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随着“双碳”目标持续推进、全国碳市场不断扩容，企业碳排放管理与碳审计的重要性日益凸显。然而，在实际工作中，传统碳审计仍较大程度依赖人工填报和现场核查，不仅容易出现数据错漏、核算效率偏低等问题，也难以满足企业对碳排放数据动态管理和绿色转型决策支持的现实需求。
针对上述痛点，南京审计大学“碳脉云枢”团队聚焦高排放企业绿色转型中的碳审计与碳资产管理需求，将人工智能、大数据等数字技术与审计业务深度融合，自主研发全流程碳审计工作台，探索以数字化手段提升碳审计效率、质量与决策支持能力，为企业绿色低碳转型提供新的技术路径。
打通碳审计全流程，让数据“采得准、算得清、查得明”
“碳脉云枢”团队设计的全流程碳审计工作台，覆盖数据采集、智能核算、风险识别和审计底稿生成等主要环节。
针对企业碳排放相关数据来源分散、格式不一、管理难度较大的问题，工作台能够对多源异构系统中的相关数据进行提取与智能扫描，并接入动态更新的碳排放因子数据库，结合企业实际活动水平，对不同类型的碳排放源进行匹配和核算，逐步构建企业级碳排放数据库。
在此基础上，系统进一步将碳排放数据与生产、财务等维度的信息进行交叉验证，通过异常检测技术识别能耗与产量不匹配、财务数据与资源用量存在矛盾等潜在风险，并对重点异常信息进行溯源提示，为审计人员进一步核查提供参考。
从数据采集到风险识别，再到审计成果输出，工作台力求推动碳审计由传统的分散式、人工化作业模式向更加系统化、智能化、可追溯的数字化模式转变。
引入DPSIR模型，提升碳审计分析深度
在实现流程数字化的基础上，“碳脉云枢”团队进一步将研究重点延伸至碳审计评价体系建设。
团队参考钢铁企业环境绩效评价指标体系及相关审计评价方法，自主设计了面向钢铁、发电等高耗能行业的定制化DPSIR碳审计评价指标体系。
该体系围绕“驱动力（DrivingForce）—压力（Pressure）—状态（State）—影响（Impact）—响应（Response）”五个维度，对企业碳排放相关数据进行多维分析与评价，在传统排放核算的基础上进一步关注企业生产经营活动、资源环境压力、碳排放状态、潜在影响以及治理响应之间的逻辑关系。
相较于单一依赖排放因子进行核算的方式，该体系力求提升碳审计的分析深度，为企业识别碳排放风险、研判绿色转型路径和优化相关决策提供更加系统的参考。
自动生成审计底稿，增强审计过程可追溯性
碳审计不仅需要“算得准”，还需要做到过程可验证、结果可追溯。
针对传统审计过程中底稿整理工作量大、数据来源分散、计算过程难以完整留痕等问题，“碳脉云枢”工作台能够对计算逻辑、原始数据、校验记录和风险判断依据进行归集，并生成结构化分析报告及相应审计底稿，为企业内部审计人员开展复核与查阅提供便利。
与此同时，团队还在系统中引入区块链存证和AI异常检测等技术手段，进一步增强审计证据管理的可靠性和可追溯性，减少审计人员在海量数据处理、整理和存证环节的重复性工作，使其能够将更多精力投入风险研判、专业分析和决策支持等高价值环节。
以技术创新服务碳审计数字化转型
“碳脉云枢”项目立足文献研究与社会调研，围绕重工业领域碳审计的实际需求，对行业评价指标体系和数字化审计工具进行探索。
团队希望通过自动化数据采集、智能碳核算、DPSIR碳审计评价、AI异常检测以及审计证据存证等功能，提高碳审计工作的效率与准确性，降低企业和审计人员在数据处理与核验过程中的时间成本和人工成本。
在“双碳”目标持续推进的背景下，碳审计正在成为连接企业碳排放管理、风险识别与绿色转型决策的重要环节。“碳脉云枢”团队将数字技术与审计专业相结合，不仅为碳审计工作提供新的工具和分析思路，也为审计行业数字化转型以及企业绿色低碳发展提供了新的实践探索。（崔光润、梁志慧、杨熠辉）