人工智能在會計審計流程中的應用與效率提升

在數字化時代，數據量呈現爆炸式增長。傳統的會計審計方法在應對海量、復雜數據時逐漸顯露出效率低下、準確性受限等弊端，而人工智能技術憑借強大的數據處理能力、精準的分析判斷能力以及高效的自動化特性，為會計審計流程的優化和效率提升帶來新契機。

人工智能在會計審計流程中的應用現狀?

財務數據處理環節在商業財會領域，數據處理是基礎且關鍵的工作。其中，在財務數據收集方面，人工智能的光學字符識別（OCR）技術表現極為出色，該技術能夠快速掃描諸如發票、賬單、報表等各類紙質文件，準確識別其中的文字與數字信息并將其轉化為可編輯的電子數據格式自動錄入財務系統，極大地提高了數據收集的效率和準確性。例如，在大型零售企業，每天產生大量的銷售發票，運用OCR技術能快速處理這些發票數據。

財務風險評估環節在商業企業財務管理的關鍵環節——財務風險評估中，人工智能憑借機器學習算法，一方面可識別企業財務數據里的異常波動、潛在風險因素以及各財務指標間的關聯關系；另一方面能實時追蹤企業的經營狀況和市場環境變化，進而動態調整風險評估結果，最終助力企業財務人員更精準地掌握財務風險狀況并提前擬定風險應對策略。

財務審計證據獲取環節在財務審計工作中，人工智能以其強大的分析能力能夠對企業全量財務數據進行分析，在海量數據里精準搜尋與審計目標相關的證據。例如，在審查企業費用報銷環節，人工智能系統可對所有報銷記錄展開比對分析，通過與市場價格、企業內部報銷規定等信息對比，迅速識別虛假報銷、違規報銷等問題并獲取有力審計證據。不僅如此，區塊鏈技術與人工智能的結合更是顯著增強了審計證據的可靠性和可追溯性。其中，區塊鏈的分布式賬本特性保障財務數據的真實性與不可篡改，人工智能則承擔起對區塊鏈上數據的深度分析和挖掘工作，二者共同為財務審計提供堅實有力的證據支持。

人工智能在會計審計流程應用中面臨的問題?

數據安全與隱私保護問題商業財會數據由于涵蓋企業資金流動、利潤數據、成本結構等具有高度敏感性的核心財務信息，在人工智能應用所涉及的數據收集、存儲、傳輸和處理各環節面臨著嚴峻的安全風險，具體表現為：一方面，黑客攻擊、數據泄露等事件時有發生，一旦企業財務數據被竊取或篡改，企業將遭受巨大經濟損失，甚至面臨生存危機；另一方面，人工智能算法訓練需要大量數據，在利用第三方數據開展財務分析時，可能遭遇數據來源合法性存疑、數據隱私保護協議不完善等問題。因此，如何在保障數據可用性的同時確保數據提供者隱私不受侵犯，成為當下亟待解決的難題。技術應用門檻與人才短缺問題新興的人工智能技術對商業財會領域從業者提出了提升自身技術水平以滿足業務高要求的挑戰。然而，當前多數商業財會人員由于對人工智能技術的理解和實踐經驗不足，難以將其有效融入日常工作；加之企業在部署人工智能財務系統時需應對系統選擇、實施配置、運維更新等技術難題，且市場上同時精通商業會計和人工智能技術的跨界人才匱乏，這些因素共同限制了人工智能在商業會計領域的普及應用。

法律法規與監管滯后問題人工智能在商業財會領域的應用日益廣泛，但由于相關法律法規和監管政策相對滯后，導致在數據使用、算法合規性、財務責任界定等方面存在法律空白或模糊地帶。例如，人工智能生成的財務報告法律責任主體難以確定，數據跨境傳輸時如何遵守不同國家和地區的數據保護法規缺乏明確依據，這使得企業在應用人工智能技術時面臨一定的法律風險。

提高人工智能在會計審計流程中應用效率的策略?

加強數據安全管理與隱私保護企業為確保財務信息的機密性與完整性，必須構建全面的信息安全保障機制。須通過部署網絡安全屏障、數據加密方案及權限管控系統等多重技術手段維護數據在靜態存儲與動態傳輸環節的安全性；要針對核心財務信息建立差異化的數據分級管理體系，并依據信息價值與保密等級實施相應安全策略，制定詳盡的數據治理章程與隱私保障制度以明確信息采集、應用及共享的具體規范且確保數據處理流程符合相關法律法規；在與外部機構進行數據交互時要訂立完備的保密約定以清晰界定各方權責關系；還需定期開展全員信息安全意識教育來提升員工對潛在風險的識別與應對能力，從而最大限度降低人為失誤導致的信息泄露風險。

提升技術應用能力與培養復合型人才企業應通過提供涵蓋人工智能基礎知識、數據分析工具使用、機器學習算法在財務領域應用等內容的系統人工智能技術培訓課程，幫助商業財會人員掌握應用方法和技巧；同時鼓勵員工通過在線課程、行業研討會等方式自主學習探索以提升技術水平；在引入人工智能財務系統時，要選擇技術成熟、易用性強的產品，同時尋求專業技術支持與服務并建立內部技術團隊負責日常維護優化，以確保系統穩定運行；在高等教育方面則可推動商業財會與人工智能領域的深度融合，鼓勵高校開設跨學科課程，培養既掌握商業財會知識又具備人工智能技能的綜合性人才；此外，企業還可與高校及科研機構建立合作關系，共同推進產學研項目，集中力量解決技術瓶頸問題。

提高算法可解釋性與保障財務決策質量在人工智能財務應用領域，應通過研究和開發基于規則的機器學習算法、決策樹算法等人工智能算法，使財務人員理解算法的決策過程和依據；同時對復雜的深度學習算法進行可視化處理，以圖形化方式展示算法運行過程，助力財務人員更好地理解和分析財務分析結果。此外，應建立人工智能財務分析結果的驗證和復核機制，讓財務人員在使用人工智能處理結果時能夠結合自身專業知識和經驗進行必要的驗證和復核，判斷結果的合理性和可靠性，并針對存在疑問的財務分析結果深入分析原因。

完善法律法規與加強監管政府相關部門應加快制定和完善人工智能在商業財會領域應用的法律法規，在數據使用、算法合規性、財務責任界定等方面明確法律規范，從而為企業應用人工智能技術提供法律依據和保障。同時，要建立健全人工智能財務監管體系，通過加強對人工智能財務活動的監督管理，即由監管部門對企業使用的人工智能財務系統進行審查和評估，以及強化對財務人員運用人工智能技術的監督管理來規范其財務操作流程，從而保障財務數據真實可靠，提升財務報告的質量。

作者單位：江西應用科技學院