摘要: 伴随着科技的迅猛进步，人工智能(AI)已经深入到我们日常生活的每一个角落，并对各种行业带来了深刻的变革。审计工作，作为一个以数据为中心，追求精准度和高效性的专业领域，在这场技术变革中也遭遇了空前的机会和挑战。如今，人工智能技术持续地实现新的突破，为审计任务带来了创新的解决策略，推动审计工作向人机融合的方向发展。为了更好地适应这个时代的演变，审计工作必须更新其思维模式，适应新的应用环境，探索新的工作方法，发展新的工作思路。充分利用人工智能的优势，通过大数据分析、机器学习、自然语言处理等先进技术，推动审计工作从数据采集、处理到分析的全过程自动化和智能化，不断提高审计工作的效率和质量，更好地服务于经济社会的发展。
Abstract:
With the rapid advancement of science and technology, artificial intelligence (AI) has penetrated into every corner of our daily lives and brought profound changes to various industries. Audit work, as a data-centric professional field pursuing accuracy and efficiency, has also encountered unprecedented opportunities and challenges in this technological change. Nowadays, artificial intelligence technology continues to achieve new breakthroughs, bring innovative solutions to audit tasks, and promote the development of audit work to the direction of man-machine integration. In order to better adapt to the evolution of this era, audit work must update its thinking mode, adapt to the new application environment, explore new working methods, and develop new working ideas. It is necessary to make full use of the advantages of artificial intelligence and promote the automation and intelligence of the whole process of audit work from data collection, processing to analysis through advanced technologies such as big data analysis, machine learning, and natural language processing, and then continuously improve the efficiency and quality of audit work, and better serve the development of economic society.
1. 引言
伴随着信息化社会的不断发展，AI技术被广泛地应用于各领域中，与此同时衍生出来很多应用型的科学技术[1]。AI技术的迅猛进展对当前的经济和社会运行产生了深远的影响，它为社会带来了众多的益处，其中包括但不仅限于提升生产的效率、改进医疗服务，优化交通运输，推动科学研究，提升教育体验。
这些技术已经逐步渗透至各个行业中，给它们带来空前的变化与发展契机，审计行业在工作中也受到人工智能的发展深刻影响。反映在数据处理方式上，传统审计基本上是依靠人工对数据进行搜集，整理与分析，审计师要花很多时间与精力去处理很多纸质或者电子文档。并且在AI作用下进行审计时，大数据技术与AI算法能够实现自动化数据采集，整理与分析流程，进而极大地提升了审计效率与准确性。综观审计行业发展，由传统完全手工模式向“互联网+”审计和大数据审计转变，AI对于审计工作优质发展具有重要意义。
2. 人工智能的概念及特点
2.1. 人工智能的概念
人工智能(Artificial Intelligence, AI)是指使机器能够模仿人类的智能行为的一门计算机科学。AI是一种计算机科学，它使机器可以模拟人的智能行为。这涉及到了解，学习，推理等一系列复杂的问题；对自然语言进行规划，感知，理解等。AI的目的就是要让电脑完成一些平时需要人的智力才能完成的工作，比如：语言理解，视觉感知，决策，问题解决等等。其中包括机器学习，深度学习，自然语言处理等；计算机视觉，知识表达和推理[2]。
2.2. 人工智能的特点
Table 1. Characteristics of artificial intelligence
表1. 人工智能的特点
特点 |
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自主性 |
AI系统具有一定程度的自主性，能够在不断学习和优化的过程中自主地执行任务，做出决策，并适应新的环境和情境。 |
续表
学习能力 |
AI系统可以通过不断地接收和处理数据，从中学习并改进自己的性能和表现。这种学习能力使得人工智能系统能够不断适应和优化，提高自己的智能水平。 |
智能化 |
AI系统能够模仿和执行人类的智能行为，包括感知、推理、学习、规划、决策等能力。它们可以解决复杂的问题，并在某些情况下表现出超越人类的智能。 |
适应性 |
AI系统具有一定的适应性，能够根据环境的变化和任务的要求进行调整和优化，以实现更好的性能和效果。 |
高效性 |
AI系统能够在较短的时间内处理大量复杂的数据和任务，具有高效的计算和处理能力，可以在较短时间内完成复杂的任务。 |
多领域应用 |
AI技术具有广泛的应用领域，涵盖了医疗、金融、交通、制造、教育、娱乐等多个领域。它们可以为各行各业提供智能化的解决方案和服务，提高效率和质量。 |
见表1，AI具有自主性、学习能力、智能化、适应性、高效性和多领域应用等特点，这些特点使得AI成为当今科技领域中备受关注的研究和应用方向。
3. AI时代背景下对审计工作的影响
3.1. AI背景下对审计工作带来的机遇
AI技术的运用使审核工作的效率得到了很大的提高。实现了数据的自动采集、整理和分析，提高了审核的效率。在AI工具的帮助下，审核员可以迅速地发现潜在的风险，而不需要花费太多的时间去处理这些数据。这就意味着，他们可以将注意力集中在不寻常状况的处理上，并做更深层次的分析，这样就可以提升审核的效率与精确度[3]。
AI技术的运用增强了审计人员对风险的辨识能力。AI系统借助大数据与高级算法，可以对海量数据进行分析，并从中挖掘出潜在的风险与异常。该方法可以帮助审计师更好地了解企业运行过程，发现其中隐含的模式与规则，降低审计盲区，提升风险辨识水平。在此基础上，本研究提出了一套完整、可信的稽核方法，以协助企业减少风险，提高营运的健壮性。
AI技术的应用显著提升了审计质量。通过自动化数据分析和智能决策支持，AI系统能够准确地识别潜在的风险和异常，避免了人为错误和主观偏差的影响。审计人员可以依靠AI工具提供的数据分析结果作为决策依据，从而提高了审计的准确性和可信度。这种提升的审计质量不仅能够帮助企业更好地识别和管理风险，还能够提升审计报告的可信度，增强了审计工作的价值和影响力。
AI技术的应用拓展了审计的范围和深度[4]。由于AI能够处理大规模且复杂的数据，审计人员可以更全面地审计企业的财务信息和业务活动。这包括对大量交易和账目的快速分析，以及对多个数据源的整合和比对。通过AI技术，审计人员可以更准确地识别潜在的风险和异常情况，深入了解企业运营状况，从而为企业提供更为全面和可靠的审计服务。这种拓展的审计范围不仅有助于发现隐藏的问题和风险，还能够为企业提供更全面的风险管理和业务建议。
利用AI技术生成审计报告和文档是智能化审计的一项关键优势。AI可以根据审计结果自动生成标准化的报告，从而大大减少审计人员的工作量，并提高报告的精准度和效率。这种自动生成报告的过程不仅节省了时间，还减少了人为错误的风险，确保了报告的一致性和可靠性。审计人员可以通过这些智能化工具，将更多时间和精力投入到审计的核心工作中，如风险识别和业务分析，从而提升审计的质量和价值。
通过利用AI技术开发智能审计工具和平台，可以显著提升客户服务的质量和效率。这些智能工具可以更快速地响应客户的需求，并根据客户的特定情况提供个性化的审计服务体验。例如，智能平台可以根据客户的业务类型和规模，自动调整审计流程和方法，以最大程度地满足客户的需求。此外，智能审计工具还可以提供实时数据分析和预警功能，帮助客户及时发现和解决潜在的风险和问题。这种提升的客户服务质量不仅增强了客户对审计服务的信任和满意度，还有助于建立长期稳固的客户关系，促进业务的持续发展。
综上所述，人工智能为审计工作带来了诸多机遇，包括提高审计效率、加强风险识别能力、提升审计质量、拓展审计范围、智能化审计报告以及提升客户服务等方面，为审计行业的发展和进步提供了新的动力和可能性[5]。
3.2. AI背景下对审计工作带来的挑战
AI的快速发展要求审计人员不得不进行技能转型。计人员需要投入大量时间和资源来学习和适应新的AI技术，包括数据分析工具和智能决策支持系统。这种过程可能导致工作效率暂时降低，因为学习曲线陡峭且需要持续的更新和适应。此外，依赖AI技术也可能增加了对技术支持和维护的需求，使得审计团队需要不断投资于软件和硬件的更新与维护。另外，技术的快速变革也可能导致旧有的审计方法和流程变得过时，需要审计人员进行根本性的调整和重新学习。
AI技术在提高审计准确性和效率方面发挥了重要作用，但它也带来了新的风险和挑战，特别是涉及到数据隐私和安全性的问题。审计人员需要加强对这些风险的管理和控制，确保在利用AI技术进行数据分析和决策支持的过程中，不会泄露敏感信息或面临数据安全威胁[6]。这意味着审计团队需要不断更新自己的技能和知识，以理解和应对AI技术可能带来的各种风险，同时制定和执行相应的安全措施和政策[7]。
AI系统在审计中的准确性和可靠性直接依赖于输入数据的质量。审计人员需要特别关注数据的准确性、完整性和一致性，确保其可信度和适用性。不良数据可能导致AI系统产生误导性的分析结果，从而影响审计的客观性和有效性[8]。因此，审计团队需要采取措施来验证和清洗数据，确保数据来源可靠且符合预期标准。
AI技术的引入确实可以提升审计工作的效率，但审计人员仍然扮演着不可或缺的角色。有效的人机协作是确保审计工作正确度和可信度的关键。审计人员需要理解和熟练运用AI系统，以便合理地应用其数据分析和决策支持功能。同时，他们也需要能够评估和审查AI系统的输出，确保其符合审计的标准和方法论。
4. 针对AI所带来的挑战的应对建议
4.1. 加快技能转型
技能转型对于审计人员来说是一项关键挑战。他们需要持续学习和适应新的AI技术，包括各种数据分析工具和智能决策支持系统。这种转型不仅涉及到技术层面，还包括对工作流程和方法论的重新思考和调整。首先，审计人员需要熟悉并掌握AI技术所涉及的数据分析工具，例如数据挖掘技术、机器学习算法、自然语言处理等。他们需要了解这些工具的原理、应用场景以及如何将其应用于审计工作中，从而提高审计的准确性和效率。其次，审计人员还需要学习和应用智能决策支持系统，这些系统可以帮助他们进行审计计划、风险评估、数据分析和报告生成等工作。通过智能系统的支持，审计人员可以更加客观和全面地评估企业的财务状况和业务运营情况，减少主观因素对审计结果的影响。此外，技能转型还涉及到审计人员的思维方式和工作习惯的改变。他们需要从传统的手工审计向智能化审计转变，善于利用AI技术提供的数据分析和决策支持功能，从而更加高效地完成审计任务[9]。
4.2. 加强风险管理
风险管理是审计人员在应用AI技术进行审计工作时必须重点关注的一个方面。尽管AI技术可以提高审计的准确性和效率，但也引入了新的风险和挑战。首先，数据隐私和安全性问题是审计人员需要特别关注的方面。随着大量敏感数据被用于训练和运行AI模型，审计人员需要确保这些数据得到适当的保护，并且在数据处理过程中严格遵守相关的隐私法规和政策。他们需要采取措施来保护数据的机密性、完整性和可用性，防止数据泄露、滥用或篡改的风险。其次，算法偏见和误差也是审计人员需要关注的问题。由于AI模型的训练数据可能存在偏差或不完整，导致模型产生错误的预测或决策。审计人员需要审查和验证AI模型的训练数据和算法，以确保模型的公正性和准确性，避免因算法偏见而产生不公平或错误的审计结果。此外，技术风险和操作风险也需要得到充分的重视。审计人员需要评估AI技术的稳定性和可靠性，以及相关系统和流程的安全性和健壮性，防止因技术故障或人为失误而导致的风险和损失。
4.3. 确保数据质量
确保数据质量对于AI系统的准确性和可靠性十分重要，因此，审计人员需要采用一系列措施来确保数据的准确性和完整性，以避免对审计结果造成误导性影响。首先，审计人员需要对数据源有全面的评估和审查，以保证数据来源可靠和可信。这包括对数据收集过程、数据输入和处理过程、以及数据存储和传输过程进行审查，以发现和纠正潜在的数据质量问题[10]。其次，审计人员需要对数据进行清洗和预处理，以确保数据的确切性和一致性。这包括识别和处理数据中的异常值、缺失值等，以及进行数据清洗、标准化和转换，以提高数据的可用性。此外，审计人员还需要建立有效的数据管理和控制机制，确保数据的安全性和保密性，防止未经授权的数据访问和篡改。这包括制定和实施数据访问权限控制、数据加密和安全审计等措施，以保护数据的机密性和完整性[11]。最后，审计人员还需要采用数据质量评估和监控工具，定期对数据进行质量检查和评估，及时发现和解决数据质量问题，以确保数据的准确性和完整性，提高审计工作的准确性和可靠性。
4.4. 强调人机协作
在人机协作方面，审计人员需要与AI系统进行紧密的协作和有效的沟通，以确保审计工作的准确性和可信度。这种协作可以通过多种方式实现。首先，审计人员需要理解和熟悉AI系统的工作原理和算法，以充分利用其功能和优势。这包括学习和掌握AI系统的工作流程、数据处理方法和模型运行机制，以便在审计工作中正确地使用和解释AI系统的输出结果。其次，审计人员需要与AI系统进行持续的交互和反馈，以改进和优化其性能。这包括及时提供数据和信息反馈，帮助AI系统识别和纠正错误，以及不断更新和优化AI模型和算法，以适应审计工作的需求和变化[12]。此外，审计人员还需要与AI系统进行有效的沟通和协调，以确保审计工作的目标和方法得到充分理解和共识。这包括明确沟通审计目标、数据需求和分析方法，以及及时交流审计结果和发现，以便及时调整和优化审计工作流程和策略[13]。最后，审计人员还需要持续学习和更新自己的技能和知识，以适应AI技术的发展和变化。这包括不断提升数据分析和解释能力，加强对AI技术和工具的理解和应用，以及不断改进和优化审计工作流程和方法，以提高审计工作的准确性和可信度。
5. 结语
通过前文所述，我们可以清晰地察觉到智能和数字化审计已是审计领域的必然趋势。人工智能技术的出现为审计行业带来了深刻的变革，这不仅是一个挑战，同时也带来了新的机会[14]。智能会计机器人的出现不仅让审计人员得以释放他们的“两手”，同时也增强了他们的“大脑”。这就决定了审计人员不需要再去做那些简单明了、重复劳动的基本工作，而可以不断地学习新知识和增强处理危机的本领。要保持产业先进性，务须坚持审计核心和计算机辅助原则，始终保持敢于迎接挑战。总之，在这挑战和机会并存的今天，审计从业者要时刻秉持敏锐的前沿意识、不断进取、把握机会、不停进取。
但也必须清醒地看到，当前国内人工智能研究多侧重于它为审计行业所带来的改变与挑战，而对于人工智能系统安全性重视不够。今后研究需加强对人工智能安全性、可靠性等问题的重视[15]。人工智能无法全面替代传统审计人员，除它没有应对应急能力之外，还在于系统安全性。信息数据在储运过程中并不完全可信，这项技术尚不成熟、不稳定。所以，对人工智能而言，审计人员必须在应用时始终保持慎之又慎，防止数据信息泄露和错误获取信息等主要问题[16]。