利用人工智能技術(shù) 提升內(nèi)部審計工作效率與質(zhì)量

馮烈風(fēng)

隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，其在各個行業(yè)的應(yīng)用也越來越廣泛。本文探討了人工智能技術(shù)在提高內(nèi)部審計效率與質(zhì)量方面的應(yīng)用與影響，分析了采用人工智能技術(shù)進(jìn)行內(nèi)部審計的可行性，包括其處理海量數(shù)據(jù)的能力、利用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行自動化分析的方法以及通過智能輔助提高審計工作效率的策略；論述了人工智能在內(nèi)部審計流程中的具體應(yīng)用，如輔助審計案例的選擇、數(shù)據(jù)分析與異常識別以及審計報告的生成。然而，人工智能的應(yīng)用并非沒有風(fēng)險，在引入人工智能系統(tǒng)時可能面臨算法偏差、數(shù)據(jù)安全管理以及系統(tǒng)操作失控等風(fēng)險，因此本文提出了相應(yīng)的應(yīng)對策略，旨在為審計實踐提供全面的理論支持和實踐指南。

在當(dāng)今數(shù)據(jù)驅(qū)動的時代，內(nèi)部審計面臨著越來越多的挑戰(zhàn)，包括數(shù)據(jù)量的急劇增加、審計復(fù)雜性的提高以及對審計質(zhì)量的更高要求。傳統(tǒng)的審計方法已經(jīng)難以滿足這些日益嚴(yán)峻的需求，需要借助更先進(jìn)的技術(shù)來提高審計的效率和準(zhǔn)確性。人工智能技術(shù)因其高度的數(shù)據(jù)處理能力、先進(jìn)的分析技術(shù)和智能的決策支持系統(tǒng)，為解決內(nèi)部審計的問題提供了新的可能性。從處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)集到識別潛在的合規(guī)風(fēng)險，人工智能在內(nèi)部審計中的應(yīng)用正逐漸改變著審計專業(yè)人員的工作方式。

應(yīng)用人工智能技術(shù)提高內(nèi)部審計效率的可行性分析

人工智能，處理海量數(shù)據(jù) 在當(dāng)前的商業(yè)環(huán)境中，企業(yè)不斷產(chǎn)生海量的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)對揭示業(yè)務(wù)運(yùn)行中的風(fēng)險和機(jī)會至關(guān)重要。然而，傳統(tǒng)的內(nèi)部審計方法在處理如此龐大的數(shù)據(jù)量時面臨巨大挑戰(zhàn)，不僅耗費(fèi)大量時間，而且容易產(chǎn)生錯誤。人工智能（AI）技術(shù)在處理大數(shù)據(jù)方面具有顯著優(yōu)勢。首先，AI可以快速處理結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，能通過高級算法在短時間內(nèi)分析大量數(shù)據(jù)集，識別出隱藏在復(fù)雜數(shù)據(jù)背后的模式和聯(lián)系，這是人類能力難以及時完成的。例如，AI可以輕松整合來自不同部門或系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，無論這些數(shù)據(jù)的格式或來源如何，都能確保審計過程的全面性。其次，AI通過持續(xù)學(xué)習(xí)和調(diào)整算法來改進(jìn)其分析過程，使審計結(jié)果更為精準(zhǔn)。AI不僅加快了數(shù)據(jù)處理速度，還通過減少人為錯誤大幅提高了數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性。最后，AI數(shù)據(jù)處理能力使內(nèi)部審計可以從抽樣審計轉(zhuǎn)變?yōu)槿繉徲?，大幅提高了審計的全面性和可靠性，更好地幫助企業(yè)識別潛在的風(fēng)險點(diǎn)，從而采取及時和有效的風(fēng)險防控措施。

機(jī)器學(xué)習(xí)，實現(xiàn)自動化分析 機(jī)器學(xué)習(xí)作為人工智能的一個分支，指機(jī)器從大量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)和提取知識，實現(xiàn)對未來不確定事件的預(yù)測，對內(nèi)部審計流程自動化具有重要意義。傳統(tǒng)的審計方法依賴于審計人員手動進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和解讀，不僅效率低下，還容易受到人為因素的影響，導(dǎo)致分析結(jié)果出現(xiàn)偏差。而機(jī)器學(xué)習(xí)可以通過算法自動分析數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的內(nèi)在聯(lián)系和潛在的異常模式。例如，在內(nèi)部財務(wù)審計中，機(jī)器學(xué)習(xí)可以通過分析歷史數(shù)據(jù)，自動識別出可能的欺詐交易或不合規(guī)操作。更重要的是，機(jī)器學(xué)習(xí)能夠?qū)崿F(xiàn)持續(xù)學(xué)習(xí)和自我改進(jìn)。在審計過程中，機(jī)器學(xué)習(xí)算法能夠不斷吸收新的審計案例，通過持續(xù)性學(xué)習(xí)和優(yōu)化，提高風(fēng)險識別的準(zhǔn)確率和預(yù)測的精度。

智能輔助，提高工作效率 在傳統(tǒng)的內(nèi)部審計流程中，審計人員需要投入大量時間和精力在數(shù)據(jù)收集、整理和初步分析上，不僅降低了審計效率，也限制了審計人員進(jìn)行深層次分析和價值發(fā)現(xiàn)的能力。智能輔助技術(shù)能夠顯著提高內(nèi)部審計的工作效率。例如，自然語言處理（NLP）技術(shù)可以自動分析文本數(shù)據(jù)，幫助審計人員快速理解復(fù)雜的商業(yè)報告或合同內(nèi)容。智能數(shù)據(jù)抓取和識別技術(shù)可以自動收集和分類數(shù)據(jù)，減少人工操作，降低出錯率。

人工智能技術(shù)在內(nèi)部審計中的應(yīng)用

輔助審計案例選擇和計劃制定 內(nèi)部審計是一項系統(tǒng)化的流程，它要求審計員不僅要理解組織的內(nèi)部控制結(jié)構(gòu)，還要能夠識別可能的風(fēng)險點(diǎn)，確保公司資源的有效利用、合規(guī)性以及財務(wù)報告的準(zhǔn)確性。在這個過程中，審計案例的選擇與審計計劃的制定是至關(guān)重要的初始步驟，而人工智能（AI）技術(shù)在這方面提供了極大的幫助。人工智能通過復(fù)雜的算法分析各種數(shù)據(jù)，揭示隱藏在大量信息中的模式、趨勢和異常，從而指導(dǎo)審計案例的選擇。這種數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法具有多種優(yōu)勢：首先，它允許審計員在數(shù)百萬甚至數(shù)十億的交易中迅速識別出異常，這在傳統(tǒng)方法中是不可想象的。其次，通過深入分析數(shù)據(jù)，審計員可以更好地理解業(yè)務(wù)過程和潛在的風(fēng)險點(diǎn)，使他們能夠?qū)Ｗ⒂谧羁赡艹霈F(xiàn)問題的領(lǐng)域。最后，數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法提高了審計案例選擇的準(zhǔn)確性，降低了基于直覺或不完整信息做出決策的可能性。傳統(tǒng)的審計計劃制定往往依賴于審計員的經(jīng)驗和直覺，而人工智能引入了一種基于數(shù)據(jù)和算法的方法。例如，通過對過往審計結(jié)果、內(nèi)部控制缺陷、行業(yè)風(fēng)險指標(biāo)等大量數(shù)據(jù)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)，AI可以預(yù)測未來可能的風(fēng)險區(qū)域，不僅減少了主觀偏差，而且提供了一種動態(tài)的、能夠隨著新數(shù)據(jù)而更新的審計策略。此外，AI還可以模擬不同的風(fēng)險場景，幫助審計團(tuán)隊分析在各種情況下最壞的結(jié)果，從而制定更全面的審計計劃。

企業(yè)環(huán)境的快速變化要求審計計劃具有相應(yīng)的靈活性和適應(yīng)性。人工智能技術(shù)，特別是機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語言處理技術(shù)，可以持續(xù)監(jiān)控來自各種來源的新信息（如市場新聞、監(jiān)管變化等），并根據(jù)這些信息動態(tài)調(diào)整審計重點(diǎn)。例如，如果某個部門突然成為媒體關(guān)注的焦點(diǎn)，AI可以快速重新評估該部門的風(fēng)險，調(diào)整審計計劃以反映新的風(fēng)險情況。這種實時反應(yīng)能力大幅提高了審計的時效性和有效性。在審計過程中，來自不同部門和地理位置的團(tuán)隊成員需要緊密協(xié)作。人工智能可以提供一個集中化的平臺，促進(jìn)信息共享和團(tuán)隊協(xié)作。通過智能化的工具，如自動任務(wù)分配、實時更新通知、協(xié)作式?jīng)Q策制定等，審計團(tuán)隊可以更有效地工作。這種方式不僅減少了溝通成本和時間延誤，還確保了審計決策是基于整個組織的最新和最全面的信息。

數(shù)據(jù)分析和異常識別 人工智能技術(shù)，尤其是機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)，能夠處理結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的大數(shù)據(jù)，執(zhí)行高級數(shù)據(jù)分析。系統(tǒng)通過學(xué)習(xí)大量的歷史數(shù)據(jù)，能夠識別隱藏在數(shù)據(jù)中通常不容易被審計員發(fā)現(xiàn)的復(fù)雜模式和關(guān)聯(lián)。例如，通過分析財務(wù)交易的細(xì)微差異，AI可以幫助審計員識別不尋常的財務(wù)活動模式，如欺詐、錯誤或其他問題等跡象。傳統(tǒng)的審計方法往往是周期性的，并不能實時發(fā)現(xiàn)問題，而AI技術(shù)可以實現(xiàn)對業(yè)務(wù)過程的持續(xù)監(jiān)控。通過設(shè)定特定的風(fēng)險指標(biāo)和異常參數(shù)，AI系統(tǒng)可以實時分析新的交易數(shù)據(jù)，一旦檢測到潛在問題，會立即向?qū)徲媶T發(fā)出警報。這種實時監(jiān)控能力極大地縮短了問題發(fā)現(xiàn)到解決的時間，從而降低了潛在的財務(wù)風(fēng)險和聲譽(yù)風(fēng)險。

審計報告和結(jié)果生成 人工智能系統(tǒng)能夠自動整理和匯總審計過程中收集的數(shù)據(jù)，包括異常項、檢查結(jié)果和風(fēng)險評估。系統(tǒng)使用自然語言處理（NLP）技術(shù)，可以自動編寫清晰、準(zhǔn)確的審計報告，減少人力投入和人為錯誤。例如，AI可以自動分析重要的財務(wù)指標(biāo)變化，并將其以管理層容易理解的語言呈現(xiàn)在報告中。利用AI，審計報告不再是靜態(tài)的文檔，審計團(tuán)隊可以創(chuàng)建動態(tài)的、交互式的報告，允許接收者根據(jù)自己的需要探索數(shù)據(jù)和發(fā)現(xiàn)。通過交互式儀表板和可視化工具，管理層可以深入了解審計發(fā)現(xiàn)的背后細(xì)節(jié)，如趨勢、關(guān)聯(lián)和預(yù)測分析。這種定制化報告增強(qiáng)了審計的透明度和利益相關(guān)者的參與度。此外，在傳統(tǒng)審計中，審計報告的編寫、審核和發(fā)布是一個耗時較長的過程，而AI技術(shù)支持實時生成和更新審計報告。當(dāng)審計數(shù)據(jù)或分析結(jié)果發(fā)生變化時，報告可以立即得到更新，并通過云平臺實時分享給所有相關(guān)人員。這種即時性不僅加快了決策過程，還確保了所有利益相關(guān)者在關(guān)鍵問題上的信息同步。

應(yīng)對人工智能應(yīng)用中存在的風(fēng)險

算法偏差風(fēng)險 算法偏差是指由于算法設(shè)計、訓(xùn)練數(shù)據(jù)選擇或其他相關(guān)因素，導(dǎo)致AI系統(tǒng)的決策、預(yù)測或行為出現(xiàn)系統(tǒng)性的不公平或不準(zhǔn)確。首先，需要通過專業(yè)的數(shù)據(jù)科學(xué)家和審計師識別潛在的算法偏差，包括評估所使用的數(shù)據(jù)是否具有代表性，以及算法是否在不同群體或情境中表現(xiàn)出不一致性。其次，應(yīng)對算法偏差的策略還應(yīng)包括定期的質(zhì)量控制檢查和性能測試，確保算法持續(xù)表現(xiàn)出預(yù)期的準(zhǔn)確性和公正性。任何發(fā)現(xiàn)的偏差都應(yīng)記錄并報告，以便進(jìn)行校準(zhǔn)。最后，提高算法的透明性，確保關(guān)鍵利益相關(guān)者能夠理解AI系統(tǒng)的決策依據(jù)，同時增強(qiáng)算法的解釋性，有助于監(jiān)管者和內(nèi)部審計員更好地評估AI系統(tǒng)的行為和結(jié)果。

數(shù)據(jù)安全管理風(fēng)險 數(shù)據(jù)是AI系統(tǒng)的核心，數(shù)據(jù)的安全性直接關(guān)系到審計結(jié)果的可靠性和組織的聲譽(yù)安全。確保使用最新的加密技術(shù)來保護(hù)存儲和傳輸?shù)臄?shù)據(jù)，防止未經(jīng)授權(quán)訪問。同時，定期備份數(shù)據(jù)，以防數(shù)據(jù)丟失或損壞。實施嚴(yán)格的數(shù)據(jù)訪問控制措施，確保只有授權(quán)人員才能訪問敏感信息，包括使用多因素認(rèn)證、訪問日志和實時監(jiān)控數(shù)據(jù)訪問模式等措施。遵守所有相關(guān)的數(shù)據(jù)保護(hù)和隱私法規(guī)，確保AI系統(tǒng)在收集、處理和存儲數(shù)據(jù)時符合法律要求，包括GDPR等國際性法規(guī)。

系統(tǒng)操作失控風(fēng)險 當(dāng)AI系統(tǒng)因技術(shù)故障、外部攻擊或內(nèi)部錯誤而操作失常時，可能會對組織造成重大風(fēng)險。因此應(yīng)制定和實施詳細(xì)的緊急響應(yīng)計劃，以便在AI系統(tǒng)失控時快速采取行動，最小化損失和影響；持續(xù)審計和監(jiān)控AI系統(tǒng)的操作，檢測并及時響應(yīng)任何異常活動或系統(tǒng)性能下降，防止小問題升級為嚴(yán)重故障；加強(qiáng)培訓(xùn)和教育，提升員工對AI系統(tǒng)的理解和操作能力，確保他們知道在系統(tǒng)發(fā)生故障時如何安全地干預(yù)和控制。

展望未來，隨著人工智能和相關(guān)技術(shù)的不斷成熟，它們在內(nèi)部審計中的應(yīng)用將更加廣泛和深入。企業(yè)需要積極利用這些技術(shù)，不斷完善和強(qiáng)化風(fēng)險管理機(jī)制，確保技術(shù)創(chuàng)新與內(nèi)部控制體系的有效結(jié)合，在兼顧效率和風(fēng)險的前提下，利用人工智能技術(shù)不斷推進(jìn)內(nèi)部審計的現(xiàn)代化，為企業(yè)管理帶來革命性的變化，也為企業(yè)可持續(xù)發(fā)展提供強(qiáng)有力的支持。

[作者單位：安徽安科生物工程（集團(tuán)）股份有限公司]