新质生产力助推审计数字化转型研究

【摘要】高质量发展需要新质生产力作为支撑。《“十四五”国家审计工作发展规划》强调，要坚持科技强审，加强审计技术方法创新，充分运用现代信息技术开展审计，提高审计质量和效率。文章首先从新质生产力与审计关系的视角，分别从新质生产力促进审计技术升级与创新、新质生产力促进审计流程优化与自动化、新质生产力促进审计质量与效率提升三个方面陈述了新质生产力对审计数字化转型的影响，深入探讨了新质生产力对审计技术创新提出的新挑战。其次，提出新质生产力高科技、高效能、高质量特征助推智能审计系统搭建的思路，分别从技术基础设施建设、数据采集与处理、业务分析与决策支持、实时监控与预警四个方面构建了智能系统。最后，对新质生产力理念下审计数字化转型与实施提出了建议和前景展望。【关键词】新质生产力；审计数字化；科技强审；数字化转型；高质量发展一、引言党的十八大以来，我国全面贯彻新发展理念，进入高质量发展的新阶段；党的十九大提出“我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段”；党的二十大进一步强调“高质量发展是全面建设社会主义现代化国家的首要任务”。在这一背景下，新质生产力作为推动高质量发展的内在要求应运而生，成为新时代经济发展的重要理论与实践导向。新质生产力以技术创新、管理创新、组织形式创新和绿色环保为核心，通过知识和技术的广泛应用，实现生产效率与效益的飞跃。与传统生产力主要依赖资源和劳动力不同，新质生产力更加注重生产要素的优化配置，展现出高科技驱动、高效能运作和高质量发展的特征。这一新型生产力形态不仅有助于推动技术变革和产业升级，也为现代化经济体系的构建提供重要支持，是实现高质量发展的重要抓手。同时，在数字化浪潮的加速推进下，数字技术已成为驱动生产力变革和社会进步的重要引擎。我国政府2011年提出“数字化审计”理念，并在“十三五”规划中强调科技应用在审计工作中的重要性，以审计数据为中心，建设数字审计平台。“十四五”规划进一步提出加速推进数字经济的发展，构建“数字中国”，推动企业数字化转型。在这一数字经济时期，企业进行数字化改造的核心在于解决自身问题、提升价值。伴随企业数字化转型的推进，审计转型成为必然[1]。传统审计方式已难以满足现代企业的发展需求，我国聚焦发展新质生产力，释放出坚定不移推进高质量发展的重要信号[2]，将新质生产力高科技、高效能、高质量的特征与审计数字化转型深度融合已成为趋势。新质生产力通过大数据、人工智能和区块链等前沿“高技术”赋能审计技术升级，推动审计流程优化；“高效能”推动数字化审计平台建立，实现审计从数据采集、处理到报告生成的全流程自动化；“高质量”为审计行业带来了更高的精准度要求，进一步凸显了智能审计系统构建的必要性。因此，探讨两者之间的内在联系，不仅能够为审计行业的现代化转型提供理论依据，也对新质生产力的实践具有重要意义。二、新质生产力助推审计数字化转型的内在逻辑梳理（一）新质生产力通过“高科技”促进审计技术升级与创新科技的发展、经济的进步对审计提出了更高的要求，新质生产力“高科技”特征下的审计变革必将受到诸多因素的共同影响，以TOE理论框架为基础，从技术因素、组织因素、环境因素三个维度深入分析，新质生产力“高科技”如何促进审计技术的升级与创新，可以显著地推动审计行业的转型与效能提升[3]。如图1所示，新质生产力“高科技”特征下的技术因素，如人工智能、大数据分析和区块链技术，逐渐引入审计领域，从根本上改变了审计工作的方式；在组织因素方面，组织对新技术、新理念的接纳程度与实施策略是审计变革成功的关键，新质生产力要求审计组织具备高度的灵活性与创新性，能够迅速适应外部环境变化，调整内部结构与流程；在环境因素方面，外部环境的变化，包括政策法规的完善、市场需求的转变、行业竞争的加剧等，都对审计技术的升级与创新产生了深远影响。新质生产力“高科技”特征下的审计变革将会随着技术因素、组织因素、环境因素的变化，实现提升效率、强化决策、创造价值的目标[4]。这些因素的影响不仅可以实现审计技术的突破性进步，还可以推动审计方法的全面革新，从而提升审计的整体质量和效率。（二）新质生产力通过“高效能”推动审计流程优化与自动化高效能是新质生产力的核心目标之一，其在审计数字化转型中的作用体现在对审计流程的深度优化。通过先进技术的应用可以对数字化审计平台进行建设，审计流程可以实现从数据实时采集、非现场处理到报告生成的全程自动化[5]。自动化审计工具能够实时监控和分析企业运营数据，迅速发现异常和潜在问题，可以极大地提高审计流程的效率和准确性。通过智能审计系统，审计人员可以利用新质生产力提供高科技手段，减少在重复性和机械性工作上的时间投入，使其能够专注于高风险领域和复杂事务的审计，为企业提供更加全面和精准的审计服务，助力企业在新质生产力驱动的经济环境中实现持续发展和竞争力提升[6]。（三）新质生产力以“高质量”驱动审计效率与精准度提升新质生产力以其“高质量”特征，在推动审计效率与精准度提升以及实现审计数字化转型中发挥了核心作用[7]。一方面，新质生产力通过科技创新推动数字化技术在审计领域的广泛应用，为审计流程的智能化与精准化奠定了坚实基础。人工智能技术通过自然语言处理和机器学习实现了审计数据的高效处理和精准分析，大数据技术支持从海量非结构化数据中快速挖掘关键风险点，区块链技术则通过数据的不可篡改性提升了审计过程的透明度和可信度。这些技术创新不仅显著提高了审计效率，还重塑了数字化时代的审计质量标准[8]。另一方面，新质生产力通过优化审计标准和流程，将“高质量”目标贯穿于审计数字化转型的各个环节。智能化审计平台的构建和科学的标准体系支持了数据采集、分析和报告生成的全流程自动化，确保了审计实施的规范性与准确性。此外，以“高质量”为导向的新质生产力进一步推动审计项目管理机制的数字化升级，依托融合式审计模式实现“一审多项”“一审多果”等创新形式，有效提升资源配置效率和复杂任务的执行效果。由此，新质生产力以“高质量”为特征，通过技术创新、标准优化和流程升级，为审计数字化转型注入持续动力，为审计行业的现代化发展和高质量经济体系的构建提供重要支持。三、新质生产力助推智能审计系统搭建在新质生产力的驱动下，审计行业的数字化转型不仅实现了技术升级和流程优化，还推动了高质量审计标准的建立。这一过程表明，新质生产力的核心特征“高科技”“高效能”和“高质量”是审计现代化发展的关键动力。从内在逻辑梳理的角度看，新质生产力通过技术创新引领审计技术变革，通过效率提升推动审计流程智能化，并以高质量要求重塑审计标准体系。这些内在联系和作用机制为智能审计系统的搭建奠定了理论基础和实践方向。基于新质生产力的核心理念，从技术基础设施、数据采集与处理、业务分析与决策支持、实时监控与预警系统等多方面进行全面规划与布局，以技术、数据、AI算法以及模型工具为支撑，通过多方面的协同推进，构建高效、精准、智能化的审计数字化系统，具体如图2所示。（一）新质生产力“高科技”特征助推智能审计系统技术基础设施建设数字经济时代的新质生产力是以数字化、网络化、智能化的新技术为支撑，以科技创新为核心驱动力，以深化高技术应用为主要特征，广泛渗透和融合到各个领域。在审计实践中，对企业的创新资金投向、创新成果认证机制、产业升级效益等内容的关注和反馈，是审计监督促进新发展格局构建的重要内容。但是，目前审计系统的设计大多以财经类分析为主，在社会分工日益精细化的背景下，科技创新和产业结构升级所涉及的专业化知识的飞速迭代，给审计的专业性审查带来了行业壁垒。如果无法打破行业壁垒，审查深度或审计质量将难以满足专业化评价的需要。因此，新质生产力“高科技”的特征在智能审计系统的建设中，不仅可以使审计理论和实务产生深刻变革，更可以应用先进的技术对审计系统的技术基础设施不断完善，实现从传统财务活动拓展至生态、科技、创新等多个领域。智能审计系统技术基础设施构建如图3所示。数据存储架构，智能审计系统需要处理大量的财务、业务流程和合规性数据，这些数据来源广泛且结构复杂[9]。通过分布式存储和云存储技术为审计提供不同行业、不同领域的数据源，将数据保存在数据仓储和数据湖中，审计人员能够高效地检索数据，确保数据的安全性和可访问性；在数据运维管理架构中，元数据管理、数据质量管理和访问控制管理构建可以提高数据的准确性和一致性，支持不同领域、不同行业的审计分析和判断。此外，在计算能力架构方面，由于目前企业高科技、高质量发展，审计将处理大量的计算任务及其他专业领域任务，所以需要部署高性能计算集群和云平台。高性能计算集群中分布式计算平台构建，如Hadoop、Spark等，用以支持大规模审计数据处理和不同行业并行计算。云计算平台构建，使审计能够按需扩展或缩减不同领域计算资源，降低成本和提高灵活性。网络安全架构，通过部署防火墙、入侵检测系统（IDS）和入侵防御系统（IPS）实时监控网络流量，防止未经授权的访问和攻击，确保数据安全，同时数据加密技术进一步保护传输和存储中的数据，防止数据泄露和篡改。智能审计系统技术基础设施的构建，通过对不同行业、不同领域的数据存储与管理、计算能力和网络安全的全面提升，不仅能够处理企业的创新支持政策、创新资金投向、创新成果认证机制、产业升级效益等内容数据，提高审计分析的全面性和准确性，还能确保数据安全和系统稳定性，与审计理论和实务紧密结合，推动了审计系统的创新和发展。（二）新质生产力“高效能”特征助推智能审计数据采集与处理系统构建目前企业各部门的数据信息大部分都储存在本部门，只能在部门内部传输，部门之间信息交流难度很大，造成了审计系统和人员很难整合部门数据，无法有效开展审计业务。由于各种原因，企业的审计数据信息也都在本级审计机构传输，审计系统内部审计信息不能有效整合。另一方面，每个单位的数据储存软件也不一致，造成了系统不能兼容，无法有效采集数据信息，致使数据信息只能储存在各个单位，数据库规模比较小。为此，新质生产力的技术系统积极回应数据要素系统的输出成果，促使数字技术内部不断迭代升级。借助人工智能等新技术，新质生产力推动审计工作场景的革新，打破“数据孤岛”壁垒，实现信息的智能分析与高效管理。新质生产力“高效能”特征是在新技术、新业态、新模式的推动下，实现数据量的爆发式增长，在智能审计系统中，数据采集要打破“数据孤岛”壁垒，利用物联网设备和传感器实时监控企业的生产流程、库存变化和财务交易，实时收集数据确保审计信息的全面性和可靠性，减少人为干预，降低数据采集过程中的错误率。利用区块链技术，可以确保数据在采集过程中不可篡改，进一步提高数据的可信度。在数据预处理阶段，预处理工具需要具备数据清洗、转换和整合的功能，因此，采用机器学习算法对数据进行预处理。数据清洗包括删除重复数据、填补缺失数据和纠正错误数据；数据转换则涉及将数据转换为统一的格式，方便后续的分析处理；整合数据是指将不同来源的数据进行合并，形成一个完整的数据集。基于以上设备与技术构建智能审计数据采集与处理系统如图4所示，审计内部数据采集通过开放数据库互联（ODBC）技术从SQLServer、Oracle等数据库中提取各个部门项目信息、会计凭证、库存和财务交易等数据，并利用物联网设备和传感器采集生产流程数据。数据经过标准化处理、机器学习算法和OCR技术的进一步处理和分析，再经过数据转换和整合，存储到审计数据仓库中[10]。外部数据采集部分则通过网络爬虫技术，根据审计数据需求选择一个或几个目标网站作为网络爬虫的初始URL，并加入到待抓取URL队列中，对网络爬虫自动爬取结果进行清洗、转换、整合与储存。因此，通过自动化的数据采集系统、先进的数据预处理工具和统一的数据整合平台，智能审计系统能够高效地处理和分析大量全面的审计数据，实现深度数据挖掘和价值发现。（三）新质生产力“高质量”特征助推智能审计业务分析与决策支持系统构建新质生产力“高质量”特征要求在新技术、新模式的推动下，生产力不仅需要在数量上有所提升，更需要在质量上显著提高。因此，在高质量生产力的背景下，企业内部控制和风险管理的重要性进一步凸显。新质生产力驱动的智能审计系统通过智能分析与决策支持显著提升审计业务的分析与决策能力。利用机器学习和人工智能等技术，智能审计系统可以开发出高度智能的分析模型和算法，实现自动化的风险评估和异常检测。具体应用包括通过决策树、支持向量机和神经网络等算法处理大量审计数据，自动发现潜在风险和异常。在审计过程中，机器学习算法可以实时分析企业的财务和业务数据，自动评估风险水平，如图5所示。例如，通过分析企业的现金流量、应收账款和库存周转率等财务指标，快速判断企业的财务健康状况。深度学习技术则对大规模数据进行深度分析，自动检测异常点，并通过不断优化和训练模型，提升异常检测的准确性和可靠性，减少人为错误和审计风险。自然语言处理（NLP）技术应用于智能审计系统，可以大幅提高审计报告、合同和其他文本数据的处理和分析效率。通过NLP技术，系统可以自动解析和理解审计报告、合同、企业公告等文本数据，从中提取有价值的信息。如图5所示，利用情感分析功能，分析财务报告中的信息披露，了解文本中的情绪倾向，判断报告中的描述是积极的还是消极的，从而更好地理解企业的经营状况和风险；文本挖掘和信息提取功能可以自动从文本中提取出关键信息，并进行结构化的存储和分析，从而提高审计效率；NLP的文本相似度和关联分析功能可以帮助计算文本之间的相似度，找出相似的文本并进行关联分析，发现潜在的审计风险和异常。最后，基于NLP技术的自动化报告生成工具，系统可以根据基本数据和要求，自动生成详细的审计报告，确保报告内容的准确性和一致性，提高报告编写效率，减少人为错误。因此，利用NLP技术构建智能审计平台，可以自动对合同、协议、验收单、签批单等多种非结构化性质的文件材料进行分析审核，快速识别潜在疑点，并提出风险提示和修改建议。（四）新质生产力“高质量”特征助推智能审计实时监控与预警系统构建目前审计系统侧重于发现“查已病”，关注风险已经完全暴露或与相关法规制度明显背离的问题，对于潜在风险难以识别。而新质生产力的“高质量”特征，以其创新驱动与高效能为核心，为智能审计实时监控与预警系统的构建提供了强大动力。该系统依托前沿科技，通过审计流程的智能化升级，精准预警潜在风险，提升审计效率与质量，发挥新质生产力在推动审计行业现代化转型中的关键作用。实时数据监控作为智能审计系统的基础，通过建立覆盖企业内部各部门和核心流程的监控体系，实时采集、处理和分析企业的财务、生产及运营数据，为风险预警和内控优化提供数据支持。然后，数据通过云计算平台进行处理和存储，并通过人工智能算法进行分析，以确保监控系统的高效性和准确性。一旦检测到异常情况，如资金流动、生产延迟或销售异常等，系统会立即发出预警并通知相关部门，确保企业能够迅速响应并采取必要的措施，保障运营的连续性和稳定性。其次，利用机器学习和数据挖掘技术，综合考虑市场波动、运营异常和财务异常等多种风险因素，为企业提供全面的风险管理解决方案。企业管理层可以依据预警信息，及时调整运营策略，以降低风险。审计实时监控与预警系统中，可视化分析是提高决策透明度和可操作性的关键手段。智能审计系统通过构建可视化数据分析平台，利用图表、仪表盘等呈现形式，将复杂的数据分析结果和风险预警信息直观地展示出来。可以采用可视化工具PyEcharts，借助相应的算法进行处理，将审计业务数据转变成符合PyEcharts接口的形式，再由PyEcharts将其生成图表。为了让系统使用者快速获取当前审计行业热点信息，智能系统可以用企业审计词云图的可视化形式进行展示，如图6所示，通过过滤大量的文本类非结构化的数据形成“关键词云层”或“关键词渲染”，对文本中出现的频率较高的词汇进行视觉上的突出，让阅读者能够一眼看出这是上市公司审计问题相关的画像。而具体观察图中的词汇，可以发现违规担保、虚增利润、虚列资产等目前上市公司普遍存在的问题，内部审计人员应着重关注这些违规问题，强化审计工作。因此，可视化词云方便审计人员进行快速信息捕捉和分析，同时也可以帮助企业识别潜在风险。四、新质生产力背景下智能审计系统实施面临的现实挑战及解决对策（一）数据安全与质量在智能审计系统应用过程中，数据的全面性和准确性至关重要。因此，企业应建立覆盖所有业务环节的数据采集网络，通过物联网设备、传感器、移动设备等多种渠道，实时收集企业的生产、销售、财务等各类数据。数据采集过程中，应确保数据的完整性和一致性，避免数据遗漏和重复；同时，数据清洗与整合作为数据治理的重要环节，可以通过清洗去除噪声和错误数据，确保数据的质量和可信度；企业还应建立统一的数据标准和规范，确保不同系统和部门之间的数据兼容和一致；此外，数据保护和隐私安全也是数据治理的关键，企业必须严格遵守相关法律法规，采用先进的加密技术和访问控制机制，防止数据泄露和滥用，确保企业和客户的数据安全[11]。通过健全的数据治理体系，企业才能为智能审计系统提供高质量的数据支持，提升智能审计的准确性和可靠性。（二）技术创新与应用新质生产力的核心在于技术创新，这是智能审计快速发展的重要基础。企业应积极推动人工智能、大数据分析、区块链、自然语言处理等前沿技术在审计中的应用。通过持续的技术研发和创新，开发智能分析模型和算法，优化审计流程，提高审计效率和准确性[12]。此外，企业应加强与技术提供商和科研机构的合作，共同探索和推动智能审计技术的发展。利用人工智能技术，可以实现对海量数据的高效处理和深度分析，快速识别潜在风险和异常情况；大数据分析可以提供全面的业务洞察，支持审计决策的科学性和准确性；区块链技术则通过其不可篡改性和透明性，提升审计数据的可信度和安全性；自然语言处理技术可以自动生成审计报告，提高审计工作的效率。通过这些技术的