南京審計大學“智審未來”小分隊：探索AI賦能審計新路徑，助力基層數字化升級

　　　　　　　　　　　　
　　8月7日，南京審計大學國際學院"智審未來"小分隊成員張欣語、杜宜可、趙祎樂，以及法學院研究生孫邦哲、國家審計學院研究生槐立琳一行前往河南省平頂山市，圍繞人工智能技術在審計、政務及社保領域的應用現狀展開深度調研。此次調研以"發現問題-分析需求-尋找方案"為主線，旨在探索AI技術如何賦能審計工作，同時解決實際落地中的合規性與技術挑戰。團隊先后走訪了平頂山市審計局、行政審批和政務信息管理局（政數局）以及人社局社會保險中心，通過實地訪談、現場觀察和案例分析，全面了解基層部門在AI應用中的實踐與困境，為后續研究提供了寶貴的一手資料。

現狀調研：基層審計的數字化困境

　　在平頂山市審計局，法規科科長郭飛燕向團隊揭示了地市級審計機關在數字化工具開發中的現實難題。一方面，基層部門嘗試使用自建智能工具，如具備模糊查詢功能的小程序或APP，但因缺乏統一規劃，普遍面臨更新維護成本高、數據量不足的困境。 　　以某第三方開發的"審計問題定性檢索系統"為例，盡管其包含法規查詢模塊，卻因私人企業數據收集困難而效果有限。另一方面，法規適配問題也制約了技術落地，例如地方立法需遵循"大法優先"原則，導致工具開發需頻繁調整。 　　郭科長特別強調，理想的解決方案應是審計署主導的全國性統一平臺，避免資源重復投入，實現高效整合。“我們確實希望在工作中應用此類系統，但我認為它應當是一個全國性的統一平臺，由審計署自上而下推廣實施，避免各地市重復投入，實現資源整合。”

需求分析：業務一線的真實訴求

　　團隊進一步與審計局業務部門深入交流，發現一線審計人員對AI工具的需求既迫切又具體。社會保障審計科科長李玉恩指出，繁重的工作壓力下，審計人員更需精煉的實操培訓和案例分析，而非冗長的理論課程。大數據審計科科長李斌則提到，盡管AI模型助手接受度高，但數據強保密屬性限制了其應用范圍。此外，設備差異導致的數據傳輸風險、工具功能與實際需求的脫節等問題也亟待解決。這些反饋表明，未來AI工具的研發必須兼顧效率提升與安全保障，同時嵌入實用數據模型，以解決審計中的經典問題。　
　　　　　

解決方案探索：跨部門經驗借鑒　　

　　為尋找可行方案，團隊走訪了政數局和人社局社保中心。政數局辦公室主任王笑時強調，AI應用必須以嚴格的數據治理為前提，確保個人信息安全，同時需平衡技術投入與成本效益。這一觀點為團隊思考數據安全問題提供了新維度。 　　在人社局社保中心，團隊發現了AI落地的成功范例——依托騰訊元寶平臺開發的"鷹小保"智能客服。該應用通過大模型技術顯著提升了社保業務效率，其經驗證明：在確保數據安全的前提下，AI技術完全可以在政務領域實現突破。這些跨部門洞察為審計領域的AI應用提供了重要參考。

總結展望：構建智能化審計新生態　

　　通過此次深度調研，團隊成員對審計智能化發展形成了系統認識。在指導老師李庭燎院長的專業引領下，團隊通過實地走訪、座談交流和案例分析，逐步深化了對審計信息化建設的理解。調研發現，當前審計智能化發展需要重點把握三個關鍵：首先，技術研發必須緊扣審計實務需求，開發能提升工作效率的實用工具；其次，系統設計需要關注基層適配性，注重功能實用性和操作便捷性；最后，必須確保數據安全，在技術創新的同時保障信息安全。目前，團隊正在將調研收獲轉化為具體研究方向，計劃從智能輔助工具開發、審計數據分析等維度開展深入研究。