（撰稿/摄影：李一诺，供稿：研究生部）在当下这个数字经济全面渗透、企业业财数字化转型持续深化的行业背景下，审计行业正经历从传统抽样审计向全量数据驱动的大数据审计的变革。对于我们财会专业研究生而言，构建数据思维、掌握数字化审计工具，成为我们职业成长路上的必备能力。本次《大数据审计》课程由四位来自安永的实务专家联袂授课，课程精准衔接了学术理论与行业前沿实务，从底层数据工具到前沿AI应用，从审计本质思考到行业趋势研判，四位老师共同搭建起一套完整的大数据审计认知体系。

古翊泓老师的授课将大家的视野引向更前沿的智能审计领域。他重点讲解了智能体在审计实务中的落地应用，其中包括填充式提示词方法：先明确AI的专业身份，再框定工作范围、给出分析思路、指定输出形式，指令越具体严谨，结果越贴合审计需求。这套方法不仅适配当下的AI工具使用，更传递了一种拆解问题的专业思维范式，让很多同学一改此前泛化提问的AI使用习惯。

胡建南老师围绕SQL语言的审计场景应用展开教学，没有停留在枯燥的语法讲解，而是以订单、客户、商品等真实业务数据表为载体，由浅入深带领大家把抽象的审计需求拆解为可执行的数据逻辑。比如针对收入截止测试这一传统高风险领域，只需通过筛选条件匹配发货日期与入账日期的跨期记录，再关联客户信用信息排查异常，就能快速定位可疑样本，把过去数天的抽凭核查工作压缩到数秒完成。不少同学课后反馈，原来SQL不是IT人员的专属技能，而是审计人穿透全量数据、打破抽样局限的“好帮手”。

刘颖老师的课堂以开放讨论与真实案例为核心，引导大家直面“AI时代审计人的核心价值” 这一命题，也点出了审计行业的本质：AI始终是执行人指令的辅助工具，最终的职业判断与审计责任仍需由人承担。结合各类舞弊案例的拆解，同学们也意识到，很多风险手段并不复杂，真正稀缺的是穿透数据表层、识别业务异常的职业敏感度。

陈炽老师从会计定义、财务报告目标等基础概念讲起，一路推导到审计“合理保证”的核心目标，让大家清晰意识到：无论是SQL、智能体还是全量分析，所有技术手段都扎根于最基础的审计逻辑框架。传统审计是“管中窥豹”的抽样验证，大数据审计是全量数据的穿透核查，技术形式在变，但审计验证信息真实性的本质从未改变。不少同学结合自身实习经历分享感悟，从采购比价分析到员工关联方筛查，大家逐渐明白：技术操作不难，难的是把模糊的审计目标翻译成清晰的数据逻辑。

课程虽已落幕，但大数据技术对审计行业的重构仍在加速。这门课为我们推开了一扇认知行业前沿的窗口，也让大家在步入行业前明确了未来的成长方向——唯有扎根专业基础、主动拥抱技术变革，才能在数字化浪潮中守住审计的核心价值，拓展自身的职业边界。