大数据与人工智能在会计审计中的融合应用

摘要：大数据与人工智能技术的迅速发展深刻影响了会计审计行业的运作模式和效率，大数据提供了大量的信息资源，而人工智能则为处理这些庞大数据集提供了技术支持，使得会计审计工作更加精确和高效。文章主要对大数据与人工智能在会计审计中的融合应用进行了分析，探讨了其融合过程中面临的挑战，并提出了应对策略，以期可以推动会计审计工作向更高效、更安全、更智能的方向发展。

关键词：大数据；人工智能；会计审计；数据安全

大数据技术与人工智能技术在会计审计领域的应用正推动行业向智能化转型。这些技术不仅能够处理海量数据集，提供广泛视角与深度洞察，还极大地增强了审计工作的预防性和前瞻性，使审计人员能够更有效地识别潜在的财务风险与管理漏洞。然而，大数据与人工智能技术在会计审计中的应用也引发了一系列问题，包括数据的质量和审计的独立性、技术与现有的审计标准和流程适应性等，这些问题的存在制约了技术融合应用的效果。基于此，本文将探讨大数据与人工智能技术在会计审计中的融合应用，深入分析这些技术如何改变传统审计模式，提高审计效率和质量，并探索面对这些技术挑战的有效应对策略，以揭示这些技术如何在符合职业伦理和法规要求的前提下促进审计质量的提升和审计职能的完善。本文分析所得以期可以为提升审计工作的专业性和有效性提供有价值的参考。

一、大数据与人工智能技术概述

（一）大数据技术的概念

大数据技术是指与大数据的收集、传输、处理和应用相关的技术，即利用非传统工具对大量结构化、半结构化和非结构化数据进行处理，获得分析和预测结构的一系列数据处理技术。大数据技术源于对海量数据集的管理和分析需求。随着互联网和移动通信技术的飞速发展，数据的产生速度和规模已远远超出了传统数据库技术的处理能力。大数据技术的出现使得这些庞大的数据集不仅可以被有效存储，同时也能被迅速处理和分析。大数据技术的实现依赖于一系列先进的技术和工具。数据的收集需要借助各种在线平台和传感器，数据的存储则依赖于Hadoop和NoSQL数据库等分布式系统，这些技术能够有效地处理和存储巨量的数据集，保证数据处理的高效性以及可扩展性。在数据处理和分析阶段，Spark和Storm支持对大数据进行实时处理、数据分析和挖掘工具则可以从大量数据中提取有价值的信息。

（二）人工智能的核心技术

人工智能的核心技术包括计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人技术和生物识别技术，这些技术相互交织，共同推动着人工智能的发展。计算机视觉是使计算机通过分析图像或视频数据来“看”和“理解”世界的技术，计算机视觉的进步主要得益于深度学习技术的应用，尤其是卷积神经网络在图像识别任务中的突出表现。通过大量数据的训练，计算机能够识别物体、人脸、场景和活动，可应用于安防监控、医疗影像分析、工业视觉检测等多个领域。机器学习技术包括了监督学习、无监督学习和强化学习等多种，涵盖了从回归分析到复杂的深度学习模型。自然语言处理具备了使计算机能够理解、生成和响应人类语言的能力。依托语义分析、情感分析、语音识别和机器翻译等技术，自然语言处理能够支持聊天机器人、智能助理和客户服务自动化等应用。机器人技术融合了感知、决策和行动多个方面的技术，使机器人能够在复杂环境中独立执行任务。生物识别技术利用人的生理或行为特征进行身份认证，包括了指纹识别、面部识别、虹膜识别等，该技术在手机解锁、机场安检、金融交易等方面得到了广泛应用。人工智能的核心技术及其应用如表1所示。

二、会计审计的技术化转型与前景

（一）审计技术的演变

审计技术的演变给会计审计领域带来了深刻的变革。从依赖详尽的账本检查到基于抽样的高效模式，从纸笔记录到电子数据处理，再到审计策略从单一的账目审查拓展到对整个控制系统的评估和基于风险的审计规划，每一步变革都推动了审计职能的根本变化。计算机技术的普及使得传统的手工审计方法被计算机辅助审计技术所取代，这不仅重塑了审计的面貌，也极大提升了审计工作的效率和可靠性。

在会计审计领域，这一系列的演变不仅仅体现在技术手段的更新上，更重要的是审计理念与目标的升华。从传统的账项导向审计向系统导向及风险导向审计的演进，会计审计人员的视野已经从单一的账目或交易核查拓展至整个会计信息系统及其运行环境。在系统导向审计中，会计人员与审计人员紧密合作，共同评估会计信息系统的设计和运行效能，特别是对风险的防控能力。风险导向审计的进一步应用强化了这一理念，通过识别和评估潜在风险，会计和审计人员能够更有针对性地制定审计计划，分配审计资源，提高审计工作的前瞻性和效率。这些变革不仅增强了会计审计在保障会计信息质量、防控财务风险以及促进企业可持续发展方面的作用，还随着技术的不断进步和应用场景的拓展，继续深化其技术与理念的融合，为企业的健康发展和市场经济的稳定运行提供更加坚实、高效的保障。审计技术在会计审计的演变如表2所示。

（二）当前技术对审计职能的扩展

随着大数据技术的普及，审计工作已经能够依托强大的数据处理和分析能力对企业的经营活动进行全面而深入的分析。具体来说，数据挖掘技术的应用使得审计人员可以识别出交易模式中的不寻常变动，从而帮助企业防范风险、保护利益相关方的权益。机器学习和自然语言处理技术的应用则使得审计系统可以自动分析合同文本、会议记录等非结构化数据，并从中提取对审计有价值的信息。这种技术的使用极大地拓宽了审计的视野，审计人员可以更全面地了解企业的运营策略和内部控制的实际运作情况，审计结果也因此更加客观和准确。在全球经济一体化和市场环境复杂多变的今天，企业面临着前所未有的挑战和风险，审计作为企业内部控制和风险管理的重要组成部分，其重要性愈发凸显。现代审计结合技术的力量能够为企业提供关于风险管理、内部控制优化、业务战略调整的决策支持。因此，当前技术的发展不仅仅是改变了审计的工具和方法，其还重新定义了审计的职能和角色。

三、大数据与人工智能在会计审计中的融合应用

大数据与人工智能技术的快速发展，正在深刻改变着会计审计的实践格局。这两者的融合应用，不仅提升了审计工作的效率与质量，还为审计行业的未来发展开辟了全新的路径。以下将从审计数据的实时分析、审计决策的智能支持以及风险评估的自动化三个方面，详细探讨大数据与人工智能在会计审计中的融合应用。

（一）审计数据的实时分析

大数据技术为审计数据的实时分析提供了强大的处理能力，使得审计人员可以快速访问、处理和分析来自各种业务系统的数据流。与此同时，人工智能技术中的机器学习和深度学习技术进一步增强了数据分析的深度和广度，提高了审计的时效性和策略性。

1． 实时性：大数据技术缩短了数据处理时间，实现了审计数据的实时分析。

2． 全面性：在大数据和人工智能的支持下，审计人员可以对全部数据进行分析，得出更全面和准确的审计结果。

3． 精准性：人工智能的异常检测算法帮助审计人员快速识别关键数据点，提高审计资源的利用效率。

（二）审计决策的智力支持

大数据技术能够从庞大的数据集中提取有价值的信息，辅助审计人员快速识别关键的审计点。而人工智能技术则能够自主学习历史审计案例，不断优化审计决策模型，为审计人员提供决策建议。

1． 量化支持：大数据技术提供量化的数据支持，使审计决策更加科学。

2． 预测能力：人工智能能够模拟经济场景，预测潜在风险和结果。

3． 实时调整：在审计过程中实时提供策略调整建议，帮助审计人员做出最优决策。

（三）风险评估的自动化

大数据技术使得审计人员可以接触到来自不同渠道和系统的大规模数据集，揭示隐藏在数据背后的风险模式和异常行为。而人工智能技术中的机器学习算法则实现了审计风险管理的自动化。

1． 覆盖面与深度：大数据技术提高了风险评估的覆盖面和深度。

2． 预测准确性：机器学习算法能够识别正常与异常的财务行为，提高预测潜在问题的准确性。

3． 实时更新：智能系统能够从持续的数据流中学习并适应新的风险因素，实现风险评估模型的实时更新。

因此，大数据与人工智能在会计审计中的融合应用，不仅提升了审计工作的效率与质量，还为审计行业的未来发展带来了全新的机遇。通过实时数据分析、智能决策支持和风险评估自动化等方面的创新应用，会计审计正在逐步迈向智能化、高效化的全新阶段。

四、技术融合带来的挑战

（一）数据安全与隐私问题

对于数据安全问题，会计审计中涉及大量敏感的财务信息和个人数据，这些数据的安全性直接关系着企业的商业秘密和客户的隐私权益。随着技术的发展，审计数据呈爆炸式增长，且越来越多地依赖于云计算、分布式处理技术进行存储和处理。这种技术架构虽然提升了数据处理的效率和灵活性，但同时也增加了数据被非法访问和窃取的风险，其中，黑客攻击、系统漏洞以及数据传输过程中的安全防护不足都会导致敏感信息的泄露，从而严重威胁着企业的财务安全。对于隐私保护问题，会计审计的过程中需要分析和处理大量涉及个人和企业的敏感数据，如何在提高审计效率和精确度的同时确保这些信息的隐私得到妥善处理是技术融合必须面对的挑战。此外，随着数据保护法规的日益严格，审计机构还必须确保其数据处理活动符合相关法律法规的要求，以保护客户数据不被滥用或泄露。总之，随着会计审计工作向数字化和智能化迈进，技术融合带来的数据安全与隐私保护问题日益凸显，成为审计行业在迈向未来道路上必须正视和解决的挑战。

（二）技术依赖增强导致的风险

技术依赖加剧会削弱审计人员的专业判断力，这一点体现为：在传统审计过程中，审计人员主要是运用其专业知识与经验进行判断和决策，而随着大数据分析、人工智能等技术的融合应用，越来越多的审计判断和决策过程被自动化系统所取代。这种变化虽然大大提高了审计效率、减少了人为错误，但同时也导致审计人员过于依赖技术结果，忽视了深入分析复杂问题的必要性。与此同时，审计活动的数字化使得大量敏感数据和审计证据存储在电子系统中，一旦发生技术故障，不仅会直接影响审计工作的正常进行，还会导致重要数据的丢失或泄露以及网络黑客的攻击。在这种环境下，审计机构面临的风险显著增加，任何技术问题都会对整个机构声誉和客户信任带来影响。而随着审计工作对网络和信息技术的依赖性不断加深，审计机构也必须对突发的技术问题保持高度警觉，以此来防范潜在的技术风险对审计活动的影响。综合而言，技术融合尽管为会计审计行业带来了诸多便利，但随着对技术的依赖程度加深，审计行业必须面对由此带来的专业判断能力的弱化以及对技术故障的增加这一双重挑战。

（三）审计独立性的挑战

在当前的审计实践中，越来越多的审计活动依赖于数据分析软件、云计算服务以及基于人工智能的审计支持系统。这些技术解决方案多由外部供应商提供，审计机构与这些技术供应商之间形成了复杂的依赖关系。一方面，审计机构因技术过于依赖特定供应商而难以保持必要的客观与中立；另一方面，当供应商与被审计单位存在经济或其他形式的利益关联，那么审计机构如果使用了这些供应商的产品或服务，那么其独立性也会受到外界质疑。与此同时，技术融合过程中审计数据的控制权问题也对审计独立性带来了不利影响。在高度数字化的审计环境中，大量审计数据需要以电子方式进行收集、存储和处理，审计数据在传输或存储过程中的任何非授权访问或修改都会损害审计结果的客观性和公正性。此外，随着云技术的广泛应用，审计数据存储在了第三方服务器上，这也增加了数据泄露的风险，并且也会因为数据托管方的问题而影响审计机构的独立性判断。

五、应对方法

（一）强化数据保护措施

从技术层面来看，应充分利用加密技术对审计数据进行保护。数据加密不仅可以保护数据在存储过程中的安全，还能确保数据在传输过程中不被窃取或篡改。可以采用高级加密标准、安全哈希算法等以有效地对审计数据进行加密处理，这样即使数据被非法获取，未经授权者也无法解读数据内容；也可以应用区块链技术，利用这一技术不可篡改的特性进一步加强数据的安全性和透明度，从而提高整个审计过程的信任度和可靠性。从管理层面来看，审计机构应建立严格的数据安全管理政策，明确数据访问权限和使用规则。具体而言，应实施分级管理制度以确保只有授权的审计人员才能访问敏感数据，并根据其工作需要限定数据的使用范围；定期进行数据安全的审计和评估，以便及时发现和解决数据管理和保护中存在的风险点。审计机构应采用先进的技术工具监控数据的使用和流动情况，运用数据丢失预防系统来监控和控制敏感数据的传输，确保数据不会被未授权地传输或外泄、应用行为分析工具以监测和分析审计人员的行为模式，一旦发现异常行为，迅速采取措施，从而防止数据泄露事件的发生。

（二）增强审计技术的透明度与可控性

为了增强审计技术的透明度，审计机构应当确保所有使用的技术工具都能够对外公开其工作原理和操作流程，即对所使用的数据来源、数据处理方式、算法逻辑和决策依据进行全面说明。具体而言，在采用机器学习模型进行风险评估时，应详细解释模型的选择依据、训练过程、输入输出变量以及如何解释模型输出，从而使得审计客户和其他利益相关方可以更好地理解审计结果的形成基础，增加对审计工作的信任。对于会计审计技术的可控性，则要求审计机构在技术引入和使用过程中建立严格的管理和监控体系，对审计技术的采购、开发、测试、部署和运维各环节进行全面的监控，以确保技术应用符合审计标准和伦理要求。这要求审计机构制定详尽的技术管理政策和操作规程，明确技术使用的权限和责任；同时，利用技术手段进一步增强对审计过程的监控和控制，建立审计信息系统实时跟踪审计进度和审计质量，及时发现和纠正审计过程中的问题；并且还应当定期进行技术安全评估和审计，以便及时发现和修补潜在的技术安全漏洞，从而保证审计数据和审计结果的安全性和准确性。

（三）加强审计人员的技术培训

为了提升审计独立性，应加强审计人员对新兴技术的理解和应用能力。技术培训的内容应包括数据分析技术、人工智能系统以及最新的信息安全知识。在培训内容的设计上，除了要让审计人员了解这些技术的操作方法以外，更重要的是深入解析这些技术背后的工作原理和逻辑，从而使得审计人员在工作中能够操作这些高级工具，并理解其输出结果的意义，评估存在的局限性和风险，做出更为客观和独立的判断。具体而言，对于采用机器学习技术的审计工具，培训应包括对机器学习模型的训练过程、模型验证方法以及模型在不同情况下的适用性和限制的深入讲解，使得审计人员可以更准确地解读由机器学习模型生成的审计证据，有效控制审计过程中出现的技术偏见，确保审计结论的准确性和公正性。除了技术培训，还应加强审计人员对于信息系统安全的认识和防范能力。信息安全是审计独立性中不可忽视的一环，审计人员应在培训中了解最新的网络安全威胁和防护技术，学习如何在审计过程中保护审计信息不受到未授权访问和损害以及如何使用加密技术保护数据传输的安全。接受了这样全面而深入的技术培训之后，审计人员将能够提高个人的技术能力，并在审计工作中独立地运用这些技术，从而提升审计工作的质量和效率。

六、结语

随着大数据与人工智能技术的迅猛发展，其在会计审计领域的融合应用不仅极大地提升了审计工作的效率与质量，更为审计行业的未来发展开辟了无限可能。面对这一技术革新带来的机遇与挑战，我们需要持续深化对大数据与人工智能技术的探索与应用，同时高度重视数据安全、隐私保护、技术依赖及审计独立性等关键问题。通过强化数据保护措施、增强审计技术的透明度与可控性、加强审计人员的技术培训，我们可以逐步克服技术融合过程中遇到的难题，确保会计审计工作的科学、公正与高效。未来，随着技术的不断进步和应用场景的持续拓展，我们有理由相信，大数据与人工智能将在会计审计领域发挥越来越重要的作用，为企业的稳健运营、市场的健康发展和经济的持续增长提供坚实的保障。审计行业正站在一个新的起点上，让我们携手共进，迎接智能审计时代的到来。

参考文献：

[1]朱志俊.大数据在会计审计中的应用[J].纳税，2024，18（09）：25-27.

[2]张丽.大数据技术在企业审计与会计中的应用研究[J].现代商业研究，2023（10）：26-28.

[3]应里孟，阳杰.会计师事务所的大数据审计转型——动因、障碍与实现路径[J].财会月刊，2020（05）：100-108.

[4]郑唯.基于数字技术的“远程+现场”并行审计模式研究[J].财会通讯，2024（01）：129-134.

[5]国家税务总局福建省税务局课题组，李建功，邢锋，等.数据生产视角下税收征管数字化转型研究[J].税收经济研究，2023，28（06）：21-29.

[6]彭涌超.人工智能下的会计专业和审计专业的发展[J].区域治理，2019（30）：124-126.

[7]杨雪梅，丁治伊，张涵.AI时代的到来对会计审计行业产生的利弊影响[J].环渤海经济瞭望，2018（06）：56.

（作者单位：广东工商职业技术大学）