摘要：随着信息技术的飞速发展，内部审计数智化转型已成为推动油田企业合规经营、持续发展的重要力量。本文旨在探讨油田企业如何通过数智化转型优化内部审计路径，提高审计效率和质量。通过分析油田企业数智化转型的现状和挑战，提出了基于数智化转型的内部审计治理路径，包括审计制度体系、审计大数据技术应用、风险评估模型创新等方面，并对未来研究方向进行了展望。

关键字：数智化转型；油田企业；内部审计；治理路径

引言

内部审计是我国审计监督体系的重要组成部分，作为企业管理的重要环节，是企业实施内部控制、开展合规经营、防范经营风险的有效途径，在企业治理中发挥着不可替代的作用。油田企业是保障国家能源安全和经济社会可持续发展的重要基础性行业，由于地质条件和生产工艺的复杂性，使得其生产具有高成本、高风险、高合规要求的业务特点，资金投入量大、生产周期长，传统的内部审计难以应对海量的业务和财务数据。随着大数据、云计算、人工智能等技术的广泛应用，油田企业正面临着数智化转型的机遇与挑战，如何在数智化背景下优化内部审计治理路径，提升审计工作的效率和质量，成为油田企业亟待解决的问题，对于企业风险控制和价值增值具有重要意义。

1. 油田企业内部审计数智化转型必要性

油田企业内部审计是企业依据相关法律与企业制度，通过运用系统化和规范化的方法，对企业的风险管理和治理过程进行评估，从而做出客观判断、提供有效保证，帮助企业实现经营目标。油田企业内部审计经过多年实践已经拥有了相对完整的审计方法和体系框架，然而，随着油田企业纷纷推进数智化转型升级，搭建工业物联网体系和云平台生态系统，通过平台化建设深化落实业财融合、流程优化、数据技术互动创新等，对内部审计方法、技术手段和效率效果等方面提出了更高的要求。

1.1 内部审计数智化是提升油田企业审计效率的有效途径

在传统审计模式下，油田企业面对海量的数据需要耗费大量的人力和时间进行数据的收集、整理和分析。而通过数智化技术，利用先进的数据分析工具和算法，可以实现数据的自动采集、整理和初步分析，可以大大缩短审计周期，提高审计效率；同时，数智化审计能够深入挖掘数据背后的信息，精准识别潜在的风险和问题，油田企业的业务流程复杂，存在诸多风险点，借助机器学习、人工智能等技术，可以学习和识别数据中的规律和模式，对异常交易、潜在的违规行为等进行精准定位，避免了传统审计中因人工判断的局限性而导致的风险遗漏。

1.2 内部审计数智化是提升油田企业风险防控能力的重要抓手

油田企业面临的经营风险日益复杂多样，当前的内部审计更多地起到了事后监督的作用，然而风险防控最有效的方式是进行事前和事中监督，内部审计数智化能够通过对海量数据的实时监测和分析，建立起完善的风险预警机制。通过大数据分析技术对市场动态进行监测，及时发现油价波动、市场需求变化等对企业的潜在影响，提前发出风险预警信号，以便企业采取相应的应对措施；同时，内部审计数智化也可以实时跟踪企业的财务状况，对异常的财务指标进行预警，防范财务危机的发生；此外，内部审计数智化有助于加强企业合规经营，可以自动识别和监测企业的合规情况，及时发现潜在的违规行为，并提醒相关部门进行整改。

1.3 内部审计数智化是适应油田企业数字化转型的必然要求

在数字化时代，企业面临着来自市场、技术等多方面的竞争压力，在此背景下油田企业加快整体数字化转型的推进，企业的运营管理越来越依赖于数字化技术，如智能化生产系统、数字化供应链管理等。内部审计作为企业内部控制与风险管理的重要环节，也需要与之相适应，实现数智化转型，才能更好地融入企业的数字化生态系统，与其他业务系统进行数据交互和协同工作，为企业的数字化战略提供全面的保障。内部审计通过数智化转型，可以不断提升自身的专业水平和服务能力，更好地满足企业对审计工作的高要求。

2. 油田企业内部审计现状及存在的问题

2.1 审计技术与信息化应用不足

由于油田企业生产业务纷繁复杂，使得企业数据分布在各个部门相互独立的信息系统或数据库中，而各业务部门之间无法充分共享，导致在汇总或统计数据时难以保证其准确性和完整性。许多油田企业仍依赖传统手工审计方法，各类业务系统信息化程度参差不齐，审计体系的构建缺乏系统支持，造成多数内部审计业务需要增加人员开展现场人工检查和督促整改，未能充分利用大数据、人工智能等现代化技术进行非现场审计或数据分析，导致审计效率低、覆盖面窄；信息化工具在审计中的应用仍处于初级阶段，缺乏与业务、财务、资产管理系统的深度对接，审计流程与业务系统脱节，难以实现全流程监控，人工查证和督办现象依然普遍存在，很大程度上制约了内部审计业务工作的质量和效率，审计成本也相对较高。

2.2 问题难以实现闭环管理

传统的内部审计形式以抽查为主，无法做到对业务和审计对象的全覆盖，审计监督的力度普遍存在自上而下逐级减弱现象，容易出现问题漏审，形成“暗礁”问题，带来潜在隐患。而且当前的内部审计更主要的是发现问题，属于事后监督，当发现问题后，只是指出存在的问题，之后通过听取汇报或“回头看”的形式跟踪相关责任单位对问题的整改情况。但有些问题整改仅仅是表面的改正，对产生问题的深层次原因，以及关键环节管控的优化再造不够、触动不深，无法从根本上解决问题发生的诱因，而且解决问题的成效体现不明显，导致有些问题反复出现。

3. 油田企业内部审计数智化转型路径

面对数智化转型，油田企业内部审计部门需要加快审计技术手段与各信息化平台的应用，提升数据处理能力、信息融合能力，加强业财审融合，改变传统的审计思维模式和工作方法。

3.1 构建基于大数据的内部审计制度体系

在大数据背景下，油田企业各项生产经营业务都形成各个业务系统或生产单位的数据库，所有的数据信息相互关联、相互影响，审计人员可以迅速在各平台获取电子数据，利用大数据分析技术开展审计工作，查证问题更加精准，可以实现业务全覆盖。利用业务流、资金流、信息流之间的相关性，审计人员可以还原各项业务的发生过程，并分析业务运行的合法合规性，利用关联性探根寻源，由因果关系审计转向相关性审计，从而大大提高审计效率。

（1）建立党领导下的内部审计责任体系

在《关于进一步加强财会监督工作的意见》（中办发〔2023〕4号）中明确了国有企业各级党委要以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，保障党中央和上级单位决策部署落实到位。油田企业内部审计作为落实审计监督的主体责任部门，必须提高政治站位，通过抓内控、管风险推动规范用权，把各方面资金管好用好，严格执行党中央关于财经工作的方针政策和工作部署，把过紧日子的要求落到实处。通过内部审计督促油田企业建立健全内控机制，压缩权力设租寻租的空间，促进企业依法合规运营，建立一把手负责、各单位和部门配合的内部审计监督和责任体系。

（2）加强顶层设计，明确数字化审计规划

结合油田企业的整体发展战略和数字化转型目标，由审计部门牵头制定内部审计数字化转型战略，明确未来内部审计组织体系在数字化背景下的发展方向、阶段性目标和重点工作任务，确保审计的数字化转型与企业整体发展战略相融合；改变传统以抽样和经验为导向的审计思维模式，树立数据驱动的审计理念，将数据视为核心资产，通过收集、整理、分析海量的业务和财务数据，挖掘其中的风险点、异常情况和潜在规律，为内部审计工作提供更全面、准确的依据，从而实现从事后审计向事中、事前审计的转变，提高审计的及时性和有效性。

（3）构建业务全覆盖的内部审计组织体系

油田企业内部审计应坚持风险导向和价值创造的原则，以“总部、区域审计中心、各单位内部审计部门”组织体系为基础，以信息技术为抓手，利用“平台+大数据”的模式，拓宽审计监督的范围，凡是对公司价值创造有影响的领域和环节都应该纳入审计监督的范围；打破传统层级式组织架构的局限，构建更加敏捷、灵活且多维度的组织架构，使审计资源能够根据不同的审计任务和项目需求进行快速调配和组合，提高审计工作的响应速度和灵活性，更好地适应油田企业复杂的业务环境和数字化转型的要求。通过建立跨部门的沟通协调机制，加强信息共享和资源整合，打破部门之间的信息孤岛，使审计部门能够及时获取其他部门的业务数据和系统信息，同时也让其他部门能够更好地了解审计工作的重点和要求，共同推动企业的数字化转型和内部控制的优化。

3.2 应用大数据审计技术体系

（1）搭建大数据审计平台

随着油田企业数字化转型进程的加快，大数据、人工智能等信息技术在企业广泛应用，通过融合数字技术与审计业务可以不断拓展内部审计的方法和手段，智能审计的发展为油田企业内部审计的建设提供了新动能。基于油田企业多信息系统、多数据标准共存的现状，可以将企业内外部系统和数据库利用统一的大数据技术实现有机融合，搭建基于大数据的内部审计平台，以风险管理为导向，具备审计数据采集、数据存储、数据处理等功能，通过数据接口的开发和数据标准的制定，实现各系统之间的数据共享和流通，从企业内部系统、外部相关方获取数据，通过对数据进行清洗加工形成结构稳定、动态更新的审计数据库，配备先进的数据分析工具进行数据挖掘实现线上、线下相结合的审计模式，对数据进行实时监控和查询，并通过可视化工具将审计结果以直观的图表、图形、地图等形式展示出来，设计多样化的报告模板，满足不同审计项目和用户的需求。

（2）构建大数据审计模型

根据油田企业的业务特点和风险因素建立风险评估模型，利用算法对历史数据进行分析，识别潜在的审计风险点；构建各类数据分析模型用于发现数据之间的关联关系，将审计准则、法规和企业内部制度转化为审计规则模型，用于自动化的审计检查和违规识别。将传统的审计思路通过大数据、人工智能等信息技术固化为审计数据模型，帮助审计人员快速地从海量数据中发现异常交易、潜在风险和趋势规律，为油田企业内部审计工作提供一套可复制、可推广、可应用于生产经营主要风险领域和关键环节的审计模型库。

3.3 培养适应大数据审计的人才体系

大数据、人工智能等新技术的广泛应用，进一步推动了会计、审计与业务的深度融合，促进了内部审计工作的智能化进程，对于油田企业来讲，内部审计队伍迫切需要一批既懂财务专业知识又懂大数据分析技术、既具备战略思维又富有创新能力的复合型人才，推动审计工作适应数字化转型，实现“提质增效”的发展目标。

（1）重视人才培养与引进

对现有的内部审计人员进行内部培训与外部学习相结合的方式强化培养，制定系统的数字化培训计划，涵盖大数据分析、人工智能等技术基础知识，以及相关审计软件和工具的使用培训，帮助审计人员提升数字化技能水平；组织审计人员参加外部的数字化审计培训、研讨会和行业论坛等活动，使其能够及时了解行业内的最新动态和最佳实践，拓宽视野，学习借鉴其他企业的先进经验。同时，积极引进计算机、信息管理、数据分析等专业背景的人才，为企业培养潜在的数字化审计人才。

（2）通过跨专业交流打造学习型组织

由于油田企业的业务具有高度的专业性和复杂性，涉及多个领域，需要建立跨专业的人才合作机制，审计部门可以与企业的业务专家、技术人员、财务人员等组成联合项目团队，共同开展内部审计工作，提高审计工作的质量和效果；鼓励审计人员不断学习提升，打造学习型的内部审计组织，通过组织培训、研讨等活动促进审计人员学习与共享，及时了解行业动态和先进的审计技术与方法，提升整个团队的专业水平与创新能力。

（3）建立激励与考核机制

鼓励内部审计人员自主学习和提升数字化审计能力，对取得相关数字化证书或资质的人员给予一定的奖励或补贴，激发审计人员参与数字化转型的积极性和主动性；建立科学合理的数字化审计业绩考核指标体系，将数字化技能掌握程度、数字化审计项目的参与度和贡献度、审计效率和质量的提升等纳入考核范围，定期对审计人员进行考核评估。同时，鼓励团队成员之间相互学习、相互支持，共同解决数字化审计过程中遇到的问题，提高团队的整体效能。

在数字化转型背景下，油田企业面临着诸多新的风险，内部审计部门应积极运用数字化手段对企业的风险状况进行实时监测和动态评估，及时识别和预警潜在的风险点，加大内部控制和风险管理的力度，不断完善数字化审计工作流程和方法，提高内部审计的监督效能，助力油田企业的数字化转型和生产经营安全稳定。

（参考文献略）