数智化审计与AI及AI智能体在审计中的应用

课程大纲

数智化审计实务与

二、审计模型的系统化构建与方法论

1. 智能审计模型构建的三大核心原则
（1）风险导向原则
（2）可解释性原则
（3）动态迭代原则
2. 模型构建的五步法
（1）业务解构：拆解业务流程，识别关键控制点（KCP）
（3）算法选型：传统规则引擎 vs 机器学习算法的选择逻辑
（4）样本验证：利用历史舞弊案例进行回测（Backtesting）
（5）部署与监控：模型上线后的运行效果监控与调优
3. 不同业务场景下的审计模型深度设计与案例

三、主流数智化审计平台架构介绍

1. 主流数智化审计平台介绍与功能
（1）平台整体架构概览
数据层：数据接入、存储、治理（ELT/ETL流程）
引擎层：计算引擎、AI模型引擎、规则引擎
服务层：审计任务管理、流程协同、可视化报表
（2）四大核心功能模块深度解析
智能采集模块：支持ERP、OA、网银、电子发票等多系统自动化数据采集
可视化分析模块：多维数据立方体（Cube）构建、交互式仪表盘制作
预警与推送模块：异常线索的实时推送与审计工单流转
2. 某大型国有企业审计平台介绍

AI工具在审计中的应用

一、AI+VBA等函数驱动智能化数据整合

1. 财务数据清洗
（1）去除重复财务数据，如重复的交易记录、客户信息等
（2）处理缺失值，如自动填充或删除含有缺失值的财务数据行
（3）统一财务数据格式，如将不同格式的金额数据转换为标准货币格式
（4）多文件名称统计与文件重命名
2. 数据统计
（1）批量修改文件模板
（2）多表格合并与拆分
（3）按特定维度（如部门、时间、产品类别等）进行统计分析
（4）进行常见财务统计，如求和、平均值、最大值、最小值、计数等计算

二、AI在审计决策的场景应用

1. 财务数据真伪识别：利用AI识别财务报表数据异常
2. 财务决策支持：利用AI帮助企业做外包决策
3. 销售政策评价：利用AI评价销售折扣政策
4. 企业并购估值：利用AI对投资标的进行估值
5. 智能识别数据风险：通过数量有限的数据精准识别业务存在的风险
6. 智能识别生产决策风险：智能评估生产计划的可行性，预防因决策失误风险
7. 智能识别促销方案风险：智能分析促销活动的效果和潜在风险，确保促销策略能够有效提升销量而不损害公司利润
8. 智能识别绩效政策风险：深入分析绩效达成的真实性和潜在的风险因素
9. 智能识别税务申报数据风险：通过税务申报资料的数据分析，预警可能存在的风险
10. 智能识别企业利润真伪：穿透复杂的财务报表，精准判断企业利润是否真实反映其经营成果

AI智能体在审计领域的实战应用

一、Coze平台认知与财务审计全场景图谱

1. Coze是什么：可视化AI工作流、智能体、自动化工具定位
2. 核心价值：降本、提效、减少重复劳动、统一规则、降低新人上手门槛
3. 审计可落地场景全景
（2）审计专项：凭证抽查、异常筛查、内控测试、数据比对、审计报告梳理

二、Coze平台零基础快速上手

1. 账号注册、工作区创建、合规模型选择（优先免费/安全可用模型）
2. 核心界面认知：智能体、工作流、知识库、变量、节点、提示词
3. 数据安全与脱敏规范：财务数据、审计资料上传、存储、使用权限边界
4. 第一个Demo实操：Excel财务数据导入→AI读取→自动归类→结果导出

三、Coze工作流核心逻辑：审计人员必学节点

1. 数据输入节点：文件上传、文本输入、表单录入、API接口（基础介绍）
2. AI处理节点：提示词编写、指令规范、财务场景化/审计场景化指令设计
3. 逻辑判断节点：条件分支、金额判断、合规校验、时间匹配、异常阈值判断
4. 输出节点：Excel/JSON/文本结果导出、格式适配、多渠道推送
5. 工作流调试、运行、错误排查与日志查看方法

四、实战演练

1. 费用报销智能审核工作流
目标：搭建规则化审核辅助工具，输出标准化审核意见，同步形成审计疑点清单
财务报销审核规则梳理：预算额度、金额阈值、事由合规性、票据匹配
审计嵌入规则：超标准报销、高频异常商户、跨期报销、重复报销识别
工作流模块化搭建：数据上传→AI规则判断→逻辑分支→结果输出
成果落地说明：仅为辅助审核，需人工终审，明确责任划分
2. 审计知识库构建与智能问答
目标：统一政策口径、降低审计沟通成本、快速响应审计问询
1. 知识库核心价值：解决政策分散、记忆困难、培训低效、新人难上手、审计问询应答慢问题
2. 知识内容规划

适合对象

内部审计部门全员、内控合规部门全员、监察部门全员

课程定位与主要问题

工具会用但流程接不上、结果不好验时，课程可以用于梳理现状、练习方法，并明确课后的跟进责任

核心收益

先确认工具场景、输入要求和输出校验，让训练目标更具体
数智化审计实务与案例和AI工具在审计中的应用会被串成一组可练习的AI应用
流程复用更容易：提示词、流程嵌入和风险复核检查方法是否适合团队日常任务
人工复核有抓手：AI智能体在审计领域的实战应用相关的试点清单、检查点和下一次复盘安排

课程背景与交付信息

团队把AI能力接入日常工作时，最先卡住的是场景边界和结果复核。训练会串起数智化审计实务与案例、AI工具在审计中的应用和AI智能体在审计领域的实战应用，先把可落地路径说清楚。

课程时间

1天

授课方式

讲师讲授、案例研讨、情景演练、互动答疑

课程内容重点

01数智化审计实务与案例

02AI工具在审计中的应用

03AI智能体在审计领域的实战应用

讲师介绍

王悦

审计内控财务培训专家

王悦，审计内控财务培训专家，注册会计师/国际内审师。曾任普华永道审计经理、上市公司风控总监。擅长内部审计、风控合规体系搭建及舞弊防范，累计查处违规金额近七亿元。著有影响广泛的审计实务著作，为多家大型央国企提供合规与上市辅导

能源制造建筑电信金融医药

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课程差异说明

本课程页面围绕《数智化审计与AI及AI智能体在审计中的应用》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 3 个主要模块，便于快速判断培训匹配度

课程常见问题

这门课适合哪些学员参加？

内部审计部门全员、内控合规部门全员、监察部门全员。

学习这门课可以获得什么收益？

先确认工具场景、输入要求和输出校验，让训练目标更具体；数智化审计实务与案例和AI工具在审计中的应用会被串成一组可练习的AI应用。

课程通常安排多长时间？

课程通常可按1天安排，具体节奏会结合企业培训目标、学员基础和现场安排确认

企业可以基于这门课做定制吗？

可以。正式交付时可结合企业行业、岗位对象、当前问题和培训时长，对案例、练习和重点模块做适配