基于人工智能大模型的企業審計畫像數據治理體系探索

[摘要]本文針對企業審計畫像存在的數據孤島、質量參差不齊、標準缺失等數據問題，提出了基于人工智能大模型的數據治理創新體系，利用知識圖譜技術實現語義對齊，成功在某能源央企內對16個異構系統進行了字段級的動態映射，結合強化學習構建了質量持續改進機制，并集成自然語言處理技術建立多維規則智能處理庫，實現570萬條指標數據的智能化治理，有效提升了審計數據的可用性與畫像準確度，為企業審計畫像提供高質量數據基座。

[關鍵詞]企業審計畫像" "數據治理" "人工智能" "DeepSeek" "大模型

一、數字化轉型背景下企業審計畫像數據治理的發展趨勢

2019年10月，黨的十九屆四中全會首次將數據確立為生產要素；2022年12月，《中共中央、國務院關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》（中發〔2022〕32號）明確提出數據要素價值化實施路徑；2023年12月，《“數據要素×”三年行動計劃（2024—2026年）》（國數政策〔2023〕11號）則進一步強調數據要素的報酬遞增與低成本復用特性，通過優化資源配置推動新質生產力發展，引發生產生活、經濟治理等領域的系統性變革。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。

企業審計畫像主要是通過研究分析被審計單位的內外部數據信息，從海量業務數據與財務信息中提取審計關注的生產經營管理特征指標，形成指標化、場景化、數智化的審計“素描畫像”，以客觀、動態反映企業真實經營管理狀況。其核心價值體現為兩方面：一是通過多模態數據融合擴展監督范圍，實現業務全流程精準監督與風險預警；二是借助數字化與可視化分析提升監管質效，增強決策時效性。聚焦審計畫像的數據治理實踐，其核心挑戰集中于動態整合與智能優化兩大維度：一方面，多源異構數據的實時整合需求與跨系統語義對齊的復雜性，要求突破傳統治理的靜態規則限制；另一方面，數據質量的持續管控則需實現從被動清洗到主動優化的轉變。

針對上述問題，理論與技術研究呈現協同演進特征：理論層面，陳雪嵩（2024）提出的“可知—可查—可用”數據治理框架，與DAMA-DMBOK2的數據管理職能形成理論共振，通過構建全域數據模型、主數據治理體系及全生命周期質量管控機制，系統性解決了審計畫像場景下數據架構松散、集成低效與質量不可控的難題，為審計畫像數據治理提供了完整的理論范式。技術層面，基于DBSCAN聚類算法（李西芝等，2019）的異常檢測模型與改進型歸一化方法（蔡光程，2021）的結合，初步建立了多尺度數據清洗技術體系，有效提升數據質量基線；在此基礎上，通過引入混合神經網絡，捕捉多源數據的時序關聯特征，實現了審計分析的動態智能化轉型。當前，人工智能技術正深度重構數據治理的范式與路徑，其賦能價值已從基礎數據處理向全鏈路智能化治理演進，其自然語言處理（NLP）能力、學習能力、邏輯推理與因果推斷能力等，能夠應用到數據治理的不同場景中，解決傳統數據治理的問題，進一步提升企業數據管理能力和管理效率（如表1所示）。以DeepSeek為代表的人工智能，通過多模態感知與整合、自然語言處理與知識圖譜等能力構建跨域數據實體關系網絡，突破傳統ETL工具基于規則映射的局限性，實現異構系統間字段級語義一致性。同時，基于強化學習與自適應、邏輯推理與因果推斷等能力將智能模型嵌入數據清洗、轉換、加載等環節，形成“采集—融合—優化”動態閉環，顯著提升數據處理效率，推動數據治理從靜態規則向認知智能轉型。

二、企業審計畫像數據治理體系構建

（一）整體建設思路

數據治理作為數字化轉型的核心支撐機制，通過組織架構、政策流程與技術工具的協同設計，實現數據資產全生命周期的標準化、可控化與價值化。根據國家標準《信息技術大數據術語》（GB/T35295-2017），數據治理被定義為對數據進行處置、格式化和規范化的過程，其核心在于建立覆蓋數據采集、存儲、處理、應用的全生命周期管理體系（門偉莉等，2024）。DAMA-DMBOK2作為數據管理領域的權威指南，提出的11項數據管理職能（如數據架構、數據集成、數據質量）為治理體系構建提供了方法論支持，其重點在于構建跨職能協同機制，確保數據在可用性、一致性與安全性層面滿足業務需求。

基于上述理論框架，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（如圖1所示）。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。

（1）數據需求梳理。

數據需求梳理是為了明確審計所需業務數據，通過對各種審計數據、日志數據、審計問題底稿、審計案例、業務系統監督模型等進行梳理，根據各企業業務流程清單，結合內控流程梳理需要關注的審計事項，形成審計關注點和審計場景，根據業務場景與關注點進行分析，最終形成涉及業務系統和業務對象的信息，為后續數據治理奠定基礎。傳統模式下，審計關注點的提煉高度依賴人工經驗，存在效率低、覆蓋面窄等局限。借助DeepSeek人工智能的多模態感知與自然語言處理能力，可實現對審計案例、問題底稿及業務系統日志等非結構化數據的自動化解析，精準提取業務流程中的風險特征。例如，在物資采購領域，通過知識圖譜技術構建采購制度文本與業務執行數據的關聯網絡，動態識別“供應商資質異常”“合同履約偏差”等審計場景；基于強化學習驅動的模式挖掘，能夠從歷史審計問題中自主發現風險規律，生成覆蓋招投標、合同簽訂、履約驗收等全鏈條的《審計關注點清單》。

（2）全域數據資產清點。

基于系統和業務解構方法論，建立多維度數據資產清點機制（如圖2所示）。在業務流程梳理和分解等過程中，通過DeepSeek的知識圖譜與自然語言處理能力，可自動化解析系統集成關系圖譜、數據字典、底表清單及跨部門業務規則文檔，精準識別物資采購等領域中ERP、物資供應資源管理系統等異構系統的輸入輸出依賴關系。例如，通過強化學習驅動的語義對齊模型，能夠從非結構化業務規則中提取觸發條件與數據沉淀節點，動態生成系統集成關系圖譜；結合圖神經網絡對歷史審計問題庫的深度挖掘，可自主標注高風險數據存儲路徑與業務規則沖突點，形成面向審計場景的動態數據資產地圖。

（3）字段級智能溯源。

基于分布式計算框架，部署元數據智能采集器，通過無侵入式日志解析技術實時捕獲ETL全鏈路操作，通過審計特征庫的智能語義解析算法，構建字段級溯源圖譜，實現跨系統數據關系的可視化呈現（如圖3所示）。相較于傳統血緣分析工具，本方法實現字段級粒度的全生命周期溯源，突破傳統ETL工具的元數據采集局限，審計數據鏈路發現效率顯著提高。

（4）智能驗證閉環機制。

通過DeepSeek人工智能的深度語義理解與動態推理能力構建自適應治理框架，突破傳統人工驗證的滯后性缺陷，快速分析數據溯源結果。首先基于知識圖譜與多模態對齊技術，可自動化解析審計指標（如“利潤總額”）與底層業務字段的語義關聯關系，生成動態語義映射矩陣，替代人工配置規則的低效模式。其次結合圖神經網絡驅動的變更影響預測模型，能夠從歷史審計畫像波動中挖掘潛在數據鏈路依賴，實現指標異動對業務風險的量化預判。最后形成智能決策機制，通過強化學習構建多目標優化策略，在數據采集與清洗環節實時評估治理成本、風險覆蓋率與審計時效性，自主生成最優數據采集策略。由此，驗證機制從離散的靜態規則執行升級為持續演進的智能調控系統，顯著提升數據溯源效率與治理策略的自適應性。

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。

（1）智能動態接入體系。

基于數據中臺搭建異構系統互聯平臺，支持SAP、Oracle等主流系統的多協議接入（ODBC/JDBC/API），通過PLT/ODP工具實現協議轉換與數據無損傳輸。一是協議無損轉換，支持ODBC/JDBC/API等協議接入，通過PLT/ODP工具實現協議轉換與數據無損對接。二是部署低延遲API網關，建立實時/批量雙通道接入機制，以實時數據通道保障高風險領域審計數據的即時性，以批量數據通道滿足歷史數據整合分析需求。三是智能治理元數據，自動解析字段類型、計算口徑等業務語義，生成包含技術元數據、業務元數據及管理元數據的三維元數據模型，支撐數據目錄的版本追溯與動態更新。

（2）數據資產目錄。

數據資產目錄的構建依托DeepSeek多模態語義理解與動態推理能力，實現跨域數據語義網絡的智能化重構?；谥R圖譜驅動，通過“業務域—分類—對象—實體—屬性”五層架構設計動態目錄體系（如圖4所示），以可視化界面映射數據資源全貌，賦能生產者、使用者與管理者的精準檢索與協同共享。在此基礎上，通過圖神經網絡驅動的實體解析算法，深度挖掘跨系統業務實體間的隱性關聯，構建“供應商資質—履約異常—資金風險”等審計線索的語義網絡，突破傳統人工規則配置的關聯局限。進一步通過強化學習框架實時分析用戶檢索行為，自主優化目錄權重分布與語義標簽庫，形成“數據定位—場景適配—策略迭代”的自進化閉環。由此，數據資產目錄從靜態存儲工具升級為具備認知推理能力的智能中樞，顯著提升復雜業務場景下的數據檢索效率與隱性風險關聯挖掘精度。

（3）標準化輸出框架。

構建符合審計標準的可擴展數據模型，支持多維數據分析與跨系統集成。首先，通過多維數據建模技術，以主表存儲核心審計指標，維度表關聯組織、時間、字典等多維分析實體，構建支持數據立方體的動態分析體系，實現多角度鉆取與復雜場景下的靈活數據透視。其次，定義JSON-LD格式的標準化數據交換協議，確保下游BI工具、風險模型等異構系統實現語義級無縫對接，同時通過動態校驗機制保障數據一致性，消除跨系統集成中的數據偏差與映射誤差。

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。

（1）缺失值分級處理。

通過自動化策略消除數據稀疏性問題，保障數據集的完整性。一是動態清洗機制，部署智能分析引擎，實時識別缺失值分布規律，自動剔除缺失率超過25%的指標，降低噪聲干擾。二是多源填補策略，對剩余缺失值，采用同源歷史數據均值填補；若企業特定指標完全缺失，則基于行業基準值替代，最大限度保留數據趨勢特征。

（2）異常值智能監測。

通過構建融合統計學與深度學習的多層級檢測體系，實現異常值的精準識別與動態修正。首先，基于3σ原則建立初步篩查機制，識別并修正超過2σ閾值的溫和異常值，確保數據分布的穩定性；其次，采用孤立森林算法深度挖掘極端異常值，并結合業務規則過濾偶發性偏差，降低誤判率；最后，基于DeepSeek強化學習模型，根據審計專家對異常結果的反饋數據，動態優化閾值參數與修復策略，實現異常檢測模型的自適應迭代與持續優化。

（3）多維數據標準化。

通過歸一化方法進行數據標準化，消除各指標數據的量綱和數量級差異帶來的影響，確保不同量綱和取值范圍的數據指標之間可以進行公平、有意義的比較和綜合評價。

第一步，判斷正、負向指標。正向指標自變量指標值越大，指標對象狀況越好；負向指標相反。

第二步，歸一化，將數據歸一到[0，1]區間。

正向指標：

負向指標：

其中表示指標無量綱處理后的值，表示第個數據點，分別表示數據集合中的最大值和最小值。

第三步，動態范圍校準?；贒eepSeek的自然語言處理能力構建時序預測模型，自動識別指標極值偏移（如季節性波動），動態調整歸一化基準范圍，確保標準化結果反映業務真實狀態。

（4）數據持續改進。

通過融合規則引擎與人工智能技術，構建自動化質量管控體系，實現數據質量的智能評估與動態優化。首先，基于自然語言處理技術，將業務需求自動轉化為可執行的技術規則庫，覆蓋基礎校驗、動態閾值及復合邏輯規則，顯著降低規則編寫成本，使數據治理團隊聚焦于質量管理策略與問題解決。其次，采用關聯分析算法實時識別空值異常、邏輯沖突等潛在質量問題，通過分布式掃描引擎實現每秒百萬級字段的高效監測，確保數據問題的快速定位。最后，結合歷史問題解決方案庫與數據血緣關系，提供根因分析與智能修復建議，形成“問題識別—原因分析—修復反饋”的閉環治理機制。

三、企業審計畫像數據治理成效

某能源央企從“畫像概覽、企業基本信息、審計畫像分析、審計應用支持”4大框架搭建企業審計畫像的功能架構，其中“企業基本信息”涵蓋“基本情況、組織信息、法律訴訟、內審外查”4大類企業情況類指標，“審計畫像分析”涵蓋“國資監管、集團考評、企業對標、重點業務”4大類的考核分析指標，通過多維度指標融合實現企業健康全景刻畫。

在構建過程中，針對16個異構系統、48張核心數據表及570萬余條業務數據進行實證分析。經系統化治理后，數據質量在完整性、一致性、可用性三個維度實現顯著提升，具體成效如下。

（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

企業審計畫像作為一種基于大數據分析的方法，能夠助力審計人員全面、系統地掌握企業的財務及業務等各類數據，快速精準定位問題疑點，進而拓展審計內容與范圍，達成審計全覆蓋的目標。而數據治理作為企業審計畫像構建的基礎環節，直接影響著審計畫像的準確性和可靠性。本文以某能源央企數據治理成效為例，深入探究了基于人工智能的企業審計畫像數據治理方法，創新性地構建“評估—整合—優化”數據治理體系，深化了審計畫像數據治理的理論內涵，并有效改善了畫像的數據質量，顯著提升了畫像的精準度，更高效地發揮審計畫像在輔助企業審計立項、支撐審前調查、明確審計重點以及優化審計資源配置等方面的積極作用。

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。

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