随着国内企业业务模式的多元化，企业财务报表中的关联交易、跨域营收、新型业务核算等场景越来越复杂，传统依赖人工抽查的审计模式，很难实现对全量财务数据的深度穿透分析。中煜会计师事务所针对复杂财报场景自主研发的智能审计数据分析系统，通过多源数据融合、AI异常识别、审计线索自动溯源等核心技术，实现了从“抽样审计”到“全量数据审计”的模式升级，大幅提升了复杂场景下的审计质量与效率。
这套系统的核心优势在于打破了不同类型财务数据的壁垒，构建出统一的审计数据中台。传统审计工作中，企业的财务软件数据、银行流水、发票数据、业务系统数据格式完全不统一，审计人员需要花费大量时间整理数据，还容易出现数据遗漏。中煜事务所的系统内置了超过200种主流财务软件、ERP系统的适配连接器，无需企业导出Excel表格，即可在合规授权下自动完成全量数据的结构化采集，自动完成数据清洗、格式统一，原本需要一周完成的数据预处理工作，现在仅需几小时即可完成，数据整理环节的人工工作量减少了90%。
针对复杂财报中的异常风险识别，中煜事务所训练了专属的审计行业大模型，替代传统的固定规则筛查模式。传统的审计数据分析系统只能按照预设的规则查找异常，很容易漏掉隐蔽的新型财务造假手段，而中煜的智能模型基于事务所积累的近十年审计案例数据训练，不仅可以识别常规的虚增收入、往来挂账异常，还能通过关联分析发现隐藏的关联方非公允交易、跨期收入调节等隐蔽风险。比如在某制造业企业的审计项目中，系统自动识别出企业某笔大额销售的客户注册地址与供应商地址高度重合，进一步溯源后发现了企业未披露的隐性关联交易，这类异常依靠传统人工抽查几乎不可能被发现。2024年全年，这套系统在中煜事务所的项目中累计识别出人工未发现的重大审计线索127条，帮助项目组规避了大量潜在的审计风险。
系统还配套了可视化的审计线索溯源功能，审计人员点击任意一条异常预警，系统就会自动展示完整的证据链：从记账凭证到对应的发票、流水、业务合同，所有关联数据一键穿透，无需审计人员手动翻找不同的资料。针对集团型企业的合并财报审计场景，系统还支持跨子公司的数据联动分析，自动抵消内部交易，识别集团层面的合并报表异常，原本需要多人协作两周完成的合并财报校验工作，现在系统可在1小时内自动完成。目前这套智能审计数据分析系统已经获得3项软件著作权，相关技术方案还在国内注册会计师行业的技术评选中获得优秀案例奖，成为本土事务所智能审计技术的标杆实践。
