数字化审计推进过程中的6大误区

数字化审计的本质是通过数字化手段提升审计效能并创造价值，而不是简单地追求表面的数字化成果。

数字化审计务必要先做好“公转”（组织的数字化转型战略）再“自转”（审计数字化转型），而不是过分关注数字化审计的外在表现：建设了多么先进的系统、展示了多少漂亮的数据大屏、上线了多少个审计模型。

这种“自说自话”“自我感动”式的数字化转型往往偏离了推进数字化审计的初心。以终为始，数字化审计应该着眼于三个维度的价值创造：

数字化审计要能够提供及时、准确、有深度的决策支持信息。需要将枯燥的数据转化为有见地的管理建议，帮助管理层识别风险、优化流程、提升效益。当管理层能够切实感受到数字化审计带来的价值时，才能真正支持和推动审计数字化转型。

数字化工具应该能够提升审计人员的工作效率，减少重复性工作，让他们能够将更多精力投入到需要专业判断的领域。审计人员要能真实感受到数字化带来的专业能力提升和工作体验改善。要通过数字化手段赋能审计人员，而不是让他们成为数据处理的工具人。

数字化审计的成功标准应该是实际推动解决了多少业务问题、发现了多少重大风险、促进了多少管理提升，而不是简单地看系统建设的表面指标。在推进数字化审计时，始终以价值创造为导向，将技术手段与业务需求紧密结合。

要避免“自说自话”式的数字化审计建设，必须深入理解各利益相关方的真实需求，让数字化审计真正服务于业务发展和风险管理的目标。

“叶公好龙”这个现象在数字化审计领域并不鲜见。

表面上，不少审计人员都认同数字化转型的重要性，开口闭口“数字化审计”“科技强审”，但在实际工作中却往往抱着“旧思维”不愿改变。

这种矛盾的心态源于多个方面：

长期使用Excel等传统工具形成的工作习惯难以改变，很多审计人员虽然嘴上说要拥抱数字化，但在具体工作中仍然更愿意使用熟悉的工具和方法。这种情况下，即使投入大量资源建设新的数字化平台，也可能因为使用率低而难以发挥预期效果。

部分审计人员对数字化审计存在认知偏差，期待着它能够包办一切，幻想着一键生成审计底稿的“神器”。这种过于理想化的期待，往往导致对现有数字化工具的失望，从而产生抵触情绪。事实上，数字化审计的目标是辅助而非替代审计人员的专业判断。

传统审计人员习惯于依赖经验做出判断，对于需要深入数据分析的方法往往存在畏难情绪。他们可能会质疑："为什么要做这么复杂的分析？以前的方法不是也可以？"这种思维方式严重制约了数字化审计的深入开展。

经验和数字化分析并不是对立的，而是相辅相成的关系。要改变这种状况，需要通过培训赋能、实践示范、效果展示等方式，帮助审计人员真正认识到数字化转型的价值，建立使用数字化工具的信心和能力。

“自我封闭”是数字化审计转型过程中的一大陷阱。

在实践中，一些审计部门出于各种考虑，倾向于构建独立的数字化审计体系，不愿意与其他部门共享资源和成果。这种做法不仅造成了资源浪费，更阻碍了数字化审计的整体效能提升。

这种自我封闭现象的背后，往往潜藏着深层次原因：

许多审计人员总是担心“教会徒弟饿死师傅”，担心数字化工具和方法共享后，自己的专业优势会被削弱，自己熟悉的检查领域会“清澈无鱼”。这种思维方式显然忽视了一个事实：在数字化时代，专业价值更多体现在对数据的解读和应用、技术和业务的融合上，而不是对工具的垄断。

各个部门热衷于建设自己的数字化系统，却忽视了系统间的互联互通和数据共享机制。表面上看是在推进数字化建设，实质上却在制造新的信息壁垒。即便开始打破数据孤岛、建立共享机制，却又面临着“数据公地”的治理困境：各部门都热衷于使用和消费共享数据，但对数据的更新维护却采取消极态度，认为这是别人的事。这种“只用不养”的行为导致共享数据质量逐渐降低，最终可能使数据共享机制形同虚设。

有效的数字化审计需要建立在广泛的数据共享和业务协同基础之上。即使个别部门有共享意愿，没有相应的制度设计和文化氛围作为支撑，也难以实现真正的资源整合。这种情况下，需要审计部门主动作为，主动推进数据驱动、协同共享，共同搭建风险管理的全量拼图。

要打破这种封闭状态，一方面需要从组织层面建立统一的数据治理框架，制定清晰的数据共享规则，培养协同共享的文化。另一方面，也要让审计人员认识到，在数字化时代，价值创造更多来自于对共享资源的创新应用，而不是对资源的独占。

在数字化审计实践中，“外延扩张”是一个常见但值得警惕的倾向。

许多审计部门热衷于不断扩大数据来源，认为接入越多数据源就能发现越多问题。因为新接入一个数据源，可以快速与已有的数据源进行对比、勾稽、碰库，很容易看到一些新的问题表现。

容易的事情做多了，往往忽视了对已有数据的深度挖掘和价值创造。

不少审计部门满足于通过简单的数据对比发现表象问题，而缺乏对问题产生根本原因的深入分析。真正有价值的数字化审计不应该停留在“看到了什么”的层面，而是要深入探究“为什么会这样”的本质，更要进一步要探索“未来会是什么”的高度。

大数据不是数据“大”，持续增加数据源必然带来数据质量控制、数据清洗、系统对接等一系列技术性问题。这些工作往往占用大量资源，却未必能带来相应的价值回报，反而可能影响审计效率。

“守着金山去要饭”，已有的数据中往往蕴含着大量有价值的信息，需要通过深入的统计分析、建模等方法去分析，借助大模型工具的能力去挖掘。盲目追求新数据源，不仅分散了对关键问题的关注，还可能导致分析方向的偏移。

审计部门要克服“数据饥渴症”，明确审计目标和关键风险领域，然后有针对性地确定所需的数据范围，在此基础上通过多维度分析、交叉验证等方法深入挖掘数据价值。

“技术至上”的倾向是数字化审计推进过程中占有很强声音的观点。

在实践中，也经常看到一些审计人员过分迷恋技术手段，将数据分析作为解决一切问题的万能钥匙，而忽视了审计工作的本质是服务于业务发展和风险管理。

面对新的审计项目，部分团队一开始就沉迷于数据分析的技术细节中，忽视了对业务本质的理解和对关键风险的把握。这种本末倒置的做法，严重影响了审计的有效性。

审计资源的配置应当与业务需求和风险程度紧密匹配。过度强调技术投入，导致大量资源投向非关键领域，而对业务理解和风险识别这些基础性工作投入不足。

业务理解是数字化审计的基石，技术必须建立在这个基础之上。即便拥有最先进的分析技术，如果缺乏对业务的深入理解，也难以发现真正的问题所在。

在数字化审计的征程中，始终是“业务为本，思维为舵，技术为桨”。

推进数字化审计时，必须始终坚持“以业务为本”的原则，将技术手段与业务需求有机结合，真正发挥数字化在提升审计效能方面的作用。

“一劳永逸”的想法是数字化审计中“温水煮青蛙”般的陷阱。

在数字化转型过程中，审计部门认为投入大量资源建设数字化审计系统和制定规则后，就可以高枕无忧、靠“天”吃饭了。等业务管理部门的数字化能力侧身超越后，审计人员面临着“新办法不会用，老办法不管用，硬办法不敢用，软办法不顶用”的问题。

这种想法严重忽视了业务环境和技术环境的动态变化特征，很容易让审计人员陷入“刻舟求剑”的困境中。

建立风险动态感知能力是数字化审计系统的必要属性。新的业务模式、新的风险点层出不穷，如果数字化审计系统没有相应的更新和调整，就会逐渐失去对风险的感知能力。

数字化审计必须与时俱进，持续优化分析方法。数据分析方法不断创新，技术工具持续更迭，固守原有系统和方法将错失效率提升的良机。

缺乏持续维护和更新的系统往往陷入“只有消费者，没有生产者”的困境。数据质量逐渐下降，分析规则日渐过时，系统使用率持续降低，最终导致数字化审计效能的整体衰退。

好的数字化审计系统“三分建七分用”，审计部门需要建立持续改进的机制，包括定期评估系统效能、收集用户反馈、更新分析规则、优化技术架构等。

数字化审计是干出来的，不是规划出来的。

数字化审计的成功关键在于找准技术与业务的结合点，建立持续创新的机制，培养复合型人才，最终实现审计价值的持续提升。

面对这6大误区，审计部门在审计数字化转型的战略过程中，还要结合大模型时代的数字化审计的发展趋势，校准目标，抓铁有痕做好深化工作。

在大模型时代，数字化审计不应局限于技术工具的堆砌，而是要充分发挥大模型在数据分析、知识萃取、经验复用等方面的优势，推进“价值共创”。

建立以“价值成效”为核心的评估体系，将管理层决策支持、业务部门效能提升、风险防控成效等作为关键指标。例如，可以通过大模型对历史审计报告进行深度分析，提炼出最具价值的审计发现和建议，形成知识库，为后续审计工作提供智能决策支持。

同时，要重视用户体验的持续优化。利用大模型的自然语言处理能力，将复杂的数据分析结果转化为易懂的管理洞察，让管理层和业务部门能够真正理解和运用审计发现。

在大模型时代，我们可以利用AI助手降低数字化工具的使用门槛，帮助传统审计人员逐步适应新型工作方式，通过“渐进赋能”的方式深化审计数字化转型。

设计分层次的培训体系，从简单的数据分析工具入手，通过实际案例演练，让审计人员体验到数字化带来的便利。逐步引入更复杂的分析方法和工具，包括大模型辅助的智能分析功能。

建立“师徒制”的经验传承机制，由擅长数字化审计的骨干带领团队成员，在实际项目中应用新工具新方法，实现能力的整体提升。

利用数字式审计系统的“数字轨迹”，建设数字化审计能力的沉淀和传承功能，用协同推荐、审计路径推荐等数字化的方式提升审计人员的数字化能力。

在大模型时代，数据的价值不仅在于量的积累，更在于多源数据的融合应用。审计部门应该更注重对现有数据的深度挖掘和智能分析，转向深度优先的数据分析策略。

构建多层次的数据分析框架，从描述性分析到预测性分析，再到预警性分析，逐步提升数据分析的深度和价值。利用大模型的强大算力和学习能力，挖掘数据间的深层关联，发现潜在风险和优化机会。

开发智能化的数据分析工具，将大模型的能力嵌入到日常审计工作中，帮助审计人员更好地理解和利用数据，实现从“看到问题”到“解决问题”的转变。

在大模型时代，曾经作为审计人员护城河的技术能力，尤其是写代码的能力，很容易被清零。技术应该服务于业务目标，而不是喧宾夺主。

建立“业务-技术”双轮驱动的工作机制，在项目启动阶段就明确业务目标和关键风险点，然后有针对性地选择适当的技术手段。可以利用大模型辅助进行业务场景分析，帮助识别最适合的技术解决方案。

加强审计团队的业务能力培养，确保团队既懂技术又懂业务，能够准确理解业务需求，选择恰当的技术手段。

在大模型时代，系统的生命力在于其持续适应变化的能力，在于其“众人拾柴火焰高”的模式。

利用大模型技术实现系统的自我学习和优化，使系统能够不断适应新的业务场景和分析需求。建立敏捷的系统更新机制，根据业务变化和技术发展及时调整系统功能。

构建“生产者+消费者”的良性生态，鼓励审计人员持续贡献数据和分析方法，形成知识的良性积累和创新。同时，通过大模型技术促进知识的高效共享和应用，最大化系统的价值。