Perkembangan keuangan digital meningkatkan volume transaksi dan pemanfaatan kecerdasan buatan dalam audit, tetapi diikuti tingginya insiden kebocoran data, risiko manipulasi laporan, dan keterbatasan transparansi algoritma yang melemahkan kepercayaan publik. Penelitian ini bertujuan merancang LUMINA (Learning Unified Machine Intelligence for Neutral Auditing) sebagai ekosistem audit digital etis yang mengintegrasikan kecerdasan buatan, blockchain, dan tata kelola data untuk memperkuat infrastruktur audit lembaga keuangan. Metode yang digunakan adalah penelitian pengembangan dengan pendekatan deskriptif kualitatif, meliputi pemetaan kebutuhan dan peran pemangku kepentingan utama (regulator, lembaga keuangan, asosiasi profesi, perguruan tinggi, dan komunitas pengguna) serta perancangan arsitektur sistem dan fitur inti. Penelitian ini menghasilkan rancangan prototipe konseptual LUMINA yang terdiri atas Integrity Vault berbasis blockchain untuk ketertelusuran transaksi, modul pemantauan risiko berbantu AI dengan pendekatan pembelajaran terfederasi guna menjaga privasi, dan Insight Board sebagai dasbor kolaboratif lintas sektor. Temuan utama menunjukkan bahwa integrasi ketiga komponen tersebut berpotensi meningkatkan integritas audit, memperkuat kepatuhan terhadap regulasi keamanan siber, dan membuka ruang kolaborasi berkelanjutan antara industri, regulator, dan akademisi dalam pengembangan audit digital. Dengan demikian, LUMINA berpotensi menjadi infrastruktur audit digital etis yang mendukung kepercayaan dan kolaborasi multisektor di ekosistem keuangan digital Indonesia.