引 言
审计作为一种独特的职业，肩负着维护经济秩序和增强市场信任的重任。然而，互联网技术的发展以及各行各业管理信息系统的广泛应用，不仅改变了传统审计的工作模式，更为审计行业带来了前所未有的机遇和挑战。在此背景下，审计工作亟须转变思想观念和方式方法，积极拥抱技术变革，以适应新的时代背景下的内涵式发展要求，为社会经济的健康发展贡献力量。数智审计以大数据、人工智能等新兴数字技术为支撑赋能审计工作流程，通过方法创新、优化升级实现审计工作在质量与效率上的双重跃升。本文聚焦数智赋能对提升审计价值、优化审计流程、增强审计能力等方面的核心意义，深入分析当前数智审计应用的普遍现状与面临的深层次挑战，并据此提出系统性、前瞻性的优化路径，以期为审计事业更高质量发展提供一定的借鉴参考。
一、数智赋能对审计工作的.价值和意义
（一）审计范围全面覆盖。借助数智技术强大的数据获取与处理能力，审计工作的覆盖范围得以极大地扩展。审计部门可以搭建审计信息管理平台，直接对接不同部门的业务系统，实时采集资金管理使用、投资管理、资源整合等关键环节的电子业务数据，将自动化和智能化贯穿审计工作全链条。同时，审计人员也能够快速从海量数据中挖掘出更多有价值的审计线索和证据，将审计范围覆盖至更多以往难以触及的领域，从而更高效地查核问题、进行评价判断和宏观分析，从而确保审计监督的全面性和准确性。
（二）审计流程灵活创新。传统审计往往依赖于人工抽样和判断，而数智化的广泛应用替代了大量人工操作环节，且不受时间和空间的限制，哪怕是办公地点随时更改也可以查询分析被审计对象的报表、总账、明细账和会计凭证等信息，提高了审计工作的便捷度和效率，显著缩短了审计周期，也最大程度降低了人工干预风险。同时，数智技术与审计业务的深度融合，也衍生出更多创新性的审计模式，数据分析审计、远程审计等技术的扩展应用不仅能够更加灵活地完成数据采集、文件传输、人员访谈等审计活动，也能够更加及时地发现被审计单位的内控缺陷和异常，实现全面、实时的监控和分析。
（三）审计结果专业可靠。数智技术为审计人员提供了前所未有的“智能助手”，复杂的数据分析、模式识别、异常检测等任务都可以借助Stata、Spss等数据模型软件高效完成，突破了个体认知与计算能力的局限，大大增强了审计人员对复杂经济业务和风险形态的理解深度与判断精度。同时，在构建集中统一、全面覆盖、权威高效的审计监督体系上，智能审计系统还能够采用管理平台标准化的模板和格式采集数据，并通过对审计结果的保存不断优化完善自身的经验数据库，显著提升审计发现问题的穿透力与专业判断的权威性。
二、数智技术在审计工作中的应用现状
（一）审计数据采集与分析方面。利用自然语言处理（NLP）技术，自动识别和提取审计相关数据，并进行数据清洗、转换和整合，为后续审计分析提供高质量的数据基础。
（二）审计风险识别与评估方面。利用机器学习算法，构建审计风险评估模型，对海量数据进行自动分析，识别潜在的审计风险点，并进行风险等级评估，为审计人员提供风险预警和决策支持。
（三）审计质量控制和复核方面。利用人工智能技术，对审计工作底稿、审计报告等进行自动复核，识别潜在的错漏和风险，提高审计质量。
（四）审计程序自动化方面。利用机器人流程自动化（RPA）技术，将重复性、规则性的审计程序自动化，提高审计效率，降低人工操作风险。
三、数智背景下审计工作面临的挑战
（一）数据质量和准确性问题。随着互联网、虚拟现实等技术的快速发展，各个行业的信息系统规模迅速放大，数据呈几何式增长，但由于数据标准不统一、统计口径不一致等情况的存在，加之被审计单位软硬件水平不一，不同部门或系统中可能存在一定的“信息壁垒”，导致审计系统在数据采集方面可能出现不全面、不准确的现象，数据的可信度与可用性也大打折扣。如何构建高效、安全、合规的数据采集、整合与治理机制，是数智审计得以有效落地的前提性难题。
（二）数据安全和隐私保护问题。通常情况下，审计采集到的数据涉及企业经营状况、资金流向、客户信息等敏感内容，一旦存放数据的平台系统安全防护措施不足，就可能导致黑客利用非法数据技术进行攻击、窃取和篡改，甚至利用加密算法对数据进行恶意加密并实施勒索，为审计工作造成数据隐私和信息安全新风险。此外，如果审计人员在敏感数据传输过程中操作不规范，也有可能会导致数据损坏、泄露，为数据安全埋下隐患。
（三）审计人员队伍建设问题。从当前审计队伍现状来看，大部分具有丰富经验的审计专家对于新兴的数智技术及其应用逻辑掌握不多，尤其是对计算机编程、数据建模与分析、人工智能与网络安全等技术工具和理论体系缺乏应有的了解。同时，数智领域的专业人才往往又对审计的专业目标、准则规范和业务流程缺乏深刻认知，因而无法准确找到审计工作开展的切入点。专业数据分析与审计业务开展之间的巨大鸿沟，已经成为桎梏数智化审计工作开展的一大重要因素。
四、数智赋能审计工作提质增效的优化路径
（一）完善数据采集工作，夯实审计数据基础。建立健全适应审计需求的数据管理体系，重点在于促进审计所需数据的规范化采集，探索构建行业通用的数据标准和接口规范，将被审计单位提供的业务、财务数据进行清理、转换、存储，实现数据采集标准化，切实提高审计工作的效率。同时，着力打破部门间、系统间的“数据壁垒”，积极创建审计数据库，全面提高利用数据分析手段核查问题、评价判断、宏观分析能力。
（二）强化信息安全保护，巩固数据安全堡垒。数据信息安全保护的重点在于将数据安全与隐私保护理念贯穿于数智审计的全生命周期，在数据采集、传输、存储、处理、分析及销毁等各个环节，建立清晰的审计数据安全使用规范与操作指引，明确数据使用权限与责任边界，确保数据信息不被泄露、篡改或滥用。同时，加大对关键信息基础设施安全的保护力度，采取先进的加密和认证技术手段，强化存储数据的安全管理，最大程度减少数据损坏或泄漏。
（三）加强专业人才培养，赋能数智审计应用。数智技术的应用对审计人员的专业胜任能力提出了更高的要求，这就需要我们将审计人员的数智能力培养提升至战略高度，制定分层次、系统化的长期培养规划，重点培养审计人员理解基础算法逻辑和评估技术工具效能的能力，进而实现审计业务与数智应用的深度适配。同时，建立审计人员与技术人员的常态化沟通协作机制，通过项目实践、联合攻关等方式培养一批既懂得审计业务又掌握技术工具的复合型审计人才队伍。
结 语
随着人工智能和数字化审计工具的兴起，审计行业站在了变革的十字路口。对于审计行业而言，数智赋能并非简单的工具升级，而是驱动审计理念、方法、流程、效能全方位跃升的系统性工程。唯有以审慎、创新的思维推动审计工作向数字化、智能化转型，方能实现审计工作质量与效率的实质性飞跃，为经济社会健康发展贡献“数智审计力量”。