习近平总书记在中央审计委员会第一次会议上指出，要坚持科技强审，加强审计信息化建设。中国远洋海运集团认真贯彻落实习近平总书记关于审计工作的重要指示批示精神和党中央决策部署，在集团数字化转型总体布局下，将审计模型开发与数据分析能力建设作为重要抓手，通过整合数据资源，构建起智能有效的审计模型体系，通过“拉网式覆盖、精准化筛查、穿透式核查”三位一体的应用模式，深入挖掘数据价值，提升审计数据分析效能，服务集团加快建设世界一流航运科技企业。

中远海运集团以打牢技术底座为基础，以深化数据治理为重点，以加强技术安全为保障，为审计模型开发应用提供强大算力支撑，奠定精准分析的数据基础，构建起安全可控的模型运行环境。一是高标准建设审计数字化平台，打牢技术基座。引入云计算、大数据、微服务、机器学习等最新前沿技术，形成集算法引擎、AI模型库、机器学习以及深度学习等为一体的审计数字化平台，实现了 PB 级审计数据的高效存储与并行处理。二是加强内外部数据治理和集成，夯实数据基础。将企业内部数据标准化处理，对多源异构数据进行有机融合，实现财务管理、业务运营、决策支持等10类34个集团核心系统的互联互通，提升审计数据的准确性、完整性与有效性；集成外部数据，积极引入企业工商信息、司法案件库、国际制裁清单等外部数据资源，为审计模型的精准分析奠定坚实的数据基础。三是稳步推进技术系统安可替代，强化安全保障。推动数据资产和信息系统全生命周期的安全管理，实现信息系统和数据库的全部国产化，筑牢数据安全防线，提升自主可控水平。

中远海运集团建立完善审计模型开发机制，通过打造审计模型实验室，精选通用模型并进行标准化封装优化，在多家公司和多个业务场景中进行试点应用后，形成可推广的审计模型。目前，结合企业经营管理实际，形成了参考类、功能类和AI类三类审计模型。一是参考类模型。主要基于国务院国资委《企业绩效评价标准值》，创建审计关注风险指标模型，从盈利能力、资产质量、债务风险、经营增长、投资回报等5个维度构建了12个审计分析指标，结合审计历史发现问题的分析，综合计算指标得分并生成雷达图和趋势图，快速识别企业整体运营风险概况，为审计人员把握审计重点提供参考指引。二是功能类模型。主要基于具体业务数据，创建客商关联排查模型、异常凭证抽查模型、内部往来账目核对模型、费用管控监控模型、资金收支分析模型等5类审计模型，准确识别具体问题线索，为审计查证提供精准指引。例如，内部往来账目核对模型通过业务、财务系统之间的数据对比，精准定位企业之间的账务差异；费用管控监控模型通过智能计算费用占比与波动情况，检测费用开支是否存在异常。三是AI类模型。引入DeepSeek等AI技术，建立问答知识库，搭建智能问答交互场景，模型具备推理解答、文档内容解析以及图像信息识别等功能。开发审计智能体，具备审计底稿校对优化、智能审计报告撰写等功能，有力提升审计成果质量。

截至目前，审计模型已在中远海运集团总部及37家二级企业上线应用，各级审计部门在600余个审计项目中充分运用审计模型，实现拉网式覆盖、精准化筛查和穿透式检查。一是实现审计拉网式覆盖。通过接入集团数据基座，并借助强大分布式计算能力，实现了对全集团1000余家单位8年以来业财数据的筛查检索，建立起从集团总部到基层单位的全级次、跨周期的审计覆盖网。二是实现审计精准化筛查。聚焦应收账款、关联交易、中央八项规定精神落实、业务招待等重点领域，布置专人专岗，利用审计模型开展常态化实时监督和对口监测，发现问题线索，定期形成审计快报，供集团决策参考使用。近年来，共发布审计快报28期，发现问题线索500余条。增强对审计项目支持，在审计项目先通过审计分析模型梳理出被审计单位“问题疑点清单”，审计组“带单”进场，现场开展更为精准的印证核查，大幅提升了审计效率。2024年，借助审计模型，全集团审计资产量达8200亿余元、审计项目人工时减少了约20%。三是实现穿透式核查。审计人员依据审计模型提供的线索，沿着“业务流、资金流、责任流” 进行深度追溯剖析。例如，运用“资金收支分析模型”，审计人员计算比较企业月度净利润、收入与当期现金流入流出的比值，进一步聚焦资金进出波动幅度较大的时间区间，初步筛查企业是否存在虚假经营和财务造假情况，更好赋能现场审计查证工作。