利用人工智能技术 提升内部审计工作效率与质量

冯烈风

随着人工智能技术的快速发展，其在各个行业的应用也越来越广泛。本文探讨了人工智能技术在提高内部审计效率与质量方面的应用与影响，分析了采用人工智能技术进行内部审计的可行性，包括其处理海量数据的能力、利用机器学习进行自动化分析的方法以及通过智能辅助提高审计工作效率的策略；论述了人工智能在内部审计流程中的具体应用，如辅助审计案例的选择、数据分析与异常识别以及审计报告的生成。然而，人工智能的应用并非没有风险，在引入人工智能系统时可能面临算法偏差、数据安全管理以及系统操作失控等风险，因此本文提出了相应的应对策略，旨在为审计实践提供全面的理论支持和实践指南。

在当今数据驱动的时代，内部审计面临着越来越多的挑战，包括数据量的急剧增加、审计复杂性的提高以及对审计质量的更高要求。传统的审计方法已经难以满足这些日益严峻的需求，需要借助更先进的技术来提高审计的效率和准确性。人工智能技术因其高度的数据处理能力、先进的分析技术和智能的决策支持系统，为解决内部审计的问题提供了新的可能性。从处理复杂的数据集到识别潜在的合规风险，人工智能在内部审计中的应用正逐渐改变着审计专业人员的工作方式。

应用人工智能技术提高内部审计效率的可行性分析

人工智能，处理海量数据 在当前的商业环境中，企业不断产生海量的数据，这些数据对揭示业务运行中的风险和机会至关重要。然而，传统的内部审计方法在处理如此庞大的数据量时面临巨大挑战，不仅耗费大量时间，而且容易产生错误。人工智能（AI）技术在处理大数据方面具有显著优势。首先，AI可以快速处理结构化和非结构化的数据，能通过高级算法在短时间内分析大量数据集，识别出隐藏在复杂数据背后的模式和联系，这是人类能力难以及时完成的。例如，AI可以轻松整合来自不同部门或系统的数据，无论这些数据的格式或来源如何，都能确保审计过程的全面性。其次，AI通过持续学习和调整算法来改进其分析过程，使审计结果更为精准。AI不仅加快了数据处理速度，还通过减少人为错误大幅提高了数据分析的准确性。最后，AI数据处理能力使内部审计可以从抽样审计转变为全量审计，大幅提高了审计的全面性和可靠性，更好地帮助企业识别潜在的风险点，从而采取及时和有效的风险防控措施。

机器学习，实现自动化分析 机器学习作为人工智能的一个分支，指机器从大量数据中学习和提取知识，实现对未来不确定事件的预测，对内部审计流程自动化具有重要意义。传统的审计方法依赖于審计人员手动进行数据分析和解读，不仅效率低下，还容易受到人为因素的影响，导致分析结果出现偏差。而机器学习可以通过算法自动分析数据，发现数据之间的内在联系和潜在的异常模式。例如，在内部财务审计中，机器学习可以通过分析历史数据，自动识别出可能的欺诈交易或不合规操作。更重要的是，机器学习能够实现持续学习和自我改进。在审计过程中，机器学习算法能够不断吸收新的审计案例，通过持续性学习和优化，提高风险识别的准确率和预测的精度。

智能辅助，提高工作效率 在传统的内部审计流程中，审计人员需要投入大量时间和精力在数据收集、整理和初步分析上，不仅降低了审计效率，也限制了审计人员进行深层次分析和价值发现的能力。智能辅助技术能够显著提高内部审计的工作效率。例如，自然语言处理（NLP）技术可以自动分析文本数据，帮助审计人员快速理解复杂的商业报告或合同内容。智能数据抓取和识别技术可以自动收集和分类数据，减少人工操作，降低出错率。

人工智能技术在内部审计中的应用

辅助审计案例选择和计划制定 内部审计是一项系统化的流程，它要求审计员不仅要理解组织的内部控制结构，还要能够识别可能的风险点，确保公司资源的有效利用、合规性以及财务报告的准确性。在这个过程中，审计案例的选择与审计计划的制定是至关重要的初始步骤，而人工智能（AI）技术在这方面提供了极大的帮助。人工智能通过复杂的算法分析各种数据，揭示隐藏在大量信息中的模式、趋势和异常，从而指导审计案例的选择。这种数据驱动的方法具有多种优势：首先，它允许审计员在数百万甚至数十亿的交易中迅速识别出异常，这在传统方法中是不可想象的。其次，通过深入分析数据，审计员可以更好地理解业务过程和潜在的风险点，使他们能够专注于最可能出现问题的领域。最后，数据驱动的方法提高了审计案例选择的准确性，降低了基于直觉或不完整信息做出决策的可能性。传统的审计计划制定往往依赖于审计员的经验和直觉，而人工智能引入了一种基于数据和算法的方法。例如，通过对过往审计结果、内部控制缺陷、行业风险指标等大量数据进行机器学习，AI可以预测未来可能的风险区域，不仅减少了主观偏差，而且提供了一种动态的、能够随着新数据而更新的审计策略。此外，AI还可以模拟不同的风险场景，帮助审计团队分析在各种情况下最坏的结果，从而制定更全面的审计计划。

企业环境的快速变化要求审计计划具有相应的灵活性和适应性。人工智能技术，特别是机器学习和自然语言处理技术，可以持续监控来自各种来源的新信息（如市场新闻、监管变化等），并根据这些信息动态调整审计重点。例如，如果某个部门突然成为媒体关注的焦点，AI可以快速重新评估该部门的风险，调整审计计划以反映新的风险情况。这种实时反应能力大幅提高了审计的时效性和有效性。在审计过程中，来自不同部门和地理位置的团队成员需要紧密协作。人工智能可以提供一个集中化的平台，促进信息共享和团队协作。通过智能化的工具，如自动任务分配、实时更新通知、协作式决策制定等，审计团队可以更有效地工作。这种方式不仅减少了沟通成本和时间延误，还确保了审计决策是基于整个组织的最新和最全面的信息。

数据分析和异常识别 人工智能技术，尤其是机器学习和深度学习，能够处理结构化和非结构化的大数据，执行高级数据分析。系统通过学习大量的历史数据，能够识别隐藏在数据中通常不容易被审计员发现的复杂模式和关联。例如，通过分析财务交易的细微差异，AI可以帮助审计员识别不寻常的财务活动模式，如欺诈、错误或其他问题等迹象。传统的审计方法往往是周期性的，并不能实时发现问题，而AI技术可以实现对业务过程的持续监控。通过设定特定的风险指标和异常参数，AI系统可以实时分析新的交易数据，一旦检测到潜在问题，会立即向审计员发出警报。这种实时监控能力极大地缩短了问题发现到解决的时间，从而降低了潜在的财务风险和声誉风险。

审计报告和结果生成 人工智能系统能够自动整理和汇总审计过程中收集的数据，包括异常项、检查结果和风险评估。系统使用自然语言处理（NLP）技术，可以自动编写清晰、准确的审计报告，减少人力投入和人为错误。例如，AI可以自动分析重要的财务指标变化，并将其以管理层容易理解的语言呈现在报告中。利用AI，审计报告不再是静态的文档，审计团队可以创建动态的、交互式的报告，允许接收者根据自己的需要探索数据和发现。通过交互式仪表板和可视化工具，管理层可以深入了解审计发现的背后细节，如趋势、关联和预测分析。这种定制化报告增强了审计的透明度和利益相关者的参与度。此外，在传统审计中，审计报告的编写、审核和发布是一个耗时较长的过程，而AI技术支持实时生成和更新审计报告。当审计数据或分析结果发生变化时，报告可以立即得到更新，并通过云平台实时分享给所有相关人员。这种即时性不仅加快了决策过程，还确保了所有利益相关者在关键问题上的信息同步。

应对人工智能应用中存在的风险

算法偏差风险 算法偏差是指由于算法设计、训练数据选择或其他相关因素，导致AI系统的决策、预测或行为出现系统性的不公平或不准确。首先，需要通过专业的数据科学家和审计师识别潜在的算法偏差，包括评估所使用的数据是否具有代表性，以及算法是否在不同群体或情境中表现出不一致性。其次，应对算法偏差的策略还应包括定期的质量控制检查和性能测试，确保算法持续表现出预期的准确性和公正性。任何发现的偏差都应记录并报告，以便进行校准。最后，提高算法的透明性，确保关键利益相关者能够理解AI系统的决策依据，同时增强算法的解释性，有助于监管者和内部审计员更好地评估AI系统的行为和结果。

数据安全管理风险 数据是AI系统的核心，数据的安全性直接关系到审计结果的可靠性和组织的声誉安全。确保使用最新的加密技術来保护存储和传输的数据，防止未经授权访问。同时，定期备份数据，以防数据丢失或损坏。实施严格的数据访问控制措施，确保只有授权人员才能访问敏感信息，包括使用多因素认证、访问日志和实时监控数据访问模式等措施。遵守所有相关的数据保护和隐私法规，确保AI系统在收集、处理和存储数据时符合法律要求，包括GDPR等国际性法规。

系统操作失控风险 当AI系统因技术故障、外部攻击或内部错误而操作失常时，可能会对组织造成重大风险。因此应制定和实施详细的紧急响应计划，以便在AI系统失控时快速采取行动，最小化损失和影响；持续审计和监控AI系统的操作，检测并及时响应任何异常活动或系统性能下降，防止小问题升级为严重故障；加强培训和教育，提升员工对AI系统的理解和操作能力，确保他们知道在系统发生故障时如何安全地干预和控制。

展望未来，随着人工智能和相关技术的不断成熟，它们在内部审计中的应用将更加广泛和深入。企业需要积极利用这些技术，不断完善和强化风险管理机制，确保技术创新与内部控制体系的有效结合，在兼顾效率和风险的前提下，利用人工智能技术不断推进内部审计的现代化，为企业管理带来革命性的变化，也为企业可持续发展提供强有力的支持。

[作者单位：安徽安科生物工程（集团）股份有限公司]