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新时期审计理论发展与研究
Development and Research of Audit Theory in the New Era

推动审计作业流程的再造，高效开展审计工作（机器人循环自学习）。
审计机器人的核心功能在不同时期有所差异。现阶段随着审计模型研究、模
型机器人和核查机器人构建工作的不断深入，审计机器人已经固化了业务审计标

准、审计主题等机器人编码依据，逐步实现机器人全方位执行在线作业。
规则模型设计：支撑规则模型可配置，保障规则模型适应监控需求的灵活变化。
指标模型管理：定义指标、取数公式及运算公式、指标体系，以结构化形式
展现指标的多层级关系。

智能追溯模型：提供自然语言的主题搜索功能，能通过自然语言进行审计业
务主题检索。提供智能的全方位的分析功能，实现数据间的横向纵向对比。通过
建立智能追溯模型、语义解析梳理业务和数据之间的相互关系，形成线索追溯路径。

3. 机器人审计的实践路径
开展机器人技术在数字化审计领域应用实践要遵循的原则。
落实战略：响应国家“审计监督全覆盖”发展战略，以大数据环境下审计模
式转变为主线，以数字化审计研究为基础，以审计信息化建设为依托，全面服务
于公司内部审计管理。

注重传承：紧随国家审计战略，坚持审计信息化发展，聚焦于管控审计、预
警监测等尚未完全解决的重难点问题，持续巩固提升审计信息化成果。
创新驱动：信息技术飞速发展，“云大物智移”技术给审计信息化带来新的

发展机遇，审计业务需要创新，审计实务需要创新，审计信息化更要坚持研究审
计新技术，创新驱动，争取数字化审计转型新成果。
务实适用：通过规则的抽取提炼编程，不断进行修改完善，确保审计信息化
需求适用性、可行性。注重应用效果，推动数字化审计应用水平持续提升，确保
信息化建设先进性、适用性和有效性的有机统一。

开展机器人技术在数字化审计领域应用的实践路径。
提炼模型：一是深入分析审计内容。分析计划、财务、物资、工程等审计内
容，列示涉及的审计资料和信息，归纳审前调查资料信息需求。二是收集审前资

料。收集历史审计项目的审前调查资料，分析归纳审前调查资料信息需求。三是
分析数据来源。分析历史审前调查资料的收集来源，分析业务系统提供的数据源
头，归纳审前调查数据信息的填报方式和取数方式。四是规划数据模型。按照数
据获取途径、数据信息用途、数据信息的业务归属等，规划审前调查数据模型。

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