人工智能帶來的審計技術革新與應用

李金沓

人工智能帶來的審計技術革新

審計實踐就是不斷比對、甄別、分析、研究的過程，這種屬性非常適合人工智能技術（以下簡稱AI）。AI的引入正在為審計帶來前所未有的突破，改變了審計的方式和效能。

（一）AI可以大大提高審計的準確性和效率。在傳統的審計過程中，數據錄入是一個繁瑣且容易出錯的環節，而數據分析往往依賴于審計人員的經驗和判斷，容易受到個人主觀因素的影響。然而，通過引入AI技術，比如自然語言處理（NLP）技術，可以幫助審計人員自動識別和錄入文本數據，可以實現對數據的快速、準確地錄入，還能大大提高準確性。在數據分析方面，更是AI技術的特長，AI技術可以通過聚類分析、關聯規則挖掘等方法對大量數據進行深度挖掘和分析，揭示數據之間的隱藏關系，核驗數據間的勾稽關系，通過異常檢測算法自動識別出異常交易和異常行為，幫助審計人員更好地了解被審計單位的運行狀況和各類報告報表的真實性，發現潛在的規律和趨勢。另外，有了AI技術，審計不再局限于抽樣樣本，可以廣泛的追溯各個歷史階段分析數據，從而更準確的預測未來的經濟風險，提前發現問題。

（二）AI技術可以幫助審計人員更好地理解業務邏輯和規則。傳統的審計方法往往只關注財務數據的合規性和真實性，忽略了業務邏輯和規則的重要性。而AI技術可以通過自然語言處理和機器學習等技術手段，深入挖掘業務數據背后的價值和風險。例如，在采購審計中，AI可以通過對供應商合同、訂單等信息進行綜合分析，幫助識別被審計單位潛在的供應鏈風險和違規行為。這有助于審計人員更好地理解企業的運營狀況和風險特征，透過數據發現行為背后的動機，提供更準確的審計意見和建議。

（三）AI提高了審計的透明度和可追溯性。AI可以通過區塊鏈技術實現對審計數據的全程追蹤。傳統的審計方法往往只能對數據進行事后分析，無法對數據的來源和流轉過程進行實時監控。而區塊鏈技術可以實現對數據的每一個操作都進行記錄和追溯，從而使得審計人員能夠及時了解數據的使用情況和流轉路徑。這有助于審計人員更好地掌握數據的真實性和可靠性。同時，區塊鏈技術還可以確保審計數據的不可篡改性。一旦數據被寫入區塊鏈中，就無法被修改或刪除。這意味著審計人員可以依靠區塊鏈技術來驗證數據的真實性和完整性，避免因為數據篡改而導致的審計失誤。

人工智能技術在部分審計領域的應用

AI審計在財務審計中的應用已經非常廣泛，在其他主要的審計領域也已實現了一定的規模化應用。

（一）財政財務審計。AI在財政財務審計方面被視為可率先突破的領域。AI可以處理和分析大量的財政財務數據，識別出潛在的風險和異常情況。通過機器學習和深度學習算法，AI可以預測未來的財務狀況和趨勢，幫助機構做出更明智的決策，可以自動執行一些繁瑣的審計任務，例如對大量文件進行分類、整理和歸檔。AI可以通過海量數據分析交易數據和行為模式，識別出可能存在的異常行為，自動監測異常的交易模式、異常的資金流動和異常的交易時間，分析被審計單位的內部控制系統，評估其有效性和合規性。通過模擬不同的風險情景來測試內部控制的弱點，提出改進建議。目前，阿里云的ApsaraDB可以通過自主學習和優化的AI能力，不斷深化對財務數據的挖掘和分析，提供可信賴的數據中轉、存儲、管理和應用服務。富士通的人工智能審計支持系統可以通過對大數據的分析，發現企業中存在的問題和風險，從而幫助財務審計人員快速定位風險點。另外，在疑點篩查方面，審計機關已使用大數據技術進行了廣泛的應用。

（二）資源環境審計。人工智能在資源環境審計中的應用也有很多。例如，人工智能可以與遙感技術相結合，通過分析衛星圖像或無人機拍攝的圖像來監測植被覆蓋、土地利用、水資源等自然資源的變化情況，識別和監測植被類型、植被指數、植被覆蓋面積等。此外，人工智能還可以利用機器學習算法對水質監測數據進行分析，識別水質異常情況，進而提高水資源的管理和保護。通過數據分析來識別異常情況，監測環境變化，評估污染程度，評估自然資源的可持續利用情況等。

（三）金融審計。金融審計區別于財政財務審計最重要的一點就是金融領域的數據更多，且多元。AI技術比傳統審計方式更容易對海量數據信息進行綜合運用，突出其現實性價值。審計過程中涉及到的數據，被審計對象交易對手的工商財會信息、稅務信息、網絡相關信息，AI能輕松實現對這些信息的采集、匯總、整合，依托智能化的方式促使無序雜亂的數據信息轉變為條理清晰的價值信息，將審計人員從繁瑣而基礎性工作中解放出來，從而更加關注普遍性問題背后的行為和動機，使審計效率得到大幅度提升，且最大限度地規避了人為失誤的產生。

（四）工程跟蹤審計。將AI技術應用于工程審計可以說是如虎添翼。AI技術可以幫助工程師更好地理解和預測工程項目的風險，并自動化數據分析，從而更快地發現異常情況，使審計流程更加智能化和自動化。例如，從項目決策開始，可以利用AI采集全部的項目資料，包括項目建議書、可行性報告及其它審批文件等信息，并使用AI進行數據分析，識別項目立項的流程是否合規，審批手續是否及時完善。項目招投標過程中，使用AI采集投標企業的全部投標信息并在數據庫中進行相關信息檢索匹配，識別投標企業的資質和投標文件是否滿足招標限制條件。對合格的投標文件就其報價、成本進行審計，將數據與行業和區域數據進行橫向對比，與其過往項目進行縱向對比，給出審計建議，交由專家組評審。同時利用AI技術可以對專家組人員進行篩選和分析，避免專業性不足和舞弊行為的發生。

AI審計應注意的問題

隨著人工智能（AI）的快速發展，其在各個領域的應用也日益廣泛。其中，AI審計作為一種新型的審計方式，正在逐漸改變傳統的審計模式。然而，盡管AI審計帶來了許多便利，但其在實際應用中也面臨著一些挑戰和問題。

（一）數據質量問題是AI審計面臨的首要問題。AI審計依賴于大量的數據進行學習和分析，如果這些數據存在質量問題，如數據不完整、數據錯誤、數據泄露等，都可能影響到AI審計的準確性和可靠性。因此，如何保證數據的質量和完整性，是AI審計必須解決的問題。

（二）AI審計的可解釋性問題也是一個重要的挑戰。AI審計的結果往往是基于復雜的算法和模型生成的，這往往使得結果難以理解和解釋。這對于需要對審計結果進行深入理解和說明的審計機構來說，是一個很大的問題。因此，如何提高AI審計的可解釋性，是AI審計需要解決的另一個問題。

（三）AI審計的技術門檻也是一個問題。AI審計需要專業的技術人員進行操作和維護，這對于一些基層審計機構來說，存在一定的技術門檻。此外，AI審計也需要大量的計算資源，這也是一些審計機關無法承受的。因此，如何降低AI審計的技術門檻，是AI審計需要考慮的問題。

（四）法律和倫理問題也是AI審計面臨的挑戰。例如，AI審計可能會涉及到個人隱私的問題，如何在保護個人隱私的同時進行有效的審計？另外，AI審計的結果可能會被用于做出重要的決策，如何確保這些決策的公正性和公平性？這些都是AI審計需要面對的法律和倫理問題。

（作者單位：陜西省審計廳）