2023年10月31日，由中国信息通信研究院主办，上海市浦东新区内部审计师协会协办，上海宝信软件股份有限公司承办的内部审计数字化转型研讨会在上海成功举办，来自高校、医院、能源、通信、数据要素、银行、保险、证券、制造、电气、半导体、交通运输、化学、新能源、医药、建筑、城市开发等二十余行业、六十余家企事业单位的一百四十多名专家参加研讨，会议对内部审计数字化领域最新前沿理念、创新实践和成功案例进行了深入分享讨论。
中国信通院云计算与大数据研究所审计与治理部主任杨玲玲在致辞中指出在外部监管要求、内部治理需求、技术进步等因素的驱动下，内部审计数字化转型已势在必行，且企事业单位数字化水平不断提升也为内部审计数字化转型提供了可行的落地基础。同时，她认为内部审计数字化转型不完全受限于本组织的数字化转型程度，内部审计部门抓住重点，主动求变，以“数据+工具+平台+人才”的组合实现由点及面的数字化突破，逐步实现体系化的转型，进而赋能企业整体的数字化转型。
上海市浦东新区内部审计师协会秘书长翟金峰在致辞中指出内部审计数字化转型是一项意义重大的议题，是重要的趋势和方向，也是需要各家单位践行的长久性的工作，希望可以通过有效、广泛的行业活动分享优秀单位的成果到更多正在起步的单位，让大家思维碰撞、提升思想认识、少走弯路，逐步提升数字化能力，各方共同推动内审事业在数字化方向的发展。
研讨会的分享交流环节，来自中国宝武、中国石油、中国信通院、南京审计大学、中国移动、上海浦东发展银行、南京钢铁、上海宝信软件的专家就各自单位典型实践和个人思考向与会人员进行了分享和讨论。
各位专家分享主题和核心内容如下：
中国宝武钢铁集团有限公司
审计部经营审计处处长尚宁
主题：中国宝武数字化审计探索与实践
核心内容：
1.中国宝武全面推进智慧审计中台建设，探索数字化审计模式，推动审计体系转型升级，提高审计全覆盖质量和效率。
2.探索前、中、后台审计模式，推动“敏捷前台、智慧中台、决策后台”三层架构下的数字化审计模式变革，打造精准高效和快速反应的“敏捷前台”、模型驱动和远程指挥的“智慧中台”、风险画像和统筹策划的“决策后台”。
3.总结公司过去业务+财务数字化和审计数字化的实践经验，把审计数字化转型和升级作为出发点和落脚点，坚持数据驱动、模型驱动、创新驱动、变革驱动。
中国石油天然气集团有限公司
审计部部门专家郑利岩
主题：传统大型企业做好内审数字化转型开局经验谈
核心内容：
1.传统大型企业审计数字化转型过程中需要扬长避短，从基础工作入手，做好内部审计数字化转型开局。
2.做好顶层设计规划，务实确定各项工作任务，补齐短板，夯实基础。
3.首要任务是建立数据常态化采集机制，实现内部审计数据自由。
4.转型关键要素是培养选拔和吸收引进相结合，打造一支具备数字化能力的审计专家团队。
中国信息通信研究院
云计算与大数据研究所审计与治理部高级业务主管王阳
主题：内部审计数字化标准和评估体系解读
核心内容：
1.体系化、规范化、标准化是行业可持续发展和产生规模化价值的重要途径。
2.内部审计数字化技术标准和能力成熟度模型体系为内部审计数字化转型提供了一套框架和蓝图，是凝结了行业先进实践的避坑指南和参考依据，也是处在转型各阶段企事业单位可有效参考的进阶路线。
3.内部审计数字化能力评估发挥标准实施应用示范和引导作用，可通过第三方科学和权威的评估活动激发更大的转型积极性和促进能力提升。
4.智能审计工具能力验证和共享计划可有效促进企事业单位构建“可用”“可靠”“可信”的工具，并进行资源共享和能力输出，降低成本，营造繁荣有序的产业创新生态。搭配可信智能审计工具目录及行业资源赋能平台，促进供需对接，全面帮助各行业企事业单位提升内部审计数字化、智能化水平。
南京审计大学
陈伟教授
主题：数字化审计发展与应用
核心内容：
1.数字中国建设背景下，数字化审计越来越重要；
2.随着大数据和人工智能等数字技术的发展，大数据审计技术和智能审计技术得到广泛应用；
3.审计人员系统的掌握审计信息化理论体系和发展趋势，强化数字化审计的思维，增强数字化审计能力是审计数字化转型持续发展的关键。
中国移动通信集团有限公司
内审部数据审计处副处长郭宇晨
主题：中国移动一体化智慧审计建设和应用情况
核心内容：
1.注重顶层设计，做好数智化审计中长期发展规划，明确目标任务及配套资源。
2.注重统筹推进，抓住数据、模型、工具、系统等关键要素一体实施能力建设。
3.注重审研结合，通过在审计项目中充分应用，持续迭代提升数智化审计能力。
上海浦东发展银行股份有限公司
审计部信息科技处副处长（主持工作）陈鸣
主题：审计场景AI技术应用
核心内容：
1.审计覆盖面方面：传统规则类审计模型通过逻辑运算来发现审计问题，解决了审计线索的由点及面。而人工智能类审计模型则是多种数据分析技术的组合，对大量数据进行自动分析，以发现未知潜在的审计风险和异常情况。
2.数据处理能力：规则类审计模型主要处理结构化、标准化程度较高的数据，难以应对大规模的数据。而人工智能类审计模型则可以结构化和非结构化数据，并从中提取出有价值的审计线索。
3.规则类审计模型和人工智能类审计模型各有优缺点，应根据具体审计场景需求选择合适的技术组合应用实施。提升内部审计发现并解决问题的能力。
南京钢铁股份有限公司
风险控制部数智审计室主任朱亮
主题：基于预警模型为核心的智慧审计管理
核心内容：
1.南钢基于数字化审计打通了供应链管理、区块链招投标管理、合同管理等系统之间的数据壁垒，在数据仓库基础上构建统一规范的风控数据资源及预警模型，打造了“基于预警模型为核心的智慧审计平台”。
2.将个人经验固化，形成预警模型，覆盖企业的采购、合同、库存、物流、生产、销售等关键环节的全量风控审计数据，并不断迭代进化，实现动态实时监测，定时自动预警，在模型创建中还运用了区块链技术，提升数据的可信性和监督过程的实时性。
3.持续对南钢各个风控审计环节进行迭代优化，深入开展精益化、数字化、智能化风险管理，全业务推进风控审计流程再造，提高了风控效率，精准率大幅提升，并将抽样核查转为全面监督。
上海宝信软件股份有限公司
资深项目经理李菁
主题：审计数字化项目建设实践与展望
核心内容：
1.审计数字化转型要明确思路、坚定信心、持续投入，才能迈向成功。
2.审计软件要拥抱个性化、提升用户体验、关注数据分析与融合人工智能。
3.大监督融合贯通是未来的发展趋势。
转载自“CAICT数字化治理”公众号