大數據與人工智能在會計審計中的融合應用

摘要：大數據與人工智能技術的迅速發展深刻影響了會計審計行業的運作模式和效率，大數據提供了大量的信息資源，而人工智能則為處理這些龐大數據集提供了技術支持，使得會計審計工作更加精確和高效。文章主要對大數據與人工智能在會計審計中的融合應用進行了分析，探討了其融合過程中面臨的挑戰，并提出了應對策略，以期可以推動會計審計工作向更高效、更安全、更智能的方向發展。

關鍵詞：大數據；人工智能；會計審計；數據安全

大數據技術與人工智能技術在會計審計領域的應用正推動行業向智能化轉型。這些技術不僅能夠處理海量數據集，提供廣泛視角與深度洞察，還極大地增強了審計工作的預防性和前瞻性，使審計人員能夠更有效地識別潛在的財務風險與管理漏洞。然而，大數據與人工智能技術在會計審計中的應用也引發了一系列問題，包括數據的質量和審計的獨立性、技術與現有的審計標準和流程適應性等，這些問題的存在制約了技術融合應用的效果。基于此，本文將探討大數據與人工智能技術在會計審計中的融合應用，深入分析這些技術如何改變傳統審計模式，提高審計效率和質量，并探索面對這些技術挑戰的有效應對策略，以揭示這些技術如何在符合職業倫理和法規要求的前提下促進審計質量的提升和審計職能的完善。本文分析所得以期可以為提升審計工作的專業性和有效性提供有價值的參考。

一、大數據與人工智能技術概述

（一）大數據技術的概念

大數據技術是指與大數據的收集、傳輸、處理和應用相關的技術，即利用非傳統工具對大量結構化、半結構化和非結構化數據進行處理，獲得分析和預測結構的一系列數據處理技術。大數據技術源于對海量數據集的管理和分析需求。隨著互聯網和移動通信技術的飛速發展，數據的產生速度和規模已遠遠超出了傳統數據庫技術的處理能力。大數據技術的出現使得這些龐大的數據集不僅可以被有效存儲，同時也能被迅速處理和分析。大數據技術的實現依賴于一系列先進的技術和工具。數據的收集需要借助各種在線平臺和傳感器，數據的存儲則依賴于Hadoop和NoSQL數據庫等分布式系統，這些技術能夠有效地處理和存儲巨量的數據集，保證數據處理的高效性以及可擴展性。在數據處理和分析階段，Spark和Storm支持對大數據進行實時處理、數據分析和挖掘工具則可以從大量數據中提取有價值的信息。

（二）人工智能的核心技術

人工智能的核心技術包括計算機視覺、機器學習、自然語言處理、機器人技術和生物識別技術，這些技術相互交織，共同推動著人工智能的發展。計算機視覺是使計算機通過分析圖像或視頻數據來“看”和“理解”世界的技術，計算機視覺的進步主要得益于深度學習技術的應用，尤其是卷積神經網絡在圖像識別任務中的突出表現。通過大量數據的訓練，計算機能夠識別物體、人臉、場景和活動，可應用于安防監控、醫療影像分析、工業視覺檢測等多個領域。機器學習技術包括了監督學習、無監督學習和強化學習等多種，涵蓋了從回歸分析到復雜的深度學習模型。自然語言處理具備了使計算機能夠理解、生成和響應人類語言的能力。依托語義分析、情感分析、語音識別和機器翻譯等技術，自然語言處理能夠支持聊天機器人、智能助理和客戶服務自動化等應用。機器人技術融合了感知、決策和行動多個方面的技術，使機器人能夠在復雜環境中獨立執行任務。生物識別技術利用人的生理或行為特征進行身份認證，包括了指紋識別、面部識別、虹膜識別等，該技術在手機解鎖、機場安檢、金融交易等方面得到了廣泛應用。人工智能的核心技術及其應用如表1所示。

二、會計審計的技術化轉型與前景

（一）審計技術的演變

審計技術的演變給會計審計領域帶來了深刻的變革。從依賴詳盡的賬本檢查到基于抽樣的高效模式，從紙筆記錄到電子數據處理，再到審計策略從單一的賬目審查拓展到對整個控制系統的評估和基于風險的審計規劃，每一步變革都推動了審計職能的根本變化。計算機技術的普及使得傳統的手工審計方法被計算機輔助審計技術所取代，這不僅重塑了審計的面貌，也極大提升了審計工作的效率和可靠性。

在會計審計領域，這一系列的演變不僅僅體現在技術手段的更新上，更重要的是審計理念與目標的升華。從傳統的賬項導向審計向系統導向及風險導向審計的演進，會計審計人員的視野已經從單一的賬目或交易核查拓展至整個會計信息系統及其運行環境。在系統導向審計中，會計人員與審計人員緊密合作，共同評估會計信息系統的設計和運行效能，特別是對風險的防控能力。風險導向審計的進一步應用強化了這一理念，通過識別和評估潛在風險，會計和審計人員能夠更有針對性地制定審計計劃，分配審計資源，提高審計工作的前瞻性和效率。這些變革不僅增強了會計審計在保障會計信息質量、防控財務風險以及促進企業可持續發展方面的作用，還隨著技術的不斷進步和應用場景的拓展，繼續深化其技術與理念的融合，為企業的健康發展和市場經濟的穩定運行提供更加堅實、高效的保障。審計技術在會計審計的演變如表2所示。

（二）當前技術對審計職能的擴展

隨著大數據技術的普及，審計工作已經能夠依托強大的數據處理和分析能力對企業的經營活動進行全面而深入的分析。具體來說，數據挖掘技術的應用使得審計人員可以識別出交易模式中的不尋常變動，從而幫助企業防范風險、保護利益相關方的權益。機器學習和自然語言處理技術的應用則使得審計系統可以自動分析合同文本、會議記錄等非結構化數據，并從中提取對審計有價值的信息。這種技術的使用極大地拓寬了審計的視野，審計人員可以更全面地了解企業的運營策略和內部控制的實際運作情況，審計結果也因此更加客觀和準確。在全球經濟一體化和市場環境復雜多變的今天，企業面臨著前所未有的挑戰和風險，審計作為企業內部控制和風險管理的重要組成部分，其重要性愈發凸顯?，F代審計結合技術的力量能夠為企業提供關于風險管理、內部控制優化、業務戰略調整的決策支持。因此，當前技術的發展不僅僅是改變了審計的工具和方法，其還重新定義了審計的職能和角色。

三、大數據與人工智能在會計審計中的融合應用

大數據與人工智能技術的快速發展，正在深刻改變著會計審計的實踐格局。這兩者的融合應用，不僅提升了審計工作的效率與質量，還為審計行業的未來發展開辟了全新的路徑。以下將從審計數據的實時分析、審計決策的智能支持以及風險評估的自動化三個方面，詳細探討大數據與人工智能在會計審計中的融合應用。

（一）審計數據的實時分析

大數據技術為審計數據的實時分析提供了強大的處理能力，使得審計人員可以快速訪問、處理和分析來自各種業務系統的數據流。與此同時，人工智能技術中的機器學習和深度學習技術進一步增強了數據分析的深度和廣度，提高了審計的時效性和策略性。

1． 實時性：大數據技術縮短了數據處理時間，實現了審計數據的實時分析。

2． 全面性：在大數據和人工智能的支持下，審計人員可以對全部數據進行分析，得出更全面和準確的審計結果。

3． 精準性：人工智能的異常檢測算法幫助審計人員快速識別關鍵數據點，提高審計資源的利用效率。

（二）審計決策的智力支持

大數據技術能夠從龐大的數據集中提取有價值的信息，輔助審計人員快速識別關鍵的審計點。而人工智能技術則能夠自主學習歷史審計案例，不斷優化審計決策模型，為審計人員提供決策建議。

1． 量化支持：大數據技術提供量化的數據支持，使審計決策更加科學。

2． 預測能力：人工智能能夠模擬經濟場景，預測潛在風險和結果。

3． 實時調整：在審計過程中實時提供策略調整建議，幫助審計人員做出最優決策。

（三）風險評估的自動化

大數據技術使得審計人員可以接觸到來自不同渠道和系統的大規模數據集，揭示隱藏在數據背后的風險模式和異常行為。而人工智能技術中的機器學習算法則實現了審計風險管理的自動化。

1． 覆蓋面與深度：大數據技術提高了風險評估的覆蓋面和深度。

2． 預測準確性：機器學習算法能夠識別正常與異常的財務行為，提高預測潛在問題的準確性。

3． 實時更新：智能系統能夠從持續的數據流中學習并適應新的風險因素，實現風險評估模型的實時更新。

因此，大數據與人工智能在會計審計中的融合應用，不僅提升了審計工作的效率與質量，還為審計行業的未來發展帶來了全新的機遇。通過實時數據分析、智能決策支持和風險評估自動化等方面的創新應用，會計審計正在逐步邁向智能化、高效化的全新階段。

四、技術融合帶來的挑戰

（一）數據安全與隱私問題

對于數據安全問題，會計審計中涉及大量敏感的財務信息和個人數據，這些數據的安全性直接關系著企業的商業秘密和客戶的隱私權益。隨著技術的發展，審計數據呈爆炸式增長，且越來越多地依賴于云計算、分布式處理技術進行存儲和處理。這種技術架構雖然提升了數據處理的效率和靈活性，但同時也增加了數據被非法訪問和竊取的風險，其中，黑客攻擊、系統漏洞以及數據傳輸過程中的安全防護不足都會導致敏感信息的泄露，從而嚴重威脅著企業的財務安全。對于隱私保護問題，會計審計的過程中需要分析和處理大量涉及個人和企業的敏感數據，如何在提高審計效率和精確度的同時確保這些信息的隱私得到妥善處理是技術融合必須面對的挑戰。此外，隨著數據保護法規的日益嚴格，審計機構還必須確保其數據處理活動符合相關法律法規的要求，以保護客戶數據不被濫用或泄露?？傊?，隨著會計審計工作向數字化和智能化邁進，技術融合帶來的數據安全與隱私保護問題日益凸顯，成為審計行業在邁向未來道路上必須正視和解決的挑戰。

（二）技術依賴增強導致的風險

技術依賴加劇會削弱審計人員的專業判斷力，這一點體現為：在傳統審計過程中，審計人員主要是運用其專業知識與經驗進行判斷和決策，而隨著大數據分析、人工智能等技術的融合應用，越來越多的審計判斷和決策過程被自動化系統所取代。這種變化雖然大大提高了審計效率、減少了人為錯誤，但同時也導致審計人員過于依賴技術結果，忽視了深入分析復雜問題的必要性。與此同時，審計活動的數字化使得大量敏感數據和審計證據存儲在電子系統中，一旦發生技術故障，不僅會直接影響審計工作的正常進行，還會導致重要數據的丟失或泄露以及網絡黑客的攻擊。在這種環境下，審計機構面臨的風險顯著增加，任何技術問題都會對整個機構聲譽和客戶信任帶來影響。而隨著審計工作對網絡和信息技術的依賴性不斷加深，審計機構也必須對突發的技術問題保持高度警覺，以此來防范潛在的技術風險對審計活動的影響。綜合而言，技術融合盡管為會計審計行業帶來了諸多便利，但隨著對技術的依賴程度加深，審計行業必須面對由此帶來的專業判斷能力的弱化以及對技術故障的增加這一雙重挑戰。

（三）審計獨立性的挑戰

在當前的審計實踐中，越來越多的審計活動依賴于數據分析軟件、云計算服務以及基于人工智能的審計支持系統。這些技術解決方案多由外部供應商提供，審計機構與這些技術供應商之間形成了復雜的依賴關系。一方面，審計機構因技術過于依賴特定供應商而難以保持必要的客觀與中立；另一方面，當供應商與被審計單位存在經濟或其他形式的利益關聯，那么審計機構如果使用了這些供應商的產品或服務，那么其獨立性也會受到外界質疑。與此同時，技術融合過程中審計數據的控制權問題也對審計獨立性帶來了不利影響。在高度數字化的審計環境中，大量審計數據需要以電子方式進行收集、存儲和處理，審計數據在傳輸或存儲過程中的任何非授權訪問或修改都會損害審計結果的客觀性和公正性。此外，隨著云技術的廣泛應用，審計數據存儲在了第三方服務器上，這也增加了數據泄露的風險，并且也會因為數據托管方的問題而影響審計機構的獨立性判斷。

五、應對方法

（一）強化數據保護措施

從技術層面來看，應充分利用加密技術對審計數據進行保護。數據加密不僅可以保護數據在存儲過程中的安全，還能確保數據在傳輸過程中不被竊取或篡改?？梢圆捎酶呒壖用軜藴?、安全哈希算法等以有效地對審計數據進行加密處理，這樣即使數據被非法獲取，未經授權者也無法解讀數據內容；也可以應用區塊鏈技術，利用這一技術不可篡改的特性進一步加強數據的安全性和透明度，從而提高整個審計過程的信任度和可靠性。從管理層面來看，審計機構應建立嚴格的數據安全管理政策，明確數據訪問權限和使用規則。具體而言，應實施分級管理制度以確保只有授權的審計人員才能訪問敏感數據，并根據其工作需要限定數據的使用范圍；定期進行數據安全的審計和評估，以便及時發現和解決數據管理和保護中存在的風險點。審計機構應采用先進的技術工具監控數據的使用和流動情況，運用數據丟失預防系統來監控和控制敏感數據的傳輸，確保數據不會被未授權地傳輸或外泄、應用行為分析工具以監測和分析審計人員的行為模式，一旦發現異常行為，迅速采取措施，從而防止數據泄露事件的發生。

（二）增強審計技術的透明度與可控性

為了增強審計技術的透明度，審計機構應當確保所有使用的技術工具都能夠對外公開其工作原理和操作流程，即對所使用的數據來源、數據處理方式、算法邏輯和決策依據進行全面說明。具體而言，在采用機器學習模型進行風險評估時，應詳細解釋模型的選擇依據、訓練過程、輸入輸出變量以及如何解釋模型輸出，從而使得審計客戶和其他利益相關方可以更好地理解審計結果的形成基礎，增加對審計工作的信任。對于會計審計技術的可控性，則要求審計機構在技術引入和使用過程中建立嚴格的管理和監控體系，對審計技術的采購、開發、測試、部署和運維各環節進行全面的監控，以確保技術應用符合審計標準和倫理要求。這要求審計機構制定詳盡的技術管理政策和操作規程，明確技術使用的權限和責任；同時，利用技術手段進一步增強對審計過程的監控和控制，建立審計信息系統實時跟蹤審計進度和審計質量，及時發現和糾正審計過程中的問題；并且還應當定期進行技術安全評估和審計，以便及時發現和修補潛在的技術安全漏洞，從而保證審計數據和審計結果的安全性和準確性。

（三）加強審計人員的技術培訓

為了提升審計獨立性，應加強審計人員對新興技術的理解和應用能力。技術培訓的內容應包括數據分析技術、人工智能系統以及最新的信息安全知識。在培訓內容的設計上，除了要讓審計人員了解這些技術的操作方法以外，更重要的是深入解析這些技術背后的工作原理和邏輯，從而使得審計人員在工作中能夠操作這些高級工具，并理解其輸出結果的意義，評估存在的局限性和風險，做出更為客觀和獨立的判斷。具體而言，對于采用機器學習技術的審計工具，培訓應包括對機器學習模型的訓練過程、模型驗證方法以及模型在不同情況下的適用性和限制的深入講解，使得審計人員可以更準確地解讀由機器學習模型生成的審計證據，有效控制審計過程中出現的技術偏見，確保審計結論的準確性和公正性。除了技術培訓，還應加強審計人員對于信息系統安全的認識和防范能力。信息安全是審計獨立性中不可忽視的一環，審計人員應在培訓中了解最新的網絡安全威脅和防護技術，學習如何在審計過程中保護審計信息不受到未授權訪問和損害以及如何使用加密技術保護數據傳輸的安全。接受了這樣全面而深入的技術培訓之后，審計人員將能夠提高個人的技術能力，并在審計工作中獨立地運用這些技術，從而提升審計工作的質量和效率。

六、結語

隨著大數據與人工智能技術的迅猛發展，其在會計審計領域的融合應用不僅極大地提升了審計工作的效率與質量，更為審計行業的未來發展開辟了無限可能。面對這一技術革新帶來的機遇與挑戰，我們需要持續深化對大數據與人工智能技術的探索與應用，同時高度重視數據安全、隱私保護、技術依賴及審計獨立性等關鍵問題。通過強化數據保護措施、增強審計技術的透明度與可控性、加強審計人員的技術培訓，我們可以逐步克服技術融合過程中遇到的難題，確保會計審計工作的科學、公正與高效。未來，隨著技術的不斷進步和應用場景的持續拓展，我們有理由相信，大數據與人工智能將在會計審計領域發揮越來越重要的作用，為企業的穩健運營、市場的健康發展和經濟的持續增長提供堅實的保障。審計行業正站在一個新的起點上，讓我們攜手共進，迎接智能審計時代的到來。

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（作者單位：廣東工商職業技術大學）