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一、AI 对审计数据治理的核心影响

1. 推动审计人员从经验审计向数据审计转型：AI 能从海量数据中挖掘关联关系、完成分类分析，结合历史与实时数据实现风险实时预警，搭配云计算技术让审计数据存储、传输更便捷；同时解放审计人员双手，使其将精力更多投入数据分析核心工作，让审计判断更智能、决策更高效。
2. 实现审计数据从浅层采集向深度治理转变：弥补人工采集局部、浅层的短板，实现多维度全面、深度的数据收集；通过机器学习提取关键风险指标，全面识别监控被审计单位内控执行情况，从多视角分析评估并揭示内控薄弱环节，提升审计工作的精准度、全面性与可靠性。
3. 奠定新型智能审计生态的构建基础：作为新型智能审计生态的核心，AI 通过感知识别实现审计业务动态可视，依托自然语言、语音识别技术实现智能系统交互对话，凭借高速计算执行能力推动审计流程与行为智能化；其多场景应用与商用价值提升加速技术迭代，进一步推动新型智能审计生态的形成。

二、AI 审计数据治理模型的构建体系

1. AI 技术基座：向量 — 向量化 — 向量数据库：向量是 AI 领域数据表达的核心形式，经向量化处理的数据才能被 AI 模型采用，虽向量化过程计算成本高昂，但相关技术已趋成熟；向量数据库可集中管理向量数据，支持相似性搜索与多模态数据处理，成为 AI 大模型发展与应用的重要支撑。
2. AI 驱动的审计数据治理：随着审计全覆盖推进与审计对象数据问题复杂化，审计数据治理的重要性凸显；基于 AI 的审计数据治理仍遵循通用数据治理规范，构建元数据、数据资产、数据生命周期管理等模块，同时更强调多源数据融合、采集方式升级、数据标准优化与面向 AI 的数据结构建立，适配人工智能应用对数据的核心要求。
3. 面向 AI 的审计数据治理模型：模型包含数据源、数据接入、AI 支撑、数据治理四个层次，AI 在各层次间形成三重核心联动：与数据源联动，自动选取数据集成与采集方式实现数据抓取；与数据接入层联动，智能识别纠正数据错误、缺失，清理数据异常，降低人工成本；与数据治理联动，提取数据特征完成标记分类，为 AI 迭代提供数据支撑，同时提升数据检索与分析效率。此外，数据的向量处理与海量向量数据的有效管理，是 AI 迭代升级与多场景应用的关键保障。

三、AI 审计数据治理的实践应用 —— 以某市公共资源交易领域专项审计调查为例

1. 数据标记与治理：打造高质量 AI 数据基础：通过 Python、Kaggle、SQL 等技术，对原始数据进行分类、标注、元数据添加，将无序、碎片化的文本、数据库表数据转化为结构化、可理解、可检索的标准表数据，完成重要实体对象标记；实现数据标记与治理深度融合，为机器学习、深度学习算法提供高质量 “营养源”，保障数据的准确性、安全性与业务价值最大化。
2. AI 支撑系统本地化部署：保障本地私有数据安全交互：以 DeepSeek 深度学习框架为核心，引入 MCP 本地服务作为桥梁，通过协议封装、访问控制、加密传输机制，解决 DeepSeek 默认配置下无法安全访问本地私有数据的问题；形成 “DeepSeek 负责模型构建训练推理 + MCP 本地服务提供数据访问代理 + 本地私有数据源加密输出” 的架构，实现 AI 模型对本地数据的合规、安全交互。
3. 自然语言与数据库智能交互：降低数据使用门槛，提升审计分析效率：依托 DeepSeek 大语言模型能力，融合自然语言处理、知识图谱与数据库技术，实现自然语言到 SQL 语句的智能转化，支持多表关联、条件过滤等复杂逻辑，让非技术审计人员通过日常对话完成数据检索与分析；此次实践共构建 20 个数据分析模型，揭示 12 类主要问题，涉及 200 多家企业，实现审计成果的高效转化。