一、數字化轉型背景下企業審計畫像數據治理的發展趨勢

在人工智能與大模型技術深度演進背景下，數據要素正加速驅動實體經濟范式轉型，倒逼企業構建業務全鏈條數字化重構能力。在此背景下，審計方法正逐步從傳統的基于規則的經驗判斷，轉向以全量數據為驅動的智能決策模式，這一轉變對企業審計畫像提出更高要求：其一，審計監督范圍需突破財務領域局限，向采購、生產、銷售等業務領域縱深拓展；其二，審計數據維度需融合結構化報表與非結構化文本等多模態信息；其三，數據治理能力需支撐實時化決策需求。然而，數據孤島、質量參差不齊與標準缺失等問題嚴重制約審計畫像的精度，因此，構建一套適應智能審計場景的數據治理體系顯得尤為迫切。

二、企業審計畫像數據治理體系構建

（一）整體建設思路

本研究聚焦企業審計畫像場景，提出“評估—整合—優化”數據治理體系。該體系通過構建全鏈路數據溯源機制與動態語義對齊模型，突破異構系統整合瓶頸，結合DeepSeek的多源異構數據整合、知識圖譜與強化學習能力，實現數據質量的閉環優化與持續迭代，旨在為企業審計畫像提供高質量數據基座，推動審計決策從靜態分析向認知智能轉型。

（二）企業審計畫像數據治理的關鍵步驟

1.數據評估層：構建可信數據基座。

本層通過數據需求梳理、全域數據資產清點、字段級智能溯源與智能驗證閉環機制，構建可量化審計特征的數據實體關系網絡，實現業務規則與數據實體的精準映射，為審計畫像提供可信數據支撐。

2.數據整合層：實現跨域智能融合。

本層通過構建智能動態接入體系、數據資產目錄與標準化輸出框架，形成跨系統數據整合機制，實現審計數據的統一治理與敏捷應用，為審計畫像多維分析提供高質量數據支撐。

3.數據優化層：質量提升與智能修正。

本層通過構建缺失值分級處理、異常值智能監測、多維數據標準化與數據持續改進四大模塊，系統性解決數據稀疏性、噪聲干擾與量綱差異問題，最終輸出滿足審計建模需求的全域標準化數據集，形成可復用的企業級數據資產庫。

三、企業審計畫像數據治理成效

（一）全鏈路溯源效能突破

通過構建動態數據血緣圖譜與質量評估矩陣，實現字段級數據關系可視化標注。數據溯源效率大幅度提升，數據需求分析和數據資產盤點工作量顯著降低，溯源周期由8周壓縮至6周，源數據標注準確率超過95%，支撐審計需求與數據實體的精準匹配。

（二）跨系統整合效率躍升

采用動態數據整合技術建立統一數據目錄后，顯著提升跨系統數據檢索效率。關鍵字段檢索準確率超過90%，數據接入周期由10周縮短至8周。非結構化數據標準化處理效率顯著提升，輸出指標標準表符合要求。

（三）質量閉環優化成效顯著

通過系統性數據清洗與動態優化機制，顯著提升數據質量。經系統性數據清洗（含缺失值填補、異常值修正、數據標準化），數據缺失率大幅度降低，異常數據占比降低至3%，實現動態優化機制驅動清洗策略迭代和適配業務規則變更，有效支撐審計畫像建模需求。

（四）賦能審計畫像決策

高質量數據基座能夠顯著提升審計畫像的深度分析與決策支持能力。首先，依托OLAP多維分析與預測模型，實現對異常經營指標的精準定位與趨勢預測，顯著增強審計決策的科學性與時效性。其次，通過強化學習技術動態優化指標權重與模型參數，將畫像迭代周期從季度壓縮至月度，快速響應企業業務變化與外部環境波動。最后，基于多源數據關聯知識圖譜，構建高風險業務的智能化預警機制，顯著提升風險識別的準確率與預警覆蓋范圍。

四、結論與展望

未來，隨著DeepSeek等人工智能工具的深度發展，企業審計畫像的數據治理方法將迎來三方面革新。一是聯邦學習增強，開發聯邦學習框架，解決跨企業數據聯合建模中的隱私保護與模型性能平衡問題，探索基于區塊鏈的分布式參數聚合機制。二是知識圖譜進化，構建動態推理優化的知識圖譜生成算法，利用圖神經網絡技術實現語義關聯的實時更新，開發基于大語言模型的元數據自動化標注工具。三是智能治理增強，探索生成式AI在數據修復中的應用，構建數據質量問題的自動生成式修復方案，開發智能治理助手，支持審計人員通過自然語言交互完成數據質量檢查與優化。

節選自《中國內部審計》2025年第4期

作者：劉釗 郭小玲 丘書豪

單位：深圳市迪博企業風險管理技術有限公司 石化盈科信息技術有限責任公司

編輯：孫哲

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