AI技术的兴起与发展，深刻影响着教育审计的内涵、外延、流程与范式，重塑其价值向度与实践路径。尤其是面对日趋复杂多元的审计环境和审计对象，如何实现科技强审是值得深思的一个问题。

　　“得”与“失”：AI时代教育审计的发展趋势与困境

　　目前，许多高校已经建立起集成化的审计一体化平台，加之AI技术的深度驱动，使得教育审计的数智化转型初具雏形，超越了简单的工具替代阶段，进入以数据为核心、以AI算法为基础的智能审计新阶段。AI技术的发展所引发的智能协同审计模式，推动了教育领域对财务收支、科研经费、采购管理、资产使用等多类业务的审计全覆盖和实时监控。内审部门将数智技术与审计业务深度融合，通过大模型应用和数据分析，实现从事后监督向事前预防、事中控制的转变，使得审计的精准定位和数据画像成为可能，从而为教育事业高质量发展提供了有力保障。同时，AI技术与审计业务的协同融合，也丰富了审计手段、提升了审计效率、促进了审计转型，极大限度地释放了人力资源并节约了时间成本。在NLP技术的辅助下，审计人员快速识读招标文件、合同文本中的关键条款与异常内容；基于算法构建的“限额逼近”“行为异常”等风险预测模型，辅助自动识别与预警拆分采购、虚假报销等行为，极大增强了审计主动防控的能力。如以江苏警官学院“1+4+N”审计一体化平台为例，不仅实现了审计工作全流程闭环管理，其通过数据关联分析发现的隐藏业务链条，可以辅助识别出以往难以察觉的违规操作。相较于传统方法，对异常行为的识别准确率提升18.7%，审计报告生成效率提高42%，可视化交互界面增强了结论的可解释性。通过动态任务分配与分布式协作机制，还使审计流程平均耗时较传统方法降低37.2%，在处理多并发审计请求时，系统响应延迟下降42%，审计覆盖面有效提升。

　　“数字洪流”之下，基于手工查账、经验判断的传统审计模式，也面临着前所未有的挑战。似乎在智能化、集约化的“AI+”审计模式面前，基于经验的审计判断显得无足轻重。此外，“数据黑箱”“AI幻觉”，以及数据安全与隐私保护等可能的伦理难题也会引发新的审计风险。对人员数字素养的新要求，还将放大教育审计的“数字鸿沟”效应。

　　“破”与“立”：教育审计的数智化场景与转型策略

　　面对AI热潮下教育审计发展的实际，需借助人工智能、大数据、区块链等前沿技术，来构建多场景审计的数智化转型格局。

　　一方面，是重构全面覆盖的多场景审计，实现经济活动实时洞察。多所高校建立的一体化平台，通过整合财务、资产、采购等多个业务系统基础数据库来统一数据标准，深度链接财务、资产、合同采购等关键系统，让分散的信息碎片聚成了数据银河。同时，数智审计平台以“数据穿透+智能预警”为核心，在采购监管、经费审计、风险防控等领域发挥作用，通过对重点业务支出的实时动态预警和合规性筛查，实现了审计视角的全过程实时穿透，把技术优势转化为治理效能。

　　另一方面，是精准管控适配经验判断，实现人机协同。随着合同文本智能比对、科研经费预测模型、校内经济活动合规性分析引擎等逐步推广应用，审计交互系统逐渐架构起“专网+校园网”的安全桥梁，协同平台通过联结各部门形成治理“合力”。如以高校采购项目的招标文件及合同文本的审核为例，文本提取与数据自动整合工具通过流程文书的自动优化生成，压缩了传统取证耗时，大幅缩短了审计周期。尤其是固化审计流程模板后，审计项目从立项到整改的每一步都有电子轨迹，审计文书自动生成、一键流转，让简单的重复成为历史。

　　“守”与“变”：教育审计的未来范式与实践向度

　　数智融合是教育审计发展的必由之路，不仅重塑了审计范式，也重构了其内在价值，促进审计由“查账工具”到“治理大脑”的进化。但无论数字技术如何演进，审计客观独立性和监督、评价、咨询的核心职能始终不能变。数据分析力的增强与信息挖掘力的提升，始终无法取代审计人员的专业判断。有研究指出，AI等技术工具在提高审计效率和效果的同时，也会产生责任问题，尤其是在复杂场景中，如果盲目信任AI技术而忽视其可能存在的偏差，必然会影响审计质量。AI的知识质量高度依赖其训练数据。当数据源混杂了未经筛选的虚假信息与偏见性内容时，便构成了“数据污染”，这会直接导致AI模型输出有偏见的答案或产生事实错误的“幻觉”。当某一领域的专业数据不足时，AI模型因缺乏可靠依据，只能依赖其从泛数据中学到的表面或虚假关联进行推断，这极易导致结论偏离专业实际。更根本的是，有缺陷的训练会塑造AI“讨好用户”的倾向。即便其“认知”到答案有悖事实，也会优先服从指令，生成迎合性内容。因此，在确保算法模型公正透明的基础上，审计应将技术的优势与有经验人的专业判断相结合，以一种全新的人机协同方式取长补短。

　　当前，教育审计正沿着协同融合的路径持续演进并呈现出新的发展范式。一是平台协同构建审计生态：审计与人事、教务、科研等核心系统间数据贯通共享。二是深化数据治理挖掘潜力：逐步完善统一权威的数据资源目录与管理规范，建立健全高质量审计指标体系，深化算法模型建设，以高质量数据驱动高精度分析。三是推动审计能力智慧升级：聚焦多智能体、多模态大模型技术在审计领域的应用，探索生成式审计形成的路径。四是培养高素质复合型人才：建立审计人员专业能力提升支持体系，打造一支兼具问题洞察能力与技术实现能力的审计铁军。