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        基于OCR技術(shù)的審計人工智能應用

        2020-03-29 17:24:49朱皚綠李自寧
        探索科學(學術(shù)版) 2020年12期
        關(guān)鍵詞:核查結(jié)構(gòu)化發(fā)票

        張 晶 李 杰 朱皚綠 李自寧

        國網(wǎng)甘肅省電力公司 甘肅 蘭州730000

        前言

        人工智能的迅速發(fā)展使其在我們生活的方方面面得以應用,極大的促進了社會的效率。審計工作作為企業(yè)經(jīng)濟活動的重要活動之一,將人工智能技術(shù)應用其中可以極大的提高審計的效率和質(zhì)量,促進企業(yè)的良性發(fā)展,是未來審計工作發(fā)展的主要趨勢之一。

        1 基于OCR技術(shù)的審計的人工智能

        OCR技術(shù),即光學字符識別技術(shù),指的是可以智能的分析識別處理圖像文件,并將其轉(zhuǎn)換為文字文件的技術(shù)。簡而言之,它可以識別掃描圖像文件中的信息并將其輸出為文字文本。OCR技術(shù)出現(xiàn)的非常早,早在1950年代就已經(jīng)成熟應用,隨著其既是的發(fā)展,現(xiàn)已經(jīng)應用與社會的方方面面。在企業(yè)審計工作中,需要大量的文本轉(zhuǎn)化工作,但是由于面對不同的圖像處理系統(tǒng)識別有所區(qū)別,這使得OCR 技術(shù)沒有實現(xiàn)標準化和結(jié)構(gòu)化的應用。比如就發(fā)票而且,在稅改之前,企業(yè)中有多種發(fā)票,由于不同地區(qū)和不同類型的發(fā)票存在明顯差異,這極大的影響了OCR及時的使用。而營改增后,這一問題得到有效緩解,極大的促進了OCR技術(shù)在審計工作中的應用。人工智能的發(fā)展也極大的促進了OCR 技術(shù)的應用,人工智能及時可以有效提高OCR 技術(shù)的識別能力和文本生成能力,提高審計的精準性和效率。

        2 基于OCR技術(shù)的審計人工智能應用面對的困難

        2.1 圖像選擇和分類的準確性 由于企業(yè)審計面對資料內(nèi)容包含多種類型的數(shù)據(jù),但就報銷票據(jù)就包括增值稅發(fā)票、產(chǎn)品明細表、實物圖例、倉庫收據(jù)其他圖像數(shù)據(jù)等。因此,需要先對各種數(shù)據(jù)進行分類整合。而目前從機器人工智能的應用效果看,由于樣本量大而訓練較少,深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)模擬效率僅為90%,與需求理論值相差甚遠,并且會出現(xiàn)錯誤或遺漏問題。

        2.2 信息識別的準確性 當前,OCR 技術(shù)應用最為關(guān)鍵的是圖像信息的采集,主要由操作員使用配備的高拍儀完成采集。但是實際應用中,會出現(xiàn)諸如對焦錯誤、拍攝條件不佳以及拍攝角度不正確等問題,導致圖像模糊和失真等問題。而在打印時會出現(xiàn)文本溢表格以及文本覆蓋等文圖,極大地影響了信息識別精度。

        2.3 收集和存儲數(shù)據(jù)的安全性 接收圖像數(shù)據(jù)必須通過安全文件傳輸協(xié)議從圖像系統(tǒng)中加載數(shù)據(jù)。在下載過程中,將不可避免地占用成像系統(tǒng)的帶寬。另外,由于網(wǎng)絡(luò)帶寬的限制,圖像和照片的下載速度很慢并且很耗時。如果在加載圖像數(shù)據(jù)后沒有專用的存儲設(shè)備,則數(shù)據(jù)安全性受到損害。

        2.4 人才隊伍 將OCR 技術(shù)應用于圖像處理,將大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為易于查看和分析的高質(zhì)量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),需要與多核CPU,高性能顯卡,大容量存儲硬盤等高性能計算設(shè)備配套使用。如果沒有適當?shù)馁Y源投入,存儲的圖像和照片的數(shù)量將受到限制,并且無法實現(xiàn)數(shù)據(jù)的長期儲存,水人可以通過人工智能來提高圖像數(shù)據(jù)驗證的準確性并改善識別精度,降低人力成本,但同時也對人員素質(zhì)提出了更高的要求。因此,進一步加強信息審計團隊的組成,加快審計部門信息技術(shù)人員的技術(shù)培訓,將是促進審計創(chuàng)新和發(fā)展的關(guān)鍵。

        3 基于OCR技術(shù)的審計人工智能應用的優(yōu)勢

        3.1 激活數(shù)據(jù)并擴展審計內(nèi)容 按照傳統(tǒng)的審計模型,內(nèi)部審計只能分析主要業(yè)務(wù)系統(tǒng)和相關(guān)信息系統(tǒng)中的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。但是,數(shù)據(jù)庫除有結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)之外,更多是大量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。借助人工智能,基于OCR技術(shù)的審計的審計模式可以有效的分析這些非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù),審計分析的內(nèi)容和范圍將進一步擴大,審計價值將得到有效提高。

        3.2 豐富風險預警規(guī)則 以風險為導向的內(nèi)部審計是近年來的發(fā)展方向,風險識別主要依靠審計輔助系統(tǒng)來提取風險數(shù)據(jù)。由于提取風險數(shù)據(jù)的規(guī)則主要基于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),因此非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)信息很少,通常難以識別風險的所有來源。借助人工智能,實施基于OCR 技術(shù)的審計,將所有內(nèi)容轉(zhuǎn)換為電子數(shù)據(jù),然后與現(xiàn)有結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進行匹配,有助于內(nèi)部審計及時識別風險,及時做出應對。

        3.3 提高遠程審計的效率和準確性,進一步降低審計風險 審計抽樣是遠程審計的主要工作。傳統(tǒng)的審計模式主要使用兩種方法來提取審計樣本:一種是根據(jù)先前審計中發(fā)現(xiàn)的風險點來提取風險數(shù)據(jù)。另一種是獲取審計區(qū)間的完整業(yè)務(wù)清單,根據(jù)經(jīng)驗進行手動評估和過濾,并提取樣本。但是,隨著業(yè)務(wù)規(guī)模的快速增長,樣本抽樣存在局限性,而基于時間和效率考慮,盲目增加樣本量不現(xiàn)實。借助人工智能,實施基于OCR技術(shù)的審計可以有效解決這一問題,實現(xiàn)對大量數(shù)據(jù)的詳細分析,提高遠程審計的效率和準確性,進一步降低審計風險。

        4 基于OCR技術(shù)的審計人工智能應用

        4.1 商務(wù)活動核查 基于OCR技術(shù)的審計人工智能應用,可以跟蹤業(yè)務(wù)進展,并快速確定是否存在違反紀律的證據(jù)并積極進行核查。主要有以下內(nèi)容:

        (1)核查違規(guī)購買問題,使用OCR技術(shù)識別發(fā)票、產(chǎn)品名稱等,審核員可以通過現(xiàn)場采訪和盤點來驗證購買的真實性。

        (2)核查超標購買問題,對于品牌營銷,重要客戶以及其他官方活動,適量購買是正?,F(xiàn)象,但應避免奢侈。使用OCR 技術(shù)確定發(fā)票、產(chǎn)品名稱和單價,并將其轉(zhuǎn)換為Excel文本以進行比較和過濾。

        (3)核查行程,報銷差旅費時,使用OCR 技術(shù)確定車票類型,并監(jiān)控使用車輛的行為。

        (4)核查消費情況,識別發(fā)票并根據(jù)名稱信息過濾有關(guān)費用,審核員可以結(jié)合現(xiàn)場訪談來了解實際情況,并確定消費情況。

        4.2 高頻交易和非標采購核查

        (1)同一業(yè)務(wù)部門連續(xù)從同一供應商處進行多次采購核查。根據(jù)過去的審計經(jīng)驗,這種情況在很大程度上是持續(xù)的。使用OCR 技術(shù)提取諸產(chǎn)品名稱和開票日期之類的信息以分析產(chǎn)品合理性,可以結(jié)合現(xiàn)場進一步核實資金的實際使用情況。

        (2)核查同類物品的購買價格。使用OCR 確定發(fā)票產(chǎn)品名稱單價,輸出文本以核查同類產(chǎn)品的購買價格,并過濾出相差較大的同類產(chǎn)品,可以結(jié)合現(xiàn)場審核進一步驗證。

        結(jié)束語

        在人工智能時代,內(nèi)部審計不再只是核查錯誤和缺陷,而是更多地關(guān)注基于價值創(chuàng)造的整體企業(yè)發(fā)展狀況,并為發(fā)展和轉(zhuǎn)型做出貢獻。人工智能可以利用自身的優(yōu)勢來收集、分析、匯總和分析大量數(shù)據(jù),并從更高,更廣泛和更全面的角度提供前瞻性審計建議。

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