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默认随着《“十四五”国家审计工作发展规划》的深入实施，审计数字化转型进入关键阶段，然而，传统审计管理模式仍面临诸多挑战。新质生产力以技术创新为核心动能，其高科技含量、高效能产出的特征为破解审计痛点提供了全新路径。商业银行在数智融合进程中，亟须通过数字化审计体系重构实现审计效能跃升。
当前审计项目管理核心痛点剖析
（一）进度质量协同低效，关键环节标准模糊
在传统审计管理中，进度与质量管理协同性差，依赖人工经验。审计方案制定、底稿编制、证据获取等关键环节均缺乏明确的量化标准，导致审计主观性强，风险识别依赖个人经验。复杂业务场景下，质量核查耗时过长易致进度超期，进度压力则迫使审计人员简化流程，引发“质量妥协—进度失控”的恶性循环。
（二）整改闭环追踪滞后，整改成效验证不足
整改环节中，存在重视整改报告而轻视实际落实情况的现象，问题清单与整改台账之间缺乏必要的数据关联，人工跟踪评估存在滞后性，甚至存在书面整改应付检查的情况，且缺乏智能化手段来对整改成效进行全面验证，整改闭环管理机制有待完善。
（三）审计价值创造不足，成果浅层转化受阻
审计成果主要停留在问题揭示的层面，对于风险趋势的前瞻性研判尚显不足；传统分析工具难以处理非结构化数据，无法有效识别业务创新中的新型风险；审计建议与商业银行战略衔接度低，未能有效发挥“防未病”作用，亟须通过技术赋能从风险合规审计向价值创造审计转型。
新质生产力视阈下数字化审计体系构建路径
（一）数据治理筑基，打造全域数据底座
商业银行建立“采集—治理—应用”一体化数据体系，构建涵盖业务系统、外部监管、行业数据的全域采集平台，通过数字化平台实现数据自动抽取，实施数据标准化，建设分层式审计数据集市，构建多维数据模型，为智能分析提供高质量数据支撑。
（二）智能平台赋能，构建动态管控体系
商业银行依托新质生产力技术赋能，构建“数据驱动—流程融合—智能决策”的三位一体数字化审计平台，实现质量控制与进度管理的深度协同，以及全流程操作留痕，将质量控制节点与进度关键节点进行数据锚定，形成“质量—进度”联动管控机制；搭建风险智能分析引擎，将审计专家经验转化为标准化审计模型，运用DeepSeek等大模型技术，对合同文本等非结构化数据进行语义分析，智能提取风险关键词。
通过审计平台的深度赋能，商业银行将审计工作从“经验驱动”转向“数据驱动”，通过标准化数字化建模，将隐性经验转化为显性规则，推动审计项目在效率与质量双维度实现跨越式提升。
（三）流程重构增效，搭建整改闭环生态
商业银行打造“问题识别—整改追踪—成效评估”数字化闭环系统，解决整改管理虚化问题；形成标准化问题清单，通过审计平台进行任务跟踪；建立整改台账的动态更新机制，建立成效评估模型，从制度完善、风险化解等方面进行量化评分。
（四）人才体系升级，培育复合能力矩阵
商业银行推行“数字素养+专业技能”双轨并行培养计划，建立数据思维训练体系，通过数据分析、数据可视化等课程，提高审计人员数据处理能力；搭建能力认证体系，鼓励审计人员参与CISA、CDA等专业认证，提高持证人员占比，形成适应新质生产力要求的人才储备池。
（作者单位：江苏江阴农商银行）
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