浅谈人工智能技术在审计工作中的应用与展望

随着信息技术的飞速发展,人工智能(AI)正逐渐渗透到各行各业,审计领域也不例外。审计机关作为党和国家监督体系的重要组成部分,面临着审计任务日益繁重、审计对象日益复杂、审计要求日益提高等挑战。将人工智能技术应用于审计工作中,可以有效提升审计效率和质量,推动审计工作转型升级。本文将从人工智能在审计工作中的应用现状、发展方向、面临的挑战以及建设性建议等方面进行探讨。

一、人工智能在审计工作中的应用现状

近年来,审计机关积极探索人工智能技术在审计工作中的应用,并取得了一定成效,主要体现在以下几个方面:

(一)审计数据采集与分析方面。利用自然语言处理(NLP)技术,自动识别和提取审计相关数据,并进行数据清洗、转换和整合,为后续审计分析提供高质量的数据基础。例如,利用OCR技术识别扫描件、图片中的文字信息,利用文本挖掘技术分析合同、招投标文件等非结构化数据。

(二)审计风险识别与评估方面。利用机器学习算法,构建审计风险评估模型,对海量数据进行自动分析,识别潜在的审计风险点,并进行风险等级评估,为审计人员提供风险预警和决策支持。例如,利用关联规则挖掘技术发现异常交易,利用聚类分析技术识别高风险领域。

(三)审计程序自动化方面。利用机器人流程自动化(RPA)技术,将重复性、规则性的审计程序自动化。例如数据核对、账表生成、报告撰写等,提高审计效率,降低人工操作风险。

(四)审计质量控制和复核方面。利用人工智能技术,对审计工作底稿、审计报告等进行自动复核,识别潜在的错漏和风险,提高审计质量。例如,利用自然语言处理技术分析审计报告的语言表达和逻辑结构,利用机器学习技术识别审计工作底稿中的异常数据。

二、人工智能在审计工作中的应用发展方向

(一)从单一技术应用向多技术融合应用发展。将人工智能技术与大数据、云计算、区块链等技术深度融合,构建更加智能化的审计平台,实现审计数据的实时采集、分析和共享,提升审计工作的整体效能。

(二)从辅助审计向智能审计发展。人工智能技术将不仅仅局限于辅助审计人员完成重复性工作,还将逐步参与到审计决策、审计判断等核心环节,实现审计工作的智能化和自动化。

(三)从事后审计向事中审计和事前预警发展。利用人工智能技术,实现对被审计单位经济活动的实时监控和风险预警,将审计关口前移,提高审计的时效性和预防性。

三、人工智能在审计工作中应用面临的挑战

(一)数据安全和隐私保护问题。人工智能技术的应用需要大量的数据支撑,如何确保审计数据的安全性和被审计单位数据的隐私性,是需要解决的重要问题。

(二)人工智能算法的可解释性问题。一些人工智能算法的决策过程缺乏透明度,难以解释其推理逻辑,这可能会影响审计结论的可信度和可接受性。

(三)审计人员专业胜任能力不足问题。人工智能技术的应用对审计人员的专业胜任能力提出了更高的要求,需要审计人员具备一定的数据分析和编程能力。

四、推进人工智能在审计工作中应用的建议

(一)加强顶层设计,制定人工智能审计发展规划。审计机关应结合自身实际情况,制定人工智能审计发展规划,明确发展目标、重点任务和保障措施,统筹推进人工智能技术在审计工作中的应用。

(二)加大数据资源整合力度,构建审计大数据平台。打破数据孤岛,整合审计机关内部数据、被审计单位数据以及其他相关数据,构建审计大数据平台,为人工智能技术的应用提供数据支撑。

(三)加强人工智能审计人才培养。加强对审计人员的人工智能技术培训,提升审计人员的数据分析、编程等能力,培养一批既懂审计又懂人工智能的复合型人才。

(四)加强产学研合作,推动人工智能审计技术创新。加强审计机关与高校、科研机构、企业等开展合作,共同研发人工智能审计新技术、新方法,推动人工智能审计技术的创新和应用。

人工智能技术的应用为审计工作带来了新的机遇和挑战。审计机关应积极运用新技术,加快推进人工智能技术在审计工作中的实践应用,不断提升审计效率和质量,为推动经济社会高质量发展提供有力服务保障。