大数据背景下 AI 技术应用于内部审计工作的契合度— 以 J 省林草系统为例

○吉林省林业重点工程资金管理中心   王婧    于东正

○吉林省林业勘察设计研究院   周淑香

摘要 :  为了探讨大数据背景下 AI 技术与内部审计的融合路径 ,  以 J 省林草系统为例 ,  通过分析林草系统内部审计存在的问题和 AI 技术与林草系统 内部审计工作的契合程度 ,  构建与AI 技术相融合的内部审计模型 。结果表明 :  大数据支持下 , AI 技术应用于林草系统内部审计具有明显的优势 , AI 技术可有效破解传统抽样审计局限 ,  实现全量数据分析与异构数据融合 ,  消除信息孤岛 , 提升审计覆盖面和准确性 ;  大数据背景下 AI 技术与林草系统内部审计工作契合程度较高 , 构建的智能审计模型有利于林草系统内部审计数字化转型 , 提升林草系统内部审计质量。

关键词 : AI 技术 ;  内部审计 ;  林草系统

中图分类号 : F239. 45

 当前宏观经济形势下 ,  中央财政对林草系统的支持力度不减 ,  资金配置规模保持总体稳定 ,彰显了国家推进生态文明建设的战略定力 。同时 ,林草系统内部审计工作应重点加强资金流向监控、项目绩效评估和风险防控机制建设 ,  确保财政资金精准投向生态保护与修复的关键领域 ,  为筑牢国家生态安全屏障提供坚实保障。

一、林草系统内部审计存在的问题

( 一)J 省林草系统中央财政拨款情况

J 省林草系统中央财政拨款资金主要包括中央预算内投资和财政转移支付资金两类 。其中 ,财政转移支付资金主要包括林业草原生态保护恢复资金和林业改革发展资金 。林业草原生态保护恢复资金是中央预算安排用于国家公园 、其他自然保护地 、野生动植物保护 、森林生态保护修复补偿 、生态护林员等领域的共同财政事权转移支付资金 ; 林业改革发展资金是中央预算安排用于国土绿化 、林业草原支撑保障体系等领域的共同财政事权转移支付资金。

由表 1 可 知 ,  在 中 央 财 政 拨 款 中 ,  2022— 2024 年林业草原生态保护恢复资金规模呈逐年递增态势 , 体现生态保护与修复领域投入持续加大 ;林业改革发展资金规模逐年递减 ,  反映该领域资金分配结构优化调整 。各分项资金规模虽有波动 ,但中央预算内投资与财政转移支付资金总体规模保持基本稳定[ 1 ] 。

表 1   J 省林草系统中央财政拨款情况   亿元

( 二)J 省林草系统内部审计存在的问题

1.  传统抽样审计方法的局限性 , 增加了审计风险

受审计资源的限制 ,  抽样比例通常难以覆盖全部业务数据 ,  抽样工作模式易造成审计盲区。当样本无法充分反映整体特征时 ,  审计结果可能存在系统性偏差 , 容易导致重要问题被遗漏 ,  直接影响审计结果的全面性和准确性 。在林草行业中 , 部分建设项目地处偏远山区或生态敏感区域 ,恶劣的自然环境和生态保护限制条件 ,  显著增加了现场审计的难度和成本 。 由于这类项目审计可及性不足而被排除在抽样范围之外 , 形成监管真空地带 , 为资金违规使用创造了潜在空间 。监管缺失导致资金使用效益难以充分发挥 、违规操作风险显著上升和滋生腐败土壤等 ;  而监管失效不仅违背了财政资金“ 提质增效 ” 的管理要求 , 更可能诱发系统性廉政风险。

2.  业审融合程度不足 , 信息孤岛现象突出 ,制约内审业务开展的深度

传统账簿审计侧重于资金合规性 ,  而造林种草业务涉及“ 规划设计-种苗采购-种植施工-后期管护 ” 的全周期流程 。 内部审计介入多停留在资金拨付节点 , 对施工过程监管缺失 , 难以识别“ 虚报种植面积 ”“重复计算人工费 ” 等问题 。造林种草 、森林抚育等业务数据与财务账簿数据脱节 , 审计人员仅能通过树苗采购发票 、人工费凭证等间接证据推测业务真实性 ,  而无法直接获取造林地块坐标 、苗木存活率 、巡护轨迹等核心业务数据 , 使审计结果缺乏空间与时间维度验证。该省林草系统内部审计仍以人工审阅凭证 、项目资料为主 , 未运用遥感影像比对 、GPS 轨迹分析等现代技术 , 使跨区域 、大规模项目审计效率低下 ,  限制内部审计工作的深度与广度[2 ] 。

二、大数据支持下 ,  内部审计工作应用 AI 技术的优势

大数据为 AI 技术提供数据基础与训练资源 ,而 AI 技术通过智能化的数据挖掘与分析 ,  能够深度释放大数据的潜在价值 ,  实现从数据积累到信息创造的转化 。同时 , AI 可将海量且异构的非结构化数据转化为标准结构化数据 ,  实现数据价值的深度挖掘与业务信息的精准提取。

AI 技术通过自然语言处理( NLP )与机器学习算法 , 可实现对海量业务数据的全量覆盖分析 ,突破抽样比例限制 。例如 ,  NLP 技术可自动解析合同文本 、识别异常条款 ;  机器学习模型通过历史数据训练 ,  预测资金违规高发区域 ,  优化审计资源配置 。针对自然环境恶劣 、实地核查难度大、生态敏感区的项目 , AI 结合遥感影像可自动识别项目进度 , 操作难度与审计成本显著降低 , 并通过数据聚类分析校正样本偏差 , 确保审计结论的全面性。

AI 技术通过集成财务账簿 、造林地块坐标、巡护轨迹等异构数据 , 构建统一分析平台 ,  消除信息孤岛现象 。计算机视觉技术通过解析卫星影像 , 并与财务中的种植面积数据进行交叉验证 ,从而直接识别深层违规行为 。时序分析模型能够实时追踪业务全流程 ,  对异常环节( 如种苗采购阶段的虚假交易)进行预警 , 并通过 GPS 轨迹与时间戳数据重建项目执行的时空逻辑 , 从多角度验证业务真实性。

三、应用 AI 技术构建内部审计模型

AI 技术融合内部审计模型需遵循“ 数据驱动-算法适配-业务嵌入 ” 三阶段构建逻辑 。通过多源异构数据集成构建审计数据湖 ,  为模型提供结构化与非结构化数据的混合输入; 依据审计目标选取监督学习 、无监督学习 、强化学习等适配 AI算法 ; 将模型输出嵌入审计业务流程 , 形成“ 数据采集-智能分析- 风险预警-整改反馈 ” 的闭环管理机制。

1.  数据层 : 多源异构数据的标准化治理

采用混合数据架构整合结构化数据( 如资产台账 、财务凭证等)与非结构化数据( 如遥感影像 、GPS 轨迹 、合同文本等) ,  通过 ETL 流程完成数据清洗 、去重与标准化处理 。采用计算机视觉与遥感技术识别影像中的植被覆盖变化 ; 应用GPS 轨迹聚类分析施工人员活动规律 ,  结合空间统计学验证业务数据真实性 ; 采用自然语言处理( NLP)技术提取合同付款条件 、验收标准等关键条款信息。

2.  算法层 : 场景适配智能分析模型

(1)监督学习模型 :  资金违规行为检测 。模型依据信息增益比筛选财务特征( 资金拨付时序、供应商关联网络等)和业务特征( 造林面积、资金投入比 、苗木存活率等) ;  以历史审计案例为标签数据 , 输出违规概率评分 , 通过 SHAP 值解析模型决策逻辑 ;  结合成本- 效益分析动态调整审计资源分配优先级。

(2)无监督学习模型 : 业务模式聚类与异常识别 。采用 K-means 与 Dbscan 混合算法划分资金使用模式 , 模型根据造林地块坐标与资金投入的空间一致性 , 识别虚报种植面积的异常集群 ;  通过动态时间规整算法分析人工费凭证时间序列 ,发现重复计算工时的异常周期。

(3)强化学习模型 :  动态审计资源分配 。模型以资金规模 、项目地理位置 、历史违规率为状态空间 ;  以抽样比例 、遥感影像分析频率为动作空间 ;  以风险覆盖率提升率 、成本节约率为奖励函数 ; 采用 Q-learning 算法优化审计策略 ,  优先核查环境恶劣 、实地核查困难以及生态敏感区的项目。

3.  应用层 : 业务流程嵌入与闭环管理

(1) 实时风险预警系统 : 模型接入业务数据流 , 触发异常自动预警 , 将风险提示推送至审计终端 , 关联历史案例库 , 提供整改参考建议。

(2) 智能审计报告生成 : 模型结合 NLP 与知识图谱技术 ,  自动生成结构化审计报告 ,  明确违规类型 、证据链 、整改建议 ,  可视化展示资金流向热力图[ 3 ] 。

四、林草系统内部审计模型发展方向

大数据背景下 , AI 技术与林草系统内部审计工作的契合度较高 , 未来研究与实践需聚焦大数据 、AI 技术与内部审计模型的深度融合 , 重点推进三方面工作 :

(1)智能审计模型构建与算法优化 。针对林草系统特有的空间异质性与时序动态性特征 ,  开发融合机器学习与行业领域知识的专用审计模型 ,重点突破非结构化数据处理 、异常模式识别及风险预测精度提升等关键技术瓶颈。

(2)跨域数据治理体系构建 。建立涵盖数据标准制定 、质量评估 、安全共享的闭环治理机制 ,通过元数据管理 、数据血缘追踪等技术 ,  破除部门间数据壁垒 , 构建可审计 、可追溯的行业级数据中台。

(3)人机协同审计流程再造 。基于认知计算理论 , 设计“ AI 预审-专家复核 ” 的混合智能审计范式 , 制定配套操作规程 、质量控制标准及伦

 ,理规范   实现审计效率与专业判断的有机统一

参考文献 :

[1]吉林省林业和草原局.  吉林省林业和草原局 2024 年部门决算 [ EB/OL] . ( 2025- 08- 22) [ 2026- 02- 01] . ht- tps://jllc. jl. gov. cn/zwgk/yjsgk/202508/P020250825534 910422651. pdf.

[2]高阳.  大数据时代背景下国企内部审计存在的问题及其对策[J] .   中国管理信息化 , 2025 , 28 ( 24)  :  103- 105.

[3]徐超 , 周鑫泽 , 周立云.  大数据审计与 AI 大模型的融合构建与应用[J] .  财会通讯 , 2025(23) :  137- 142.

第一作者简介 : 王婧(1984—) , 吉林省林业重点工程资金管理中心 , 高级会计师 , 硕士 。研究方向 : 林业资金审计。