文章总结： 文档启动《AI赋能的智能化审计新范式研究》报告，针对传统审计瓶颈，提出构建智能化审计靶场。该方案结合私有化大模型与合成数据，实现数据不出域的全量分析，推动审计从事后纠偏转向事前预测，为企业提供合规落地指南。 综合评分： 45 文章分类： AI安全,安全建设,解决方案,数据安全

《AI赋能的智能化审计新范式研究》正式启动

张奕 张奕

安全牛

2026年1月26日 12:58 北京

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研究背景

审计是国家治理体系的“基石”，是保障经济社会健康运行的“免疫系统”。当前，我国审计工作已进入“法治化”与“智能化”并举的新阶段。2021年发布了《中华人民共和国审计法》，明确赋予了审计机关的职责和权限。审计实施层面，国家推行全覆盖审计和“全级次、穿透式”实时监测与“违规经营投资责任终身追究制”。2021年，中共中央办公厅、国务院办公厅印发了《关于实行审计全覆盖的实施意见》等，要求不断提升审计能力和水平，对公共资金、国有资产、国有资源和领导干部履行经济责任情况实行审计全覆盖。2024年9月，国资委党委署名文章明确要求加快在线监管系统建设，对“三重一大”等重大事项探索推进穿透式监管。这些都对审计工作提出要应审尽审、凡审必严、严肃问责的要求。

面对全覆盖、全级次、穿透式的审计要求，传统的“人工抽样+事后纠偏”的审计模式陷入多重困境。

其一，人力瓶颈。面对指数级增长的业务数据，审计人力不足，全量数据核查无从谈起，“穿透”的全量分析和全覆盖成为挑战。

其二，传统抽样审计方法查不到决策违规和隐蔽风险。传统审计手段难以捕捉跨系统的“隐性关联”，也难以从非结构化数据中的决策偏差，导致重大风险漏网。

其三，缺乏固化机制，导致同类问题“屡审屡犯”，无法解决“一次性”整改问题，满足“长效免疫”的治理需求；

其四，审计人员普遍存在“AI使用”的困惑，既担心上传AI数据导致泄露核心商业机密，也因AI技术不足，导致AI难以落地。

为了应对上述企业挑战，深入探索AI技术在审计领域的深层应用与合规落地，安全牛正式启动《AI赋能的企业内部审计靶场与智能化审计新范式研究（2026版）》报告。本报告将站在行业前沿，为企业人提供一套系统化、前瞻性且高度可操作的自动化下一代审计靶场建设指南，定义智能审计靶场的实施路径，构建起“数据不出域、风险能预警”的智能化审计系统，推动合规建设从被动向主动的“内生式免疫”转变，重塑数据时代的审计业务。

报告的研究定位及目标

本报告定位于“AI技术驱动审计方式变革的实战指南”，面向企业CFO、CIO、审计监察部门负责人及数字化转型决策层。报告关注AI赋能审计的工具属性，致力于解决审计工具与技术落地的“最后一公里”问题。目标是确立“智能化审计”这一新方法论，通过构建“企业内部审计靶场”，指导企业如何从“人工抽样+事后纠偏”平滑过渡到“全量分析+事前预测”，实现审计职能从成本中心向价值中心的战略跃迁。

报告的重点方向与研究范围

本报告将重点聚焦于“审计靶场能力建设”与“智能化审计应用场景”两大维度。将深入探讨私有化大模型基座、合成数据引擎、审计对抗机制及语义级权限防火墙等关键技术，解决“无数据训练”与“数据安全”难题。以及覆盖从基础的“沉浸式审计访谈模拟”“合同单据自动化入库”，到进阶的“制度合规评价”、“租赁资产复杂复算”，再到高阶的“三重一大”决策穿透、“项目全生命周期审计”等十大典型场景。同时，报告还将特别关注复合型审计人才的能力重塑。

报告的亮点与价值

报告的亮点在于创新性地引入智能化审计靶场理念，利用生成式AI智能化解决审计工作的全覆盖、穿透式要求，以及审计业务复杂和隐蔽化等痛点，提供从“Copilot助手”到“Autonomous自适应”审计靶场的分阶段建设成熟度模型。

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