数字经济深度发展背景下,企业财务、业务、合同、外部舆情数据呈爆发式增长,传统人工审计模式的短板持续凸显,行业数字化转型已成必然趋势。国资委、中注协相继出台智能化监管相关文件,明确要求央企、上市公司、会计师事务所搭建穿透式智能审计体系,推动审计从事后核查转向事前预警、全流程风险管控。当前四大会计师事务所、头部集团均已落地 AI 审计平台,依靠大模型、机器学习实现全量数据筛查、智能取证,审计作业效率、舞弊识别能力大幅提升。反观多数审计团队,仍依赖抽样核查、手工录入底稿,存在三大核心痛点。其一,覆盖范围受限,海量单据、跨系统关联交易仅能抽取少量样本,隐蔽资金空转、阴阳合同、拆分报销等舞弊极易形成核查盲区,内控缺陷漏检率居高不下;其二,人力成本偏高,凭证核对、数据整理、底稿编制等重复性工作占用七成以上工时,审计人员难以投入风险研判、经营增值等高价值工作;其三,风险识别滞后,传统年度静态审计无法实时监控业务异动,问题暴露时往往已形成实质资金损失。
AI赋能审计正是在破解上述痛点中应运而生的一种全新管理范式。针对AI 技术落地且相伴而来的全新实操难题,旨在解决三大痛点:一是解决内/外部审人员缺乏标准化 AI 使用方法,不会搭建风险筛查模型;AI 幻觉等执业隐患;二是解决企业缺少完整的数据安全与证据留存规范;三是解决审计团队不懂模型迭代,最终浅尝辄止,无法形成长效智能审计体系的难题。
课程通过理论与实务案例相结合,旨在让中高层管理者及内外部审计人员了解并学会审计赋能的技巧,从而推动企业整体运营效能的快速与稳健提升。
同一套实战方法论
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