2026内审培训班试题及答案

2026内审培训班试题及答案一、单项选择题（每题1分，共30分）1.2026版《内部审计基本准则》中，对“独立性”最准确的表述是A.审计人员不得参与被审计单位的日常经营B.审计人员不得与被审计单位存在任何经济利益C.内部审计部门在职能上向董事会或审计委员会报告，在行政上向CEO报告D.内部审计人员不得接受被审计单位提供的任何礼品答案：C2.在风险导向审计模式下，首要步骤是A.制定详细审计程序B.了解被审计单位战略目标与风险偏好C.获取管理层声明书D.执行穿行测试答案：B3.下列哪项最能体现“增值”属性A.发现重大舞弊并出具保留意见B.提出降低废品率的可行建议并被采纳，年度节约320万元C.出具标准无保留意见D.将审计报告抄送外部审计师答案：B4.采用数据分析技术进行全量核查时，最需关注的控制点是A.数据完整性校验B.抽样风险C.审计程序签字D.期后事项答案：A5.关于“敏捷审计”错误的是A.强调迭代与快速反馈B.可以缩短审计周期C.完全放弃书面底稿D.通常使用看板工具答案：C6.审计抽样中，若可容忍误差降低为原来的一半，样本量大约A.不变B.增加为原来四倍C.增加为原来两倍D.减少一半答案：B7.下列哪项属于2026年新增的ESG鉴证业务核心原则A.重要性B.一致性C.双重重要性D.可比性答案：C8.审计人员使用Python进行数据清洗时，发现日期字段存在“20260230”值，首要执行的脚本是A.dropna()B.str.contains()C.pd.to_datetime(errors='coerce')D.groupby()答案：C9.根据COSO2025修订版，控制环境新增要素是A.反舞弊机制B.企业文化C.董事会独立性D.非财务报告信息答案：B10.在审计报告中披露“重大不确定性”时，应使用的段落标题是A.强调事项段B.其他事项段C.与持续经营相关的重大不确定性段D.保留意见段答案：C11.审计人员发现采购订单与入库单数量差异率连续三月高于5%，最合理的下一步A.立即出具否定意见B.扩大样本量并调查根本原因C.告知媒体D.要求财务计提减值答案：B12.下列哪项最能体现“职业怀疑”A.信任客户提供的高管声明B.对异常交易执行额外程序C.以减少工作量为目标D.完全依赖内审自动化系统结果答案：B13.2026年起，上市公司内审部门须在几个月内完成对季度报告的内控评价A.1B.2C.3D.4答案：B14.审计人员使用ACL软件比对供应商主数据与员工花名册，发现手机号重复，最可能揭示的风险是A.重复付款B.虚假供应商C.汇率风险D.信用风险答案：B15.在审计计划阶段，使用“热图”工具的主要目的是A.美观展示B.评估舞弊概率C.可视化风险严重程度与发生可能性D.生成审计报告答案：C16.下列哪项最能提高审计建议的可操作性A.使用模糊词汇“加强管理”B.明确责任部门、完成时限、量化收益C.仅描述问题D.引用法规条文答案：B17.审计人员对被审计单位使用区块链应收账款系统，最需关注的审计证据特征是A.不可篡改性B.可删除性C.低可追溯性D.高抽样风险答案：A18.根据IIA2025全球调研，内审面临的最大技能缺口是A.会计记账B.数据分析与可视化C.手工盘点D.编制凭证答案：B19.审计人员发现被审计单位将研发支出资本化比例从35%突增至75%，应首先A.直接出具否定意见B.询问管理层并获取技术可行性报告C.通知税务机关D.建议全部费用化答案：B20.在出具“有限保证”结论时，应使用的措辞是A.我们认为……公允反映了……B.我们注意到……未发现重大错报……C.我们保证……绝对正确D.我们拒绝表示意见答案：B21.下列哪项属于2026年新增“绿色审计”指标A.存货周转率B.单位营收碳排放量C.应收账款周转天数D.资产负债率答案：B22.审计人员使用PowerBI建立风险仪表盘时，最关键的一步是A.选择颜色主题B.建立正确的数据模型关系C.插入公司LogoD.导出PDF答案：B23.在审计抽样中使用货币单位抽样，最大优点是A.自动关注小额项目B.自动关注高金额项目C.忽略零余额D.无需审计软件答案：B24.审计人员发现被审计单位对关键供应商设置“预付款比例100%”，最可能导致的舞弊风险是A.高估收入B.虚假采购套取资金C.低估负债D.延迟确认成本答案：B25.下列哪项最能体现“咨询”职能A.发现重大错报B.协助优化采购流程，缩短周期30%C.出具保留意见D.通报监管答案：B26.审计人员使用“异常检测”算法发现某销售员费用报销金额突然增长300%，应首先A.直接指控舞弊B.获取业务背景解释与佐证单据C.删除数据D.忽略答案：B27.2026年起，内审部门须对“碳信息”执行的程序是A.无需关注B.仅询问C.评估计量、披露与系统控制D.直接出具鉴证答案：C28.审计人员发现被审计单位使用生成式AI编制财务附注，最需关注的控制是A.模型训练数据来源可靠性B.AI电费C.AI品牌D.AI颜色答案：A29.在审计底稿归档阶段，对电子底稿最安全的保存方式是A.个人U盘B.加密云端并设置只读权限C.微信群D.纸质打印后丢弃电子版答案：B30.审计人员向审计委员会汇报时，最重要的沟通原则是A.使用专业术语B.聚焦战略风险与整改进展C.朗读底稿D.回避负面发现答案：B二、多项选择题（每题2分，共20分）31.下列哪些属于2026版《内部审计职业道德规范》新增要求A.具备数字化技能B.关注可持续发展C.保持职业怀疑D.披露重大气候变化风险信息答案：A、B、D32.在审计数据仓库时，常用的验证程序包括A.核对总账与仓库事务日志B.重新计算库存周转率C.执行断号测试D.观察存货盘点答案：A、B、C33.下列哪些情况可能导致出具“保留意见”A.审计范围受限且影响重大但不广泛B.存在重大错报且影响重大但不广泛C.无法获取充分适当证据且影响广泛D.管理层拒绝提供书面声明且影响重大但不广泛答案：A、B、D34.审计人员使用RPA（机器人流程自动化）可实现的场景有A.自动下载银行对账单B.自动比对发票与订单C.自动发送催收邮件D.自动形成专业判断答案：A、B、C35.下列哪些属于“信息科技审计”范畴A.评估操作系统补丁管理B.测试数据库访问权限C.审查防火墙规则D.复核研发费用资本化答案：A、B、C36.在审计碳排放数据时，需验证的要素包括A.排放因子来源B.活动数据完整性C.计量模型版本D.碳价预测模型答案：A、B、C37.下列哪些属于有效的审计整改跟踪方法A.建立整改台账B.现场复查C.获取整改证据D.仅依赖口头承诺答案：A、B、C38.审计人员发现被审计单位存在“关联交易”未披露，应执行的程序有A.获取关联清单B.比对价格是否公允C.检查董事会批准记录D.立即报警答案：A、B、C39.在审计人工智能推荐算法时，需关注的伦理风险有A.算法偏见B.数据隐私泄露C.可解释性不足D.服务器温度答案：A、B、C40.下列哪些属于“持续审计”特征A.实时或近实时执行B.使用自动化规则C.减少事后审计D.完全替代人工答案：A、B、C三、判断题（每题1分，共10分）41.2026年起，所有内审报告必须附带二维码，扫码可查看完整底稿。答案：错42.审计人员可以在被审计单位食堂免费就餐，只要金额小于50元。答案：错43.使用区块链记录审计证据，可以提高不可篡改性。答案：对44.审计发现若已整改完成，则无需在报告中披露。答案：错45.审计人员必须每年完成最低40小时继续教育。答案：对46.在审计碳排放时，只需关注范围一排放即可。答案：错47.审计抽样风险包括信赖过度风险和信赖不足风险。答案：对48.审计人员可以在社交媒体公开被审计单位名称及发现细节。答案：错49.审计委员会必须全部由独立董事组成。答案：对50.审计人员可以使用生成式AI直接撰写最终审计结论，无需复核。答案：错四、简答题（每题10分，共30分）51.简述2026年“双重重要性”在ESG审计中的应用步骤。答案：第一步，识别可持续主题：从行业、法规、投资者关注等多维度列出环境、社会、治理主题。第二步，评估“财务重要性”：判断每一主题是否在未来12个月内对企业财务产生重大影响，如罚款、收入下降、成本上升。第三步，评估“影响重要性”：判断企业在该主题上是否对环境或社会产生重大实际或潜在影响，如大量碳排放、侵犯劳工权益。第四步，交叉叠加：若任一主题在“财务”或“影响”维度达到重要性阈值，即认定为“双重重要”，纳入审计范围。第五步，风险与控制测试：针对双重重要主题，评估相关控制设计有效性，执行穿行测试、数据分析、现场验证。第六步，披露验证：核对企业在年度报告中是否完整、准确地披露双重重要信息，计量方法是否符合GHGProtocol、GRI、SASB等标准，必要时利用外部专家工作。第七步，形成结论：在有限或合理保证基础上，出具鉴证报告，说明披露是否在所有重大方面符合准则，并指出改进建议。52.阐述如何利用Python完成“采购价格异常”审计程序，并给出关键代码片段。答案：1.数据获取：从ERP导出采购订单、合同主数据、供应商名录，保存为csv。2.数据清洗：使用pandas读取，统一字段名，处理空值、异常日期。3.建立价格基准：按物料+供应商+时间段分组，计算历史三个月滚动中位价作为基准。4.计算偏离度：公式（实际价－基准价）/基准价，生成新列。5.设定阈值：偏离度>20%且采购金额>10万元标记为异常。6.可视化：使用seaborn画箱型图，标注异常点。7.输出结果：生成异常清单csv，含订单号、物料、供应商、采购员、偏离度、金额，供审计追踪。关键代码：```pythonimportpandasaspdimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotaspltdf=pd.read_csv('purchase2026.csv',parse_dates=['order_date'])df['price_median']=df.groupby(['material','supplier'])['unit_price'].transform(lambdax:x.shift().rolling(90,min_periods=5).median())df['deviation']=(df['unit_price']df['price_median'])/df['price_median']anomaly=df[(df['deviation'].abs()>0.2)&(df['amount']>100000)]anomaly.to_csv('price_anomaly.csv',index=False)sns.boxplot(x='material',y='deviation',data=df)plt.xticks(rotation=90)plt.title('PriceDeviationBoxplot')plt.show()```8.现场核实：对异常清单抽样，检查合同变更、市场波动、特殊规格说明，形成底稿。53.说明如何对“生成式AI财务附注”进行审计，并列出关键控制点。答案：1.模型治理：审查企业是否建立AI模型管理委员会，是否制定模型开发、验证、上线、退役政策。2.训练数据：获取训练数据集样本，检查数据来源是否权威（如会计准则、交易所规则、行业年报），是否包含过时或错误信息。3.模型版本：核对附注生成使用的模型版本号是否与备案一致，防止随意切换。4.输入控制：验证输入到模型的原始数据是否经过校验，例如会计科目余额取自试算平衡表，而非手工粘贴。5.输出复核：检查企业是否设置人工复核岗，对AI生成附注进行逐条比对，记录修改痕迹。6.反偏见测试：审计人员可植入非常规交易（如碳排放权资产），观察模型是否生成误导性描述。7.一致性测试：抽取三年附注，比较AI生成与历史人工文本，若出现会计政策描述前后矛盾，则要求解释。8.安全与合规：评估模型部署环境是否通过等保2.0三级，接口是否加密，日志是否保留不少于十年。9.文档与归档：确保模型训练参数、权重文件、复核记录作为审计证据归档，满足可追溯要求。10.报告披露：若AI生成内容对报表使用者决策有重大影响，应在附注中披露“AI辅助生成”及保障措施。五、案例分析题（共60分）54.案例背景：A公司2026年上线“动态定价”系统，利用实时市场数据调整B2B平台售价。内审部门在2026年9月专项审计中发现，系统于6月15日出现逻辑错误，将某型号钢材基准价系数误设为0.9，导致售价低于成本，该型号三季度累计销售12万吨，差额损失约1.08亿元。系统日志显示，当日凌晨2点，运维工程师王某在未获变更审批情况下，直接修改生产库参数。王某称接到销售总监李某微信语音，要求其“紧急降价抢单”。要求：（1）指出至少四项重大内控缺陷（8分）；（2）说明应执行的进一步审计程序（8分）；（3）提出整改建议并量化控制收益（9分）；（4）若损失已发生，评估如何向审计委员会报告（5分）。答案：（1）重大缺陷：a.变更管理缺失：生产库参数修改无审批、无工单、无测试。b.职责分离不当：运维工程师可直接修改价格参数，缺乏复核。c.管理层越权：销售总监可绕过定价政策，口头指令修改系统。d.日志监控失效：异常低价销售持续三个月未被系统自动预警。（2）进一步程序：a.获取6月15日完整系统日志、数据库审计轨迹、网络准入记录，确认修改人、修改前后值。b.对1.08亿元损失执行交易细节测试，抽取销售合同、出库单、发票、收款，验证数量单价金额。c.访谈销售、运维、财务，还原事件经过，形成访谈记录。d.利用Python分析全年价格分布，识别是否还存在其他异常低价交易。e.检查公司定价政策、授权矩阵，对比实际操作是否一致。（3）整改建议：a.建立“定价参数变更”专项流程，必须提交OA工单，经销售副总、财务总监、内审部三方会签，才能由运维在测试库验证后，由独立同事在维护窗口执行。b.系统增加规则引擎，若售价低于移动加权成本5%，自动冻结订单并推送预警至内审、财务、销售总监。c.运维权限回收，价格表设为“只读”，变更通过版本管理工具Ansible下发，杜绝人工直连生产库。d.引入实时大屏，展示毛利率<0的交易，审计部每日轮值检查。e.量化收益：假设系统预警可减少90%类似损失，按年度销售额200亿元、历史损失率0.5%测算，可节约9000万元。（4）报告方式：a.采用“红色事项”幻灯片，标题突出“1.08亿元重大损失”。b.用时间轴展示事件经过，标注内控失效节点。c.披露已采取的临时补救（如价格参数冻结、运维权限回收）。d.列明整改时间表、责任人、预计完成日期。e.说明内部调查是否发现舞弊迹象，若已启动舞弊调查，单独口头汇报进展，避免信息泄露。55.案例背景：B公司2026年引入“无人机+AI”盘点技术，对分布在山区的风电叶片备件进行盘点。无人机航拍生成点云模型，AI识别叶片编号与数量，自动与ERP库存模块比对。内审部门对盘点过程进行全程跟踪，发现以下异常：a.某编号“FW-6006”叶片在系统显示1件，但点云模型因遮挡被AI漏识，实际现场存在2件；b.AI将报废叶片“FW-3002”识别为完好，导致账面数量虚增；c.无人机飞行高度设置错误，点云分辨率不足0.1米，无法满足盘点精度要求；d.盘点结果未经仓库主管签字，直接导入系统调整。要求：（1）指出无人机盘点流程中的四