利用人工智能技術 提升內部審計工作效率與質量

馮烈風

隨著人工智能技術的快速發展，其在各個行業的應用也越來越廣泛。本文探討了人工智能技術在提高內部審計效率與質量方面的應用與影響，分析了采用人工智能技術進行內部審計的可行性，包括其處理海量數據的能力、利用機器學習進行自動化分析的方法以及通過智能輔助提高審計工作效率的策略；論述了人工智能在內部審計流程中的具體應用，如輔助審計案例的選擇、數據分析與異常識別以及審計報告的生成。然而，人工智能的應用并非沒有風險，在引入人工智能系統時可能面臨算法偏差、數據安全管理以及系統操作失控等風險，因此本文提出了相應的應對策略，旨在為審計實踐提供全面的理論支持和實踐指南。

在當今數據驅動的時代，內部審計面臨著越來越多的挑戰，包括數據量的急劇增加、審計復雜性的提高以及對審計質量的更高要求。傳統的審計方法已經難以滿足這些日益嚴峻的需求，需要借助更先進的技術來提高審計的效率和準確性。人工智能技術因其高度的數據處理能力、先進的分析技術和智能的決策支持系統，為解決內部審計的問題提供了新的可能性。從處理復雜的數據集到識別潛在的合規風險，人工智能在內部審計中的應用正逐漸改變著審計專業人員的工作方式。

應用人工智能技術提高內部審計效率的可行性分析

人工智能，處理海量數據 在當前的商業環境中，企業不斷產生海量的數據，這些數據對揭示業務運行中的風險和機會至關重要。然而，傳統的內部審計方法在處理如此龐大的數據量時面臨巨大挑戰，不僅耗費大量時間，而且容易產生錯誤。人工智能（AI）技術在處理大數據方面具有顯著優勢。首先，AI可以快速處理結構化和非結構化的數據，能通過高級算法在短時間內分析大量數據集，識別出隱藏在復雜數據背后的模式和聯系，這是人類能力難以及時完成的。例如，AI可以輕松整合來自不同部門或系統的數據，無論這些數據的格式或來源如何，都能確保審計過程的全面性。其次，AI通過持續學習和調整算法來改進其分析過程，使審計結果更為精準。AI不僅加快了數據處理速度，還通過減少人為錯誤大幅提高了數據分析的準確性。最后，AI數據處理能力使內部審計可以從抽樣審計轉變為全量審計，大幅提高了審計的全面性和可靠性，更好地幫助企業識別潛在的風險點，從而采取及時和有效的風險防控措施。

機器學習，實現自動化分析 機器學習作為人工智能的一個分支，指機器從大量數據中學習和提取知識，實現對未來不確定事件的預測，對內部審計流程自動化具有重要意義。傳統的審計方法依賴于審計人員手動進行數據分析和解讀，不僅效率低下，還容易受到人為因素的影響，導致分析結果出現偏差。而機器學習可以通過算法自動分析數據，發現數據之間的內在聯系和潛在的異常模式。例如，在內部財務審計中，機器學習可以通過分析歷史數據，自動識別出可能的欺詐交易或不合規操作。更重要的是，機器學習能夠實現持續學習和自我改進。在審計過程中，機器學習算法能夠不斷吸收新的審計案例，通過持續性學習和優化，提高風險識別的準確率和預測的精度。

智能輔助，提高工作效率 在傳統的內部審計流程中，審計人員需要投入大量時間和精力在數據收集、整理和初步分析上，不僅降低了審計效率，也限制了審計人員進行深層次分析和價值發現的能力。智能輔助技術能夠顯著提高內部審計的工作效率。例如，自然語言處理（NLP）技術可以自動分析文本數據，幫助審計人員快速理解復雜的商業報告或合同內容。智能數據抓取和識別技術可以自動收集和分類數據，減少人工操作，降低出錯率。

人工智能技術在內部審計中的應用

輔助審計案例選擇和計劃制定 內部審計是一項系統化的流程，它要求審計員不僅要理解組織的內部控制結構，還要能夠識別可能的風險點，確保公司資源的有效利用、合規性以及財務報告的準確性。在這個過程中，審計案例的選擇與審計計劃的制定是至關重要的初始步驟，而人工智能（AI）技術在這方面提供了極大的幫助。人工智能通過復雜的算法分析各種數據，揭示隱藏在大量信息中的模式、趨勢和異常，從而指導審計案例的選擇。這種數據驅動的方法具有多種優勢：首先，它允許審計員在數百萬甚至數十億的交易中迅速識別出異常，這在傳統方法中是不可想象的。其次，通過深入分析數據，審計員可以更好地理解業務過程和潛在的風險點，使他們能夠專注于最可能出現問題的領域。最后，數據驅動的方法提高了審計案例選擇的準確性，降低了基于直覺或不完整信息做出決策的可能性。傳統的審計計劃制定往往依賴于審計員的經驗和直覺，而人工智能引入了一種基于數據和算法的方法。例如，通過對過往審計結果、內部控制缺陷、行業風險指標等大量數據進行機器學習，AI可以預測未來可能的風險區域，不僅減少了主觀偏差，而且提供了一種動態的、能夠隨著新數據而更新的審計策略。此外，AI還可以模擬不同的風險場景，幫助審計團隊分析在各種情況下最壞的結果，從而制定更全面的審計計劃。

企業環境的快速變化要求審計計劃具有相應的靈活性和適應性。人工智能技術，特別是機器學習和自然語言處理技術，可以持續監控來自各種來源的新信息（如市場新聞、監管變化等），并根據這些信息動態調整審計重點。例如，如果某個部門突然成為媒體關注的焦點，AI可以快速重新評估該部門的風險，調整審計計劃以反映新的風險情況。這種實時反應能力大幅提高了審計的時效性和有效性。在審計過程中，來自不同部門和地理位置的團隊成員需要緊密協作。人工智能可以提供一個集中化的平臺，促進信息共享和團隊協作。通過智能化的工具，如自動任務分配、實時更新通知、協作式決策制定等，審計團隊可以更有效地工作。這種方式不僅減少了溝通成本和時間延誤，還確保了審計決策是基于整個組織的最新和最全面的信息。

數據分析和異常識別 人工智能技術，尤其是機器學習和深度學習，能夠處理結構化和非結構化的大數據，執行高級數據分析。系統通過學習大量的歷史數據，能夠識別隱藏在數據中通常不容易被審計員發現的復雜模式和關聯。例如，通過分析財務交易的細微差異，AI可以幫助審計員識別不尋常的財務活動模式，如欺詐、錯誤或其他問題等跡象。傳統的審計方法往往是周期性的，并不能實時發現問題，而AI技術可以實現對業務過程的持續監控。通過設定特定的風險指標和異常參數，AI系統可以實時分析新的交易數據，一旦檢測到潛在問題，會立即向審計員發出警報。這種實時監控能力極大地縮短了問題發現到解決的時間，從而降低了潛在的財務風險和聲譽風險。

審計報告和結果生成 人工智能系統能夠自動整理和匯總審計過程中收集的數據，包括異常項、檢查結果和風險評估。系統使用自然語言處理（NLP）技術，可以自動編寫清晰、準確的審計報告，減少人力投入和人為錯誤。例如，AI可以自動分析重要的財務指標變化，并將其以管理層容易理解的語言呈現在報告中。利用AI，審計報告不再是靜態的文檔，審計團隊可以創建動態的、交互式的報告，允許接收者根據自己的需要探索數據和發現。通過交互式儀表板和可視化工具，管理層可以深入了解審計發現的背后細節，如趨勢、關聯和預測分析。這種定制化報告增強了審計的透明度和利益相關者的參與度。此外，在傳統審計中，審計報告的編寫、審核和發布是一個耗時較長的過程，而AI技術支持實時生成和更新審計報告。當審計數據或分析結果發生變化時，報告可以立即得到更新，并通過云平臺實時分享給所有相關人員。這種即時性不僅加快了決策過程，還確保了所有利益相關者在關鍵問題上的信息同步。

應對人工智能應用中存在的風險

算法偏差風險 算法偏差是指由于算法設計、訓練數據選擇或其他相關因素，導致AI系統的決策、預測或行為出現系統性的不公平或不準確。首先，需要通過專業的數據科學家和審計師識別潛在的算法偏差，包括評估所使用的數據是否具有代表性，以及算法是否在不同群體或情境中表現出不一致性。其次，應對算法偏差的策略還應包括定期的質量控制檢查和性能測試，確保算法持續表現出預期的準確性和公正性。任何發現的偏差都應記錄并報告，以便進行校準。最后，提高算法的透明性，確保關鍵利益相關者能夠理解AI系統的決策依據，同時增強算法的解釋性，有助于監管者和內部審計員更好地評估AI系統的行為和結果。

數據安全管理風險 數據是AI系統的核心，數據的安全性直接關系到審計結果的可靠性和組織的聲譽安全。確保使用最新的加密技術來保護存儲和傳輸的數據，防止未經授權訪問。同時，定期備份數據，以防數據丟失或損壞。實施嚴格的數據訪問控制措施，確保只有授權人員才能訪問敏感信息，包括使用多因素認證、訪問日志和實時監控數據訪問模式等措施。遵守所有相關的數據保護和隱私法規，確保AI系統在收集、處理和存儲數據時符合法律要求，包括GDPR等國際性法規。

系統操作失控風險 當AI系統因技術故障、外部攻擊或內部錯誤而操作失常時，可能會對組織造成重大風險。因此應制定和實施詳細的緊急響應計劃，以便在AI系統失控時快速采取行動，最小化損失和影響；持續審計和監控AI系統的操作，檢測并及時響應任何異常活動或系統性能下降，防止小問題升級為嚴重故障；加強培訓和教育，提升員工對AI系統的理解和操作能力，確保他們知道在系統發生故障時如何安全地干預和控制。

展望未來，隨著人工智能和相關技術的不斷成熟，它們在內部審計中的應用將更加廣泛和深入。企業需要積極利用這些技術，不斷完善和強化風險管理機制，確保技術創新與內部控制體系的有效結合，在兼顧效率和風險的前提下，利用人工智能技術不斷推進內部審計的現代化，為企業管理帶來革命性的變化，也為企業可持續發展提供強有力的支持。

[作者單位：安徽安科生物工程（集團）股份有限公司]