數智化在審計項目全過程的應用實踐——以某通信企業政企業務專項審計為例

中國移動江西公司2024年開展了政企業務專項審計。本次專項審計聚焦政企領域相關重點業務、重點領域、重點場景，旨在梳理政企業務運營管理關鍵流程的高風險點，審核業務發展真實性、資源使用效益性和產品管理規范性，查找典型性、普遍性問題，深入剖析問題形成的機制性原因，有針對性地提出管理建議，以促進政企領域業務高質量發展。

一、數智化手段構建與項目實踐運用

（一）數智化手段構建

江西移動內審部基于公司大數據平臺、磐匠平臺、九天平臺等基礎平臺，結合業務場景開發審計應用工具，打造“中臺+應用”智慧中臺賦能體系。借助公司良好的數據資產優勢，從各源端系統采集數據至公司數據中臺，再以資產訂購的方式從數據中臺獲取數據并導入審計數據庫，利用SQL（結構化查詢語言）、PANDAS工具對數據進行挖掘分析；根據審計邏輯構建對應SQL數據模型，批量生成異常數據；基于中國移動九天大模型，結合項目需求創建“關鍵信息提取智能體”；對于大量簡單重復工作，通過中國移動磐匠平臺開發多個數字員工，實現流程自動化處理。

（二）數智化手段在項目實踐中的運用

1.數審模型提升審計覆蓋率。

審計組通過在智慧審計系統模型超市部署的政企資金、欠費管理、移動云等數審模型，全量輸出異常數據，經與被審計單位溝通核對，快速確認重點問題。針對重點問題的風險特征構建監控模型，基于模型輸出結果開展審計，實現高風險事項高質量全覆蓋。

2.大數據分析促進問題查深查透。

審計組通過大數據平臺訂購B域（業務支撐域）、O域（網絡/運營支撐域）、M域（管理支撐域）數據，基于審計大模型梳理公司內部的數據邏輯，再自動勾稽公司外部資金流轉記錄，跨域穿透核查，把問題查得更深、更實。

3.智能體實現合同解析自動化。

傳統依靠人工對合同進行解析的方式耗時耗力，準確性與標準性難以保證。此次專項審計充分發揮中國移動AI+大模型能力，開發合同文本信息提取智能體，通過數字員工組合完成合同下載并上傳至智能體，智能體以大模型的自然語言理解能力為核心處理合同文本，利用AI+大模型技術將非結構化數據轉化為結構化數據，只需輸入合同編號、需提取的關鍵字段信息，即可自動完成合同下載、關鍵信息提取、文本格式化輸出并入庫，實現合同數據采集、清洗、治理全鏈路自動化。

4.數字員工大幅減少簡單重復勞動。

審計組結合具體場景，共計開發6個數字員工，主要用于制度、合同、業務資料下載及審計發現問題確認單編寫。

二、審計項目成效及整改情況

（一）審計效率明顯提高，項目成果豐富

審計組在運用人員訪談、資料審閱、流程穿行測試等傳統方法基礎上，通過數據模型、數字員工、智能體等數智化審計手段，節約了120個人·天的工作量，大幅降低審計成本。審計發現移動云、ICT業務等六大類政企產品在虛假業務、結算管控、出賬計收、業務合規、欠費管控方面的18個問題，其中2個問題分別移送相關部門進行責任追究和管理問責，問責11人次，公司領導對2個單位開展主體責任約談。

（二）高位推動，做實審計整改“下半篇文章”

1.審計專報獲董事長關注，高位推動整改。

審計組根據集團公司統一的“BASIC”筑基評價模型，對項目發現的18個問題開展風險評級，最終評估出高風險問題3個、中風險問題11個、低風險問題4個。審計組按照問題風險等級分類梳理，突出整改重點，有針對性地提出處理建議，并通過審計專報將相關發現呈送江西移動董事長，董事長對專報直接作出批示。相關主責部門隨即立行立改，累計追回損失近300萬元，同時將2個地市違規金額從考核中予以剔除。

2.建立專報問題整改閉環機制，公司管理層過堂整改。

以公司“123”審計整改體系為指引，不斷深化“全量問題‘常態改’+重要典型問題‘聯動改’+重大疑難問題‘專項改’”的三項整改模式。通過AI技術實現逾期整改的智能督辦與整改結果預驗收，針對屢查屢犯、左查右犯等共性問題，通過模型持續監控問題發展趨勢。內審部每半年向公司董事會匯報審計問題整改情況，其中專項整改事項由各業務主責部門自行匯報；在內審部前期流程穿越、嵌入其他專項審計跟進整改的基礎上，再次采用“答辯”方式做“專項整改”結項閉環。目前已向董事會匯報2次審計專報批示整改事項并完成結項。

節選自《中國內部審計》2026年第3期

作者：王洪敏 劉翔宇 陳婷

單位：中國移動通信集團江西有限公司

編輯：孫哲

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