数十年来，审计一直是保障网络安全的重要基石。然而，面对快速演变的数字风险，企业若想让审计持续发挥价值，就必须与时俱进。当前，网络攻击日益复杂，而许多系统在开发和部署时又缺乏充分的长期规划与有效监督，导致技术债务不断累积。与此同时，人工智能（AI）的广泛应用也带来了新的隐患——在数据收集、存储乃至模型运行过程中，可能无意中泄露或滥用个人数据，形成隐蔽却深远的风险。例如，训练数据偏见、数据处理不当、AI工作流整合不佳，都可能导致代价高昂的大规模故障，并引发真实世界的严重后果：聊天机器人对话意外外泄、法庭文件中出现虚构的AI生成引用、招聘工具中的算法歧视等。尽管审计技术本身也在进步，有望提升效率并提供更深入的洞察，但若不能系统性应对上述挑战，其作用仍可能被不断扩大的风险缺口所削弱。面对如此动荡的环境，审计不能再局限于“某个时间点”的静态评估，而必须转变为持续、迭代的动态机制。唯有通过审计的视角，企业才能真正看清自身面临的风险与脆弱点，进而构建起足以应对不确定性的治理架构与控制体系，增强韧性、夯实准备。要将审计从成本中心升级为战略优势，今天的审计人员亟需采用并持续演进全新的方法论。 

以审计重构应对不断演变的风险 

在当今复杂的数字生态中，企业必须将审计职能重新定位为一种主动、自适应的力量，用以建立数字信任、强化组织韧性。

从“回溯式”走向“实时化”

传统审计多采用回溯模式，仅提供某一历史时点的合规或控制有效性快照。这种周期性、向后看的方式，已无法匹配云配置、代码部署和数据流持续高速变化的现实。今日有效的控制措施，可能在下一次软件更新或架构调整后即被绕过或失效，导致风险在重大事件爆发前长期未被察觉。现代审计必须转向持续审计与实时监控。这需要借助自动化、高级分析以及来自业务系统的集成数据流，构建一个能实时监测系统、控制措施与漏洞的持续保障模型。例如：

• 机器学习（ML）算法可识别异常行为、违规模式或操作偏移，如未经授权的访问或数据窃取；

• 自然语言处理（NLP）能分析邮件、工单和日志，捕捉合规或伦理风险的早期信号；

• AI驱动的机器人流程自动化（RPA）可自动提取证据、跨系统核对数据、生成审计报告。

这种智能化的审计方式，尤其适用于金融、医疗、能源等高风险行业，能实时验证控制措施的有效性，提升透明度与信任度。差距评估（gap assessment）还可为控制落地提供路线图，及时标出需重点关注的薄弱环节。

从“孤岛式”走向“一体化”

过去，审计常按财务、运营等专业领域分而治之。在业务流程稳定、技术迭代缓慢、监管要求相对固定的年代，这种方式尚可应付。但在高度互联的数字时代，这种割裂不仅低效，更会制造盲区。

现代审计必须打破壁垒，贯穿开发、运维与AI系统的全生命周期。企业应确保从数据科学家、IT团队、法务合规部门到高管层的多元利益相关方共同参与，形成协同治理。唯有如此，才能全面识别跨域风险，避免因局部优化而牺牲整体安全。

从“被动响应”走向“主动预防”

在AI快速迭代的时代，等到问题发生后再审计为时已晚。风险传播迅速，后果可能呈指数级放大。因此，前置风险识别、强化威胁建模、实施上线前审计变得至关重要。以AI系统为例，主动审计可包括：

• 审查训练数据的来源与标注，防范偏见引入；

• 评估模型设计是否符合企业的风险偏好与伦理准则；

• 在部署前测试模型的可解释性与公平性基准；

• 在AI决策流程中嵌入防护机制。

推动这一转型的关键是预测性分析与AI驱动的审计工具。ML模型可基于历史审计发现识别不合规模式，预判新威胁面并建议控制措施；NLP可探测潜在的监管错配或价值观偏离；强化学习模型则能在多种运行场景下压力测试决策结果，为开发与治理团队提供早期反馈。 

现代审计的核心原则 

传统审计聚焦于财务核算、合规检查与阶段性效率验证，难以应对AI时代数据驱动技术所蕴含的复杂社会技术动态。尤其在AI系统中，算法决策可能固化历史偏见、削弱透明度与问责制——而传统审计缺乏迭代识别与解决此类问题的工具。例如，“差异性影响”（disparate impact）——即某些群体在AI应用中被系统性忽视或误判——至今仍是审计盲区。随着AI深入招聘、医疗、警务、信贷等关键领域，这一问题可能对个体生活造成深远不公。

因此，审计实践亟需重塑。当前的审计不仅能力不足，也资源匮乏，往往在损害发生后才被动介入。算法偏见——源于有偏数据、模型结构缺陷或特征工程偏差——通常超出传统审计范畴。若无跨学科知识与AI专属审计范式，经典方法根本无法评估模型的公平性或可解释性。

现代审计必须内嵌于技术流程之中，无缝审查AI系统的问责框架、升级机制与人类可理解性，确保技术不仅高效，更负责任。

聚焦三大关键领域

1. AI与算法问责

审计人员须直面AI系统的复杂性，重点检测偏见、提升透明度与可解释性：

• 检查训练数据是否存在系统性偏差；

• 理解模型逻辑，验证输出一致性；

• 在高风险场景（如招聘、放贷、诊疗）中尤为关键。

国际标准如 ISO/IEC 42001（负责任AI管理体系）和 NIST AI风险管理框架（AI RMF） 提供了全生命周期的风险管理方法。企业还应推动独立AI审计，建立可验证的伦理标准与问责机制，确保AI公平、可信地运行。

2. 网络安全

面对云环境与数据治理的新风险，企业需采取迭代式审查策略：

• 定期开展红队演练、CI/CD流水线审计、密钥管理评估；

• 在DevSecOps中嵌入数据血缘、来源与隐私监控，实现实时风险感知；

• 践行“隐私设计”（Privacy by Design）与自动化治理，动态追踪风险演变。

3. 数据治理与隐私影响评估（PIA）

数据爆炸式增长要求更强的数据治理能力。审计需验证数据来源、追踪血缘，并开展全面的PIA，确保符合GDPR等法规及伦理规范。

传统依赖手工文档的方式已难以为继。在云原生与微服务架构下，数据流经API、容器与多云平台，必须依靠自动化、实时的血缘追踪。这不仅关乎合规，更是保障数据完整性、发现未授权篡改的关键。

此外，CI/CD流水线和“基础设施即代码”（IaC）也需纳入审计范围——确保每一行自动部署的代码都合规、无隐患。缺乏实时审计轨迹，这些环节极易成为安全盲点。

将审计转化为战略优势 

在AI普及与数字化加速的时代，审计必须从“合规守门人”蜕变为“创新赋能者”——前瞻、智能、内嵌于业务基因。

1. 在技术生命周期早期嵌入审计

领先企业应在系统设计初期就引入审计机制，并贯穿AI开发全流程。这契合“保障内建”（assurance by design）理念，让伦理、法律与安全考量成为产品DNA的一部分。越早介入，越能避免后期高昂的整改成本、声誉损失与合规危机。

2. 培养跨领域审计人才

新兴技术的复杂性要求审计人员具备跨界能力：懂网络安全架构、理解AI模型公平性、熟悉监管框架，甚至关注ESG议题。企业应投资培训，培育“双语人才”——既能与工程师对话，又能向董事会阐明风险，如“AI合规官”或“伦理技术审计师”。

3. 审计不止于合规，更在于对齐价值

审计不应止步于打勾式检查，而应成为校准技术发展与组织价值观的机制。例如，验证AI输出是否真正实现宣称的公平目标，或确保风险权衡被清晰记录与披露。审计成果可作为开发、治理与高管层之间的反馈闭环，优化控制、指导战略投入，推动从“静态合规”向“适应性治理”跃迁。

4. 构建数据驱动的持续保障模型

依托AI增强的实时遥测、自动化控制测试与动态仪表盘，审计可从“年度快照”升级为“持续脉搏”。这不仅能大幅缩短审计滞后，还能近乎实时地预警关键风险。AI分析在识别财务欺诈、内部威胁或模型漂移方面，精度更高、误差更少。

5. 让审计成为负责任创新的助推器

当审计融入创新流程，它就不再是障碍，而是信任的基石。通过确保技术符合伦理承诺、无偏见策略与可持续发展目标，审计帮助企业“以信任设计未来”，抵御监管冲击、公众质疑与品牌危机。对董事会而言，审计AI系统的公平性与透明度，已不仅是道德选择，更是受托责任（fiduciary duty）。唯有如此，企业才能在可控风险下大胆创新，最大化技术的社会价值。 

结语  

固守过时审计模式的企业，不仅暴露于重大风险，更错失了引领未来的机会。唯有将审计视为创新伙伴，才能构建出安全、可靠且合乎伦理的数字系统。在AI、云原生与持续变革的时代，审计绝不能停留在“事后复盘”的角色——它必须内嵌于流程、适应于变化、预见于未然。这场变革呼唤审计方法的根本转型与能力边界的大幅拓展。当审计进化为一个集成化、实时化、战略化的核心职能，它将成为韧性治理的支柱，助力企业不仅满足合规要求，更能引领一场值得信赖的未来创新。

作者: Joshua Scarpino, Katie Grillaert, Esther Chung, Nia Richards and Keith Parkman