问题： 随着经济数字化和业务链条复杂化，监管数据规模快速扩大，业务形态加速更新，传统依赖人工抽样和现场核查的审计方式面临诸多挑战，包括覆盖面有限、效率不高和风险识别滞后等问题。金融、资源环境、重大投资等领域尤为突出，这些领域数据类型多样、关联性强、跨区域特征明显，传统单点核查方式难以应对快速变化、高度关联且风险较高的治理需求。 原因： 该现象主要源于两上：一是数字经济新业态快速发展，财政资金使用、资产管理、公共服务等领域数字化程度不断提升，审计监督需要适应数据产生和流转的新变化；二是部分审计场景本身具有跨部门、跨层级、跨区域特点，数据分散、标准不一、共享不畅等问题增加了核查成本，影响审计的时效性和一致性。此外，风险往往隐藏多源数据的交叉关联中，仅依靠单一数据或静态报表容易错过早期预警信号。 影响： 智能化审计的核心在于将数据资源转化为监督能力，技术工具转化为治理效能。山东省审计厅表示，近年来积极融入"数字山东"建设，围绕新数据、新技术、新模式、新场景持续探索，推动大数据审计向智能审计升级。目标是实现非现场分析与现场核查、日常预警与项目监督、省市县三级作业的协同联动。这不仅提高了审计的精准度和效率，降低了数据应用门槛，还推动审计监督从"事后纠错"向"事前预警、过程监测"转变，更好起到经济运行的"探头"作用。 对策： 山东在智能审计建设中重点推进以下工作： 1. 强化平台支撑 抓住"人工智能+"机遇，坚持技术、业务、数据协同发展，研发审计智能体，完善智能分析、预警等功能。构建"1+N"平台架构：以省级平台为核心，各市根据产业特点开发特色应用。例如审计地理信息"一张图"，通过空间数据比对和可视化核查，为资源利用、生态保护等项目提供直观线索支持。 2. 深化数据分析 完善"集中分析-发现疑点-分散核查-系统研究"的数字化机制，建立统一的数据标准和分析模型。针对金融行业特点，推进数智化升级，建立对象库和数据采集机制，将基础核验前移至智能分析环节，实现从人工核对到模型筛查的转变。 3. 优化组织模式 推行"双主审"机制，在大型项目中采用"数据中心组+现场审计组"协同作业。探索常态化非现场审计，运用风险预警模型和关联分析等手段，对日常发现的疑点进行动态核查，推动监督关口前移。 前景： 智能审计的关键在于构建数据标准、流程规范、模型迭代和成果转化的闭环机制。随着平台体系健全、方法持续积累、非现场审计范围扩大，审计在提升资源使用效率、防范风险诸上作用将更增强。未来重点将放在提升数据质量与共享效率，同步更新模型与业务规则，并将预警线索转化为可核查的监督成果上。
数字化转型正在改变审计监督的方式和效果。山东的实践表明，技术赋能不仅改变了工作方法，更推动了监管理念升级。随着智能审计体系的完善，这种创新模式将为高质量发展提供更有力的保障，也为国家治理现代化探索了新路径。