如何利用人工智能開展審計工作

更新時間：2025-04-15 15:16:43 來源：環(huán)球網(wǎng)校

瀏覽

審計師報名、考試、查分時間免費短信提醒

地區(qū)

獲取驗證立即預約

請?zhí)顚憟D片驗證碼后獲取短信驗證碼

看不清楚，換張圖片

免費獲取短信驗證碼

摘要人工智能為審計工作帶來了前所未有的機遇，審計工作中的數(shù)據(jù)收集與預處理、風險識別與評估、審計測試與分析、持續(xù)審計與監(jiān)控等多方面都可以用到人工智能，利用AI能夠顯著提升審計的效率和精準度，建議審計人掌握。

人工智能為審計工作帶來了前所未有的機遇。從數(shù)據(jù)收集與預處理，到風險識別與評估，再到審計測試與分析以及持續(xù)審計與監(jiān)控，審計工作的各個環(huán)節(jié)都能借助人工智能技術實現(xiàn)質(zhì)的飛躍。利用AI，審計人員能夠顯著提升工作效率，同時大幅提高審計結(jié)果的精準度。因此，建議審計人員積極擁抱并掌握人工智能技術，將其融入日常審計工作，以更好地應對復雜多變的審計需求，提升審計價值。

一、人工智能在審計中的核心應用

(一)數(shù)據(jù)收集與預處理

審計工作離不開數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)收集和預處理是審計的基礎環(huán)節(jié)。AI技術，特別是自然語言處理(NLP)和機器學習(ML)，能夠顯著提升這一環(huán)節(jié)的效率。

自動化數(shù)據(jù)提取

利用NLP技術，AI可以自動從文本文件(如合同、發(fā)票、電子郵件等)中提取關鍵信息。例如，通過訓練模型識別合同中的關鍵條款(如金額、期限、違約責任等)，AI可以快速生成結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，供審計人員進一步分析。

數(shù)據(jù)清洗與標準化

機器學習算法能夠?qū)κ占降臄?shù)據(jù)進行清洗和標準化處理。例如，通過聚類算法識別并修正數(shù)據(jù)中的異常值，或通過分類算法將數(shù)據(jù)歸類到不同的審計類別中。這不僅減少了人工干預，還提高了數(shù)據(jù)質(zhì)量。

(二)風險識別與評估

風險識別是審計工作的核心任務之一，AI技術在這一環(huán)節(jié)具有獨特優(yōu)勢。

異常檢測

通過機器學習中的監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習算法，AI可以對海量數(shù)據(jù)進行分析，識別出異常模式。例如，利用聚類分析識別出與正常交易模式顯著不同的交易記錄，這些記錄可能涉及欺詐或錯誤操作。

風險預測

基于歷史數(shù)據(jù)和實時數(shù)據(jù)，AI模型可以預測潛在風險。例如，通過分析企業(yè)的財務數(shù)據(jù)和市場數(shù)據(jù)，預測應收賬款的壞賬風險或存貨的積壓風險。這種預測能力可以幫助審計人員提前采取措施，降低風險。

(三)審計測試與分析

AI技術能夠?qū)徲嫓y試進行優(yōu)化，提高測試的精準度和效率。

智能抽樣

傳統(tǒng)審計方法中，抽樣往往依賴于經(jīng)驗和隨機選擇，容易出現(xiàn)偏差。AI可以通過數(shù)據(jù)分析選擇最具代表性的樣本，確保審計測試的準確性和全面性。例如，通過機器學習算法識別出高風險的交易樣本，進行重點審查。

自動化審計測試

對于一些重復性高的審計任務，如賬目核對、交易驗證等，AI可以實現(xiàn)自動化處理。通過規(guī)則引擎和機器學習模型，AI可以自動驗證數(shù)據(jù)的準確性和合規(guī)性，減少人工干預，提高效率。

(四)持續(xù)審計與監(jiān)控

持續(xù)審計是現(xiàn)代審計的重要發(fā)展方向，AI技術能夠?qū)崿F(xiàn)對企業(yè)的實時監(jiān)控和動態(tài)分析。

實時數(shù)據(jù)監(jiān)控

利用大數(shù)據(jù)分析和實時處理技術，AI可以對企業(yè)的財務數(shù)據(jù)和業(yè)務流程進行實時監(jiān)控。一旦發(fā)現(xiàn)異常數(shù)據(jù)或風險信號，系統(tǒng)可以立即發(fā)出警報，通知審計人員進行進一步調(diào)查。

動態(tài)風險評估

AI模型可以根據(jù)實時數(shù)據(jù)動態(tài)調(diào)整風險評估結(jié)果。例如，當企業(yè)面臨市場波動或業(yè)務調(diào)整時，AI可以及時更新風險預測，為審計人員提供最新的風險信息。

二、實施人工智能審計的步驟

(一)明確審計目標與需求

在引入AI技術之前，審計團隊需要明確審計的目標和需求。例如，是專注于財務審計、合規(guī)審計，還是內(nèi)部控制審計?明確目標后，才能選擇合適的技術和工具來滿足需求。

(二)數(shù)據(jù)準備

數(shù)據(jù)是AI的核心，因此數(shù)據(jù)準備是實施AI審計的關鍵步驟。

數(shù)據(jù)收集

收集與審計相關的所有數(shù)據(jù)，包括財務數(shù)據(jù)、交易記錄、業(yè)務流程數(shù)據(jù)等。確保數(shù)據(jù)來源的多樣性和完整性。

數(shù)據(jù)清洗與標注

對數(shù)據(jù)進行清洗，去除重復、錯誤或無關的數(shù)據(jù)。對于需要訓練機器學習模型的數(shù)據(jù)，還需要進行標注，以便模型學習和識別。

(三)選擇合適的AI技術和工具

根據(jù)審計需求，選擇合適的AI技術和工具。例如：

數(shù)據(jù)挖掘工具：如Python中的Scikit-learn、TensorFlow等，用于數(shù)據(jù)分析和模型訓練。

自然語言處理工具：如SpaCy、NLTK等，用于文本數(shù)據(jù)的處理和分析。

商業(yè)智能工具：如Tableau、PowerBI等，用于數(shù)據(jù)可視化和報告生成。

(四)模型訓練與優(yōu)化

利用收集到的數(shù)據(jù)訓練AI模型，并根據(jù)實際效果進行優(yōu)化。

模型訓練

選擇合適的算法(如決策樹、隨機森林、神經(jīng)網(wǎng)絡等)進行模型訓練。通過大量的歷史數(shù)據(jù)，讓模型學習數(shù)據(jù)中的模式和規(guī)律。

模型評估與優(yōu)化

使用驗證集和測試集對模型進行評估，檢查模型的準確性和可靠性。根據(jù)評估結(jié)果，調(diào)整模型參數(shù)，優(yōu)化模型性能。

(五)部署與應用

將訓練好的AI模型部署到實際的審計工作中，并進行持續(xù)監(jiān)控和維護。

模型部署

將模型集成到審計系統(tǒng)中，實現(xiàn)自動化審計流程。例如，將異常檢測模型嵌入到交易監(jiān)控系統(tǒng)中，實時檢測異常交易。

持續(xù)監(jiān)控與維護

定期檢查模型的運行情況，確保其性能穩(wěn)定。根據(jù)新的數(shù)據(jù)和業(yè)務變化，及時更新模型，保持其有效性。

三、人工智能審計的實踐案例

(一)財務報表審計

在財務報表審計中，AI技術可以顯著提升審計效率和精準度。例如，通過機器學習算法分析企業(yè)的財務數(shù)據(jù)，識別出異常的財務指標(如突然增加的應收賬款或異常的現(xiàn)金流量)。同時，利用NLP技術提取財務報表中的關鍵信息，自動生成審計底稿，減少人工輸入錯誤。

(二)合規(guī)審計

合規(guī)審計涉及大量的法規(guī)和政策，AI可以幫助審計人員快速識別合規(guī)風險。例如，利用NLP技術分析企業(yè)的合同和政策文件，檢查是否符合相關法律法規(guī)。同時，通過機器學習算法監(jiān)控企業(yè)的業(yè)務操作，確保其符合合規(guī)要求。

(三)內(nèi)部控制審計

內(nèi)部控制審計需要評估企業(yè)的內(nèi)部流程和制度是否有效。AI可以通過分析業(yè)務流程數(shù)據(jù)，識別內(nèi)部控制的薄弱環(huán)節(jié)。例如，通過機器學習算法分析員工的權(quán)限使用情況，檢查是否存在權(quán)限濫用或內(nèi)部控制漏洞。

還沒拿下審計師考試的考生注意啦！2025年審計師考試時間定在9月27日，報名時間預計在5-6月，小編建議提前填寫文章頂部信息免費預約短信提醒服務，屆時我們會及時提醒2025年審計師報名時間、繳費截止時間、準考證打印時間、考試時間等重要時間通知>>>點擊關注25年各省審計師報名時間和報名入口匯總。

審計師考試題在線練

為方便大家練習審計師考試章節(jié)習題、模擬練習題、歷年真題等，本站設置了在線題庫，點擊以下圖片即可免費做：