馮烈風(fēng)

隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，其在各個(gè)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(jì)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(jì)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(dòng)化分析的方法以及通過智能輔助提高審計(jì)工作效率的策略；論述了人工智能在內(nèi)部審計(jì)流程中的具體應(yīng)用，如輔助審計(jì)案例的選擇、數(shù)據(jù)分析與異常識(shí)別以及審計(jì)報(bào)告的生成。然而，人工智能的應(yīng)用并非沒有風(fēng)險(xiǎn)，在引入人工智能系統(tǒng)時(shí)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(xiǎn)，因此本文提出了相應(yīng)的應(yīng)對(duì)策略，旨在為審計(jì)實(shí)踐提供全面的理論支持和實(shí)踐指南。

在當(dāng)今數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的時(shí)代，內(nèi)部審計(jì)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(jì)復(fù)雜性的提高以及對(duì)審計(jì)質(zhì)量的更高要求。傳統(tǒng)的審計(jì)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(jì)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(jì)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(shí)別潛在的合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)，人工智能在內(nèi)部審計(jì)中的應(yīng)用正逐漸改變著審計(jì)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(jì)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(duì)揭示業(yè)務(wù)運(yùn)行中的風(fēng)險(xiǎn)和機(jī)會(huì)至關(guān)重要。然而，傳統(tǒng)的內(nèi)部審計(jì)方法在處理如此龐大的數(shù)據(jù)量時(shí)面臨巨大挑戰(zhàn)，不僅耗費(fèi)大量時(shí)間，而且容易產(chǎn)生錯(cuò)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(jí)算法在短時(shí)間內(nèi)分析大量數(shù)據(jù)集，識(shí)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(shí)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(jì)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(jì)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(cuò)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(jì)可以從抽樣審計(jì)轉(zhuǎn)變?yōu)槿繉徲?jì)，大幅提高了審計(jì)的全面性和可靠性，更好地幫助企業(yè)識(shí)別潛在的風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)，從而采取及時(shí)和有效的風(fēng)險(xiǎn)防控措施。

機(jī)器學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化分析 機(jī)器學(xué)習(xí)作為人工智能的一個(gè)分支，指機(jī)器從大量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)和提取知識(shí)，實(shí)現(xiàn)對(duì)未來不確定事件的預(yù)測，對(duì)內(nèi)部審計(jì)流程自動(dòng)化具有重要意義。傳統(tǒng)的審計(jì)方法依賴于審計(jì)人員手動(dòng)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(dòng)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(cái)務(wù)審計(jì)中，機(jī)器學(xué)習(xí)可以通過分析歷史數(shù)據(jù)，自動(dòng)識(shí)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(jì)過程中，機(jī)器學(xué)習(xí)算法能夠不斷吸收新的審計(jì)案例，通過持續(xù)性學(xué)習(xí)和優(yōu)化，提高風(fēng)險(xiǎn)識(shí)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(jì)流程中，審計(jì)人員需要投入大量時(shí)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(jì)效率，也限制了審計(jì)人員進(jìn)行深層次分析和價(jià)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(jì)的工作效率。例如，自然語言處理（NLP）技術(shù)可以自動(dòng)分析文本數(shù)據(jù)，幫助審計(jì)人員快速理解復(fù)雜的商業(yè)報(bào)告或合同內(nèi)容。智能數(shù)據(jù)抓取和識(shí)別技術(shù)可以自動(dòng)收集和分類數(shù)據(jù)，減少人工操作，降低出錯(cuò)率。

人工智能技術(shù)在內(nèi)部審計(jì)中的應(yīng)用

輔助審計(jì)案例選擇和計(jì)劃制定 內(nèi)部審計(jì)是一項(xiàng)系統(tǒng)化的流程，它要求審計(jì)員不僅要理解組織的內(nèi)部控制結(jié)構(gòu)，還要能夠識(shí)別可能的風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)，確保公司資源的有效利用、合規(guī)性以及財(cái)務(wù)報(bào)告的準(zhǔn)確性。在這個(gè)過程中，審計(jì)案例的選擇與審計(jì)計(jì)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(jì)案例的選擇。這種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法具有多種優(yōu)勢：首先，它允許審計(jì)員在數(shù)百萬甚至數(shù)十億的交易中迅速識(shí)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(jì)員可以更好地理解業(yè)務(wù)過程和潛在的風(fēng)險(xiǎn)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(dòng)的方法提高了審計(jì)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(jì)計(jì)劃制定往往依賴于審計(jì)員的經(jīng)驗(yàn)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(duì)過往審計(jì)結(jié)果、內(nèi)部控制缺陷、行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)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(xiǎn)區(qū)域，不僅減少了主觀偏差，而且提供了一種動(dòng)態(tài)的、能夠隨著新數(shù)據(jù)而更新的審計(jì)策略。此外，AI還可以模擬不同的風(fēng)險(xiǎn)場景，幫助審計(jì)團(tuán)隊(duì)分析在各種情況下最壞的結(jié)果，從而制定更全面的審計(jì)計(jì)劃。

企業(yè)環(huán)境的快速變化要求審計(jì)計(jì)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(dòng)態(tài)調(diào)整審計(jì)重點(diǎn)。例如，如果某個(gè)部門突然成為媒體關(guān)注的焦點(diǎn)，AI可以快速重新評(píng)估該部門的風(fēng)險(xiǎn)，調(diào)整審計(jì)計(jì)劃以反映新的風(fēng)險(xiǎn)情況。這種實(shí)時(shí)反應(yīng)能力大幅提高了審計(jì)的時(shí)效性和有效性。在審計(jì)過程中，來自不同部門和地理位置的團(tuán)隊(duì)成員需要緊密協(xié)作。人工智能可以提供一個(gè)集中化的平臺(tái)，促進(jìn)信息共享和團(tuán)隊(duì)協(xié)作。通過智能化的工具，如自動(dòng)任務(wù)分配、實(shí)時(shí)更新通知、協(xié)作式?jīng)Q策制定等，審計(jì)團(tuán)隊(duì)可以更有效地工作。這種方式不僅減少了溝通成本和時(shí)間延誤，還確保了審計(jì)決策是基于整個(gè)組織的最新和最全面的信息。

數(shù)據(jù)分析和異常識(shí)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(jí)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(shí)別隱藏在數(shù)據(jù)中通常不容易被審計(jì)員發(fā)現(xiàn)的復(fù)雜模式和關(guān)聯(lián)。例如，通過分析財(cái)務(wù)交易的細(xì)微差異，AI可以幫助審計(jì)員識(shí)別不尋常的財(cái)務(wù)活動(dòng)模式，如欺詐、錯(cuò)誤或其他問題等跡象。傳統(tǒng)的審計(jì)方法往往是周期性的，并不能實(shí)時(shí)發(fā)現(xiàn)問題，而AI技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)業(yè)務(wù)過程的持續(xù)監(jiān)控。通過設(shè)定特定的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)和異常參數(shù)，AI系統(tǒng)可以實(shí)時(shí)分析新的交易數(shù)據(jù)，一旦檢測到潛在問題，會(huì)立即向?qū)徲?jì)員發(fā)出警報(bào)。這種實(shí)時(shí)監(jiān)控能力極大地縮短了問題發(fā)現(xiàn)到解決的時(shí)間，從而降低了潛在的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)和聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)。

審計(jì)報(bào)告和結(jié)果生成 人工智能系統(tǒng)能夠自動(dòng)整理和匯總審計(jì)過程中收集的數(shù)據(jù)，包括異常項(xiàng)、檢查結(jié)果和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。系統(tǒng)使用自然語言處理（NLP）技術(shù)，可以自動(dòng)編寫清晰、準(zhǔn)確的審計(jì)報(bào)告，減少人力投入和人為錯(cuò)誤。例如，AI可以自動(dòng)分析重要的財(cái)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(bào)告中。利用AI，審計(jì)報(bào)告不再是靜態(tài)的文檔，審計(jì)團(tuán)隊(duì)可以創(chuàng)建動(dòng)態(tài)的、交互式的報(bào)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(jì)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(bào)告增強(qiáng)了審計(jì)的透明度和利益相關(guān)者的參與度。此外，在傳統(tǒng)審計(jì)中，審計(jì)報(bào)告的編寫、審核和發(fā)布是一個(gè)耗時(shí)較長的過程，而AI技術(shù)支持實(shí)時(shí)生成和更新審計(jì)報(bào)告。當(dāng)審計(jì)數(shù)據(jù)或分析結(jié)果發(fā)生變化時(shí)，報(bào)告可以立即得到更新，并通過云平臺(tái)實(shí)時(shí)分享給所有相關(guān)人員。這種即時(shí)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(duì)人工智能應(yīng)用中存在的風(fēng)險(xiǎn)

算法偏差風(fēng)險(xiǎn) 算法偏差是指由于算法設(shè)計(jì)、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(jì)師識(shí)別潛在的算法偏差，包括評(píng)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(duì)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(bào)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(shí)增強(qiáng)算法的解釋性，有助于監(jiān)管者和內(nèi)部審計(jì)員更好地評(píng)估AI系統(tǒng)的行為和結(jié)果。

數(shù)據(jù)安全管理風(fēng)險(xiǎn) 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(jì)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(chǔ)和傳輸?shù)臄?shù)據(jù)，防止未經(jīng)授權(quán)訪問。同時(shí)，定期備份數(shù)據(jù)，以防數(shù)據(jù)丟失或損壞。實(shí)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(shí)時(shí)監(jiān)控?cái)?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(chǔ)數(shù)據(jù)時(shí)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(xiǎn) 當(dāng)AI系統(tǒng)因技術(shù)故障、外部攻擊或內(nèi)部錯(cuò)誤而操作失常時(shí)，可能會(huì)對(duì)組織造成重大風(fēng)險(xiǎn)。因此應(yīng)制定和實(shí)施詳細(xì)的緊急響應(yīng)計(jì)劃，以便在AI系統(tǒng)失控時(shí)快速采取行動(dòng)，最小化損失和影響；持續(xù)審計(jì)和監(jiān)控AI系統(tǒng)的操作，檢測并及時(shí)響應(yīng)任何異?；顒?dòng)或系統(tǒng)性能下降，防止小問題升級(jí)為嚴(yán)重故障；加強(qiáng)培訓(xùn)和教育，提升員工對(duì)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(shí)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(jì)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(xiǎn)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(xiǎn)的前提下，利用人工智能技術(shù)不斷推進(jìn)內(nèi)部審計(jì)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]