數(shù)十年來，審計(jì)一直是保障網(wǎng)絡(luò)安全的重要基石。然而，面對(duì)快速演變的數(shù)字風(fēng)險(xiǎn)，企業(yè)若想讓審計(jì)持續(xù)發(fā)揮價(jià)值，就必須與時(shí)俱進(jìn)。當(dāng)前，網(wǎng)絡(luò)攻擊日益復(fù)雜，而許多系統(tǒng)在開發(fā)和部署時(shí)又缺乏充分的長(zhǎng)期規(guī)劃與有效監(jiān)督，導(dǎo)致技術(shù)債務(wù)不斷累積。與此同時(shí)，人工智能（AI）的廣泛應(yīng)用也帶來了新的隱患——在數(shù)據(jù)收集、存儲(chǔ)乃至模型運(yùn)行過程中，可能無(wú)意中泄露或?yàn)E用個(gè)人數(shù)據(jù)，形成隱蔽卻深遠(yuǎn)的風(fēng)險(xiǎn)。例如，訓(xùn)練數(shù)據(jù)偏見、數(shù)據(jù)處理不當(dāng)、AI工作流整合不佳，都可能導(dǎo)致代價(jià)高昂的大規(guī)模故障，并引發(fā)真實(shí)世界的嚴(yán)重后果：聊天機(jī)器人對(duì)話意外外泄、法庭文件中出現(xiàn)虛構(gòu)的AI生成引用、招聘工具中的算法歧視等。盡管審計(jì)技術(shù)本身也在進(jìn)步，有望提升效率并提供更深入的洞察，但若不能系統(tǒng)性應(yīng)對(duì)上述挑戰(zhàn)，其作用仍可能被不斷擴(kuò)大的風(fēng)險(xiǎn)缺口所削弱。

面對(duì)如此動(dòng)蕩的環(huán)境，審計(jì)不能再局限于“某個(gè)時(shí)間點(diǎn)”的靜態(tài)評(píng)估，而必須轉(zhuǎn)變?yōu)槌掷m(xù)、迭代的動(dòng)態(tài)機(jī)制。唯有通過審計(jì)的視角，企業(yè)才能真正看清自身面臨的風(fēng)險(xiǎn)與脆弱點(diǎn)，進(jìn)而構(gòu)建起足以應(yīng)對(duì)不確定性的治理架構(gòu)與控制體系，增強(qiáng)韌性、夯實(shí)準(zhǔn)備。要將審計(jì)從成本中心升級(jí)為戰(zhàn)略優(yōu)勢(shì)，今天的審計(jì)人員亟需采用并持續(xù)演進(jìn)全新的方法論。

以審計(jì)重構(gòu)應(yīng)對(duì)不斷演變的風(fēng)險(xiǎn)

在當(dāng)今復(fù)雜的數(shù)字生態(tài)中，企業(yè)必須將審計(jì)職能重新定位為一種主動(dòng)、自適應(yīng)的力量，用以建立數(shù)字信任、強(qiáng)化組織韌性。

從“回溯式”走向“實(shí)時(shí)化”

傳統(tǒng)審計(jì)多采用回溯模式，僅提供某一歷史時(shí)點(diǎn)的合規(guī)或控制有效性快照。這種周期性、向后看的方式，已無(wú)法匹配云配置、代碼部署和數(shù)據(jù)流持續(xù)高速變化的現(xiàn)實(shí)。今日有效的控制措施，可能在下一次軟件更新或架構(gòu)調(diào)整后即被繞過或失效，導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)在重大事件爆發(fā)前長(zhǎng)期未被察覺。

現(xiàn)代審計(jì)必須轉(zhuǎn)向持續(xù)審計(jì)與實(shí)時(shí)監(jiān)控。這需要借助自動(dòng)化、高級(jí)分析以及來自業(yè)務(wù)系統(tǒng)的集成數(shù)據(jù)流，構(gòu)建一個(gè)能實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)、控制措施與漏洞的持續(xù)保障模型。例如：

• 機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）算法可識(shí)別異常行為、違規(guī)模式或操作偏移，如未經(jīng)授權(quán)的訪問或數(shù)據(jù)竊?。?/p>

• 自然語(yǔ)言處理（NLP）能分析郵件、工單和日志，捕捉合規(guī)或倫理風(fēng)險(xiǎn)的早期信號(hào)；

• AI驅(qū)動(dòng)的機(jī)器人流程自動(dòng)化（RPA）可自動(dòng)提取證據(jù)、跨系統(tǒng)核對(duì)數(shù)據(jù)、生成審計(jì)報(bào)告。

這種智能化的審計(jì)方式，尤其適用于金融、醫(yī)療、能源等高風(fēng)險(xiǎn)行業(yè)，能實(shí)時(shí)驗(yàn)證控制措施的有效性，提升透明度與信任度。差距評(píng)估（gap assessment）還可為控制落地提供路線圖，及時(shí)標(biāo)出需重點(diǎn)關(guān)注的薄弱環(huán)節(jié)。

從“孤島式”走向“一體化”

過去，審計(jì)常按財(cái)務(wù)、運(yùn)營(yíng)等專業(yè)領(lǐng)域分而治之。在業(yè)務(wù)流程穩(wěn)定、技術(shù)迭代緩慢、監(jiān)管要求相對(duì)固定的年代，這種方式尚可應(yīng)付。但在高度互聯(lián)的數(shù)字時(shí)代，這種割裂不僅低效，更會(huì)制造盲區(qū)。

現(xiàn)代審計(jì)必須打破壁壘，貫穿開發(fā)、運(yùn)維與AI系統(tǒng)的全生命周期。企業(yè)應(yīng)確保從數(shù)據(jù)科學(xué)家、IT團(tuán)隊(duì)、法務(wù)合規(guī)部門到高管層的多元利益相關(guān)方共同參與，形成協(xié)同治理。唯有如此，才能全面識(shí)別跨域風(fēng)險(xiǎn)，避免因局部?jī)?yōu)化而犧牲整體安全。

從“被動(dòng)響應(yīng)”走向“主動(dòng)預(yù)防”

在AI快速迭代的時(shí)代，等到問題發(fā)生后再審計(jì)為時(shí)已晚。風(fēng)險(xiǎn)傳播迅速，后果可能呈指數(shù)級(jí)放大。因此，前置風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、強(qiáng)化威脅建模、實(shí)施上線前審計(jì)變得至關(guān)重要。

以AI系統(tǒng)為例，主動(dòng)審計(jì)可包括：

• 審查訓(xùn)練數(shù)據(jù)的來源與標(biāo)注，防范偏見引入；

• 評(píng)估模型設(shè)計(jì)是否符合企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)偏好與倫理準(zhǔn)則；

• 在部署前測(cè)試模型的可解釋性與公平性基準(zhǔn)；

• 在AI決策流程中嵌入防護(hù)機(jī)制。

推動(dòng)這一轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵是預(yù)測(cè)性分析與AI驅(qū)動(dòng)的審計(jì)工具。ML模型可基于歷史審計(jì)發(fā)現(xiàn)識(shí)別不合規(guī)模式，預(yù)判新威脅面并建議控制措施；NLP可探測(cè)潛在的監(jiān)管錯(cuò)配或價(jià)值觀偏離；強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型則能在多種運(yùn)行場(chǎng)景下壓力測(cè)試決策結(jié)果，為開發(fā)與治理團(tuán)隊(duì)提供早期反饋。

現(xiàn)代審計(jì)的核心原則

傳統(tǒng)審計(jì)聚焦于財(cái)務(wù)核算、合規(guī)檢查與階段性效率驗(yàn)證，難以應(yīng)對(duì)AI時(shí)代數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)技術(shù)所蘊(yùn)含的復(fù)雜社會(huì)技術(shù)動(dòng)態(tài)。尤其在AI系統(tǒng)中，算法決策可能固化歷史偏見、削弱透明度與問責(zé)制——而傳統(tǒng)審計(jì)缺乏迭代識(shí)別與解決此類問題的工具。例如，“差異性影響”（disparate impact）——即某些群體在AI應(yīng)用中被系統(tǒng)性忽視或誤判——至今仍是審計(jì)盲區(qū)。隨著AI深入招聘、醫(yī)療、警務(wù)、信貸等關(guān)鍵領(lǐng)域，這一問題可能對(duì)個(gè)體生活造成深遠(yuǎn)不公。

因此，審計(jì)實(shí)踐亟需重塑。當(dāng)前的審計(jì)不僅能力不足，也資源匱乏，往往在損害發(fā)生后才被動(dòng)介入。算法偏見——源于有偏數(shù)據(jù)、模型結(jié)構(gòu)缺陷或特征工程偏差——通常超出傳統(tǒng)審計(jì)范疇。若無(wú)跨學(xué)科知識(shí)與AI專屬審計(jì)范式，經(jīng)典方法根本無(wú)法評(píng)估模型的公平性或可解釋性。

現(xiàn)代審計(jì)必須內(nèi)嵌于技術(shù)流程之中，無(wú)縫審查AI系統(tǒng)的問責(zé)框架、升級(jí)機(jī)制與人類可理解性，確保技術(shù)不僅高效，更負(fù)責(zé)任。

聚焦三大關(guān)鍵領(lǐng)域

1. AI與算法問責(zé)

審計(jì)人員須直面AI系統(tǒng)的復(fù)雜性，重點(diǎn)檢測(cè)偏見、提升透明度與可解釋性：

• 檢查訓(xùn)練數(shù)據(jù)是否存在系統(tǒng)性偏差；

• 理解模型邏輯，驗(yàn)證輸出一致性；

• 在高風(fēng)險(xiǎn)場(chǎng)景（如招聘、放貸、診療）中尤為關(guān)鍵。

國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)如 ISO/IEC 42001（負(fù)責(zé)任AI管理體系）和 NIST AI風(fēng)險(xiǎn)管理框架（AI RMF） 提供了全生命周期的風(fēng)險(xiǎn)管理方法。企業(yè)還應(yīng)推動(dòng)獨(dú)立AI審計(jì)，建立可驗(yàn)證的倫理標(biāo)準(zhǔn)與問責(zé)機(jī)制，確保AI公平、可信地運(yùn)行。

2. 網(wǎng)絡(luò)安全

面對(duì)云環(huán)境與數(shù)據(jù)治理的新風(fēng)險(xiǎn)，企業(yè)需采取迭代式審查策略：

• 定期開展紅隊(duì)演練、CI/CD流水線審計(jì)、密鑰管理評(píng)估；

• 在DevSecOps中嵌入數(shù)據(jù)血緣、來源與隱私監(jiān)控，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)感知；

• 踐行“隱私設(shè)計(jì)”（Privacy by Design）與自動(dòng)化治理，動(dòng)態(tài)追蹤風(fēng)險(xiǎn)演變。

3. 數(shù)據(jù)治理與隱私影響評(píng)估（PIA）

數(shù)據(jù)爆炸式增長(zhǎng)要求更強(qiáng)的數(shù)據(jù)治理能力。審計(jì)需驗(yàn)證數(shù)據(jù)來源、追蹤血緣，并開展全面的PIA，確保符合GDPR等法規(guī)及倫理規(guī)范。

傳統(tǒng)依賴手工文檔的方式已難以為繼。在云原生與微服務(wù)架構(gòu)下，數(shù)據(jù)流經(jīng)API、容器與多云平臺(tái)，必須依靠自動(dòng)化、實(shí)時(shí)的血緣追蹤。這不僅關(guān)乎合規(guī)，更是保障數(shù)據(jù)完整性、發(fā)現(xiàn)未授權(quán)篡改的關(guān)鍵。

此外，CI/CD流水線和“基礎(chǔ)設(shè)施即代碼”（IaC）也需納入審計(jì)范圍——確保每一行自動(dòng)部署的代碼都合規(guī)、無(wú)隱患。缺乏實(shí)時(shí)審計(jì)軌跡，這些環(huán)節(jié)極易成為安全盲點(diǎn)。

將審計(jì)轉(zhuǎn)化為戰(zhàn)略優(yōu)勢(shì)

在AI普及與數(shù)字化加速的時(shí)代，審計(jì)必須從“合規(guī)守門人”蛻變?yōu)椤皠?chuàng)新賦能者”——前瞻、智能、內(nèi)嵌于業(yè)務(wù)基因。

1. 在技術(shù)生命周期早期嵌入審計(jì)

領(lǐng)先企業(yè)應(yīng)在系統(tǒng)設(shè)計(jì)初期就引入審計(jì)機(jī)制，并貫穿AI開發(fā)全流程。這契合“保障內(nèi)建”（assurance by design）理念，讓倫理、法律與安全考量成為產(chǎn)品DNA的一部分。越早介入，越能避免后期高昂的整改成本、聲譽(yù)損失與合規(guī)危機(jī)。

2. 培養(yǎng)跨領(lǐng)域?qū)徲?jì)人才

新興技術(shù)的復(fù)雜性要求審計(jì)人員具備跨界能力：懂網(wǎng)絡(luò)安全架構(gòu)、理解AI模型公平性、熟悉監(jiān)管框架，甚至關(guān)注ESG議題。企業(yè)應(yīng)投資培訓(xùn)，培育“雙語(yǔ)人才”——既能與工程師對(duì)話，又能向董事會(huì)闡明風(fēng)險(xiǎn)，如“AI合規(guī)官”或“倫理技術(shù)審計(jì)師”。

3. 審計(jì)不止于合規(guī)，更在于對(duì)齊價(jià)值

審計(jì)不應(yīng)止步于打勾式檢查，而應(yīng)成為校準(zhǔn)技術(shù)發(fā)展與組織價(jià)值觀的機(jī)制。例如，驗(yàn)證AI輸出是否真正實(shí)現(xiàn)宣稱的公平目標(biāo)，或確保風(fēng)險(xiǎn)權(quán)衡被清晰記錄與披露。審計(jì)成果可作為開發(fā)、治理與高管層之間的反饋閉環(huán)，優(yōu)化控制、指導(dǎo)戰(zhàn)略投入，推動(dòng)從“靜態(tài)合規(guī)”向“適應(yīng)性治理”躍遷。

4. 構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的持續(xù)保障模型

依托AI增強(qiáng)的實(shí)時(shí)遙測(cè)、自動(dòng)化控制測(cè)試與動(dòng)態(tài)儀表盤，審計(jì)可從“年度快照”升級(jí)為“持續(xù)脈搏”。這不僅能大幅縮短審計(jì)滯后，還能近乎實(shí)時(shí)地預(yù)警關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)。AI分析在識(shí)別財(cái)務(wù)欺詐、內(nèi)部威脅或模型漂移方面，精度更高、誤差更少。

5. 讓審計(jì)成為負(fù)責(zé)任創(chuàng)新的助推器

當(dāng)審計(jì)融入創(chuàng)新流程，它就不再是障礙，而是信任的基石。通過確保技術(shù)符合倫理承諾、無(wú)偏見策略與可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)，審計(jì)幫助企業(yè)“以信任設(shè)計(jì)未來”，抵御監(jiān)管沖擊、公眾質(zhì)疑與品牌危機(jī)。對(duì)董事會(huì)而言，審計(jì)AI系統(tǒng)的公平性與透明度，已不僅是道德選擇，更是受托責(zé)任（fiduciary duty）。唯有如此，企業(yè)才能在可控風(fēng)險(xiǎn)下大膽創(chuàng)新，最大化技術(shù)的社會(huì)價(jià)值。

結(jié)語(yǔ)

固守過時(shí)審計(jì)模式的企業(yè)，不僅暴露于重大風(fēng)險(xiǎn)，更錯(cuò)失了引領(lǐng)未來的機(jī)會(huì)。唯有將審計(jì)視為創(chuàng)新伙伴，才能構(gòu)建出安全、可靠且合乎倫理的數(shù)字系統(tǒng)。在AI、云原生與持續(xù)變革的時(shí)代，審計(jì)絕不能停留在“事后復(fù)盤”的角色——它必須內(nèi)嵌于流程、適應(yīng)于變化、預(yù)見于未然。

這場(chǎng)變革呼喚審計(jì)方法的根本轉(zhuǎn)型與能力邊界的大幅拓展。當(dāng)審計(jì)進(jìn)化為一個(gè)集成化、實(shí)時(shí)化、戰(zhàn)略化的核心職能，它將成為韌性治理的支柱，助力企業(yè)不僅滿足合規(guī)要求，更能引領(lǐng)一場(chǎng)值得信賴的未來創(chuàng)新。

作者：Joshua etc.

來源：ISACA

編輯：孫哲

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