2] 马悦 . 基于 RPA 技术的企业内部审计数字化转型研究 . 中小企业管理与技术，2023（21）：153-154.

作者简介：邢怡（1973—），女，汉族，上海人，硕士研究生，中级会计师，上海航天电子技术研究所，研究方向：企业审计与财务管理。