随着数字化转型浪潮席卷各行各业，审计工作也迎来了前所未有的变革机遇。本文基于某金融机构数字化审计系统的实际应用经验，从系统建设现状、使用体会和改进建议三个维度，探讨数字化审计工具在提升审计效能方面的实践路径，以期为行业同仁提供参考。

一、现有系统建设情况

当前行业正处于审计数字化转型的关键阶段。根据最新行业研究，到2025年，人工智能助手将成为审计标准配置，自动化流程将覆盖从数据采集到报告生成的全过程，而实时审计借助物联网技术也已成为可能。在此背景下，某金融机构所建设的数字化审计系统（一期）具备以下三大核心功能架构：

一是系统构建企业级审计数据湖，集成销售、业务、财务及内控等16个业务条线的16900个核心数据字段，打通23个异构业务系统的数据壁垒，实现跨系统数据的标准化归集与集中治理，为全量审计提供高可信度数据源。特别值得一提的是，系统支持导入非结构化数据与结构化数据的联合分析，突破了传统抽样限制，为全量审计提供了技术基础。这一设计顺应了当前审计工作从“后置审计”向“实时审计”或“连续审计”转变的行业趋势。

二是在技术架构上，系统采用了“平台+场景”模式，在企业级审计平台上根据业务和风险场景配置审计分析和风险监测模块，实现了审计、合规、风险管理等职能部门的数据联通与信息共享，有效避免了“信息孤岛”问题。

三是系统集成SQL查询引擎、可视化分析工具及智能报表平台，支持从数据清洗到可视化呈现的全链路分析，为审计人员提供了数据分析工具。

二、系统使用体会

经过半年多的实践应用，我们深切体会到数字化审计系统已成为推动审计工作转型升级的核心引擎，主要体现在以下六个方面：

1.工作效率显著提升。系统对常用功能进行了有机整合，减少了权限申请的等待周期以及审计人员在多个系统间频繁切换的繁琐操作。审计流程的自动化不再局限于特定环节，而是覆盖了从数据采集、整理、分析到报告生成的全过程，使审计人员能够专注于更高价值的分析工作。

2.数据分析效能增强。通过系统提供的数据分析工具，审计人员能够解析海量数据，快速定位异常数据点。系统支持的非结构化数据查询功能，使审计人员能够深入核查各类电子证据，大大提升了审计证据链的完整性。在数字化时代，传统资料不再是唯一的证据形式，电子数据、音视频记录、网络痕迹等新型证据形式的有效利用，是审计人员应对新时代挑战的必然选择。

3.审计成本有效降低。随着工作效率的提升，人力与时间成本得到明显节约。大数据分析替代了人工翻阅纸质资料的传统工作方式，使审计周期平均缩短了30%。资源配置也得以优化，系统支持审计人员在非现场期间集中处理数据分析任务，为项目融合提供了系统支持。

4.重复劳动大幅减少。系统内置共享数据模型库，审计人员可通过参数化配置适配不同审计对象与区间，实现查询分析任务的快速复用，显著降低人工重复操作成本。这一特点与行业倡导的“案例模型化、模型工具化”理念高度契合。

5.被审计单位负担减轻。系统实现了与财务、业务、销售等各类系统的对接，审计人员可实时获取数据，并直接查询业务影像件，减少了被审计单位人工查找、提供资料的工作量。这种改变不仅提高了审计效率，也改善了与被审计单位的协作关系。

6.非现场审计能力提升。系统构建的审计数据基座为开展非现场审计提供了坚实基础。审计人员可以远程访问系统执行审计任务，这不仅降低了审计成本，也为在特殊情况下持续开展审计工作提供了可能。

三、现存挑战

尽管数字化审计系统已显现显著成效，但在实际应用过程中，我们也发现了一些亟待解决的问题，主要集中在人员技能适配和系统功能完善两个方面：

1.人员技能与系统能力的适配问题。审计团队普遍面临数据库基础薄弱、SQL技能不足的挑战。部分审计人员对数字化工具接受程度较低，个体学习能力差异明显，导致SQL分析仅停留在简单字段筛选层面，难以实现多表关联、嵌套查询等高级操作。这一现象并非个案，正如行业研究所指出的，“审计人员需要紧跟时代步伐，不断丰富和完善数字化技能，才能充分发挥新型审计工具的优势”。此外，面对系统提供的海量数据资产，如何高效应用也成为一大挑战。由于缺乏标准说明文档，审计人员对数据项含义、表间关联关系等关键内容了解不足，影响了数据分析的深度和广度。

2.系统功能有待完善。具体表现在：(1)高质量发展类、经营效益类等专题数据相对不足；(2)在线Excel分析模块在复杂场景下的性能有待提升；(3)智能化辅助功能欠缺，如SQL报错提示过于简单；(4)分析痕迹和问题数据导出功能缺失，影响后续整改工作。这些问题反映了当前审计系统在用户体验和功能完整性方面仍有改进空间。

3.协作机制需要优化。据统计，特约审计人员参与项目占比达70%，但受限于系统权限设置，其数据分析能力未被充分释放，导致分析工作过度集中于少数审计专岗人员。这一问题制约了团队整体效能的发挥。

四、优化建议

数字化审计系统的优化升级不是简单的技术更新，而是审计工作方式的全面革新。针对上述挑战，结合行业最佳实践，建议系统持续优化改进，如：

1.推进“审计案例模型化、分析模型工具化”实践，把经验变成“智能工具包”。建立问题清单，把过去发现的所有审计问题分类整理，每个类型都应记录详细特征，从中提炼风险信号；整合审计指南和经验案例，把审计方法变成系统能理解的指令，建设可复用的SQL脚本库和风险特征库。动态评估模型效果，定期用新项目验证模型准确性，迭代更新参数。针对常规审计类型开发固定分析模型，逐步实现重要数据智能筛查，借鉴“智能审计知识管理系统”理念，实现审计文书自动生成和SQL模型智能推荐。

2.加强审计数据化应用标准化建设，打造审计的“统一语言”。编制数字化审计标准手册，规定数据采集的基本要求、基础标准，固化数据提取规范和流程标准；完善“数据字典”，标注字段业务含义和计算逻辑，解决“这个数据代表什么、怎么计算得来的、和其他数据有什么关系”的问题；开发基础数据自动提取功能，减少人工干预，构建智能分析平台，实现精准风险识别。

3.建立数字化协作机制，让审计工作“无缝衔接”。在数据不落地的安全底线上打破信息孤岛，让所有参与审计的人员、包括被审计单位能高效协作，灵活设置权限，给临时参与审计的人员开设“临时通行证”，限定使用时间和范围，借鉴远程审计技术，支持分布式团队协作，构建安全可控的数据共享环境，实现“供得出”与“保安全”的平衡。

4.引入前沿技术提升系统能力，给审计装上“智慧大脑”。用人工智能等新技术提升审计的智能化水平，如：通过应用大语言模型技术，实现自然语言转SQL、智能问答等功能；智能分析经营数据，辅助审计报告编写；法规更新提醒，新制度出台24小时内同步到系统；风险实时监控与预测，可以实时发现异常，对预警趋势类数据能预测未来3个月可能出现的问题，强化实时监控和预警机制，提升风险识别时效性等等。

五、结语

数字化审计系统的建设和应用是一项系统工程，需要技术、人才、流程的多维协同。随着人工智能、大数据等技术的不断发展，审计工作正迎来前所未有的变革机遇。我们相信，通过持续优化系统功能、提升团队能力、创新工作机制，数字化审计必将成为组织风险管控和价值创造的重要支柱。