人工智能賦能內部審計的路徑、實踐與策略研究

本文系湖北省高等學校哲學社會科學研究重大項目（省社科基金前期資助項目）“審計學教學中課程思政融入研究”（22ZD148），湖北省教育廳教改課題項目“應用型本科審計實踐教學‘校企聯姻’模式研究”（2021499）研究成果

一、研究背景、目的及意義

數智時代，海量數據奔涌，新技術加速更迭，數字化、網絡化、智能化全面滲透企業運營，商業邏輯被重塑，企業運營復雜度飆升。作為內部控制與風險管理的重要環節，內部審計迎來關鍵轉折點。傳統審計模式在海量數據、復雜業務流程與實時風控面前漸顯乏力，人工智能（AI）憑借其強大運算、智能分析能力，為內部審計帶來變革機遇。

本文旨在全面、深入地剖析人工智能賦能內部審計的現實狀況，精準識別當前應用中遭遇的瓶頸與挑戰，并基于技術演進趨勢、市場需求動態，前瞻性地展望其未來發展前景，進而為企業、行業組織以及監管部門提供操作性強的策略建議，助力人工智能與內部審計深度融合，釋放更大價值。

二、數智時代重塑內部審計的底層邏輯

數智時代，新興技術為內部審計變革注入活力，傳統審計模式的局限也愈發明顯。這一增一減，共同重塑著內部審計底層邏輯。下面，將深入剖析其中緣由。

（一）數智時代的技術驅動力

1.大數據：挖掘審計價值。數智時代，大數據是推動內部審計智能化的關鍵。企業運營各環節都會持續產生多樣化數據，如結構化的財務報表、半結構化的網頁日志，以及非結構化的項目報告和客服對話等，這些數據匯聚成龐大的數據海洋，其中蘊藏著企業運營與市場變化的關鍵線索，為內部審計轉型提供了堅實的數據基礎。

2.云計算：突破算力瓶頸。

數智時代，內部審計數據量激增，傳統本地服務器算力不足。云計算為其帶來轉機，它擁有近乎無限的存儲空間，可安全存儲海量審計數據。強大的并行計算能力能夠加速復雜算法運行，快速處理海量數據，且具彈性特性，審計淡旺季可靈活調整算力，降低成本。云計算助力人工智能在審計中應用，提升審計效率與質量。

3.物聯網：連接物理與數字世界的橋梁。

物聯網通過傳感器、RFID標簽和智能終端等設備，將企業的物理運營空間與數字世界緊密相連。工廠設備的實時運行數據、倉庫貨物的精準出入庫信息、物流車輛的行駛軌跡及貨物運輸狀態等實時數據為構建人工智能模型提供了豐富的信息來源，助力審計人員深入洞察企業實際運營狀況，有力推動內部審計向智能化邁進。

（二）傳統審計模式困局倒逼變革

1.傳統審計模式滯后于企業動態發展需求，難以及時響應風險防控需求。

傳統審計模式以事后監督為核心，側重于對已發生經濟活動的復核與驗證，從審計立項、現場核查到最終結論形成，往往需要經歷較長周期。這種“事后追溯”的模式難以適配企業快速發展中的動態風險變化：當企業業務迭代加速、新場景新風險不斷涌現時，傳統審計因介入時機滯后，無法在風險萌芽或發展階段及時介入核查，導致問題難以及早發現和解決，削弱了風險防控的時效性。例如，制造企業在新產品研發生產過程中，供應商資質合規性、成本核算準確性等風險需要在業務推進中動態跟蹤驗證，但傳統審計因聚焦“事后監督”的模式局限，往往要等到產品批量生產甚至進入市場后，才通過回溯性核查發現問題。此時，供應商資質瑕疵可能已引發售后投訴，成本核算偏差也可能因未及時糾正而累積成超支風險，導致風險防控陷入“事后補救”的被動局面。

2.傳統審計方法論局限與新型風險特性不匹配，難以有效識別動態風險。

傳統審計的核心方法論建立在歷史數據追和固定程序核查基礎上，其風險識別邏輯依賴過往案例總結的經驗庫，核查流程多基于成熟業務場景設計的標準化程序。這種靜態、滯后的方法論框架，與新型風險的“動態性、隱蔽性、跨界性”存在天然矛盾，當市場變化、技術革新（如數字化轉型）、業務創新（如跨界融合）催生新型風險時，這類風險往往缺乏歷史數據可追溯、難以被固定程序覆蓋，導致傳統審計難以提前洞察。從實踐來看，傳統審計的手段局限性（如數據采集維度單一、風險識別模型固化）是方法論局限的具體表現，它既難以捕捉新型風險的萌芽信號（如互聯網金融業務中網絡安全漏洞的技術隱蔽性），也無法通過固定程序覆蓋合規邊界模糊的創新場景（如業務模式創新帶來的監管政策適配風險）。例如，在互聯網金融快速發展階段，網絡安全風險的技術迭代速度遠超傳統審計基于歷史漏洞庫的核查頻率，合規風險的跨界性（如跨區域、跨業務線的監管要求）也超出了傳統審計按部門、按流程劃分的固定核查范圍，最終可能因未能及時預警而導致企業面臨聲譽受損、經濟

處罰等損失。

3.數據處理困境：效率與準確性的雙重挑戰。

傳統內部審計依靠手工錄入數據，不僅效率低且差錯頻發，嚴重影響審計數據的準確性。面對海量數據，人工篩選與分析耗時費力，且難以精準定位關鍵信息。例如，在大型零售企業中，傳統審計方式在處理每日海量銷售交易數據時，賬目核對困難，極易遺漏財務風險。

三、人工智能賦能內部審計的路徑探索

人工智能能夠實現智能數據處理、流程自動化和實時風險監測，將人工智能深度融入內部審計，全方位革新工作模式，能夠極大提升審計效能與企業風險防控能力。

（一）智能數據處理，深挖洞察

1.財務審計領域的精準“嗅探”。

AI在財務審計中展現出強大的數據解析能力。在大型企業的財務審計中，以往年度人工審計耗時久且易出錯，引入AI審計系統后，能快速掃描海量財務數據，精準定位異常。例如，通過對歷史數據的深度學習，系統可識別出虛構差旅費報銷等欺詐行為，為企業挽回經濟損失。

2.非財務數據的深度“掘金”。

非財務數據價值巨大，人工智能在此領域優勢明顯。例如，某電商企業借助AI技術，運用數據挖掘算法對客戶投訴數據進行深度剖析，成功定位到物流配送時效問題，進而優化倉儲布局與配送站點投入，提升客戶滿意度。

（二）流程自動化，顯著提升審計效能

1.智能合同審計軟件：合同審查的高效助手。

商業合同往往復雜冗長，傳統人工審核耗時費力，且易因疲勞遺漏關鍵信息。智能合同審計軟件借助自然語言處理技術，能瞬間通讀合同文本，精準提取合同金額、付款周期、違約條款等關鍵信息，同時自動標注潛在風險條款。如在某大型藥企新藥研發合作合同審核中，智能審查軟件迅速楸出保密條款的模糊表述，大幅提升審核效率與精準度。

2.自動化審計工作流系統：流程管理的智能管家。

自動化審計工作流系統是審計流程高效運轉的保障。企業預設審計規則后，自動化審計工作流系統可依據任務優先級和人員專長自動分配任務，并實時跟蹤進展。一旦發現新風險點，系統能立即響應，自動調整審計流程，相關報表和文檔也會自動更新。某金融機構采用該系統后，審計項目平均周期大幅縮短，整體審計效率顯著提升。

（三）實時風險監測，提前預警風險隱患

1.企業運營的全方位守護者。

植入企業信息系統的AI風險監測模塊，時刻守護企業安全。例如，在某制造企業中，該模塊像敏銳的“監控天眼”，實時監測資金流動，曾發現一筆異常大額資金流向陌生賬戶，迅速預警攔截，避免了潛在損失；同時對權限管理嚴格把控，多次阻止內部員工違規訪問核心研發數據，將風險扼殺在萌芽狀態。

2.金融機構風控的強大武器。

在金融信貸風險管理中，人工智能預警機制發揮著關鍵作用。例如，某大型銀行運用AI技術，分析信貸客戶消費流水、社交行為、還款歷史等多維度數據，構建風險畫像，提前察覺高風險客戶的違約傾向，及時調整信貸額度、加強催收，成功降低壞賬率，筑牢智能風控防線。

四、人工智能賦能內部審計：以深圳海云安公司實踐為例

人工智能技術的融入為內部審計帶來新的契機與挑戰。本文以深圳海云安公司（以下簡稱海云安）為切入點，深人探討人工智能賦能內部審計的實踐、面臨問題及應對策略。

（一）業務擴張下的審計困境

海云安業務覆蓋數字支付、智能理財等多元范疇。隨著業務版圖快速拓展，客戶群體龐大復雜，數據呈爆發式增長。傳統審計依賴人工抽樣與經驗判斷，面對海量交易記錄，難以精準識別風險。尤其在交易真實性審查環節，人工核對效率低下，欺詐行為極易遺漏。加之金融監管政策趨嚴，傳統審計的滯后性使企業合規風險、運營風險驟增。

（二）人工智能賦能：實踐與突破

面對困境，海云安積極引入人工智能賦能內部審計，構建智能審計體系。在數據整合與預處理階段，運用自研數據采集技術，將財務、交易、客戶管理等多源數據整合至統一數據倉庫，并通過清洗算法消除錯誤、缺失與重復值，為后續AI分析奠定堅實基礎。技術團隊聯合高校科研力量，針對不同審計場景定制開發個性化算法模型，如在財務報表審計中，能敏銳捕捉費用率異常上升、利潤率突降等風險信號并及時預警。

在具體應用場景中成果顯著。交易數據審計方面，借助機器學習算法實時分析交易數據，構建正常交易行為模型，一旦賬戶出現異常資金轉移，系統即刻預警，成功攔截多起大額異常交易，有效防范金融欺詐風險。合規審計方面，運用自然語言處理技術將監管政策和內部制度轉化為計算機規則，新產品上線前自動審查產品設計方案與合同條款合規性，及時發現并糾正多處潛在合規問題，確保業務合規運行。

（三）應用大模型：機遇與挑戰并存

海云安引入人工智能大模型后，迎來諸多機遇。大模型強大的數據分析能力，可處理多維度海量數據，精準識別復雜交易網絡中的欺詐和異常模式，極大提升風險識別精準度。憑借強大并行計算能力，大幅縮短審計周期，以往數周的季度審計工作，如今數天即可高效完成，助力企業及時調整策略。同時為新興審計領域開拓邊界，通過學習行業趨勢與企業創新業務數據，構建全新審計風險評估框架，并基于自然語言處理能力對非結構化文檔進行審計分析。

然而，挑戰也接踵而至。模型理解與解釋難題突出，大模型決策過程如同“黑箱”，審計人員難以向管理層和監管部門清晰闡述復雜金融產品風險評估或交易預警的推導過程，且行業缺乏統一解釋框架，技術手段有限，導致解讀準確性難以保證。數據質量與隱私風險放大，多源數據存在錯誤、缺失和偏差，影響模型效能，數據收集范圍擴大帶來隱私風險，一旦數據泄露，將違反法律法規并使企業遭受重大損失。技術成本與維護壓力巨大，前期算力設施部署需巨額資金投入，后續持續維護優化需組建專業團隊，定期更新涉及高額研發測試成本。

（四）應對策略：海云安的實踐破局

面對挑戰，海云安從三方面破局。

戰略引領方面，海云安把人工智能與內部審計融合作為核心戰略。基于對金融科技業務的深入分析，分階段規劃智能審計轉型策略。以數字支付、智能理財業務為例，前期搭建數據采集傳輸架構，匯聚業務數據；中期開發適配算法模型，精準識別風險；后期優化模型，提升審計時效與準確性，逐步完成智能化轉型，增強風險防控能力。

資金保障方面，海云安設專項預算。購置先進算力設施與優質智能審計軟件，預留資金用于系統優化、算法更新及應對技術難題。同時，構建資金效益評估機制，復盤資金使用，確保高效推動審計智能化轉型。

跨部門協同方面，海云安組建審計、技術、業務“鐵三角”團隊。審計部門明確審計重點與數據需求；技術團隊解決AI與現有系統融合問題并優化算法；業務部門提供場景問題，協助驗證結果。通過定期溝通、搭建實時共享平臺打破溝通壁壘，提升協作效率，推動AI審計在企業落地。

海云安的實踐表明，積極探索，擁抱新科技，可助力內部審計突破困境，為企業風險管理與合規運營筑牢防線。

專業多側重算法研發，審計專業較少涉及AI技術，畢業生知識結構難以滿足企業需求。職場中，傳統審計人員轉型困難，很多企業的智能審計系統因缺乏熟練運用的人才而閑置，阻礙企業審計智能化進程。

（三）技術瓶頸：算法可解釋性不足與系統可靠性缺陷的雙重制約

傳統AI審計存在技術層面的雙重瓶頸：一是算法可解釋性不足，模型推導過程難以追溯，直接影響審計報告的采信度；二是系統可靠性存疑，服務器卡頓、算法故障等問題易干擾審計準確性，導致誤判風險。具體而言，服務器卡頓可能造成關鍵數據采集不完整、運算過程漏檢異常或結果輸出錯亂，例如在交易審計中，卡頓可能導致實時數據傳輸中斷，使AI模型基于殘缺信息誤判合規風險；算法故障則可能引發邏輯偏差，如風險評分模型參數漂移導致高風險業務被誤標為低風險。這些技術問題不僅讓企業管理層擔憂決策依據失真，也使監管部門對審計質量存疑，最終阻礙AI審計的全面應用。

五、人工智能賦能內部審計的挑戰剖析

（一）數據困境：質量、隱私與安全的多重難題

企業海量運營數據質量參差不齊，錯誤值、缺失值和重復記錄等問題干擾AI分析，影響審計決策。隨著法律法規監管要求趨嚴和消費者隱私意識提升，企業面臨數據隱私與安全風險。若數據處理違規，將面臨法律風險，同時黑客攻擊也威脅著智能審計的正常運行。

（四）成本壓力：投人產出失衡的困境

企業AI審計轉型前期需投入大量資金用于購置設備、軟件，聘請專家搭建系統，后續運維、算法更新、人員培訓等也會持續消耗資金。中小微企業多因資金緊張，短期內難見效益而對轉型望而卻步。

六、人工智能賦能內部審計的策略建議

1.戰略規劃引領。企業應將人工智能與內部審計融合置于戰

（二）人才短缺：復合型人才匱乏的制約

（一）企業層面

目前，高校相關專業設置存在局限，計算機略核心。管理層應密切關注行業動態，搭建AI數據平臺、上線智能審計模塊、優化AI算法，提升風險防控能力。制定相關戰略時，需結合自身業務特點、發展階段及資源狀況，明確各階段目標、任務及時間節點，確保戰略可行且具前瞻性。

2.資金保障支持。

企業應設立專項預算，除前期基礎投入，還要為后續系統優化、技術更新及應對突發技術難題預留充足資金，并合理評估資金使用效益，定期審查資金流向，確保投入切實推動AI審計發展。

3.跨部門協同推進。

企業可組建審計、技術、業務協作團隊。審計部門明確審計重點與目標，提出數據需求；技術團隊解決AI技術與現有信息系統的融合難題，優化算法；業務部門提供實際業務場景問題與需求，協助驗證審計結果。三方協同配合，信息共享，打破部門壁壘，提升協作效率，推動AI審計落地與深化應用。

（二）行業層面

1.規范標準制定。

行業協會應牽頭制定AI審計規范標準。統一數據接口格式，確保數據順暢流通；要求算法公開關鍵指標與訓練數據來源，增強算法透明度；規范風險評級體系，提升行業整體規范性，降低企業應用風險，提高監管效能。

2.經驗交流促進。

搭建行業內交流平臺，線上設論壇、知識庫，匯集AI審計實踐案例、技術應用心得、問題解決方案等資料；線下定期舉辦研討會，邀請行業專家、企業代表分享經驗，提升行業整體抗風險能力與AI審計應用水平。

（三）教育層面

1.課程革新培養人才。

高校應革新相關課程體系，開設跨學科專業或課程模塊，如設置涵蓋AI基礎、數據處理、審計理論與實務等內容的課程。教學中循序漸進，先教授AI基本原理、常用算法等知識，再融入審計業務場景，讓學生在實踐項目中運用AI技術解決審計問題，通過撰寫審計報告等方式，綜合考核學生知識掌握與應用能力，培養契合行業需求的復合型人才。

2.產學研聯動加速發展。

鼓勵高校與企業、科研機構開展產學研合作。比如，會計師事務所可與高校共建實驗室，事務所提供實際審計案例與數據，高校安排學生實習并參與項目研究，雙方聯合攻克AI審計技術難題，如提升算法可解釋性、優化數據處理效率等。通過合作模式，實現人才培養與企業需求精準對接，加速科研成果轉化，為AI審計發展持續提供人才與技術支持。

七、小結

數智時代，人工智能賦能內部審計是必然趨勢。盡管面臨挑戰，但企業、學界和監管部門攜手合作，化解難題，推動技術進化、融合與業務拓展，將重塑企業治理生態，助力企業可持續發展。

（作者單位：武昌工學院，郵政編碼：430060，電子郵箱：874783190@qq.com)

主要參考文獻

[1]王兵，劉力云，鮑國明.內部審計未來展望[J].審計研究，2020(1):118-126