“AI+”下企业财税信息化及内部审计增值路径研究

韦丽华

（北部湾大学，广西 钦州 535011）

1 “AI+”下企业财税信息化

近年来，ERP、RPA、OCR 等新技术蓬勃发展，企业财税工作装上了新引擎，逐步步入数字化、智能化浪潮。目前已广泛应用于报账、对账、结算、报表、税务、事务性工作等方面，效率是人工处理的几十倍，错误率低，实现了智能高效的人机立体服务模式。

第一，财税业务方面。一是利用业务引擎和财务引擎，实现了覆盖订单确认、采购计划、生产安排、交付结算、售后服务及发票管理、审单核销、协同对账等全链条的“业财一体化”，推动了全业务流程自动化、信息化的转变，为管理部署、项目组内协同、异地开发、知识共享等带来便利。二是利用审核引擎，实现了稽核自动化，包括门店销售数据稽核、费用稽核、小票稽核、合同稽核等；同时审核过程严格执行各项规则，智能提示并可视化，避免烦琐沟通，减少50%～80%的工作量。三是处理平台云端化和操作终端移动化，基于SAAS 将桌面工作转移至智能手机、iPad 等设备上，使业务处理不受时空约束，实现移动中工作与学习、降本增效。

第二，财税实务方面。采用OCR 技术实现光学图像输入，即通过票据扫描、文本自动识别、人工校验方式将单据影像化，省去手工录入环节，自动检测票据真伪并生成电子数据。然后运用规则引擎和深度学习，自动算账记账，提供凭证制单、审核、冲正、过账、对账、结账、报表等财务核算功能，同时快速生成可视化财报数据，实现了“经济业务—单据—账务—报表—财务分析”全程信息化的智能记账效果。此外，利用云平台实现自动报税、银行对账、资金结算等重复性事务，驱动外界系统反应与交互，大大提高了业务效率。

第三，财税信息方面。基于AI 和RPA 技术，智能核算产生了大量数据，包括日常业务流水数据（订单、合同、发票及其他交付凭证影像化）及财务流水数据（对接财税中心接口形成的信息流，包括票据识别、财务核算、资金结算、财税报表等数据），同时通过爬虫采集技术高度集成外围商圈系统（如供应商、客户、银行、税务等），形成巨大的语料/样本库，打通了企业业务流、财务流的信息孤岛障碍，在速度和规模上驱动业务创新、风险管控。此外，信息提供频道化，即管理者对企业财税数据进行个性化查询的一种多维度视图，直观明了，有助于更好地利用财务数据，更广泛更深入地参与到企业的经营和管理中，如图1 所示。

2 “AI+”下企业加强财税内审管理的必要性

技术巨变，数据已经浸透当今社会各个行业与领域，公司治理日趋依赖高度信息化、高度集成化的电子平台和工具提供的信息。与此同时，日益网络化和信息化亦给企业带来了一些新问题。

2.1 财税风险多元、隐蔽

随着AI、智慧服务的应用，加快了企业网络营销、宣传及办公等事务的信息化进程，即企业确认客户订单、控制采购计划、安排生产、报账报税等均由系统完成，运营管理不断走向网络化、自动化。但是网络系统的开放性、易攻击性及无痕性，亦使企业运营的不确定因素增多，业务数据体量巨大，类型繁多，包括文本、日志、音频、视频、图片、位置信息等，且多数为非结构化数据，故而线上业务带来的信息风险测试难度更大。调查数据显示当前企业偏重于更新硬件配备，对IT 技术的熟练度不高，同时信息子系统分散，缺乏数据收集与挖掘方法，如信息汇报时间、口径不统一，收集不及时、不准确，导致企业难以发现数据偏差或分支机构潜在、隐蔽的财税问题。此外，消费巨变、产业生态化，企业日常业务日趋复杂、交易愈加困难，经营风险多元复杂，如流程风险、财税风险和法律风险等，并且风险引起的蝴蝶效应更为明显。

2.2 信息流安全威胁大

AI 高度集成企业财税信息并以电子文件存储，数据丢失可能性大，同时在网络传输过程中若遭到第三方恶意侵入，容易被窃取与操纵，信息泄密风险增大。另外，信息化流程是通过预设代码完成的，可能会出现业务配置和系统设置不周的问题，轻则会计核算结果出现偏差，重则使公司系统瘫痪、数据乱码而造成巨大损失。此外，近些年各类新兴技术（如Python、Pandas、PowerBI、Hadoop 等）多且迭代速度快，如何在众多技术中进行选择、如何实现数字技术在业务场景中的高效应用、如何借助新技术降本增效和扩展业务价值，大多企业对数字化转型仍处于学习和探索阶段，故而多类型、多结构、多系统的数据挖掘和分析方法依然是短板，企业AI 运营成熟度不高，安全性差，风险威胁无形化、扩大化。

3 “AI+”下企业内部审计的增值路径

3.1 职能定位

企业内部审计的职能定位由日常监督向“监督+增值服务”转变。“AI+财税”的核心在于财税智能化、数字化，以数字驱动经营决策。管理者应当明确内部审计的增值效能，重塑审计职能和组织体系，打造敏捷组织，洞察业务本质、高效锁定有价值的信息，从而驱动业务创新和增值服务。

3.1.1 构建全方位审计体系，保证财税数据的信度和效度

首先，业务端对接各类内外部系统，数出多门，数据量大且口径不统一，导致财务数据中心发挥的价值非常有限，不能满足业务运营、战略财务的实际需求。故而，数字平台应注重数据的格式化、深度挖掘和业务能力的整合，加强数据同步、数据抽取、数据清理和预处理，提高数据准确性、一致性和完整性，实现数据资源的可视性和可用性，如图2 所示。

其次，注重物理设施、系统软件的建设，加强算法模型精准度，包括业务配置、系统设置、语料/样本库、语义理解等，以保障财务核算、资金支付、税务审计、预算管理各工作模块及业务流程能够高效运行，财税数据输出实时、准确。

最后，从业务、技术和成本三方面共治，建立分布式系统控制中心和故障告警机制，不间断对IP 资源的状态配置、业务流程和账务处理实施监控，实时抓取业务异常或非法节点。同时通过机器学习不断创建新领域来测试相关性，帮助识别潜在的舞弊行为。此外，设立安全防护系统，专人负责并严格落实追责制，完善信息备份制度及补救计划，从制度上有效保障信息安全。

3.1.2 构建增值型内部审计，提升经营效率与价值

基于AI、RPA、OCR 等技术的支持，企业实现了业务流程自动化、数字化，内审人员应转换审计思维，从合规型审计向挖掘型审计转变，注重数据挖掘、业务预测、经营管控等更有价值的活动。

首先，运用新技术有效量化企业与利益相关者连接的轻度、频次、金额，洞察业务本质与内在规律，驱动业务创新和精益管理，更广泛更深入地参与到企业的经营和管理中。

其次，审计部门应构建“层级-专业-时间”多维多联评价体系，全方位拓展增值审计业务；其中层级维度需自上而下关注各层级的经营数据及财务状况，强调从不同层级的视角定期开展战略分析、行业分析、业绩预测分析、经营指标分析等；专业维度则需从专业各角度深入专题分析，包括业绩、应收、存货、预算、税务管理等，并发掘风险问题；时间维度则强调回顾过去，总结经验，把握当下状态，分析未来发展态势，谋求可持续发展。同时，运用大数据技术搭建审计监控预警平台，促进业审融合，为单位和用户决策提供服务。

3.2 工作重心

企业内部审计的工作重心由纠错防弊向管理服务转变。以往，审计是针对特定部门或机构的事后行为，聚焦于审计计划的制定、实施及审计结果的报告，重点关注财务合规性及业务的真实性。当前要实现增值服务，内审机构就不能再把工作重心放在财务、绩效方面来追求浅层次的收益增加和支出节约上，而应当更多地从管理、战略角度对企业财务、内部控制、风险管理及信息系统等各方面进行监督与服务，审计范围包含事前、事中及事后，侧重风险识别及问题跟踪改进，以强化企业内部控制与风险防范能力。首先，风险防控方面，利用系统建立数据模型完成大量历史数据比对及跟踪分析，对企业的实际投资、收入、成本、利润等经济指标进行预测，并通过预警系统全程监控生产流程，将风险防控前端化。其次，成本管控方面，AI 能够实时跟踪成本变化曲线，随机调取成本执行数据并加以分析，实现成本管控实时化，同时将差旅、招待和授权审批等财务标准嵌入系统的业务入口端，从源头上对费用进行合规控制。最后，公司治理方面，以信息系统为基础，以强化内控为核心，按照管理流程来规范、约束日常工作及岗位操作，实现业务活动和审计工作的协同运作，同步追踪、揭露薄弱环节及风险。

3.3 审计模式

企业内部审计的审计模式由财务导向向风险导向转变。风险导向意味着企业将投入更多的精力在风险管理、评估和控制上。首先，要素化审计模式。AI、RPA 步入职场，能够全部或部分替代基础核算工作，但毕竟是机械式工作，企业需要通过内部审计复核信息系统关键节点/要素的准确性以及监管网络交易数据的质量和完整性，从而减少错误和舞弊事件的发生，降低企业财税风险。其次，流程化审计模式。即固化财务作业流程，注重对“采购—生产—销售—售后”业务流程和交易方式开展审计，检查内部控制的有效性，有助于降低资源耗费、识别企业经营风险和洞察潜在的商业价值。最后，信息化审计模式，即积极践行“科技强审”理论，充分应用信息化审计工具，加强审计信息化建设。一是流程线上化加大了审计分析的难度，内审人员需要利用大数据技术综合多种统计方法（查询分析、对比分析、模拟分析）对审计数据进行有效筛查和关联性分析，推动交易透明化，实现远程抽样、在线审计、实时审计，从而缩减现场审计时间。二是利用机器学习和神经网络技术提升监测成效，实时检索业财数据及其动态变化，随时随地了解企业的资金发展流向及企业市场变动情况，有效加强企业决策能力。

3.4 审计人员

企业内部审计的审计人员由专才向通才转变。AI 引发财务新变革，新财务、新平台、新思维对内审人员的素质要求提出了多学科的发展格局，应从传统注重财会领域审计的专长转变为“审计+IT+DT”，即审计部门的职能+IT 部门的工具+数据管理的科学。因此，企业应重塑审计职能、重视复合型人才的培养。

一是从学习或教育角度，注重跨专业领域的立体知识网络，如“AI+审计”“AI+业务”“AI+管理”“AI+IT 类”等，即依托互联网平台和轮岗制度，加速跨界信息交互，消除技术孤岛，打破当前懂审计不懂技术、懂技术不懂审计的“两难”现象，推动业务、财税、审计的有效融合。

二是从技能角度，除了掌握扎实审计知识和专业技能外，注重培养数据处理、模型构建和分析能力，掌握实务中常用的数据分析工具，如Excel、SQL、PowerBI、Python、Pandas等，实现人机协同作业。

三是从思维角度，改变站位，将工作重心由原来狭小的工作范围转变至关注企业发展的全局，对业务财务进行过程管控与服务，用好管好资金链，保持与决策者“同频共振”。

四是从发展角度，强调向高级审计人才与管理人才转型，具备数字化素养，全面培养审计和管理技能以及商业敏锐度、情商、视野和创造力等，善于从海量业务数据中提炼有效信息，正确识别运营风险、加速资本运作。

当前，技术巨变和产业巨变，企业经营范围向跨业务、跨产品、跨地域等方向变化，企业经营模式向“线上+线下”、数字化转型，财税信息化促使内部审计不再停留于传统财务收支审计领域，而是以管理审计、内控审计、经营审计、信息系统审计为主要业务，故而企业应当全面实现审计全覆盖、切实加强审计工作联动、狠抓审计结果运用、推广应用审计新技术新方法、全面提高审计人员综合素质，以电子数据测试与风险管理为新型导向模式，从而增强审计绩效、完善内控和风险管理，努力实现内部审计的价值增值服务。