人工智能審計的發展趨勢與審計職業的變革探討

摘要：隨著人工智能技術在審計領域的普及，審計人員的職業角色和技能需求正在發生變化。大數據、機器學習和數據挖掘等技術的成熟應用，使人工智能審計在簡化傳統審計流程、優化資源配置和實現智能化審計方面表現出顯著的優勢。在這種背景下，審計人員不僅需要掌握傳統的審計知識，還需要學習信息技術、統計學、法律和人工智能等相關技術，以適應由技術驅動的新型審計模式。本文討論了人工智能審計帶來的挑戰并提出相應的應對策略，強調了建立健全的監管框架與倫理規范的必要性，以維護審計的公信力和合規性。

關鍵詞：人工智能審計；職業變革

中圖分類號：F2文獻標識碼：Adoi：10.19311/j.cnki.16723198.2025.02.013

1研究背景

隨著科技迅猛發展，人工智能技術正逐步滲透到各行各業，革新了傳統的工作方式和商業模式。人工智能作為一種能夠自我學習和優化的尖端技術，在數據分析、圖像識別和自然語言處理等領域展示了強大的應用前景。

傳統審計主要依賴人工操作和抽樣檢查，這種方式復雜、耗時且容易出現人為錯誤。在現代企業中，隨著業務復雜性和交易量的增加，傳統方法面臨巨大挑戰。引入人工智能技術到審計過程，為解決這些問題提供了新的方法和途徑。然而，新的機遇也伴隨著挑戰，審計人員需要掌握新技術，融合跨學科知識，并在倫理和法律方面保持敏感性，以在不斷變化的審計環境中有效地履行職責。研究人工智能在審計中的發展趨勢及其對審計職業的影響，不僅關系到如何利用技術提升服務質量，還涉及審計人才的培養和職業發展的未來規劃。

研究人工智能在審計領域的發展趨勢及其對審計職業的影響，對推動審計工作現代化和指導審計人員適應技術變化，具有重要的理論和實踐意義。

1人工智能審計的概念與技術

1.1人工智能審計的定義

人工智能審計是利用AI技術進行審計工作，涵蓋了數據收集、分析、風險預警和自動生成報告等應用。通過集成先進的機器學習算法、數據挖掘技術和自然語言處理能力，人工智能審計可以自主處理大量復雜的審計任務，從而提高審計的效率和質量。

通過利用先進的算法和機器學習技術，人工智能審計可以自動化處理大量數據，發現細微的異常和趨勢，從而為審計人員提供更具洞察力的分析結果。這種方法減少了人力資源的消耗，提升了工作效率和質量。新技術背景下的實時監控、自動化處理分析和智能決策支持，有助于審計人員從繁雜的重復性勞動工作中解脫，專注于更高層次的判斷和決策[1]。

1.2人工智能在審計中的應用技術

人工智能在審計中主要應用的技術包括機器學習、數據挖掘、自然語言處理和區塊鏈等[2]。

1.2.1機器學習

機器學習是人工智能的一項重要技術，通過對大量數據的分析和學習，可以識別數據中的模式和異常，并為風險評估和決策提供支持。在審計領域，機器學習主要用于以下幾個方面：

異常檢測：利用機器學習算法自動、高效地處理大量復雜數據，減少人為錯誤。它能夠分析企業的財務數據，識別異常交易和潛在風險，生成審計疑點報告。例如，通過分析財務報表，找出與過去數據在比例和趨勢上不一致的情況，為審計人員提供進一步調查的線索。

預測分析：通過學習歷史數據，機器學習模型可以預測未來可能出現的風險，幫助企業制定預防措施。例如，預測企業未來的現金流狀況，從而協助企業進行財務規劃和風險管理。

1.2.2數據挖掘

數據挖掘技術通過分析和提煉大量數據中的有用信息，幫助審計人員識別疑點并做出決策。在審計中的具體應用包括：

趨勢分析：通過分析企業的銷售和財務數據，識別出變化趨勢，以幫助審計人員了解企業的財務狀況。例如，分析銷售數據可以揭示季節性變化趨勢，提醒審計人員在銷售高峰期關注管理情況。

相關性分析：通過分析不同指標之間的相關性，數據挖掘可以發現潛在的風險。例如，如果采購和銷售數據的變化不一致，可能表明在這些環節中存在舞弊行為，從而提示審計人員進行深入檢查。

聚類分析：通過對數據進行聚類，發現異常數據和異常群體，幫助審計人員識別潛在風險和問題。例如，聚類分析業務報表和財務數據可以揭示其中的不一致，提示審計人員進一步調查。

1.2.3自然語言處理

自然語言處理技術可以自動處理法規文件、電子郵件、會議記錄、工作報告、合同等文本數據，從而提升審計的效率。它在審計中的應用主要包括：

文本分析：通過分析工作總結、合同和會議記錄等文本數據，自然語言處理技術能夠識別并標記出重要信息和潛在風險點。例如，它可以提取工作報告或會議記錄中的關鍵信息，幫助審計人員迅速掌握企業的狀況。

情感分析：自然語言處理技術可以分析文本資料表達的情感傾向，評價客服人員的服務態度和情緒，幫助審計人員進行風險評估。例如，通過分析客服人員與客戶的溝通記錄，識別客戶的擔憂和不滿，提示審計人員關注客戶投訴或不滿的原因。

自動生成報告：自然語言處理技術可以按事先設定的模板要求，自動生成審計報告，提高審計報告的寫作效率。幫助審計人員快速完成審計報告中模塊化通用內容。

1.2.4區塊鏈

區塊鏈技術擁有不可篡改的交易記錄的特性，可以確保審計數據的真實性和可靠性。在審計領域的應用包括：

交易驗證：通過審查區塊鏈上的交易記錄，審計人員可以確認每筆交易的真實性和完整性，確保企業交易的透明度。

智能合約：區塊鏈自帶的智能合約功能，可以自動執行合同條款，例如按比例自動付款，從而減少人為錯誤和爭議。

數據安全：利用加密技術和去中心化存儲，區塊鏈建立了堅固的數據安全體系，有效防止數據被篡改或泄漏。

2人工智能審計的發展趨勢

2.1人工智能審計的發展現狀

人工智能技術在審計行業的運用已漸漸從理論探索邁入實踐操作階段。在一些發達國家或地區，審計相關機構，都在致力于人工智能工具的研發與實施，作為增強審計效能與提升審計精度的重要手段。

例如，普華永道開發了GL.ai系統，能夠快速、準確地分析財務數據，識別異常交易和潛在風險。德勤的Omnia平臺使用數據挖掘和自然語言處理技術，實現了審計工作的自動化和智能化。畢馬威推出的Clara平臺，通過整合數據分析、機器學習和自動化技術，為客戶提供更為高效和精準的審計服務。安永也開發了多種人工智能工具，如AI審計機器人，通過自動化處理和分析大量數據，提高了審計效率和準確性。

2.2人工智能審計技術的發展趨勢

在審計行業中，人工智能技術正在不斷發展，其在自動化、智能化和即時響應等方面的進步顯著提高了審計工作的效率和準確性。這些進步為審計人員提供了強大的工具支持。隨著人工智能在該領域的深入應用，審計職業將經歷變革。審計人員需要不斷學習最新的技術，靈活應對新的審計趨勢，推動自己的職業向更高層次發展。

2.2.1自動化審計流程

人工智能促進審計流程的自動化運行。傳統審計工作中，數據采集、整理和分析往往耗費大量人力物力，而這些任務又是標準化、重復性的，通過機器學習和數據挖掘技術，人工智能系統可以自動化處理這些任務，不僅提高了工作效率，還減少了人為錯誤。

2.2.2智能風險評估

風險評估在審計中至關重要。傳統上，這依賴于審計人員的經驗和判斷。然而，人工智能技術提供了一種更科學、更精確的方法。AI通過分析風險指標庫，比較企業的歷史數據和當前交易數據，從而提供更精確的風險預警。

2.2.3實時監控與審計

實時監控與審計區別于以往的事后審計，傳統審計過程中審計人員在事后間隔較長時間才對企業各項經濟活動進行審計，不能及時發現和處理風險和問題。而人工智能技術則可以實現事前和事中的實時監控和審計，及時發現風險。通過機器學習和數據分析技術，人工智能系統可以實時監控企業各項經濟數據和活動，及時識別出異常交易并進行預警。

2.2.4數據可視化與分析

審計人員在分析或匯報工作中，需要處理大量復雜的數據，而通過數據可視化技術，可以直接生成為直觀的圖表、報告，幫助審計人員更好地展示審計成果。

2.2.5多元數據整合與分析

單一的數據來源不能全面評估企業的財務健康和運營風險。人工智能技術的應用改變了這一局面，通過整合和分析各種數據，可以提供更為深入和全面的支持。人工智能系統可以將財務、運營、市場及外部數據結合起來，創建一個綜合的數據分析框架，從而幫助審計人員更準確地理解企業的經營狀況和風險。

3人工智能對審計職業的影響

人工智能技術的應用對傳統審計行業產生了顯著影響。審計人員必須不斷提升自己的職業技能，以適應智能化審計的需求，從而推動職業發展和轉型。通過學習和使用人工智能技術，審計人員能夠更有效地應對現代審計中的各種挑戰，并顯著提升審計工作的效率和質量。

3.1審計職業現狀

傳統審計方法主要依賴審計員的專業技能和實踐經驗，采用手工方式進行工作，這個過程既繁瑣又耗時。審計員需要具備扎實的財務、會計和審計知識，通過手工篩選和分析財務數據來識別潛在的風險和問題。然而，隨著企業規模的擴大和業務復雜性的增加，這種傳統方法暴露出效率低、準確性不足以及人力資源有限等問題。

在傳統審計過程中，審計人員通常通過抽樣方式進行審計。這種方法雖然在一定程度上能夠發現問題，但由于樣本數量有限，無法全面反映企業的財務狀況和經營活動，存在較大的審計風險。此外，傳統審計抽樣容易受到人為主觀影響，審計結果的客觀性難以保證。

3.2人工智能對審計流程的影響

3.2.1數據處理與分析

人工智能技術在數據處理和分析中表現出色，能夠顯著加快處理速度并提升分析的準確性，同時減少人為錯誤。比如，人工智能系統可以自動提取并分析企業財務數據，幫助識別潛在風險和問題。以便審計人員可以從繁瑣的工作中解脫出來，專注于更復雜和高價值的審計任務。

3.2.2審計證據的搜集與驗證

人工智能系統能夠自動收集和核實審計證據，例如交易記錄和財務憑證，以確保數據的完整性和準確性。比如，區塊鏈技術提供了不可更改的交易記錄，為審計提供了可靠的數據源。審計人員可以檢查這些區塊鏈上的交易記錄，以確認其真實性和完整性。此外，自然語言處理技術可以自動分析各種文本資料，識別出相關文件中的關鍵信息，從而提高審計的效率。

3.2.3風險評估與監控

人工智能技術在風險評估與監控領域的應用大大提升了審計工作的精確性和實時性。通過對企業的歷史數據和當前交易數據進行分析，人工智能系統能夠實時評估審計風險，并提供更為精準的風險預警。例如，計算機可以學習歷史財務數據和疑點庫，以識別潛在的異常情況，供審計人員進行深入核查。實時審計監控不僅提高了審計的及時性和準確性，還增強了企業的財務透明度和合規性。

3.3人工智能對審計人員技能要求的變革

3.3.1技術技能

審計人員應掌握人工智能的基礎理論和實踐技能，以便能有效地操作和維護這些系統。這包括對機器學習、數據采集和自然語言處理等核心技術的理解，并利用這些工具進行數據分析和風險預測。此外，審計人員還應具備一定的編程能力，以便能夠理解和操作人工智能系統中的算法和模型。

3.3.2分析能力

隨著數據量的不斷增長，審計人員需要增強數據分析技能，以便從海量信息中提取有用的數據。這種能力的提升不僅能提高審計工作的效率和質量，還能為企業的經營決策提供可靠的數據支持。

3.3.3風險管理能力

審計人員應提高風險管理能力，能夠識別和分析在人工智能審計中可能遇到的風險，并制定應對策略。這包括評估人工智能系統的可靠性和安全性，確保審計結果的客觀和公正。此外，審計人員還需關注人工智能審計中涉及的法律和倫理問題，確保審計過程和結果符合法律規定。

3.3.4跨學科知識能力

審計人員需要具備跨學科的學習能力，掌握信息技術、統計學、項目管理和法律等多方面的知識，以適應人工智能審計的新挑戰。具體要求包括：熟悉統計學的基本概念，能夠用統計方法進行數據分析和風險預測；理解區塊鏈的基本理論和實際應用；能夠用編程語言調整審計模型；了解相關法規和法律，確保審計過程和結果合法合規。

4審計職業的變革與應對策略

4.1審計人員的職業轉型

隨著人工智能技術在審計行業的深度運用，審計職業也將跟隨轉型。以往的審計技術已難以適應現代企業日益復雜多變的經營需求，迫使審計從業人員必須經歷職業角色的升級，強化自身的專業知識結構與技術實踐能力，方能繼續勝任審計職責[3]。

4.1.1參加新技能培訓

審計人員應通過系統性的人工智能技術和數據分析培訓來提升自身技能和專業素養。審計公司可以定期舉辦培訓和講座，幫助審計人員熟悉最新的人工智能技術及其應用方法。培訓內容包括機器學習、自然語言處理、數據挖掘和區塊鏈等關鍵技術的基礎理論和實際應用。此外，加強審計人員的編程能力也是關鍵，以確保他們能深入理解并有效使用人工智能系統的算法和模型。

4.1.2整合多學科知識

在新時代，審計工作不僅需要扎實的會計和財務管理知識，還需要具備跨學科的專業能力。審計人員應掌握基本的計算機信息技術，了解并運用區塊鏈、數據庫、自然語言處理等技術，以便進行數據驗證和審計操作。此外，還需具備統計學和法律等方面的知識，從而更全面地了解企業的運營情況和潛在風險，并提出更加精準和有效的審計建議。

4.1.3提升職業素養

人工智能技術不僅革新了審計工作模式，還對審計從業者的職業素質提出了更高的標準。審計人員應保持堅定的職業道德感，切實履行審計工作中的獨立、客觀、公正性。審計人員必須具備優秀的溝通技巧和團隊協作能力，能夠與企業管理層、技術專家及其他審計成員進行有效的合作，以確保審計任務順利完成。

4.2審計行業的法規更新

為了推動人工智能技術在審計領域的應用，國家需要在法律和行業規范上進行相應的改革和更新，以確保人工智能審計過程和結果的合法合規。

4.2.1審計標準與規范的更新

隨著人工智能的普及，傳統的審計標準和規范已無法完全適應新的審計環境。這是因為當前的審計準則沒有涵蓋人工智能在審計中的具體應用和操作步驟。此外，還需要對人工智能審計系統進行更嚴格的評估和認證，以確保其在數據處理、風險評估和報告生成方面的可靠性和準確性[4]。

4.2.2職業道德與責任的強化

在進行人工智能審計時，審計員必須遵循更嚴格的職業道德規范，確保審計結果的公平性和可信度。例如，審計員需關注人工智能技術在審計中的倫理與法律問題，防止外界壓力和利益干擾，以保證審計過程及結果的客觀性和公正性。此外，審計員還應保護客戶數據的隱私與安全，防止數據的濫用和泄露。

5結語

人工智能審計正在深刻改變審計行業，以其高效和智能化的優勢為未來的審計設立了新標準。審計人員不僅需要學習新技術，還需具備跨學科的知識背景，這推動了行業向更高層次的專業和規范化方向發展。面對這種變化，審計行業不僅需要持續探索和創新技術應用，還需要明確法律和倫理界限，以確保審計工作保持公正、獨立和可靠。未來，人工智能將不斷推動審計領域的發展，帶來更多的創新和進步。

參考文獻

［1］左銳.大數據背景下人工智能在審計職業判斷中的應用[J].吉林農業科技學院學報，2021，30（03）：4952.

[2]彭晶.審計技術創新與未來趨勢研究[J].經濟與社會發展研究，2024，（5）：3840.

[3]萬宇.數智化轉型下國有企業內部審計職業能力應變[J].財政監督，2023，（13）：99104.

[4]盧潔.數字化時代審計職業變革新趨勢[J].中國農業會計，2022，（10）：6667.