《内审人自己的AI助手：零代码搭审计智能体》

内审人自己的AI助手：零代码搭审计智能体

零基础搭建3个实用智能体，让审计效率翻倍

主讲：冯硕

【课程背景】

你有没有遇到过这些情况

审计报告刚交上去，领导问"这个真的查全了吗？"你心里也没底——毕竟只能抽样，漏了谁说得准。被审计单位一旦质疑，你只能拿出"审计准则规定了抽样方法"这类说辞，但你自己知道，这理由连自己都说服不了。

一份30页的采购合同，逐条看完要1小时。项目里几十份合同，光看合同就花掉好几天。你看得很仔细，但埋藏在第18页的"不可抗力"条款还是漏了——这要是出事了，追责下来你怎么解释？

想查某个制度条款，翻遍OA、网盘、邮箱，最后还是靠打电话问同事。好不容易找到了，同事说"这个版本早就废止了"，你手里拿的还是去年的旧版。新制度在哪？没人知道。

好不容易发现问题，找被审计单位确认。人家一句"以前都这样""这是特殊情况""领导特批的"，就把你堵回来了。你知道不对，但说不出哪里不对，更拿不出依据支撑你的判断。

审计底稿更是噩梦。白天干活、访谈、查资料，晚上回酒店填底稿。同样的"问题描述""审计依据""整改建议"，换个科目又要重新写一遍。写到手酸不说，关键是这些底稿今年写完，明年就没人看了——经验没有沉淀，每次都像第一次。

你想想，为什么销售在用AI写邮件、人事在用AI筛简历、财务在用AI做分析，审计还在靠人海战术？

你可能会说：AI太复杂了，我是文科生学不会；还要写代码，我哪会那个；我们公司数据敏感，不能放云上；我们领导保守，不会同意的。

其实这些都是表象。

真正的原因只有两个：

第一，没有人告诉你，用现有的工具、零代码、也能搭出审计专用的AI助手。你不了解Coze、Dify这些平台，不知道它们有多简单。

第二，你没有看到过别人怎么做。你不知道审计知识库怎么建、提示词怎么写、工作流怎么搭。你缺的不是技术，是一个手把手带着你做一遍的人。

这门课，就是来帮你解决这两个问题的。

我们不讲AI原理，不讲技术架构，只教你一件事：用Coze平台，零代码、搭建3个审计场景的智能体。

上完这堂课，你会带走3个能直接用的智能体，还有一套自己搭建的方法论。更重要的是，你会意识到：AI不可怕，代码不用写，审计的效率革命，你也可以参与其中。

【课程收益】

列举智能体在内部审计中的5大应用场景与3个价值边界，并对比Coze与Dify平台在审计场景下的功能差异以做出选型决策。

使用Coze平台搭建审计知识库，完成法规、制度、案例、底稿四类文档的上传与切片配置，并通过测试问题验证检索效果。

编写结构化提示词，使智能体能够准确回答法规制度问题、识别合同中的付款条款与违约责任风险、分析财务报表的异常波动。

配置合同风险自查工作流，实现上传合同后自动提取条款并输出包含风险点、条款位置、修改建议的风险清单。

配置财务异常分析工作流，实现上传Excel报表后自动计算同比环比指标并输出包含异常科目清单与风险提示的分析报告。

【课程对象】

企业内审人员、内控合规专员、财务审计人员

【课程大纲】

一、为什么传统审计越来越累？AI能帮我们做什么？

核心目标：建立AI审计的正确认知，理解智能体与传统审计工具的边界。

1.1 你是否也遇到这些困境？

抽样风险：查不到的问题怎么办？

人力瓶颈：加班加不完点怎么办？

时效性差：风险发现太晚怎么办？

1.2 AI审计能带来什么改变？

全量检查：从10%抽样到100%覆盖

实时预警：从事后发现到事中预警

知识沉淀：从个人经验到组织资产



1.3 智能体和传统工具有什么区别？

从"被动查询"到"主动预警"

知识库调用：法规、制度、历史案例实时检索

自动化工作流：从数据到报告的端到端执行

二、没有技术基础，怎么搭建自己的审计知识库？

核心目标：掌握Coze平台操作，完成审计知识库构建。

2.1 零代码平台选哪个？怎么上手？

课程统一使用：Coze平台（课前完成账号注册）

核心功能导航：知识库、对话、工作流、插件

审计场景推荐配置

2.2 哪些文档值得放进知识库？

4大分类：法规库、制度库、案例库、底稿模板库

文档整理：PDF/Word/Excel的统一化处理

三种核心切片策略：按章节/按条款/按场景

质量验证：知识库召回测试与优化

2.3 动手做：搭建第一个知识库

上传内控制度文档

配置知识库检索参数

测试验证：让智能体回答"采购审批权限是多少？"

三、听了很多课，为什么一上手还是不知道怎么做？

核心目标：动手搭建3个审计场景智能体，掌握提示词设计与工作流编排。

3.1 热身：先做一个简单的建立信心

快速搭建"审计问答助手"

体验从0到1的完整流程

建立技术信心

3.2 智能体一：法规制度找不到怎么办？

解决痛点：制度散落各处，不知道去哪找；法规更新频繁，担心用过时标准

业务价值：从"到处找"变成"问一句"，3秒出结果

知识库准备：

上传公司内控制度、审计法规、风险案例

分类：法规库、制度库、案例库、问答库

提示词设计：

角色设定：你是一位审计法规专家

检索逻辑：根据问题类型调用对应知识库

输出格式：法规条文+适用场景+注意事项

实战测试：测试1："采购审批权限是多少？"

测试2："供应商没有招标，算违规吗？"

测试3："固定资产报废需要哪些审批？"

3.3 智能体二：合同太多看不完怎么办？

解决痛点：一份30页的合同，逐条看要1小时；风险条款容易被"包装"成正常表述

业务价值：从"人工逐条看"变成"AI先筛一遍"，5分钟出风险清单

知识库准备：

合同风险条款库（付款条款、违约责任、不可抗力等）

行业合规标准

历史风险案例

工作流设计：

上传合同 → 提取条款 → 匹配风险规则 → 输出风险清单

关键插件：文档读取、长文本分段

提示词设计：

检查维度：付款条款、违约责任、争议解决、不可抗力等

风险等级：高/中/低

输出格式：风险点+条款位置+建议

实战测试：

上传一份采购合同

生成风险清单

人工复核验证

3.4 智能体三：财务异常怎么看不出来？

解决痛点：拿到报表不知道从哪看起；异常波动看不出来；想做分析但Excel水平有限

业务价值：从"凭感觉看"变成"数据说话"，10分钟出分析报告

数据处理流程：

上传Excel报表 → 数据清洗 → 指标计算 → 异常识别 → 输出报告

关键节点：代码节点处理数据

分析维度设计：

趋势分析：同比、环比、波动率

结构分析：各科目占比变化

异常识别：偏离阈值、异常科目、关联关系异常

风险预警：现金流风险、偿债风险、盈利风险

输出报告结构：

总体评价（红/黄/绿灯）

异常科目清单（Top 10）

风险提示（需要进一步审计的领域）

图表可视化（趋势图、结构图）

实战测试：

上传一份月度财务报表

生成异常分析报告

定位需要进一步审计的科目

3.5 缓冲与答疑

针对前面3个智能体的答疑

进度追赶

额外演示

四、搭建好了，怎么确保团队真正用起来？

核心目标：掌握智能体上线部署、效果评估、持续迭代方法。

重点标注：智能体上线不是终点，而是持续优化的起点——定期复盘+知识库更新+提示词迭代。

4.1 上线后可能遇到什么挑战？

使用门槛：同事不会用怎么办？

数据安全：敏感信息怎么处理？

持续迭代：知识库怎么更新？

效果评估：怎么证明有效？

4.2 怎么部署、怎么培训？

部署方式：云端部署 vs 本地化部署（数据敏感性考量）

权限管理：不同审计角色的智能体使用权限

使用培训：编写智能体使用手册、常见问题FAQ