新時期內部審計創(chuàng)新之路：從數(shù)據(jù)審計到智能審計

張慶龍　何佳楠　芮柏松

【摘要】在內部審計資源投入有限的現(xiàn)實條件下， 新時期所要求的內部審計全覆蓋成為一種矛盾， 需要內部審計進行技術創(chuàng)新， 提高現(xiàn)有審計團隊的審計效率。 本文以數(shù)據(jù)審計的研究現(xiàn)狀與存在的問題為切入點， 論述未來智能審計的優(yōu)勢、智能審計相關概念的辨析、智能審計階段的劃分、智能審計系統(tǒng)框架設計、智能審計在審計流程中的應用等問題。

【關鍵詞】內部審計創(chuàng)新;數(shù)據(jù)審計;智能審計;審計效率

【中圖分類號】F239? ? ? 【文獻標識碼】A? ? ? 【文章編號】1004-0994（2021）22-0078-6

一、問題的提出

當前， 我國經濟已經進入高質量發(fā)展階段， 這既是中國特色社會主義在新時代的重要特征， 也對我國企業(yè)的發(fā)展提出了新的要求， 即企業(yè)需要通過自身的高質量發(fā)展來支撐經濟的高質量發(fā)展。 其指導思想是“創(chuàng)新、協(xié)調、綠色、開放、共享”的發(fā)展理念， 核心表現(xiàn)則是通過質量變革、效率變革和動力變革實現(xiàn)經濟發(fā)展方式的轉變。 從創(chuàng)新發(fā)展來看， 新經濟要求商業(yè)組織創(chuàng)造新的價值觀、產品、服務或者流程。 為此， 一方面， 需要企業(yè)通過技術創(chuàng)新補齊管理效率上的短板; 另一方面， 隨著新一輪科技革命和產業(yè)革命的興起， 企業(yè)只有通過技術創(chuàng)新占領行業(yè)技術制高點和邁向產業(yè)鏈高端， 才能成為行業(yè)的頭部企業(yè)和具有全球競爭力的世界一流企業(yè)。

隨著新產品、新模式層出不窮， 企業(yè)發(fā)展所面臨的經營風險也在不斷增加， 尤其是處于不確定性環(huán)境中的企業(yè)， 其組織能動的自適應韌性面臨更大的挑戰(zhàn)， 具體表現(xiàn)為抗風險能力、修復能力和可持續(xù)成長能力。 此時的內部審計如何面對新經濟的高質量發(fā)展與技術創(chuàng)新發(fā)展需求？ 針對內部審計， 現(xiàn)實的需求是： 內部審計除了完成傳統(tǒng)的合規(guī)審計， 還應為企業(yè)管理層提供管理導向的審計建議， 甚至這個需求的邊界在新時期還在不斷擴大。

2018年審計署發(fā)布的《關于內部審計工作的規(guī)定》（審計署令第11號）中要求的內部審計職責達十二項。 2019年審計署辦公廳印發(fā)《2019年度內部審計工作指導意見》（審辦內審發(fā)[2019]39號）， 提出內部審計機構應發(fā)揮實現(xiàn)審計全覆蓋的生力軍作用， 通過創(chuàng)新審計方法、優(yōu)化組織方式、突出審計重點， 努力實現(xiàn)審計全覆蓋， 做到應審盡審， 消除審計監(jiān)督盲區(qū)， 加大審計監(jiān)督力度。 2020年9月， 國資委《關于深化中央企業(yè)內部審計監(jiān)督工作的實施意見》（國資發(fā)監(jiān)督規(guī)[2020]60號）， 要求積極推動內部審計監(jiān)督無死角， 實施內部審計全覆蓋。

在內部審計資源投入有限的現(xiàn)實條件下， 需要內部審計通過技術創(chuàng)新進一步提高現(xiàn)有審計團隊的審計效率， 聚焦企業(yè)內部核心風險， 擴展審計覆蓋面， 這成為當前內部審計創(chuàng)新與質量提升的重要課題。 此時， 積極創(chuàng)新大數(shù)據(jù)環(huán)境下的審計方式和工作模式、提升數(shù)據(jù)存儲管理效率和規(guī)范化水平、加快實現(xiàn)信息技術與審計業(yè)務的深度融合、推進審計全覆蓋具有很強的現(xiàn)實意義。 加速推進企業(yè)數(shù)字化轉型的步伐， 加強復用數(shù)據(jù)審計方法， 實現(xiàn)在此基礎上的智能審計， 從“人審”為主向“機審”為主轉變， 逐漸成為一種新的趨勢。 本文將從現(xiàn)狀研究、概念梳理、系統(tǒng)框架設計等維度對數(shù)據(jù)審計、智能審計進行思考。

二、數(shù)據(jù)審計的研究現(xiàn)狀與現(xiàn)實問題

我國對數(shù)據(jù)審計的研究早已經開始。 石愛中和孫儉[1] 的研究以數(shù)據(jù)式審計模式為題， 闡釋了賬項導向審計、制度導向審計、風險導向審計等審計工作模式未來的發(fā)展就是數(shù)據(jù)式審計模式， 它代表了信息化環(huán)境下計算機審計的未來。 數(shù)據(jù)式審計不同于以往的審計模式， 它將電子數(shù)據(jù)作為直接的審計對象， 而不必將其轉換成規(guī)定的電子賬套。 此時， 數(shù)據(jù)式審計的應用更多是在國家審計領域。 這主要源于2002年中共中央辦公廳、國務院《國家信息化領導小組關于我國電子政務建設指導意見》（中辦發(fā)[2002]17號）明確提出“十二金”工程， 使得國家審計的對象發(fā)生了變化， 開始出現(xiàn)大量的電子數(shù)據(jù)。 此時， 在內部審計和社會審計領域數(shù)據(jù)式審計還沒有得到重視， 應用十分有限。 這可能是因為： 一方面難以獲得大量的數(shù)據(jù)， 另一方面也缺乏相關方面的專業(yè)人才， 企業(yè)出于成本效益的考慮， 不愿意在數(shù)據(jù)式審計方面進行投資。

2012年， 隨著云計算技術的出現(xiàn)， 大數(shù)據(jù)開始吸引越來越多的關注。 此后， 數(shù)據(jù)審計的相關研究不斷出現(xiàn)。 比較有代表性的研究文獻有： 秦榮生[2] ， 鄭偉等[3] ， 陳偉和Wally[4] ， 劉星等[5] ， 陳偉和居江寧[6] ， 劉國城和王會金[7] ， 張慶龍等[8] 。 其中， 引用數(shù)量與下載次數(shù)最多的是秦榮生教授在《審計研究》發(fā)表的《大數(shù)據(jù)、云計算技術對審計的影響研究》[2] 一文， 該文指出大數(shù)據(jù)以及云計算技術對于促進持續(xù)審計方式、總體審計模式與審計成果應用、相關關系證據(jù)的應用等審計發(fā)展具有深遠的影響， 認為我國應盡快制定長遠發(fā)展戰(zhàn)略、加快審計法規(guī)建設、建立行業(yè)平臺、加強研發(fā)和提高利用能力來促進這一應用的發(fā)展。 2019年2月， 中國內部審計協(xié)會組織了以“技術方法創(chuàng)新推動內部審計高質量發(fā)展”為主題的理論研討， 涌現(xiàn)出大量關于數(shù)據(jù)審計的應用研究成果。 比較有代表性的有： 黃松等[9] 的《大數(shù)據(jù)挖掘技術在電力審計風險防范中的應用研究》， 中國工商銀行內部審計局南京分局課題組和潘燕燕[10] 的《基于“風險場景”的數(shù)據(jù)分析在內部審計中的運用》， 畢德富等[11] 的《大數(shù)據(jù)環(huán)境下外匯管理內部審計技術方法創(chuàng)新研究——基于基層外匯局資本項目計算機輔助審計實踐》， 陳祺琳等[12] 的《基于大數(shù)據(jù)技術構建嵌入式智能持續(xù)審計系統(tǒng)研究》。

國外學術界關于大數(shù)據(jù)的研究較多， 但對大數(shù)據(jù)審計的相關研究成果還較少。 例如， Ravi[13] ， Michael等[14] ， Earley[15] ， Wang等[16] ， Zhang等[17] ， Sookhak等[18] ， Li等[19] ， AICPA[20] 等。 其相關成果也集中在2014 ～ 2017年， 其中， 許多行業(yè)協(xié)會的研究成果比較有代表性。 例如， AICPA于2014年8月發(fā)布了Reimagining Auditing in a Wired World[20] 的白皮書， 這份白皮書分析了大數(shù)據(jù)對審計工作的影響， 指出了利用相關大數(shù)據(jù)作為實際被審計數(shù)據(jù)的輔助數(shù)據(jù)， 并通過數(shù)據(jù)分析技術， 可以甄別被審計數(shù)據(jù)彼此間的關聯(lián)關系， 發(fā)現(xiàn)新的審計線索。 數(shù)據(jù)是數(shù)字技術有效運行的基礎， 數(shù)據(jù)審計開展的前提條件是審計對象或者組織的數(shù)字化。 從當前實務來看， 數(shù)據(jù)審計所應用的領域大多集中在銀行業(yè)、保險業(yè)、證券業(yè)、能源類型的企業(yè)。 面對大數(shù)據(jù)的審計環(huán)境， 傳統(tǒng)的構建審計中間表、審計分析模型的數(shù)據(jù)審計方法逐步過渡到了專業(yè)的數(shù)據(jù)挖掘算法技術。 盡管如此， 數(shù)據(jù)審計的應用還是存在很多應用效果方面的問題。

以電信行業(yè)為例， 它是典型的數(shù)據(jù)密集行業(yè)， 信息化程度高、數(shù)據(jù)量大， 但在數(shù)據(jù)審計方面仍存在以下不足： ①大數(shù)據(jù)處理能力不足。 當前數(shù)據(jù)審計的對象以結構化數(shù)據(jù)為主， 對于文本、圖片、地理位置等非結構化的數(shù)據(jù)無法處理。 同時， 數(shù)據(jù)審計平臺一般基于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫搭建， 運算和擴展能力有限， 無法滿足海量客戶行為數(shù)據(jù)的分析需求。 ②執(zhí)行自動化水平不高。 針對日常審計項目中許多重復性的審計程序執(zhí)行， 由于缺乏自動化檢查工具， 仍然需要依賴人工抽樣方式進行檢查， 不僅效率較低， 同時影響審計覆蓋范圍。 ③智能化應用缺乏。 在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)審計項目中， 主要依賴審計人員設定規(guī)則對數(shù)據(jù)進行篩選， 識別異常及高風險樣本， 審計效果與審計人員經驗水平密切相關， 現(xiàn)有數(shù)據(jù)審計方法無法為審計人員提供風險預測、模型擴展等智能化決策建議。 在此背景下， 迫切需要通過綜合運用并整合大數(shù)據(jù)分析自動化、人工智能等技術， 在現(xiàn)有數(shù)據(jù)審計基礎之上， 探索打造全新的智能審計生態(tài)體系。

三、智能審計再次數(shù)字化賦能數(shù)據(jù)審計

審計對象的數(shù)字化轉型對內部審計既是挑戰(zhàn)也是機遇。 審計對象數(shù)據(jù)量的增加要求審計人員在更短的時間內高效完成審計任務， 實現(xiàn)審計目標。 審計工作的技術革新影響著審計未來的格局， 多種智能技術的出現(xiàn)又打破了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)審計在數(shù)據(jù)規(guī)模、范圍以及類型方面的限制， 融合了高級數(shù)據(jù)分析、認知技術、智能預測、敏捷方法和機器人流程自動化等新技術、新概念的智能審計應用將為內部審計邁向更高層面提供全方位的數(shù)字化賦能。 它不僅可以減少審計數(shù)據(jù)采集和分析的時間， 大大減少審計工作中的重復性操作， 最重要的是， 審計人員可以投入更多的精力去關注更加重要的關鍵問題， 提供更加具有洞察力和有價值的管理對策建議。

開展智能審計可以有效解決數(shù)據(jù)審計面臨的問題。 筆者認為， 其具體優(yōu)勢表現(xiàn)在以下三個方面：

1. 對大數(shù)據(jù)的全面分析能力。 智能審計使用數(shù)據(jù)湖架構構建了大數(shù)據(jù)審計平臺和審計數(shù)據(jù)運營與管理機制， 搜集和存儲企業(yè)內、外部各類結構化和非結構化數(shù)據(jù)， 實現(xiàn)各類數(shù)據(jù)的專業(yè)化處理， 包括采集、加工、轉換、存儲、交換、關聯(lián)、共享和管理。 例如， 針對銀行的內部審計， 通過全面分析零售客戶的支出情況、支付渠道、消費習慣等各類數(shù)據(jù)， 可以全面、動態(tài)、真實地獲得審計對象的總體信息， 然后幫助內部審計人員高效地識別異常客戶的風險特征。 通過對公客戶內外部數(shù)據(jù)的交叉驗證和組合分析， 還可以為內部審計部門對相關客戶進行信貸評價提供更好的參考依據(jù)。

2. 高效的自動化處理能力。 智能審計利用審計機器人流程自動化替代人工執(zhí)行具有清晰定義和極少例外情況下的重復和確定性審計動作， 可以實現(xiàn)審計人力成本的節(jié)約和審計資源的合理配置， 形成審計資源的聚焦能力。 該技術可以幫助審計人員完成外部數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)比對分析、系統(tǒng)安全檢查以及審計工作底稿編寫等重復性的事務性工作。 此外， 采用模式識別（文字識別、人臉識別、語音識別）等人工智能技術， 可以為審計人員提供文本、圖像和語音自動識別及檢查工具， 從而支撐各類審計項目中對企業(yè)數(shù)字化改造后業(yè)務過程產生的海量合同文本、電子證照、錄音等非結構化數(shù)據(jù)的全樣本檢查。

3. 對業(yè)務風險的智慧洞察能力。 以往的內部審計項目主要依賴審計人員設定規(guī)則對樣本進行異常篩選， 審計效果往往與審計人員經驗水平密切相關。 機器學習作為人工智能的核心應用模式， 可以使計算機主動學習。 智能審計應用機器學習技術， 通過有監(jiān)督和無監(jiān)督機器學習模型直接對大量審計對象的數(shù)據(jù)進行處理分析， 形成相應的假設結果和風險預測， 從而幫助審計人員揭示出隱形的數(shù)據(jù)關系。 該技術為審計人員提供了另一條基于數(shù)據(jù)的風險洞察和識別路徑。 此外， 通過對機器學習模型結果特征開展進一步分析， 可以擴展各類原有審計數(shù)據(jù)模型的覆蓋范圍和提高其精度。

四、智能審計的概念辨析

關于什么是智能審計， 學術界與實務界并未達成一致的觀點。 國內學者魯清仿等[21] 提出智慧審計的概念， 認為智慧審計是采用“先審計方法、后審計數(shù)據(jù)”的思維方式， 建立“法律法規(guī)——方法——數(shù)據(jù)——疑點——定性依據(jù)”的閉環(huán)鏈條， 然后匯集審計人員的智慧， 由信息系統(tǒng)自動完成審計分析， 實現(xiàn)審計目標的過程。 何若云等[22] 認為， 智能審計相比計算機輔助審計技術， 審計覆蓋數(shù)據(jù)范圍更大、數(shù)據(jù)分析能力更全面， 能夠對各種結構化和非結構化數(shù)據(jù)進行處理分析， 并且智能審計具有更強的自動處理能力， 最重要的是涵蓋機器學習技術的智能審計具有智慧的風險洞察能力。 畢秀玲和陳帥[23] 認為， 智能審計不同于“審計智能+”， “審計智能+”是一種全流程自動化的審計模式， 它是繼智能審計之后的必然選擇。 張慶龍等[8] 認為， 內部審計智能化是基于內部審計數(shù)字化所形成的海量數(shù)據(jù)， 結合計算機的算力， 通過機器學習、深度學習、神經網(wǎng)絡等技術的運用， 為內部審計部門、內部審計客戶提供基于算法推薦的最優(yōu)的下一步行動決策選擇的過程。 陳偉[24] 認為， 智能審計就是利用人工智能、機器人流程自動化、大數(shù)據(jù)等先進的信息技術， 實現(xiàn)審計作業(yè)和審計管理的智能化， 從而全面提高審計效率。

1. 對智能審計概念的辨析， 不能混淆“智能審計”和“智慧審計”這兩個概念。 那么， 智能與智慧是否是一回事呢？ 實際上， 智慧并不同于智能。 智能具備如下幾個方面的特征： 一是具有感知能力， 這是產生智能活動的前提條件和必要條件; 二是具有記憶能力和思維能力; 三是具有學習能力和自適應能力; 四是具有行為決策能力， 即對外界的刺激做出反應， 形成決策并傳達相應的信息[8] 。 而智慧則是從感覺到記憶再到思維的過程。 智慧是人腦表現(xiàn)出來的一種創(chuàng)造性思維活動。 智慧的結果產生了行為和語言， 將行為和語言的表達過程稱為“能力”， 兩者合稱才是“智能”。 對此， 筆者認為， 智能審計的本質是智能化審計。 “化”具有融合、擴展、演變之意， 再來看何為智能化？ 黃津孚等[25] 認為， 智能化是在產品、工具或工作系統(tǒng)中協(xié)同應用人類智能和人工智能， 以提升其功效的過程。 這也表明了智能化的功用定義與“智能+”吻合。

智能化審計的目的在于賦能審計， 不斷提升內部審計的價值， 推動內部審計創(chuàng)新與轉型。 智能化審計的本質特征在于智能與審計的協(xié)同發(fā)展和應用。 它既不是單純的信息技術開發(fā)和計算機網(wǎng)絡應用， 也不是單純的人腦功能開發(fā)， 而是審計人員的智能與工具智能協(xié)同發(fā)展， 不斷提升審計價值的過程。 智能審計是在審計數(shù)字化轉型與智能化應用過程中不斷發(fā)展起來的新一代審計。 它以人工智能等高科技作為基礎設施與核心要素， 實現(xiàn)人工智能與審計全面融合， 并不斷賦能審計組織， 提升審計組織的審計效率， 拓展審計職能的廣度和深度， 最終實現(xiàn)審計組織價值提升與顛覆性創(chuàng)新。 應該說， 智能審計是審計信息化發(fā)展的高級階段。 在智能審計時代， 審計的事務性工作、重復性工作將由“人工”轉向“人工智能”， 各類智能審計軟件自動按審計人員的思路“智能”地完成審計數(shù)據(jù)采集、審計數(shù)據(jù)預處理、審計數(shù)據(jù)分析、審計線索核實、審計報告生成等工作。 另外， 還可以將審計人員從繁雜的、重復性的工作中解放出來， 實現(xiàn)審計工作流程自動化， 從而提高審計效率[24] 。

2. 對智能審計概念的辨析， 不能混淆“智能化審計”與“數(shù)字化審計”這兩個概念。 劉衛(wèi)國[26] 認為， 凡是由機器完成數(shù)據(jù)采集和錄入， 自動化工作需要在人工預設的規(guī)則下才能觸發(fā)的都稱之為數(shù)字化， 而不是智能化。 大數(shù)據(jù)的計算、分析和運用就不是智能化， 而是數(shù)字化。 因為最后還是由人來針對數(shù)據(jù)分析結果做出決策， 而不是由機器做決策。

3. “智能審計”與“審計智能+”的區(qū)分并無實質意義。 不能將今天智能審計的現(xiàn)實， 看作是沒有達到“審計智能+”的局限性。 從目前人工智能的發(fā)展情況來看， 前面提到的智能特征與“審計智能+”， 距離全面實現(xiàn)還十分遙遠。 距離掌握傳統(tǒng)審計方式的審計人員被淘汰還有很長一段時間。 智能審計的表現(xiàn)還將是減少一些審計人員在低端、重復審計業(yè)務活動上消耗的精力。

可以將智能審計劃分為三種類型， 也可以說是智能審計的三種境界。 第一類為輔助型智能審計。 主要通過機械智能的形式輔助審計人員決策或采取相應的行動， 也可以稱之為審計流程自動化。 它主要是執(zhí)行一些重復性的常規(guī)審計任務。 使用輔助型智能審計系統(tǒng)時， 審計人員的經驗和思路仍然起到決定性作用， 審計人員保留了最終的決策權。 例如， 內部審計人員利用大數(shù)據(jù)分析進行全樣本數(shù)據(jù)的異常與差異查找和判斷， 還可以可視化形式進行結果展示， 將數(shù)據(jù)分析的結果轉化為有價值的信息， 支持和幫助審計人員充分識別存在的可能異常和風險， 為管理層提供極具價值和洞察力的咨詢建議， 助力企業(yè)風險管控， 提升運營績效。 第二類是增強型智能審計， 它會表現(xiàn)出優(yōu)秀的審計分析智能和學習能力， 作為審計人員決策的一種重要補充。 它十分注重在與審計環(huán)境和人員的互動之中學習， 在數(shù)據(jù)中學習和處理信息， 以此來解決問題。 此時， 審計人員和智能審計系統(tǒng)會一起做出決策， 執(zhí)行一些過去很難完成的審計工作。 例如， 利用機器學習建模的方法， 挖掘出僅依賴審計人員思維難以發(fā)現(xiàn)的線索或分析的維度， 從而更深入地識別風險場景及數(shù)據(jù)來源， 設計數(shù)據(jù)指標及分析模型。 第三類是自主式智能審計。 它往往不需要審計人員的協(xié)助和參與， 通過自主學習的形式適應不同審計情形， 并且可以獨自做出決策或采取行動， 此種情形下審計人員將決策權委托給智能審計系統(tǒng)。 此時智能審計系統(tǒng)能夠創(chuàng)造性地、有效地適應新的審計環(huán)境， 理解被審計對象的可能情形， 根據(jù)判斷做出恰當?shù)幕貞蜎Q策， 并在沒有干預的情形下與被審計對象進行富有成效的交互。 例如， 在營銷審計場景中， 智能系統(tǒng)可以自適應不同的營銷方式承載的介質， 如語音、圖片、文字等， 針對營銷人員的語言進行自主分析， 包括敏感詞識別、情感分析、評估打分等， 利用人工智能感知技術對營銷內容進行自主審計及評估。

五、智能審計的系統(tǒng)框架設計

系統(tǒng)框架是智能審計建設的藍圖， 也是智能審計未來發(fā)展的指引， 明確了系統(tǒng)建設目標及范圍。 以審計應用場景為出發(fā)點， 與內部審計智能化需求相貼合形成系統(tǒng)的規(guī)劃思路。 框架的設計具有前瞻性、合理性、可擴展性等特征， 以保證系統(tǒng)實施的可行性及后期維護、拓展的便利性。 智能審計的系統(tǒng)框架主要分為四個層次， 各層次明確了組成內容， 以及各模塊之間的關系。 通過總體的框架設計以保障系統(tǒng)后續(xù)的設計及落地， 奠定審計智能化轉型的基礎。 如圖1所示。

1. 用戶交互層。 該層級連接內部審計各個利益相關者， 為管理層提供企業(yè)風險的直觀展現(xiàn)， 為內部審計人員提供審計管理與分析工具， 為被審計單位提供風險線索持續(xù)推送與跟進平臺。 該層次中的風險智能地圖分層級、分領域、體系化地展現(xiàn)業(yè)務流程風險和應對情況， 支撐風險聚焦的內部審計工作機制。 審計知識庫對內部審計涉及的各類信息進行集中管理， 建立信息之間的關聯(lián)， 形成內部審計信息積累。 基于數(shù)據(jù)集市搭建的數(shù)據(jù)查詢平臺向內部審計人員開放企業(yè)數(shù)據(jù)資產， 提供審計數(shù)據(jù)探索和挖掘工具， 支持審計人員自主開展審計數(shù)據(jù)挖掘、審計發(fā)現(xiàn)定位及在線確認工作。

2. 功能應用層與技術核心層。 這兩個層級支撐了智能審計三大應用主題：

第一， 高級分析從業(yè)務風險特征出發(fā)， 通過數(shù)據(jù)建模方法識別風險場景及數(shù)據(jù)來源， 設計數(shù)據(jù)分析指標， 支撐風險預警、持續(xù)審計等數(shù)據(jù)分析審計應用。

第二， 機器人流程自動化（RPA）適用于審計程序中執(zhí)行具有清晰定義和極少例外情況下的重復和確定性動作。 在內部審計中， 利用RPA技術可以幫助審計人員大大簡化外部數(shù)據(jù)挖掘、實時數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)整理、數(shù)據(jù)分析比對、參數(shù)檢查以及審計工作底稿的編寫等事務性工作， 提高審計工作效率。

第三， 人工智能則通過機器學習、文本挖掘等技術應用， 為審計人員提供智能決策建議。 機器學習技術為審計人員提供了另外一種建模路徑， 它通過無監(jiān)督和有監(jiān)督的機器學習模型， 對大量審計對象數(shù)據(jù)直接進行分析處理， 得出相應的假設和預測結果， 豐富與補充了數(shù)據(jù)審計模型， 而不是過去的從風險事件出發(fā)進行數(shù)據(jù)建模。 文本挖掘技術可以幫助審計人員在給定的分類體系下， 根據(jù)文本的內容自動確定文本關聯(lián)的類別; 利用計算機自動地從原始文檔中提取全面準確反映該文檔中心內容的簡單連貫的短文; 通過計算機技術自動分析文本對象所包含的情感傾向（主觀、客觀、中性）及主要觀點; 檢查執(zhí)行文本與范本文檔的差異， 識別差異化的文本內容。

3. 數(shù)據(jù)架構層。 該層級是智能審計的數(shù)據(jù)基礎層級， 數(shù)據(jù)采集模塊包含了針對企業(yè)內外部、多類型（結構化、非結構化）信息數(shù)據(jù)收集的機制和方法， 數(shù)據(jù)存儲模塊定義各類數(shù)據(jù)存儲架構和方式， 數(shù)據(jù)管控模塊針對智能審計平臺數(shù)據(jù)專項管理流程、關鍵崗位角色定義。

六、智能審計在審計項目周期中的應用

智能審計的應用場景覆蓋了整個審計項目周期。 在項目決策階段， 基于風險智能地圖構建與重大風險快速識別的準確預判， 為審計項目提供決策支撐; 在審前調研階段， 借助審計知識庫快速完成流程的梳理、數(shù)據(jù)的整體分析、管理的情況了解是調研的關鍵內容， 可視化是主要展現(xiàn)形式; 在項目實施階段， 通過文本挖掘、機器學習等技術， 拓展數(shù)據(jù)分析的廣度與深度， 提升審計工作的實效性、準確性， 利用RPA提升測試的效率; 在審計報告階段， 基于審計結果， 利用RPA生成對應審計底稿和審計確認單， 借助機器學習識別更多同類問題; 在問題整改階段， 審計工作的最后階段， 基于審計發(fā)現(xiàn)問題進行持續(xù)跟蹤， 形成持續(xù)審計模型。

截至目前， 智能審計相關技術已經在多個行業(yè)的不同領域項目中得到了應用， 取得了較好的效果。 例如某集團公司在開展ToB業(yè)務專項審計項目過程中， 利用網(wǎng)絡爬蟲機器人流程自動化和文本挖掘工具對業(yè)務合同合規(guī)性進行了全面調查， 僅耗時兩天就完成了上千余份ToB客戶合同關鍵條款的快速復核， 識別了300余個異常樣本， 與傳統(tǒng)人工方式相比， 效率提升超過10倍。 另一公司在費用審計項目中， 利用機器學習技術， 基于決策樹、CART分類與回歸樹模型算法， 從規(guī)則型數(shù)據(jù)審計模型識別結果出發(fā)， 對原有識別規(guī)則進行擴展， 將相關屬性數(shù)量從原先的10余個擴展到100多個， 擴展后的模型達到80%的精度以及高達90%的召回率， 為持續(xù)進行審計模型優(yōu)化提供了重要的參考建議。

隨著大數(shù)據(jù)、人工智能技術的不斷發(fā)展， 可以預見， 未來智能審計應用場景范圍將越來越廣。 每一個內部審計組織都可以結合自身的特點， 開展智能審計概念與技術培訓， 識別和實踐智能審計場景， 搭建智能審計平臺， 推動內部審計理念和方法的創(chuàng)新與變革。 當然， 也必須看到， 我國智能審計的應用還處于起步階段， 傳統(tǒng)重復性的審計工作將被人工智能的自動化技術所替代， 但這并不意味著傳統(tǒng)內部審計人員的消失。 例如， 智能技術雖然使得審計流程發(fā)生了顛覆性的變化， 但是， 智能技術還是沒有徹底實現(xiàn)審計流程的全面自動化。 一部分常規(guī)性的審計工作雖然正在被智能技術所逐步取代， 但審計人員仍然是審計流程中不可或缺的重要組成部分， 人工智能無法替代審計人員作為審計判斷和審計決策的主力軍作用。 此外， 一些非常規(guī)的復雜審計工作也很難實現(xiàn)自動化， 智能技術僅是提供一些輔助性信息和協(xié)作， 審計流程最終在人機協(xié)同下共同完成。 當然， 內部審計部門必須正視這種趨勢， 并不斷提升自身的勝任能力， 轉變思維方式， 在不同的智能審計發(fā)展階段找到自身的新定位， 避免人機協(xié)同時代所帶來的角色沖突與職責范圍沖突。 可以預見， 未來的傳統(tǒng)審計崗位必將會消失， 而新的審計崗位將會誕生。

【 主 要 參 考 文 獻 】

[1] 石愛中，孫儉.初釋數(shù)據(jù)式審計模式[ J].審計研究，2005（4）：3 ～ 6.

[2] 秦榮生.大數(shù)據(jù)、云計算技術對審計的影響研究[ J].審計研究，2014（6）：23 ～ 28.

[3] 鄭偉，張立民，楊莉.試析大數(shù)據(jù)環(huán)境下的數(shù)據(jù)式審計模式[ J].審計研究，2016（4）：20 ～ 27.

[4] 陳偉，Smieliauskas Wally.大數(shù)據(jù)環(huán)境下的電子數(shù)據(jù)審計：機遇、挑戰(zhàn)與方法[ J].計算機科學，2016（1）：8 ～ 13+34.

[5] 劉星，牛艷芳，唐志豪.關于推進大數(shù)據(jù)審計工作的幾點思考[ J].審計研究，2016（5）：3 ～ 7.

[6] 陳偉，居江寧.基于大數(shù)據(jù)可視化技術的審計線索特征挖掘方法研究[ J].審計研究，2018（1）：16 ～ 21.

[7] 劉國城，王會金.大數(shù)據(jù)審計平臺構建研究[ J].審計研究，2017（6）：36 ～ 41.

[8] 張慶龍，邢春玉，芮柏松，崔楠.新一代內部審計：數(shù)字化與智能化[ J].審計研究，2020（5）：113 ～ 121.

[9] 黃松，尚穎，馬薇，吳婷婷.大數(shù)據(jù)挖掘技術在電力審計風險防范中的應用研究[ J].中國內部審計，2020（5）：32 ～ 39.

[10] 中國工商銀行內部審計局南京分局課題組，潘燕燕.基于“風險場景”的數(shù)據(jù)分析在內部審計中的運用[ J].中國內部審計，2020（2）：19 ～ 25.

[11] 畢德富，潘景章，石紅波，李雪雁，孟海鵬，徐國子，王雪.大數(shù)據(jù)環(huán)境下外匯管理內部審計技術方法創(chuàng)新研究——基于基層外匯局資本項目計算機輔助審計實踐[ J].中國內部審計，2020（3）：30 ～ 37.

[12] 陳祺琳，李云強，黃紅，邱錦.基于大數(shù)據(jù)技術構建嵌入式智能持續(xù)審計系統(tǒng)研究[ J].中國內部審計，2020（3）：22 ～ 29.

[13] Ravi Muthukrishnan.The auditor's role in reviewing business continuity planning[ J].Information System Control Journal，2005（4）：52 ～ 56.

[14] Michael G. Alles， Femando Tostes， Miklos A. Vasarhelyi. Continuous auditing： The USA experience and considerations for its implementation in Brazil[ J].Journal of Information Systems and Technology Management，2006（2）：211 ～ 224.

[15] Earley C. E.. Data analytics in auditing： Opportunities and challenges[ J].Business Horizons，2015（5）：493 ～ 500.

[16] Wang T.， Cuthbertson R.. Eight issues on audit data analytics we would like to see researched[ J].Journal of Information Systems，2015（1）：155 ～ 162.

[17] Zhang J. H.， Dong Q. C.. Efficient ID-based public auditing for the outsourced data in cloud storage[ J].Information Sciences，2016（20）：1 ～ 14.

[18] Sookhak M.， Gania A.， Khan M. K.， et al.. Dynamic remote data auditing for securing big data storage in cloud computing [ J].Information Sciences，2017（2）：101 ～ 116.

[19] Li Y. B.， Gai K. K.， Qiu L. F.， et al.. Intelligent cryptography approach for secure distributed big data storage in cloud computing[ J].Information Sciences，2017（5）：103 ～ 115.

[20] AICPA. Reimagining auditing in a wired world[EB/OL].https ：? //www. researchgate. net/publication/336107579_Reimagining_

Auditing_in_a_Wired_World，2014-08-02.

[21] 魯清仿，燕萬年，王開一，胡友良.智慧審計構想與實踐探索——基于解構法律法規(guī)條款[ J].審計研究，2018（1）：28 ～ 34.

[22] 何若云，楊熤天，楊琦，阮國蓓，張玲.語音識別技術在商業(yè)銀行智能審計中運用的初探[A].全國內部審計理論研討優(yōu)秀論文集（2019）[C].北京：中國內部審計協(xié)會，2019.

[23] 畢秀玲，陳帥.科技新時代下的“審計智能+”建設[ J].審計研究，2019（6）：13 ～ 21.

[24] 陳偉.智能審計[M].北京：機械工業(yè)出版社，2021：1 ～ 303.

[25] 黃津孚，張小紅，何輝.信息化 數(shù)字化 智能化：管理的視角[M].北京：經濟科學出版社，2014：1 ～ 223.

[26] 劉衛(wèi)國.現(xiàn)代化、信息化、數(shù)字化、智能化及其相互關系[ J].中國鐵路，2011（1）：83 ～ 86.