一、人工智能在審計(jì)中的應(yīng)用實(shí)踐

（一）數(shù)據(jù)采集與整理的智能化

人工智能可優(yōu)化審計(jì)資源與時(shí)間利用，數(shù)據(jù)采集整理的智能算法時(shí)間從數(shù)周縮至數(shù)天，效率提升數(shù)倍，差錯(cuò)率近乎為零。

（二）數(shù)據(jù)分析與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的精準(zhǔn)化

借助人工智能算法實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、動(dòng)態(tài)分析構(gòu)建預(yù)測(cè)模型，能夠整合如客戶信貸記錄、行業(yè)數(shù)據(jù)等內(nèi)外部多源數(shù)據(jù)，可以提前預(yù)警，打破傳統(tǒng)事后監(jiān)督局限。

企業(yè)交易審計(jì)面臨數(shù)據(jù)量大、模式復(fù)雜問(wèn)題，引入人工智能數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，用聚類分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法能夠進(jìn)行多維度剖析。

（三）審計(jì)知識(shí)管理的優(yōu)化

自然語(yǔ)言處理技術(shù)能夠提取審計(jì)方法、風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)等關(guān)鍵知識(shí)點(diǎn)，機(jī)器學(xué)習(xí)能夠識(shí)別知識(shí)點(diǎn)關(guān)聯(lián)，構(gòu)建知識(shí)圖譜展示脈絡(luò)。引入人工智能知識(shí)管理系統(tǒng)，可以借助自然語(yǔ)言處理與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)挖掘歷史審計(jì)資料，系統(tǒng)依審計(jì)人員搜索、瀏覽等行為分析需求偏好，智能推送個(gè)性化知識(shí)。

二、人工智能審計(jì)面臨的挑戰(zhàn)

（一）技術(shù)層面的困境

機(jī)器學(xué)習(xí)算法作為人工智能審計(jì)的關(guān)鍵技術(shù)，雖具備強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析能力，但在實(shí)際應(yīng)用中，可能因訓(xùn)練數(shù)據(jù)偏差而導(dǎo)致對(duì)不同行業(yè)數(shù)據(jù)分析的誤判。

圖像識(shí)別技術(shù)在資產(chǎn)盤(pán)點(diǎn)中也面臨諸多挑戰(zhàn)。在實(shí)際盤(pán)點(diǎn)場(chǎng)景中，光線條件不佳、資產(chǎn)擺放雜亂以及資產(chǎn)本身的磨損、變形等因素，都會(huì)影響圖像識(shí)別技術(shù)的準(zhǔn)確性。

系統(tǒng)穩(wěn)定性方面，隨著企業(yè)業(yè)務(wù)規(guī)模的擴(kuò)大和對(duì)審計(jì)要求的提高，審計(jì)過(guò)程中需要處理的數(shù)據(jù)量呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)?，F(xiàn)有審計(jì)系統(tǒng)可能無(wú)法承受如此高的負(fù)載，致使系統(tǒng)出現(xiàn)卡頓、死機(jī)現(xiàn)象。

數(shù)據(jù)安全隱私保護(hù)難題突出。審計(jì)數(shù)據(jù)包含企業(yè)大量敏感信息，一旦泄露將給企業(yè)帶來(lái)巨大損失。

（二）人才需求與供給的矛盾

目前，大部分審計(jì)人員缺乏對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理等人工智能技術(shù)的深入理解，難以將這些技術(shù)應(yīng)用到實(shí)際審計(jì)工作中。在高校中，目前審計(jì)專業(yè)課程多側(cè)重于傳統(tǒng)審計(jì)理論與方法的教學(xué)，對(duì)人工智能技術(shù)相關(guān)課程的開(kāi)設(shè)較少，導(dǎo)致學(xué)生在學(xué)校期間未能系統(tǒng)學(xué)習(xí)人工智能知識(shí)。高校審計(jì)專業(yè)課程設(shè)置與企業(yè)在職培訓(xùn)對(duì)人工智能技術(shù)重視不足。

（三）法規(guī)與監(jiān)管的滯后性

當(dāng)前審計(jì)相關(guān)法規(guī)多基于傳統(tǒng)審計(jì)模式構(gòu)建，對(duì)人工智能審計(jì)應(yīng)用規(guī)范涉及甚少。

監(jiān)管部門(mén)缺乏精通人工智能技術(shù)的專業(yè)人員，對(duì)復(fù)雜技術(shù)架構(gòu)、算法邏輯理解有限。

（四）倫理與責(zé)任界定的模糊性

數(shù)據(jù)使用倫理方面，存在因過(guò)度采集數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與共享管控不善導(dǎo)致數(shù)據(jù)濫用的問(wèn)題。在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與共享過(guò)程中，若管控措施不到位，數(shù)據(jù)可能被非法獲取和濫用。

三、應(yīng)對(duì)人工智能審計(jì)挑戰(zhàn)的策略

（一）技術(shù)攻關(guān)與創(chuàng)新

政府層面，設(shè)立專項(xiàng)科研基金具有重大意義。同時(shí)，鼓勵(lì)高校、科研機(jī)構(gòu)與企業(yè)開(kāi)展產(chǎn)學(xué)研聯(lián)合攻關(guān)。企業(yè)自身也應(yīng)積極行動(dòng)，增加內(nèi)部研發(fā)預(yù)算。

建立人工智能審計(jì)聯(lián)合創(chuàng)新中心，匯聚不同領(lǐng)域的專業(yè)人才，并通過(guò)定期舉辦技術(shù)研討會(huì)、項(xiàng)目合作等方式，攻克技術(shù)瓶頸。

加強(qiáng)國(guó)際合作交流同樣不可或缺。我國(guó)應(yīng)積極組織審計(jì)領(lǐng)域的專家學(xué)者、企業(yè)代表參加國(guó)際人工智能審計(jì)學(xué)術(shù)會(huì)議。

（二）完善人才培養(yǎng)體系

高校在人才培養(yǎng)中發(fā)揮著基礎(chǔ)性作用，需優(yōu)化審計(jì)專業(yè)課程設(shè)置，增加人工智能相關(guān)必修課，在教學(xué)過(guò)程中，要結(jié)合實(shí)際審計(jì)案例進(jìn)行教學(xué)。

企業(yè)要強(qiáng)化在職培訓(xùn)，可定期邀請(qǐng)人工智能領(lǐng)域的專家、行業(yè)資深人士授課，舉辦系列講座。

行業(yè)協(xié)會(huì)應(yīng)發(fā)揮組織協(xié)調(diào)作用，定期組織線上講座、知識(shí)分享活動(dòng)。

（三）法規(guī)與監(jiān)管同步跟進(jìn)

監(jiān)管部門(mén)需創(chuàng)新監(jiān)管手段，運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)審計(jì)數(shù)據(jù)與模型運(yùn)行，并建立監(jiān)管平臺(tái)。

行業(yè)協(xié)會(huì)在規(guī)范職業(yè)行為方面發(fā)揮著重要作用，應(yīng)修訂職業(yè)自律準(zhǔn)則規(guī)范，引導(dǎo)審計(jì)機(jī)構(gòu)合理應(yīng)用人工智能。

（四）倫理框架的構(gòu)建

在審計(jì)項(xiàng)目啟動(dòng)前，審計(jì)項(xiàng)目組成立專門(mén)的倫理審查小組，對(duì)人工智能技術(shù)應(yīng)用方案進(jìn)行全面審查。

企業(yè)在新員工入職培訓(xùn)、在職人員繼續(xù)教育等培訓(xùn)課程中，增加人工智能倫理相關(guān)內(nèi)容，通過(guò)案例分析、專題講座等方式，增強(qiáng)審計(jì)人員倫理意識(shí)。

節(jié)選自《中國(guó)內(nèi)部審計(jì)》2025年第9期

作者：楊坤

單位：華潤(rùn)置地控股有限公司

編輯：孫哲

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