培训安排：2026年8月13-14日 线上直播
课程对象：内部审计部门全员、内控合规部门全员、监察部门全员
培训费用：6980元/年/单位(含不限人数和复训,手机、电脑、会议投屏均可观看)
线上年卡：15800元/年/单位(含不限人数和复训，手机、电脑、会议室 投屏均可观看；课程涉及已有AI财务、审计和合规管理、税务、法务、 内控、成本、经营分析、业财融合、财务 BP、预算、应用办公软件、BI&AI、非财、海外财经风险管理、财务、人力资源管理等)
课程背景：
随着信息技术的飞速发展和大数据时代的到来，传统的审计方式已经难以满足现代企业的需要。数字化转型已经成为各行各业不可逆转的趋势，而审计行业也不例外。为了适应这种变化，许多组织开始寻求利用先进的技术和工具来提升审计工作的效率和效果，从而确保财务报告的真实性和合规性，同时也能更早地识别潜在的风险。
因此，本课程旨在为学员提供一套关于数字化审计的知识体系，帮助学员在数字化时代提升审计技能。通过本课程的学习，学员将能够掌握数字化审计的基本原理、关键技术、平台建设策略以及实际应用案例，为将来成为专业的数字化审计专家打下坚实的基础。
课程收益：
理解风险导向的本质内涵；学会利用数据分析与挖掘技术提高审计效率和质量；
理解内部审计的发展趋势；了解并掌握审计模型构建的方法和案例实践。
课程特色：抖干货，重实战；讲理论，不枯燥；有高度、启人心。
课程大纲：
模块一：穿透式监管的政策环境与上市公司审计新挑战
一、2026年国资监管核心导向与上市公司合规压力
1.“严监管、深穿透、数智化、强闭环”四维监管新常态
（1）严监管：从“柔性引导”转向“刚性约束”
（2）深穿透：从集团总部下沉至四五级子企业、境外项目
（3）数智化：以数据中台、AI模型替代人工抽查
（4）强闭环：问题发现→责任认定→整改验收→追责问责全流程闭环
2.终身追责、倒查追溯、全链条监督
（1）46号令明确：违规经营投资责任不受任期、退休影响
（2）倒查追溯：审计发现问题可追溯至决策、审批、执行全链条
（3）全链条监督：业、财、资、法、税一体化问责
二、2026年四大政策文件对穿透式审计的核心要求
1.1号文：智能财务、全域数据、实时风控|审计数据必须全级次、全系统自动采集|
2.2号文：穿透监管、上下贯通、不留盲区|审计范围必须覆盖四五级子企业及境外项目|
3、15号文：四全目标、五自动|内控评价必须自动化、常态化|
4、46号令：审计穿透作为追责依据|审计过程可追溯、证据不可篡改|
模块二：数智化审计穿透——内涵、政策依据与传统审计痛点
一、穿透式审计的定义与三维穿透框架
1. 纵向穿透：集团→子公司→末级企业→境外项目
（1）全级次覆盖：集团总部、一级子公司、二级子公司……末级法人
（2）境外项目覆盖：境外子公司、境外项目部、境外代表处
（3）与2号文要求严格对应：不得留有任何“监管盲区”
2. 横向穿透：业、财、资、法、税一体化
（1）业务数据：合同、订单、物流、验收单 （2）财务数据：账套、凭证、报表
（3）资金数据：银行流水、票据、担保 （4）法务数据：诉讼、仲裁、知识产权
（5）税务数据：发票、纳税申报、税收优惠
3. 全程穿透：事前预警→事中监控→事后核查→整改闭环
（1）事前：规则引擎嵌入审批流程 （2）事中：实时监控异常交易与行为
（3）事后：自动取证、生成审计底稿（4）闭环：问题整改、责任追究、制度修订
二、传统审计的五大痛点——为何必须数智化转型
模块三：审计模型图谱与典型风险智能识别
一、虚假贸易识别模型集群（6个子模型）
1. 短期异常交易-资金异常模型
（1）动态基线模型：交易频次、金额波动、时间集中度
（2）识别“突击交易”“快进快出”
2. 特定利益关系模型
（1）基于图计算构建企业-实控人-上下游关系图谱 （2）挖掘隐性关联链
3. 虚增贸易环节模型
（1）分析“企业A→企业B→企业C”结构 （2）识别冗余贸易环节
4. 短期异常交易-合同异常模型
（1）自然语言处理比较上市公司合同 （2）识别转包、抽取手续费项目
5. 融资性贸易模型
（1）分析资金回流路径（A→B→C→A闭环） （2）上下游属于同一集团
6. 异常企业贸易模型
（1）整合资金结算、产权关系、多维图谱
（2）输出异常企业矩阵贸易信息、资金结算明细
7. 贸易型企业核查模型
（1）识别无实体生产能力的贸易企业 （2）关联交易网络筛查
二、过度负债识别模型
1. 模型目标
（1）拉网式排查高负债高风险子企业
2. 模型能力
（1）全面摸清子企业债务风险底数 （2）建立重点管控名单
（3）“一企一策”整改建议
三、违规挂靠识别模型（四种类型）
1. 虚假合资：对比产权与工商股权差异 2. 股权代持：未获授权使用国企名号
3. 挂靠经营：民企使用国企资质承揽业务 4. 假冒国企：冒用国企信息、伪造公章
四、违规转包识别模型
1. 模型逻辑：基于合同数据识别“二传手”行为
2. 审计价值：防止项目层层转包导致质量风险
模块四、审计建模的系统化构建与方法论
一、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）
2.规则量化：将定性的审计准则，转化为定量的数据规则（阈值、频率、模式）
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。
二、SQL在审计中的深度应用：从基础提取到高阶分析
1、核心工具原理介绍
2、关键函数与子查询策略
3、审计数据清洗与预处理
4、不同业务场景下的审计模型深度设计与案例
（1）场景一：财务舞弊审计 —— 跨期交易与收入舞弊识别
核心痛点：虚构收入、提前确认收入、跨期调节利润。
SQL模型设计思路及代码
（2）场景二：采购合规审计 —— 围标串标与供应商利益输送
核心痛点：供应商围标、指定供应商、虚假采购。
SQL模型设计思路及代码
（3）场景三：资金风险审计 —— 大额资金流动与违规挪用
核心痛点：资金体外循环、挪用公款、违规对外担保。
SQL模型设计思路及代码
模块五、AI工具在智能化审计中的应用
1、智能化数据清洗与整合
（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、AI智能体在审计领域的实战应用
（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
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
知识内容规划
政策库：最新财税法规、行业政策、地方细则
制度库：公司财务制度、报销规范、审批流程
审计库：审计要点、审计常见问题、审计整改要求、违规认定标准
案例库：审计风险案例、税务稽查案例、违规追责案例
（3）财务风险预警与审计疑点筛查智能体
目标：AI前置识别风险，提前整改，降低审计问题发生率
风险场景定义：审计风险、合规风险、税务风险、现金流风险
审计高频风险点嵌入
工作流搭建：政策/数据输入→AI风险识别→阈值判断→预警推送
模块六：穿透式监管平台架构——以某平台为例
一、“一屏三中心”平台架构详解
1. 六个统一建设原则
（1）统一数据标准 （2）统一风险识别 （3）统一监测预警
（4）统一处置流程 （5）统一责任考核 （6）统一技术底座
2. 一屏：风险可视化大屏
（1）全链路风险态势感知：集团整体风险评分
（2）模型预警结果实时呈现：红黄绿灯预警
（3）穿透式查询与下钻分析：从集团到末级企业
3. 三中心
（1）数据采集中心：智能爬取、API接入、批量导入
（2）风险监测中心：模型运算、阈值预警、图谱分析
（3）处置考核中心：问题派发、整改跟踪、责任评价
二、审计数据底座：内外部数据融合
1. 内部数据源
（1）财务系统：总账、明细账、凭证 （2）业务系统：合同、订单、物流、验收
（3）资金系统：银行流水、票据、担保（4）产权系统：股权结构、董监高信息
2. 外部数据源
（1）工商数据：股权结构、变更记录、董监高
（2）司法数据：裁判文书、失信被执行人
（3）税务数据：发票、纳税申报 （4）资金结算数据：大额交易、往来流水
3. 数据治理与质量控制
（1）数据清洗、去重、关联 （2）数据时效性保障（工商变更实时同步）
（3）数据安全与隐私计算（密流安全计算平台、联邦学习平台）
模块七：上市公司审计数智化转型行动路线图
一、近期（1年内）：夯实基础
1. 搭建审计数据中台，接入财务、业务、资金系统
2. 引入工商、司法等外部数据
3. 部署3-5个基础模型（如：虚假贸易、挂靠识别等）
4. 培训审计人员使用图谱分析工具
二、中期（2-3年）：全面覆盖
1. 建立企业级图计算引擎，实现千亿级数据存储
2. 开发行业定制模型（制造业融资性贸易、建筑业转包）
3. 实现审计流程自动化（风险推送、整改跟踪）
4. 覆盖境外子公司及项目
三、长期（3-5年）：智能审计
1. 构建审计大模型，支持自然语言问答式审计
2. 实现跨企业、跨集团的穿透式监管网络
3. 审计部门从成本中心转向价值中心（风险预测+经营建议）
授课老师：王老师
财政部国家会计学院内审课程顾问+AI审计专属讲师；中国反舞弊联盟专家委员、中国商业会计学会审计风控分会副秘书长；20余年审计/风控/财务实战经验，专注数智化审计与AI落地。
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