摘要：审计是党和国家监督体系的重要组成部分，是推动国家治理体系和治理能力现代化的重要力量。新时代国有能源企业全面贯彻习近平总书记赋予审计工作“三如”的功能定位和“科技强审”战略部署，聚焦内部审计工作价值锚点，建立大数据背景下的数智审计架构，着力克服数据整合壁垒、技术应用难题、组织协同困境和人才断层效应，加快形成数智审计新质生产力，确保国有能源企业高质量发展。

关键字：国有能源企业；智能审计；转型；体系建构

国有能源企业掌控国家能源行业经济命脉，事关能源安全和中国式现代化建设大计，因其独有的功能和价值属性，是党和国家审计监督的主阵地，是体现内部审计价值的重要领域。国有能源企业内部审计作为党和国家监督体系的重要组成部分，必须以习近平新时代中国特色社会主义思想为统领，顺应数智时代发展新趋势，加快传统审计模式向“人工智能+审计”数智审计模式转型，以“全级次、全链条、全过程、全要素”穿透审计，推动“抽样审计”向“全量审计”转变，积极赋能和构建数智审计新范式，大力培育审计工作新质生产力，以高质量审计监督服务保障国有能源企业高质量发展。

一、国有能源企业内部审计数智转型的现实逻辑

国有能源企业数智审计转型发展是政策环境、技术因素、内生需求等多种因素叠加驱动的必然选择，加快数智化转型是内部审计发展的重大机遇。

（一）“科技强审”战略部署要求

习近平总书记强调，审计工作要善于运用科技手段提升审计能力与效能，这一论断为国有能源企业内部审计数智化转型提供了遵循。为推动各主体广泛运用大数据、人工智能等现代信息技术，从抽样审计向全量数据分析转变、从现场审计向“非现场+现场”相结合转变、从静态审计向实时动态审计转变，国家审计在法规建设与制度完善层面同步推进配套改革，国务院国资委连续部署国有企业数字化转型，中国石油等国资央企先后将落实“科技强审”写入内部制度，并将推动企业数据治理、建设与维护审计数据分析平台等职责赋予内审部门，把数字化能力与成果作为审计部门及人员绩效考核的重要内容，实现审计结果与业务部门绩效的紧密关联。

（二）技术革新为数智转型提供支撑

国有能源企业内部审计数智转型，是人工智能、大模型等关键技术驱动下的渐进式、累积性范式变革。大模型从辅助分析工具升级成策略输出工具箱，将内部审计从“精密分析实验室”推向“智能化作战指挥中心”，一是基于自然语言指令，二是支持情景推演与影响模拟，三是依据审计发现，自动生成审计报告初稿、管理建议书乃至董事会汇报材料，将审计人员从繁重的文书工作中解放出来，使其更专注于高价值研判与决策支持。比如，中国石油集团从大数据、大模型、大集中ERP三个方向布局，依托大集中ERP建设的风控审计模块，实现敏捷审计和监督协同。

（三）国有能源企业发展内生需求

国有能源企业在国内能源格局转型加速和国际市场开拓进程加快背景下，政商环境和治理风险凸显，内部风控机制建设和审计力度加大。基于此，国有能源企业强化内部审计转型升级，积极构建以数智技术为核心的审计体系，实现上中下游全链条的系统覆盖与集成联动、风险的实时预警与精准防控，推动内部审计从传统合规检查向价值创造与战略赋能转型。具体来说，一是对能源全产业链生产数据进行实时采集与智能分析，精准识别影响能源安全的潜在风险，为国家能源安全筑牢数字防线。二是打破部门数据壁垒，实现多维度数据整合分析，精准定位冗余节点，优化管理流程，提升治理效能。三是对资产数据进行动态追踪与价值评估，推动国有资产向能源核心业务、战略性新兴产业集中。四是对绿色转型指标进行实时监测与分析，评估绿色转型成效，推动能源消费结构优化，助力“双碳”目标实现。

二、国有能源企业内部审计数智转型的价值维度

国有能源企业向数智化审计转型，需要根据行业特点、治理要求、审计界面，明确内部审计的底层逻辑和评价维度，深度融合数智技术，全面升级内审模式，持续赋能治理实践。

（一）业务链战略契合度匹配

1.主营业务与战略方向一致性。系统性评估能源子企业主营业务布局、资源投入和经营行为与母公司重大战略方向、产业政策及安全要求匹配程度，是否存在脱离主责主业、虚假贸易或“脱实向虚”风险；是否将核心资源投向战略性主导业务；业务结构是否朝战略方向加速转型；新业务资产规模、营收占比与利润贡献变化等。

2.业务链流程权限设计合理性。数智审计高度关注“权限设置是否匹配和最优赋能业务”，通过构建“用户—权限—角色”数据模型，从静态抽样向动态全景监控转变，生成“权限画像”，对关键权限全量实时监控预警，及时识别权限溢出或缺失，打通业务流程“肠梗阻”，最大限度调动各层级积极性，提升组织效能。

3.资源配置与绩效产出协同性。对企业全链条数据进行关联分析，通过机制制度、考核评价和效果综合评价其在政策、激励与执行三个层面的有效性，量化评估资源配置与最终绩效产出配比。一是探索构建“政策库—指标库—问题库”联动模型，实现持续监测与智能预警。二是构建“战略执行—资源配置—绩效产出”三位一体评价框架，从公司治理层面审视资源配置效能，推动审计从合规监督者向价值创造者转型。通过关联分析，精准定位治理短板是战略决策机制失灵、资源配置流程低效还是绩效激励不足，从而为企业优化治理体系、提升资源整体效能提供决策依据。

（二）价值链创造客观度评价

一是构建基于数据驱动、与数智审计深度融合的业务单元评价与整合机制，统一评价指标体系，确保所有业务单元在统一的框架下进行评估，保证评价结果的公平性与可比性。包括统一的财务指标、运营指标和风险指标，从源头上保证“尺子”的刻度精准，并根据各业务单元战略角色、所处生命周期及外部环境，差异化设定指标权重。

二是构建“战略—市场—协同”三维模型，依托其数据整合与分析能力，对业务单元进行全方位、多维度评估。在战略方面，利用自然语言处理技术，评估其政策契合度与潜在风险；在市场分析方面，通过爬取行业数据、竞争资讯，客观评估其在国内外市场中的相对竞争地位；在上下游一体化协同方面，通过分析内部交易数据、物流效率、服务响应时间等，量化业务单元在集团整体产业链中的协同价值和链位优势。

三是评价结果必须与企业的资源配置和战略调整形成强力闭环，生成精准“价值画像”，为每个业务单元生成战略价值诊断报告，清晰界定核心主业、成长业务、维持业务或剥离业务，实行不同的内部产业政策。比如，对价值创造能力强、战略地位重要的业务，在资本预算、人才配置上给予倾斜；对竞争力一般、但与主业协同性强的业务，推动其与相近业务整合，减少内部损耗，提升规模效应；对长期亏损、缺乏核心竞争力、不符合战略方向的僵尸单元或非主业业务，坚决实施关停并转，实现资本的回收与再配置。同时，建立预警干预机制，推动管理前置，确保有限的资源始终配置在最具竞争力和发展潜力的领域，最终实现国有资产保值增值与高质量发展的战略目标。

（三）资金链流转稳健度分析

运用数智化手段，打通资金、资本、资产与业务之间的数据壁垒，实现对资金全链条的透明化、实时化监督，精准评估效率、安全与价值表现。在效率层面，精准度量资金从投入到形成资产、再到产出价值的全链条效能；在安全维度，实时识别资金安全、资产流失与成本虚高等风险；在价值验证方面，确保资金配置紧密服务于战略主业，成本列支真实反映经营水平。分析融合“流程挖掘+数据建模+智能预警”三大手段，在此基础上，搭建统一数据平台，构建“资金流、实物流、信息流、价值流”四流合一的数据湖，为审计提供全域数据支撑。

（四）信息链运行可靠度评估

解决信息链问题不能仅靠技术工具，必须从战略、治理、技术、组织四个维度推进系统性变革，建立确保数智审计成功的底层逻辑。构建“财务+业务+行业”三域联动平台进行跨域关联分析。在国有能源企业数智审计中，实现“财务+业务+行业”三域跨域关联分析，打破数据壁垒、建立统一关联逻辑、落地场景化审计应用，核心是围绕“数据互通—模型互联—价值互驱”构建闭环体系，既覆盖企业内部经营管理全链条，又衔接能源行业监管要求与行业特性，构建三域数据“同源、同标、同管”的基础体系。全域数据采集，确保数据全面性与关联性。建立统一数据字典，搭建三域数据中台，基于“总部—区域—基层”组织架构，构建“总部级三域数据中台+区域级数据分中心”，采用“湖仓一体”架构，支持跨域统一调用与关联分析。

三、国有能源企业内部审计数智转型的困境与挑战

企业数智审计转型面临多重挑战，除技术难题外，还涉及审计伦理、数据安全等深层问题。

（一）理念认同与行动落差

决策层面，受制于短期业绩与稳定诉求，企业主体对转型长期性准备不足，内部支持基本停留在文件层面，未提升至治理现代化高度，缺乏持续推动与资源倾斜；执行层因技能迭代压力、习惯改变及“多做多错”顾虑，存在消极情绪；组织层面，现行绩效评价仍侧重合规性评价等显性成果，数据分析带来的风险预防、流程优化等价值难以量化考核。部门壁垒导致数据难通、业务难融，审计部门单兵突进，推动协同势单力薄。外部“审计—数据—业务”复合型人才稀缺、市场成本高企，内部培养周期长，导致核心能力建设缓慢。资深审计人员存在“账项基础、经验判断、模板依赖”三重惯性，对数据与算法不熟悉甚至抗拒，技能与思维转型困难。

（二）业务复杂整合难度较大

国有能源企业业务链条长、系统架构复杂，早期信息化建设缺乏顶层规划，“重系统轻数据、重功能轻治理”，积累大量数据管理欠账，经常面临数据源头失真。业务、信息与审计三者未能形成以数据价值为导向的协同体系，导致信息链难以高效支撑数智审计的价值目标。如上游勘探、中游生产、下游销售等各板块信息系统独立建设，数据标准不一，难以贯通全产业链。

（三）系统异构性问题突出

数据库类型多样，Oracle等各类时序库、实时库并存；数据模型与标准不一，同一业务实体在不同系统中编码与命名规则不统一；ERP等系统各自为政，业务逻辑封闭、接口不一；业务语义存在歧义，同名字段在不同系统中含义不同；合同、图纸等非结构化数据占比大，跨系统、跨部门数据格式不一，进一步加剧整合难度。

（四）模型构建存在短板

模型兼容性不足、动态性缺失、场景泛化能力弱是主要瓶颈。多数模型部署后固化，难随业务与风险演变迭代，导致预警准确性下降。跨场景复用性不强，新场景需重复建模，增加成本。模型预警难以反馈于系统优化，形成“开环”系统，现场审计系统更新缓慢，对新兴业务缺乏适配模型。另外，DeepSeek等大模型更新迭代过快，被污染的知识库信息不准确，审计平台模型适应性不强。

（五）技术应用面临瓶颈

多数平台仅实现基础集成，缺乏深度清洗转换与语义统一能力，审计人员仍需大量手工操作。数智审计平台多支持描述性分析，难回答“为何发生”“将发生什么”等深层问题。新增数据源、修改模型或开发场景需较长流程，难适应审计快速变化与临时任务，多数系统功能缺乏风险预警等核心能力。

四、国有能源企业内部审计数智转型的框架设计路径

综合各数智审计系统先进案例，数智审计基本框架可分为基础支撑层、核心业务层和价值输出层三个层次。其中核心业务层是数智审计的核心环节，基础支撑层为数智审计底座，价值输出层是数智审计价值的最终体现。具体按照硬件系统、软件支撑、模型组成、数据来源及传输四个要件进行本地部署。

（一）设施层

设施层不仅是平台的运行环境，更是企业整体数字化转型的组成部分。其建设必须与企业的“信息化补强”和“智能化发展”同步规划、同步实施。充分利用企业正在升级的工业互联网和5G专网，确保审计数据，尤其是生产现场物联网数据的高速、稳定传输；依托企业统一规划的云计算中心，获取弹性算力，满足模型训练和大数据分析的需求。现场审计终端要配备集成NFC等专业设备，通过物联网关，直接获取实时数据，为工程、效益审计提供第一手资料。集中平台部署核心审计应用、主数据模型和全企业审计数据池，二级单位或关键业务单元部署边缘计算节点，实现“就地分析、实时预警”。

（二）数据层

数据包括内部和外部数据，内部为各业务领域数据，全面共享。外部为法律、天眼查、高德及各地方民生数据，建立数据子集。整合多源数据，建立统一数据湖。通过API网关和数据总线，自动采集系统内部结构化核心业务数据，以及合同文本、招标文件、工程图纸以及会议纪要等内部非结构化数据。合规前提下利用Python爬虫获取供应商工商信息、舆情数据、政策法规等外部数据，构建外部风险画像。将所有来源的原始数据汇聚到基于Hadoop或云原生技术构建的企业级数据湖中。在此之上，建立面向审计主题的数据仓库，对数据进行清洗、整合、建模，形成“湖仓一体”架构，建立数据资产目录，让审计人员能够快速找到和申请所需数据。

（三）模型层

模型层是平台的“大脑”，需要根据审计目标，构建体系化的模型库与工具集。目前常用的模型体系有：效率型模型，如采购价格偏离度模型，分析物资采购、使用的离散度，自动发现围串标风险；操作型模型，自动比对合同文本与标准范本的关键条款差异；重点监控模型，针对“三重一大”事项、高风险业务领域建立专项监控模型。此外还包括风险导向型、效率与绩效型、行为与关系挖掘型等模型。

（四）应用层

建立小程序、非结构化数据、超级审搜、关联关系图谱等各种智能工具，主要应用在PC端、移动端、个性化工作台和可视化监视大屏等外部门户、功能模块。如超级审搜，审计人员输入一个供应商名称或项目编号，系统能瞬间从数据湖中穿透关联到所有相关信息，极大提升查证效率。同时建立各类模板库，方案模板，包括审计基础信息、风险评估与审计重点、审计方法与资源规划、报告输出与质量标准模块等。将前述工具集成在统一工作台，融合项目管理、整改销号、人才库管理等功能，实现审计全生命周期的数字化、协同化运营。

五、国有能源企业内部审计数智转型的策略与方法

国有能源企业需要以顶层设计理念为引领，通过制度创新固化新型生产关系，以技术平台构筑核心生产力，依靠人才与文化的重塑，保障整个体系高效运转与价值实现。

（一）战略引领与顶层设计

集团层面站在落实党中央重大决策部署的高度来统筹谋划，并上升为长期战略。一要加强顶层设计，打破孤岛效应，强力打通审计与财务、运营、风控、合规等系统间的数据与流程壁垒，实现全方位的互联互通。二要坚持共识先行，分步实施，通过充分的上下沟通，使管理层深刻理解其战略价值，让业务部门认识到审计作为企业免疫系统的增值作用，而非单纯的查错纠弊。三要深化模块兼容，渐进升级，架构设计应采用“平台+组件”模式，确保各功能模块实现松耦合与标准化接口，使系统随技术发展对单个模块进行替换升级，避免推倒重来，从而有效保护投资并持续保持先进性。

（二）组织重构与流程再造

制度层是理念的“骨架”与“操作规程”，将抽象思想转化为具体的运作机制。一是组织机制创新。实行“数据主审+业务主审”协同制，确保审计发现既能用数据说话，又符合业务逻辑，有效规避纯技术路径的误判与纯经验路径的片面性。建立矩阵式架构，打破传统按业务条线划分的审计组模式，依据项目需要，从数据、财务、工程、合规等专家库中灵活抽调人员，组建临时团队，一次审计进场，利用多维数据与分析工具，同步覆盖财务收支、内部控制、合规风险等多个目标，持续提升审计的效率与深度。二是业审融合深化。通过业务骨干与审计人员的双向流动，培养兼具业务洞察力与审计思维的复合型人才。审计负责人列席重大决策会议，在合同签订、项目立项等前端环节识别风险，实现审计监督的“关口前移”，从而创造增值价值。三是整改穿透管理。建立数字化的“问题—整改—问责—优化”闭环管理系统。审计发现问题后，系统自动生成整改单，明确责任人与时限，整改不力则自动触发问责流程，最终将共性问题反馈至制度优化环节，形成管理提升的完整闭环，彻底杜绝“审而不改、改而无效”的现象。

（三）信息赋能与平台构建

技术层是体系的引擎与工具集，是理念与制度落地的核心载体。一是进行数据归纳与整合。构建企业级审计数据湖/仓/池，通过ETL/API等方式，汇聚并整合财务、业务及外部第三方数据，形成统一的审计数据视图。二是模型层。建立规则模型，将审计准则、内控要求与政策法规固化为可执行的分析规则。三是应用层。搭建可视化分析平台、疑点预警系统，开发审计作业平台，支持从项目立项、现场作业到报告生成的全流程线上化管理，在此过程中做好设计伦理与风险控制。建立严格的数据治理规则，从源头确保数据的准确性与完整性，筑牢审计结论可信基石。通过精细的权限设计，实现技术操作、业务判断与决策审批的分离与制衡。同时，明确数据主审、业务主审及被审计单位等各方责任边界，实现合理的风险分担，有效防范技术滥用与责任推诿。比如：作者所在企业建设实施的审计监督管理平台项目，实现了与中国石油ERP系统、公司设备管理平台等相关数据集成和互通，使“大数据”分析的信息化手段与审计人员的审计经验相融合，审计业务基本实现全流程信息化操作。以工程造价管理模块为例，实现项目创建、结算接收、签证生成、结算审结以及结算分析全流程信息化操作，解决了签证人为因素大、审核无痕迹、进度无法控制、信息无法检索、数据无法实现统计分析等老大难问题，通过再造公司工程管理流程，促进了公司工程管理水平，有效规避了工程建设领域廉洁风险问题。

（四）人才重塑与文化培育

高素质的数智化审计队伍是内部审计转型发展的关键要素，确保体系充满活力并持续改进。一是要扎实做好人才梯队构建与能力分阶培养。要坚持多元化引进复合人才，涵盖会计、审计、数据科学、计算机、法律等多专业背景，不断优化团队知识结构和业务结构。建立“初级—中级—高级—专家”的清晰成长路径，形成工具应用、独立建模、主导复杂项目、研发审计算法、制定数据审计标准的全链条工作机制。二是协同文化与价值认同培育。建立审计价值共享案例库，通过具体、生动案例，全方位展示数智审计模式下发现流程漏洞、识别合同风险的生动实践，将审计从“成本中心”升级定位为“价值创造伙伴”。推行“风险共防”责任机制，将关键风险控制指标纳入绩效考核KPI，促使业务部门从“被动接受审计”转变为“主动管理风险”，最终形成全员参与的风险防控文化。

（参考文献略）

（作者系中国石油大庆炼化公司党委委员、纪委书记）