1. 穿透式内部审计
1.1. 穿透式内部审计概念
内部审计是指在部门或单位领导的指导下，由专职审计机构或人员采用系统化、规范化的方法，对本部门或单位的财政财务收支及各项经济活动的真实性、合法性和效益性进行审查与评价，并据此出具审计报告、提出意见和建议的一种经济监督活动。随着经济技术的进步，数字化审计和智能化审计成为现代审计的两大发展趋势。数字化审计利用数字技术(如大数据、云计算、区块链)对审计流程进行数字转型，实现审计数据的电子化采集、存储和分析，推动审计工作从传统人工操作向自动化、系统化迈进。智能审计则是在数字化审计基础上，进一步引入人工智能、机器学习和智能分析技术，在审计实践中实现高度自动化的审计模式。这种审计模式具备快速核查、自动识别风险、智能预警、动态调整和决策支持等强大功能。
穿透式审计是一种基于智能化数字技术，突破传统层级和部门间信息壁垒[1]，实现对资金流向、业务流程和风险点的全方位、多维度监控的审计模式[2]。穿透式审计与内部审计密不可分。它是内部审计的深化与创新，它依托于内部审计构建的风险管理和内控监督基础，利用先进数字化和智能化技术，突破传统审计的局限，实现审计对象和信息的全方位穿透式监控，是内部审计在数字化和智能化技术驱动下的升级版。
1.2. 穿透式内部审计特征
1.2.1. 穿透式审计效率、质量及决策支持力显著
穿透式内部审计在数字化技术如云计算、区块链技术支持下，审计数据实现电子化采集、存储与分析，审计流程全面数字化和透明化，审计效率、质量及决策支持力大幅度增强。大数据环境下，穿透式内部审计突破了传统内部审计单一证据的限制，强调审前对审查对象内外部制度及典型案例的系统研究，审中利用大数据技术锁定疑点并追根溯源，审后重视整改落实和审计成果应用[3]。穿透式内部审计审查证据来源呈现多样化特征，提升了审查证据的质量和审计公信力。依托智能化信息技术，穿透式内部审计有效打破了传统审计中信息孤岛和层级壁垒[1]，实现跨部门、跨区域数据融合共享；而且穿透式内部审计实践可以实现多维度监控，审计实践深入企业业务与管理运行末端，能及时发现企业运营管理的机制性缺陷或潜在风险[4]，增强了企业舞弊防范和风险管理能力；在整合内控、合规与风险管理职能过程中，企业运用风险导向综合审计模式可以促进治理政策的落实和优化，促进经营效能提升。
1.2.2. 穿透式内部审计强调价值链成本控制与价值工程的再建
穿透式内部审计以传统内部审计模式为基础，融合了数字化、智能化手段，在技术应用和审计深度方面突破了传统审计合规性和真实性审查范畴[5]，逐步向增值目标转变，突出强调价值链成本控制与价值工程的再建。借助数字化和智能化技术，穿透式内部审计实践可以针对不同文本数据做多维度有效分析，精准管理企业成本；通过构建经济责任监督体系[6]，可以强化审计协同效能，发挥交叉式审计优势[7]，缓解资源不足和审计力量分散问题；而对企业运营效率和战略执行的深入、全方位评估，可以有效揭示价值创造过程中的效率瓶颈，推动企业价值链的优化重构；审计实践构建起的跨部门、跨区域数据融合和共享平台，可以促进“大监督”体系建立，为审计协同治理目标的实现提供条件[8]，客观上推动内部审计从被动鉴证向主动价值创造转型，也提升了审计的增值服务能力。
1.2.3. 穿透式内部审计推动审计队伍向智能化、综合化方向发展
穿透式内部审计实践强调审计队伍的数字素养和对技术能力的应用。由于穿透式内部审计以信息技术为支撑，审计人员在开展审计实践中要求具备有效应用人工智能、区块链等智能技术手段展开大数据分析，自动化、智能化和动态化开展多维度审计工作的能力[2]。审计人员在风险识别、控制评价和价值分析实践中不仅依赖技术，更依赖综合服务能力素养，要求审计人员由传统内部审计实践中事后监督向企业战略性治理服务角色转变。在践行穿透式“服务 + 监督”模式[9]中审计人员有效参与企业内控、合规与风险治理，进一步强化了审计对企业治理和风险防范的支持作用。
2. 穿透式内部审计实践框架提出
穿透式内部审计高度重视数据价值，强调对数字技术的应用。审计人员可以借助数据化、智能化工具在审计实践中有效解放人力劳动。确保数据准确与安全在一定程度上解决了传统内部审计独立性不足的问题。通过聚焦数据价值挖掘、保障数据安全和数字技术应用，穿透式审计不仅有效破解了传统内部审计独立性不足的难题，还推动了审计职能向智能化、协同化和服务化转型，提升了审计工作的效率、准确性与战略价值。因此，本文不再将独立性作为单独议题，而是重点强调对数据价值的挖掘、数据安全保障以及数字化技术的全面应用。基于穿透式内部审计实践的七大环节，结合穿透式内部审计的概念、特征及相关文献研究，本文将围绕合规与增值目标的制定、内审管理财会技能的规培与强化、审计协同、数据化智能化技术手段应用和穿透式服务性内审转变五大重点，提出集团公司数字化穿透式内部审计实践框架(详见表1)。
首先，审计准备阶段聚焦合规和增值目标的制定，强调对业务流程的梳理与分析，制定程序执行的真实性、规范性和有效性的评判指标[10]。明确成本控制、资源利用[11]和价值挖掘的目标与指标，细化凭证资料的收集范畴与预审目标。同时通过能力提升计划，强化管理财会知识技能及数字化智能化技术应用能力，通过案例教学与模拟演练，提升审计人员的综合素质，为后续审计实践准备好人力资源。
Table 1. Key components and sub-elements of a digital penetrative internal audit framework for corporate groups
表1. 集团公司数字化穿透式内部审计实践框架
七大审计环节 |
五项重点内容 |
穿透式内部审计实践措施 |
1. 审计准备阶段 |
合规、增值目标的制定 |
- 业务流程梳理与分析：程序执行真实性、规范性、有效性评判指标制定 - 目标与指标设定：成本控制、资源利用、价值挖掘 - 凭证资料收集范畴与预审目标确定 |
内审管理财会技能规培与强化 |
- 培训与能力提升计划：管理财会知识技能规培、技术应用能力提升 - 案例教学与模拟演练 |
2. 风险评估和识别 |
审计协同 |
- 风险矩阵分析 - 多部门协同：程序真实性、规范性、有效性执行 |
数据化智能手段应用 |
- 数据挖掘 - 异常检测 - 风险模型构建 |
3. 数据穿透分析 |
AI、区块链、XBRL、ChatGPT0.0.、 AIGC等数据化智能化手段应用 |
- 不同文本数据整理与储存 - 大数据统计分析 - 信息系统日志审计 |
穿透式服务性内审转变 |
- 自动化工具应用，不同文本数据整理与储存、 智能报告生成 |
4. 现场审计执行 |
审计程序规范、部门协同 |
- 现场核查：征询、询证 - 访谈、座谈 - 谈判与协调 - 智能辅助谈话 - 多层次监督机制 |
5. 异常发现与问题定位 |
数据化智能手段应用 |
- 异常指标监控 - 关系图谱分析 - 根因分析方法 - 智能预警系统 |
6. 审计报告编制 |
价值工程再建 |
- 结构优化、智能化报告工具应用 - 论据数据可视化展示 - 价值导向建议撰写 - 文书档案管理 |
7. 整改跟踪与反馈 |
构建“大监督”体系 |
- 整改进度跟踪、效果评估 - 自动提醒系统 - 定期反馈机制 |
在风险评估和识别阶段，突出数据化智能化技术手段的应用和审计协同效应。通过风险矩阵分析和多部门协同，保障审计程序的真实性、规范性和有效性执行；借助数据挖掘、异常检测和风险模型构建，实现动态精准的风险识别和预警[12]，推动内部审计实践目标从传统监督向主动防控转变。
数据穿透分析阶段依托AI、区块链、XBRL、ChatGPT、AIGC等数字化智能化技术手段[13]，对不同文本数据做标准化整理与高效存储[14]，并开展大数据统计分析和信息系统日志审计。穿透式服务性内审转变强调审计人员对自动化工具的应用。自动化智能化处理文本数据并生成审计报告可以明显降低人力劳动依赖，提升审计实践的价值。
现场审计执行阶段注重审计程序规范化执行与部门协同效应。通过现场核查中的征询和询证、访谈与座谈、谈判与协调，以及智能辅助谈话等多种沟通方式，保障审计信息的真实性和有效性，保证审计实践在企业经营管理中的独立权威地位[15]。同时，通过构建多层次监督机制[16]，可以促进跨部门协同和资源整合，不仅降低了审计成本，还提升了审计质量和价值。
异常发现与问题定位阶段依托数据化智能化技术手段，实施异常指标监控、关系图谱分析和根因分析[17]。审计实践构建的智能预警系统可以提供动态风险监测和实时告警，实现从异常发现到风险定位的闭环管理，显著提升审计的精准性和及时性。
审计报告编制阶段通过对多样化数据可视化呈现，增强审计报告的说服力和影响力；审计报告中聚焦成本控制、资源优化和风险治理的价值导向建议，可以推动审计建议转化为战略性改进措施。而规范化文书档案管理则可以保障审计证据的完整性和安全性，保证内部审计实践质量[18]。
最后，整改跟踪与反馈阶段将通过构建“大监督”体系强调对整改进度的跟踪与整改效果的评估，确保整改措施落实到位。通过建立自动提醒系统实现动态督促和风险预警；通过建立定期反馈机制促进跨部门信息共享和联动监督[8]，形成多维度协同监督格局，提升审计整改的执行力和监督效能，推动企业治理体系现代化。
3. 穿透式内部审计框架实践
3.1. 审计准备阶段
在穿透式内部审计的准备阶段，实施步骤和方法应高度聚焦于合规与增值的双重目标，确保审计工作的科学性和实效性。首先，需建立科学的业务流程评估标准，明确审计目标，重点控制企业成本、优化资源利用并挖掘潜在价值。具体操作上，利用数字化和智能化技术对企业各个环节的成本进行精准监控和深度分析，及时发现异常和风险点，构建系统化的价值链管理框架，助力企业实现成本控制和价值增值的双重目标。
审计团队应在审计准备初期开展全面的审计环境调研，详细了解企业内部制度、业务流程及潜在风险，基于调研结果制定切实可行的审中大数据分析方案和审后整改落实计划。通过对项目流程中关键节点的风险锁定，确保审计程序在执行过程中具备真实性、规范性和有效性，保障审计结论的准确性和权威性[15]。
在目标与指标设定环节，应结合企业整体发展战略，积极挖掘增值潜力，推动审计目标向战略支持转变。实施过程中，应充分发挥AI、区块链、XBRL等先进技术的作用，搭建智能化的内部审计体系。此外，需制定智能辅助工具(如ChatGPT和AIGC)的系统化运用计划，明确智能账务处理系统在企业运营管理中的关键地位，推动审计自动化水平提升。与此同时，重视凭证资料的全面收集和精准预审[19]，明确预审目标涵盖真实性、合规性及风险识别，营造积极主动的内部审计氛围。
全过程质量控制和标准化流程是穿透式审计的重要保障。为此，审计准备阶段必须制定系统的定期培训计划，分阶段组织数字技术与风险管理培训，确保审计及业务人员具备符合行业标准的财务知识和业务能力，熟练掌握智能辅助工具的操作技能。培训内容应覆盖法律法规、行业规范以及职业道德，确保审计活动合法合规。
为进一步提升审计团队的专业素养和实操能力，应聘请经验丰富的专家型内部审计人员开展案例教学和模拟审计演练。通过真实业务场景模拟，帮助审计人员熟悉穿透式审计流程和智能工具的综合运用，增强其风险识别和问题解决能力。这种实战演练不仅促进审计技能的有效转化，还显著提升审计质量和效率。
3.2. 风险评估和识别环节
在风险评估与识别环节，穿透式内部审计应系统实施“数据 + 风险”双导向模式，以确保审计程序的真实性、规范性和有效性。首先，针对真实性，审计团队需客观反映被审计单位的实际运营状况，具体做法是充分利用大数据技术、多维度审计证据及智能分析工具，提升数据的真实性和完整性。实施过程中，要建立完善的数据采集和验证机制[20]，确保数据来源可靠，避免信息失真或遗漏。
其次，规范性方面，需严格遵守国家法律法规、行业标准及企业内部制度，构建全过程质量控制体系。具体步骤包括制定标准化审计流程，确保各环节有序衔接和执行；设立监督检查机制，及时发现并纠正程序偏差，保障审计过程合规。通过制度化管理和多部门协同，实现审计资源的合理配置，避免重复劳动和资源浪费，形成高效的监督合力[6]。
有效性则要求运用智能技术对审计模型进行持续验证与优化。实施方法包括定期评估算法的公正性和透明度，采用多重校验机制防止技术偏差[13]，确保审计程序能够达到预设目标。通过动态调整风险识别模型[16]，提高风险预警的准确度和时效性，推动审计从传统事后纠错向主动风险防控转型。
在数据挖掘方面，穿透式审计依托大数据技术，对海量且多维的数据进行深入挖掘，揭示潜在风险和机制性缺陷。实施步骤包括构建智能预警模型，结合人工智能和机器学习技术，打造多维动态风险模型，实现对异常指标的实时监控和精准识别。动态风险识别与预警体系的建立，需要整合跨部门数据，利用日志加密、算法优化及数据质量管理等多层次风险应对策略，保障数据安全与分析准确性[21]。
全过程中，应注重技术与管理的双重结合，制定规范的操作指南和培训计划，保证审计人员熟练掌握智能工具的应用方法，提升风险评估的科学性和实操能力。通过以上步骤和方法，穿透式内部审计能够构建覆盖全面、动态精准的风险识别体系[22]，提升审计质量和效率，助力企业实现高效风险管控和持续健康发展。
3.3. 数字穿透分析环节
在穿透式内部审计中，面对大量结构化与非结构化数据，实施高效的数据整理、存储与分析是关键步骤。首先，应利用数字化和智能化技术手段构建科学的数据处理流程。具体方法包括采用XBRL技术实现财务数据的标准化和自动解析，从而大幅提升数据处理的效率和准确性[14]。对非结构化文本数据，则应用自然语言处理(NLP)技术自动提取关键信息，为审计数据提供精准支持，确保信息的完整性和相关性。
为保障数据的真实性和安全性，需要引入区块链技术和调用链日志系统[23]，实现对数据调用的全过程追踪和记录，防止数据篡改，确保审计证据的完整性和可溯源性。实施过程中，应建立严格的数据管理规范和操作流程，保障各环节数据的安全合规。
在数据统计分析阶段，穿透式审计依托大数据技术，对海量、多维度数据进行深度挖掘和统计分析，帮助揭示潜在风险和业务异常。具体实施步骤包括构建智能账务处理系统，实现凭证自动生成与对账[19]，显著缩短审计周期，减少人为操作错误，提高审计效率和质量。此外，结合日志数据的智能化工具能够快速定位风险事件，进行动态监控，提升审计响应速度和精准性。
为确保上述技术的有效应用，应制定详细的操作规范和培训计划，提升审计人员的数据处理能力和智能工具使用水平。通过系统化的技术应用和管理措施，穿透式内部审计能够实现对复杂数据环境的高效管理和精准分析，推动审计质量和效能的全面提升。
3.4. 现场审计执行阶段
在穿透式内部审计的实施过程中，内审职能正从传统的合规监督向服务性战略支持转型，强调职业化发展，并对跨部门、跨区域协同[24]及平台数据的实时共享提出了更高要求。为确保这一转变的顺利推进，现场审计执行阶段必须严格规范审计程序，强化部门间的高效协同。
具体实施步骤首先包括征询环节，审计人员通过与被审计单位及相关人员的深入沟通，全面收集信息，详细了解企业内部控制和风险状况。这一步骤要求审计人员具备良好的沟通技巧和风险识别能力，确保信息收集的全面性和准确性。询证环节针对具体财务数据和交易事项，要结合智能账务处理系统和自动化数据分析技术，提高核实效率和准确性，减少人为错误，提升审计质量。
访谈与座谈作为重要的交流平台，有助于管理层与业务部门共同评估企业战略、风险管理及内控体系的有效性。通过推动跨部门沟通与协调，形成统一的审计意见，促进审计发现的全面落实。谈判与协调环节则通过运用有效的沟通技巧和情绪管理[25]，化解审计过程中出现的分歧，推动审计整改措施的顺利实施，保障审计目标的实现。
此外，智能辅助谈话技术的应用显著提升了审计沟通的效率和质量。利用数字化工具自动生成谈话提纲和风险分析报告，不仅减轻了审计人员的工作负担，还增强了审计报告的专业性和增值能力。为保障审计工作的全面监督，需建立多层次监督机制，实现内部审计、纪检监察[26]及财务管理等多主体协同，形成合力，提升审计的独立性和权威性。
在此基础上，推动内审实践的职业化发展成为关键。通过完善制度设计和强化技术培训，提升审计人员专业素养和智能工具应用能力，确保审计活动的规范性和有效性。跨部门、跨区域的数据实时共享平台建设，是实现高效协同和信息互通的重要保障，为企业内审职能的智能化、战略化转型提供坚实支撑。
3.5. 异常发现与问题定位
在异常发现与问题定位环节，穿透式内部审计应依托数据化与智能化技术，系统构建全方位、动态精准的风险识别与响应体系。实施步骤首先包括利用大数据和智能分析技术对关键异常指标进行实时监控，重点关注资金流、采购、销售等关键环节的异常波动[2]，确保能够快速捕捉风险信号，提升审计的敏捷响应能力。为此，需建立完善的数据采集和监控机制，结合智能账务处理与自动化对账技术，提高异常指标识别的效率和准确性，推动审计由传统的事后监督向主动风险管理转变。
其次，应用关系图谱分析技术，使用人工智能和大数据工具构建资金流、业务流程及人员关联的多维网络模型，全面揭示隐蔽风险和利益链条。具体方法包括整合跨部门数据资源，追踪关键节点和风险点的全过程，辅助识别复杂交易背后的关联方关系及异常行为，从而增强风险发现的深度和广度。实施过程中，应结合调用链日志与区块链技术，保障数据的不可篡改性和可追溯性，提升审计透明度和证据可信度。
第三，开展根因分析，结合数据挖掘、统计分析和人工智能技术，深入探查异常事件产生的根本原因。实施步骤包括多维数据对比、流程审计与专业判断的融合，确保异常事件能够被精准定位并责任明确。智能工具的应用，如自动化数据筛选和异常模式识别，不仅提升了根因分析的效率和准确性，还为后续风险预警系统的构建提供数据基础。
最后，基于根因分析结果，建立智能预警系统，整合跨部门、多源异构数据，实现风险的动态监测与实时预警。预警系统应结合算法优化、日志加密及多重校验机制[13]，确保数据安全和预警准确性，支持快速响应和风险处置，推动审计工作向主动防控和战略支持转型。
为确保上述技术和方法的有效落实，需制定详细的操作规程和培训计划，提升审计人员对智能工具的掌握和应用能力。
3.6. 审计报告编制阶段
在审计报告编制阶段，实施智能化工具辅助的步骤和方法至关重要。首先，应引入智能化报告工具，用以自动生成报告初稿和风险分析摘要，这不仅大幅提升报告编制的效率，还有效保障了报告内容的质量。具体操作中，利用智能工具实现多源数据的自动整合，确保信息的一致性与完整性，显著减少人工编辑带来的错误。同时，智能系统能够精准匹配审计发现与整改建议，提升报告的专业性和可读性[13]。
其次，报告的内容呈现应充分发挥数据可视化技术优势。通过采用图表、关系图谱和动态仪表盘等多样化展示手段，直观展现成本控制、风险分布及整改成效。实施过程中，要确保这些可视化元素支持实时更新和交互式操作，增强审计报告的互动性和信息精准度，帮助管理层更科学地解读审计结果，促进决策支持。
在文书档案管理方面，应建设智能化文档管理系统，实现电子档案的自动归档、分类和权限控制，提升档案管理效率和安全防护能力。为保障审计文档的不可篡改性和溯源性，区块链技术的应用至关重要，它支持链上数据追踪，确保档案的真实性和完整性。规范化的档案管理流程不仅保障了审计证据的安全，也为后续审计监督和持续改进提供坚实基础，推动审计成果的有效运用和价值释放[27]。
为确保上述步骤有效实施，需制定详细的操作规范和培训计划，提升审计人员对智能工具的掌握和应用能力。此外，应加强跨部门协作，确保数据共享和流程衔接顺畅，最大化智能化技术的效益。通过系统化的技术应用和规范化管理，审计报告编制阶段能够实现高效、精准和专业的目标，助力企业内审工作迈向智能化和增值服务的新高度。
3.7. 整改跟踪与反馈阶段
在整改跟踪与反馈阶段，实施穿透式内部审计的关键步骤是构建完善的“大监督”体系，以实现对审计全过程质量的有效控制，确保审计工作的规范性与实效性[28]。具体操作首先包括建立统一的整改进度跟踪机制，通过实时监控整改任务的完成情况，及时发现并反馈存在的问题，推动相关责任人迅速采取措施，确保整改工作按计划推进，防止延误或遗漏。
在整改效果评估方面，实施方法不仅要统计整改数量，更要深入评估整改质量以及风险防范的实际效果，确保审计建议能够有效转化为企业治理和内部控制的持续改进。为此，应组织多部门协同参与整改评估，形成监督合力，避免整改流于形式，实现对风险的根本性化解。具体措施包括制定多部门沟通与协作的流程规范，定期召开协调会议，促进信息共享和问题共议。
“大监督”体系还应配备智能自动提醒系统，通过多渠道(如邮件、短信、系统通知)及时提醒相关责任人整改进展和关键节点，保障信息的及时传递与责任落实。该系统应结合权限控制和日志记录功能，确保整改数据的安全性和过程的透明度，支持整改信息的双向流通和动态调整，从而提升整体监督的科学性和精准度。
此外，为持续提升审计质量，应定期开展整改效果评估和风险复盘，系统总结整改经验和存在不足，推动审计工作的不断优化。通过科学的评估指标和动态调整机制，促进企业治理体系的现代化建设和高质量发展。
为保证上述措施的顺利实施，需制定详细的操作指南和责任分工，强化相关人员的培训，提升其监督执行力和技术应用能力。同时，推动跨部门协同和信息共享平台建设，打破信息孤岛，形成高效、闭环的整改监督机制。
4. 结语
本文系统论述了穿透式内部审计的核心理念与实践框架，强调其基于数字化与智能化技术的全流程、多维度风险管理能力。首先，审计准备阶段通过科学梳理业务流程，明确真实性、规范性和有效性指标，结合成本控制与价值挖掘目标，制定详尽的凭证收集与预审计划，同时强化审计人员的财会及技术培训，保障审计质量和效率。其次，在风险评估与识别环节，实施“数据 + 风险”双导向模式，利用大数据、智能预警和动态风险模型，实现风险的精准识别与主动防控。第三，数字穿透分析阶段强调不同文本数据的标准化整理与高效存储，结合AI、区块链及自动化工具，推动审计数据处理和报告生成自动化。第四，现场审计执行注重程序规范和跨部门协同，通过多元沟通手段和智能辅助，确保审计信息真实性和权威性。第五，异常发现与问题定位结合关系图谱与根因分析，构建智能预警系统，实现风险的动态监控和快速响应。审计报告编制利用智能化工具实现数据自动整合和可视化展示，提高报告质量和决策支持力。整改跟踪阶段构建“大监督”体系，通过统一进度跟踪、自动提醒和定期反馈，促进整改落实和持续改进。
尽管本文提出了较为完整的数字化穿透式内部审计框架，但在实际应用中仍存在挑战，如智能技术的适用性与成熟度、跨部门数据共享的安全隐私保护、审计人员数字素养差异等问题。未来研究可聚焦于优化智能算法的透明度和公平性，强化跨系统数据融合与安全机制，深化审计人员技能培训体系建设，并探索穿透式审计在不同企业规模和行业中的定制化应用，进一步推动内审职能向服务型战略支持转型，实现企业治理的高质量发展。