［摘要］在数字经济与教育治理现代化深度融合的背景下，人工智能技术为高校内部审计效能提升注入了全新动能。在《“十四五”国家审计工作发展规划》等政策导向下，文章聚焦当前高校内部审计实践中存在的数据孤岛、流程形式化、效能提升路径缺失等突出问题，系统探究人工智能赋能高校内部审计效能提升的内在机理与实现路径，以期为推动高校内部审计提质增效提供理论支撑与实践参考。

　　［关键词］人工智能；高校内部审计；效能提升；机制；路径　　

　　0引言

　　审计是国家治理体系的重要组成部分，而高校内部审计是教育监督体系和治理体系的重要组成部分[1]，其效能提升直接关系到高等教育资源配置效率与办学质量。2021年6月，中央审计委员会办公室、审计署印发《“十四五”国家审计工作发展规划》，明确提出，全面贯彻落实习*平总*记关于科技强审的要求，加强审计技术方法创新，充分运用现代信息技术开展审计，提高审计质量和效率[2]。2024年11月，财政部、教育部联合印发《关于进一步加强高等学校内部控制建设的指导意见》，再次强调建立高校内部审计增效机制的重要性，为人工智能与高校内部审计的深度融合提供了政策遵循。在此背景下，高校内部审计工作面临诸多困境与挑战，亟须以人工智能为赋能要素，基于审计工作效能提升的现实需求，探索契合高校内部审计数智化转型的新路径。

　　1人工智能赋能高校内部审计效能的要素解构

　　1.1精准性靶向识别要素

　　精准性是审计效能的核心体现，人工智能技术通过多模态数据融合与智能算法，能够实现对审计风险点的动态捕捉。该要素主要包括数据采集的全面性、风险识别的准确性、审计目标的针对性三个维度，有助于破解传统审计中风险识别滞后、靶向性不强等问题，为审计工作提供精准指引。

　　1.2效率性流程重构要素

　　效率性要素聚焦审计流程的优化升级，通过人工智能技术对传统审计流程进行再造。具体包括标准化事务的机器处理、审计资源的优化配置、跨部门流程的协同衔接三个方面，形成“机器处理标准化事务、人力专注专业研判”的人机协同分工模式，显著提升审计流程效率。

　　1.3协同性闭环治理要素

　　协同性要素强调审计工作的系统性与整体性，涵盖数据协同、部门协同、上下协同三个层次。高校内部审计需通过“打破数据壁垒，资源层释放潜能”“应用预警技术，动力层实现智能化”“搭建监督平台，应用层协同见效”三个关键环节的优化来实现协同治理[3]。

　　2高校内部审计现状与人工智能赋能需求

　　2.1高校内部审计现状

　　2.1.1制度执行与整改闭环有待强化

　　部分高校存在“重审计、轻整改”现象，虽已建立整改台账，但对分阶段整改、持续整改的跟踪督办力度仍显不足，审计建议采纳率与落地率参差不齐，未能形成“审计—发现—整改—优化”的闭环管理机制。

　　2.1.2跨部门协同机制不顺畅

　　审计部门与财务、信息中心、科研处等部门的协作缺乏常态化机制，数据获取难度大、流程烦琐，影响审计实施效率；同时，审计与纪检监察、巡察等监督方式的贯通协同尚未形成监督合力。

　　2.1.3技术适配与人才支撑不足

　　现有审计系统多侧重单一业务场景，缺乏全域数据整合与智能分析功能，难以适配高校多元化的审计需求；审计人员的数据分析能力与智能技术应用水平有待提升，难以满足数智化审计转型的要求。

　　2.1.4审计机制存在短板

　　一是数据治理机制不完善，多源数据整合难度大，缺乏统一的数据标准与共享机制，导致数据孤岛现象突出。二是质量控制机制不健全，缺乏协同治理与科学的质控机制，虽已建立包括主审、部门、分管负责人在内的三级复核框架，但在实际操作中，流程执行与机制运行往往流于形式，审计质量难以得到有效保障。2.2人工智能赋能的现实需求

　　2.2.1数据整合需求

　　随着高校业务的多元化发展，审计数据呈现海量增长、类型复杂的特点，传统数据处理方式已难以应对。迫切需要通过人工智能技术构建跨部门数据融合平台，实现结构化与非结构化数据的自动采集、智能清洗与深度关联分析，破解数据孤岛难题。

　　2.2.2流程优化需求

　　传统审计流程环节烦琐、协同性差，导致审计周期长、效率低。需借助RPA、自然语言处理等人工智能技术，对审计计划制订、证据收集、报告生成等核心环节进行重构优化，实现审计流程的标准化、自动化与智能化。

　　2.2.3风险防控需求

　　高校面临的审计风险日益复杂多样，传统风险识别方法难以全面、及时地捕捉潜在风险。亟须通过人工智能技术构建风险动态感知机制，依托机器学习算法与知识图谱技术，融合政策法规、行业特征、历史审计数据等多源信息，实现风险的精准识别与实时预警。

　　2.2.4资源统筹需求

　　全国高校数量众多，不同高校的审计资源与技术水平差异较大，单一高校独立开展智能审计系统建设面临成本高、难度大等问题。需要通过省级统筹规划与管理的模式，推动审计资源的优化配置与共享共用。
       3人工智能赋能高校内部审计效能提升的机制构建
       3.1数据智能解析机制

　　数据智能解析机制是破解数字资源孤岛问题的核心，通过人工智能技术实现审计数据的全生命周期管理。通过建立统一的数据标准体系，规范财务、资产、科研等各类数据的格式与口径，为数据融合奠定基础。同时，构建跨部门数据融合平台，运用多模态数据处理技术，实现不同业务系统数据的自动采集与智能整合，配合智能数据分析模型的开发，对融合数据进行深度挖掘，提取有价值的审计线索，为审计决策提供数据支撑。该机制的核心目标是将审计人员从繁复低效的数据处理工作中解放出来，聚焦专业研判环节。

　　3.2核心流程重构机制

　　核心流程重构机制通过数字审计流程再造优化资源配置，构建“机器处理标准化事务、人力专注专业研判”的新型人机协同分工模式，设计数智化、标准化的核心审计业务流程规则框架。运用AI自然语言处理与规则引擎技术，推动审计文书生成、程序控制、质量复核等环节的标准化，提升流程效率与规范性。

　　3.3风险动态感知机制

　　完善高校内部审计风险的智能监控与预警响应机制。依托AI深度学习算法与知识图谱技术，构建融合政策法规动态、高校行业特征、历史审计问题等多源信息的数字模型，以提升风险识别精准度。构建风险动态感知机制的核心价值在于精准定位潜在风险，推动审计监督从被动的事后查处向主动的事前预警、事中控制转型。

　　4人工智能赋能高校内部审计效能提升的实施路径
       4.1数智审计准备阶段：筑牢审计根基

　　数智审计准备阶段的核心任务是搭建稳固的技术支撑体系与数据保障基础。其一，依托数据采集机器人与人工神经网络技术开展系统性审前调查，全面归集财务、资产、科研等各类相关数据，将分散于不同业务系统的数据初始化整合至智能审计平台，打通信息孤岛，实现数据共享[4]。其二，借助智能数据分析模型对采集到的原始数据进行标准化预处理与初步筛查分析，精准定位潜在审计风险隐患，进而明确审计工作的核心重点与具体覆盖范围。其三，运用人工智能技术对审计方案进行优化设计，结合预设审计目标与风险评估结果，生成贴合实际需求的个性化审计实施计划，清晰界定审计实施步骤、适配的审计方法及各类审计资源的合理配置方案。

　　4.2数智审计实施阶段：强化过程管控

　　数智审计实施阶段是审计效能提升的核心环节，通过人工智能技术的深度应用实现审计过程的智能化升级与精准化管控。首先，利用RPA技术从各业务管理系统中自动抓取所需审计证据，自动化完成审计证据的采集与清洗工作，同时通过智能数据清洗算法剔除冗余信息与错误数据，保障审计证据的真实性、完整性与可靠性；其次，对审计数据开展智能化深度分析，运用机器学习算法对已归集的审计证据进行多维度研判，精准识别异常交易行为与违规操作情形，形成条理清晰的审计问题清单；最后，对审计实施过程进行实时动态监控，依托智能审计系统全程跟踪审计任务的进度，同步管控审计工作质量与实施过程中的潜在风险。

　　4.3数智审计报告阶段：提升报告质量

　　数智审计报告阶段的目标是生成高质量、易理解的审计报告。为提高报告生成效率，可采用自然语言处理技术，根据审计发现问题清单与证据链，自动生成标准化的审计报告初稿。运用数据可视化技术，将审计结果以图表、动态模型等直观形式呈现，增强报告的可读性与说服力。同时，通过智能审核系统对报告初稿进行合规性与逻辑性检查，再经审计人员审核、项目负责人复核，确保报告质量。审计报告最终以数字化标准化格式提交至相关部门与责任人。

　　4.4数智审计整改阶段：确保整改实效

　　数智审计整改阶段的核心是推动审计发现问题的有效整改，形成审计闭环。一是建立整改跟踪台账，在智能审计系统中记录审计发现问题的整改要求、责任主体与整改期限；二是设置整改跟踪规则与预警阈值，实时监控整改进度，对逾期未整改或整改不到位的情况自动发出预警；三是开展整改效果评估，运用人工智能技术对整改数据进行分析，评估整改效果，确保审计发现问题得到彻底解决。同时，将整改结果纳入高校内部控制评价体系，推动长效机制建设。

　　5人工智能赋能高校内部审计效能提升的保障措施
       5.1组织保障：构建协同治理体系

　　成立由省教育厅、省审计厅组成的高校智能审计工作领导小组，统筹推进各省高校内部审计数智化转型。各高校建立由校长负责、审计部门牵头、相关业务部门配合的工作机制，明确各部门在智能审计建设中的职责分工，形成上下协同、横向联动的工作格局。加强高校之间的交流合作，建立智能审计经验共享机制，促进整体水平提升。

　　5.2制度保障：完善相关规章制度

　　加快完善人工智能赋能高校内部审计的相关规章制度，制定智能审计平台管理办法、数据安全管理办法、智能审计工作规范等一系列制度文件，明确智能审计的工作流程、技术标准、安全要求等。建立智能审计质量控制制度，加强对审计数据、审计模型、审计报告等环节的质量管控，确保审计结果的真实性与可靠性。完善审计成果应用制度，明确审计发现问题的整改要求与责任追究机制，提高审计成果转化率。完善审计监督协同的制度体系，保障审计监督协同的有序性、针对性和高效性[5]。

　　5.3技术保障：强化平台建设与维护

　　持续加大智能审计平台建设的资源投入力度，构建“省级智能审计中台—校级个性化模块”的垂直化技术管理架构。在省级层面，重点推进统一智能审计中台的搭建工作，集中承载数据存储管理、多维度数据分析、实时风险预警等核心服务功能；校级层面则结合学校审计业务特点与实际需求，自主开发适配性强的个性化审计功能模块，实现与省级中台的无缝对接与数据实时互通。组建专业化技术维护团队，全面负责平台的日常运维管理、技术迭代升级及安全防护工作，筑牢平台稳定运行的技术防线。同时，深化与科技企业、高等院校及科研机构的产学研合作，积极引进前沿人工智能技术与成熟解决方案，持续提升智能审计平台的技术迭代能力与水平。
       5.4人才保障：培养复合型审计人才

　　建立复合型审计人才培养体系，一方面加强对现有审计人员的培训，重点开展人工智能、大数据分析等数字技术培训，提升其数字素养与技术应用能力；另一方面优化人才引进机制，引进具备审计专业知识与数字技术技能的复合型人才，充实审计人才队伍。建立人才激励机制，鼓励审计人员参加与智能审计相关的学习与研究，对表现突出的人员给予表彰奖励。同时，加强与高校、培训机构的合作，共建人才培养基地，为高校内部审计数智化转型提供持续的人才支撑。

　　6结束语

　　本文基于高校内部审计实践，系统探究了人工智能赋能高校内部审计效能提升的机制与路径。研究发现，当前高校内部审计存在数据孤岛化、技术应用水平偏低、审计机制不完善、复合型人才短缺等问题，亟须通过人工智能技术实现转型提升。通过实践探究，本文构建了数据智能解析、核心流程重构、风险动态感知三大关键机制，提出了覆盖审计准备、实施、报告、整改全周期的数智化实施路径，并从组织、制度、技术、人才四个方面制定了保障措施，形成了“技术赋能—机制筑基—路径实施—保障支撑”的完整体系，旨在探究人工智能赋能高校内部审计效能提升的可行性，系统强化高校内部审计全周期质量控制。

　主要参考文献

　　［1］邹轶君，李娇.高校内部审计全覆盖：障碍、范围与路径［J］.财会通讯，2025（5）：139-143.

　　［2］中央审计委员会办公室，审计署.中央审计委员会办公室、审计署关于印发《“十四五”国家审计工作发展规划》的通知［Z］.2021.

　　［3］曾晓璇，丁友刚，顾力为.数字治理背景下的高校财会、审计、巡视协同监督路径研究［J］.财会月刊，2024，45（4）：76-79.

　　［4］姜敏婕.数字化时代高校内部审计信息化建设的思考［J］.经济师，2025（1）：116-117，119.

　　［5］蔡凌伟，陈微云.高校内部审计监督协同路径探索［J］.会计之友，2022（4）：128-131.