在数字化浪潮席卷全球的今天，国家治理现代化对审计工作提出了更高要求。传统审计模式正面临数据量激增、业务复杂度提升、风险隐蔽性增强等挑战。以大模型为代表的人工智能技术与计算机技术的深度融合，正在为国家审计注入“智慧基因”，推动审计工作迈向智能化、精准化、高效化的新阶段。

一、时代之问：国家审计为何需要技术革新？

国家审计是国家治理体系的重要组成部分，承担着“经济卫士”“政策推手”“风险预警”等多重职能。随着政府数字化转型加速，财政、金融、社保、国企等领域的数据呈指数级增长，传统的抽样审计、人工核查方式已难以应对海量、多源、异构的数据环境。

与此同时，新型腐败、隐性债务、跨部门资金挪用等风险更具隐蔽性和复杂性，亟需通过技术手段实现“穿透式”监督。在此背景下，大模型与计算机技术的应用，成为国家审计提质增效的关键突破口。

二、技术赋能：大模型如何重塑审计能力？

1. 智能语义分析，破解“文本迷宫”

审计工作中大量涉及政策文件、合同文本、会议纪要、财务报告等非结构化数据。大模型凭借强大的自然语言理解能力，可自动提取关键信息、识别异常表述、比对政策合规性。

应用场景举例：

• 自动解析数千份政府采购合同，识别“围标串标”嫌疑条款；
• 对领导干部经济责任审计中的述职报告进行语义比对，发现履责偏差；
• 快速归纳审计底稿，生成标准化报告初稿，提升文书效率。

2. 知识图谱构建，实现“穿透式”追踪

结合图数据库（如Neo4j）与大模型，可构建“资金—项目—主体—政策”关联网络，实现资金流向的全链条追踪。

典型案例：

在某专项审计中，系统通过关联企业工商、税务、银行流水等数据，发现某补贴资金经多层空壳公司流转后最终流入特定个人账户，成功揭示“套取财政资金”链条。

3. 异常检测与风险预警，打造“审计雷达”

利用机器学习模型对历史数据建模，建立正常行为基线，实时监测偏离行为。例如：

• 识别某单位“突击报销”“异常差旅”等高风险行为；
• 对地方债务数据进行趋势预测，提前预警债务风险；
• 结合时空数据分析，发现“虚假项目”“重复申报”等问题。

4. 自动化审计流程，释放人力潜能

通过RPA（机器人流程自动化）+大模型，实现部分审计流程的自动化执行：

• 自动登录系统、提取数据、生成初步分析报告；
• 智能分派审计任务，根据风险等级动态调整审计重点；
• 构建“数字审计助手”，为审计人员提供实时政策咨询与案例参考。

三、实践探索：国内审计机关的“智审”实践

近年来，多地审计机关已开展积极探索：

• 审计署大数据审计中心：建成全国统一的审计数据平台，实现跨部门数据共享与集中分析；
• 广东审计厅：上线“智慧审计平台”，集成AI分析模块，年均发现疑点线索上万条；
• 浙江审计局：试点“审计大模型”，支持自然语言提问，如“查询近三年教育专项资金使用异常的区县”，系统自动生成分析结果。

这些实践表明，技术不仅提升了审计效率，更增强了审计的覆盖广度与深度。

四、挑战与应对：走向“人机协同”的审计新范式

尽管前景广阔，但大模型在审计中的应用仍面临挑战：

• 数据安全与隐私保护：审计数据高度敏感，需建立严格的数据脱敏与访问控制机制；
• 模型可解释性：审计结论需经得起复核，黑箱模型难以被采纳，需结合规则引擎提升透明度；
• 人才结构转型：亟需培养“懂审计、懂数据、懂AI”的复合型人才；
• 制度与标准滞后：需加快制定AI辅助审计的操作规范、证据认定标准等制度文件。

应对之道，在于构建“人机协同、以人为主”的审计新范式：大模型负责“发现线索、辅助判断”，审计人员专注“专业判断、证据核实、政策解读”，实现技术与专业的深度融合。

五、展望未来：构建“智慧审计”新生态

未来，国家审计将向“三个转变”演进：

1. 从“事后监督”向“事中预警”转变：通过实时数据接入，实现风险动态监测；
2. 从“抽样审计”向“全量分析”转变：借助算力突破，实现全域数据覆盖；
3. 从“经验驱动”向“数据驱动”转变：以模型和算法支撑审计决策，提升科学性。

我们正站在一个新时代的门槛上——审计不再只是“查账”，更是“洞察”与“预见”。大模型与计算机技术，正在将国家审计推向一个更智能、更前瞻、更具治理效能的未来。

结语：

技术不会替代审计，但会用技术的审计人，将替代不会用技术的审计人。拥抱变革、主动融合、审慎应用，让大模型真正成为国家审计的“智慧之眼”与“决策之脑”，在服务国家治理现代化的征程中，书写“智审”新篇章。