为深入推进“数智赋能融合创新”，加快复合型智能审计人才培养，9月16日下午，审计学院联合信息学院在B中208隆重举行“智能审计微专业开班暨智能审计联合教研室成立仪式”。作为本次开班仪式的重要环节与学术延伸，审计学院特邀南京审计大学教授、博士生导师徐超，为师生作题为“人工智能与审计深度融合的探索实践”的专题讲座，帮助师生把握人工智能时代审计行业变革趋势，拓宽专业视野。
讲座伊始，徐超教授以人工智能与大模型的发展脉络为切入点，系统梳理了AI技术从基础能力到行业应用的能力边界。他指出，当前以抽样调查和审计经验为主的传统审计方式，已难以应对数据体量大、更新快、结构复杂的新形势，推动审计信息化、智能化建设是行业发展的必然趋势。在此基础上，徐超教授深入阐述了大数据审计模型与AI大模型各自的优势与局限：大数据审计模型擅长精准、可解释的规则化风险探测，而AI大模型在语义识别、文本生成和复杂逻辑推理方面展现出强大潜力，两者的互补性正是融合构建的基础。
作为全国首个审计行业大模型“审元”的研发牵头人，徐超教授以“审元”为例，详细还原了审计大模型的构建与应用全过程。“审元”大模型基于海量审计知识图谱数据，辅以独特的数据处理和AI训练技术，具备智能问答、定性诊断、报告生成、案例推荐、审前调查、合规审计、法规智库、政策审计、整改追责九大功能。徐超教授重点介绍了穿透式审计智能体从异常线索到可复核证据的闭环能力，展示了AI技术如何赋能审计工作实现从“局部抽样”到“全域覆盖”的跨越。他强调：“审计大模型不是为了替代审计人员的专业判断，而是想通过技术，让审计工作从大量重复劳动转向更需要智慧和决策的方向。”
在讲座的第三部分，徐超教授聚焦数智化审计人才培养体系与职业发展路径。他结合南京审计大学在产教融合驱动下智能审计人才培养的实践经验，分析了新时代审计人才需要具备的复合型知识结构。他鼓励在场同学主动拥抱技术变革，在扎实掌握审计专业知识的同时，积极学习大数据分析、人工智能等前沿技术，努力成为适应数智化审计发展需求的复合型人才。
最后，徐超教授展望了智能审计的未来趋势与行业新范式。他表示，随着AI技术的持续演进，审计的时间属性将从“事后审计”向“实时监护”转变，审计的空间边界将从“局部抽样”向“全量分析”拓展，审计工作正迎来从“定期体检”到“实时监护”、从“管中窥豹”到“全景透视”的深刻变革。他期待通过此次讲座，为师生打开跨学科对话的窗口，激发更多关于智能审计的思考与探索。
本次讲座紧扣审计学科前沿，不仅使师生对人工智能与审计深度融合的实践路径有了系统认识，也进一步激发了同学们对数智化审计的学习热情与职业向往。审计学院将联合信息学院持续搭建高水平学术交流平台，推动审计教育与人工智能技术的深度融合，为培养适应新时代需求的高素质审计人才贡献力量。
文/审计学院庄晓宇
图/审计学院庄晓宇
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