人工智能背景下绩效审计工作的探索与实践

●王 波 李时辉 郑鹏飞

一、引言

人工智能是一组展示某种形式的人类智能的技术，与其他技术结合使用，可以扩展其初始功能，如高级分析或智能自动化。人工智能在理解自然语言和非结构化数据方面的优势，可用于协助收入和租赁合同审查。人工智能的一个主要推动力是开发与人类智能相关的计算机功能，如推理学习和解决问题。人工智能技术也称为认知技术，能够将信息技术的力量扩展到人类执行的传统功能。传统上审计确认的工作流程是准备、授权、分发、收集、评估和协调。然而这个过程可以简化，因为机器学习技术可用于识别，提取和处理通常附在确认上的许多支持文件，自动确认交易而无需重大干预。与人类相比，机器在处理诸如数据采集之类的重复和耗时的任务方面表现优异。他们能够审查大量数据，评估审计中需要检查的内容以及识别数据中的异常情况。

人类价值观仍然是审计的核心，拥抱人工智能确实是审计专业发展方式的一个进步。使用认知技术在审计流程中发展，使其更智能，更具洞察力和更高效，这是审计行业创新的另一种方式。随着技术的发展，审计师对现在和将来的工作将越来越需要人工智能和在该领域具有专业知识的人的组合。越来越多的审计师需要了解AI数据挖掘和分析的相关性，才能成为业务中不可或缺的组成部分。

二、人工智能在绩效审计方面的应用现状

在未来，审计需要采用人工智能为审计领域带来利益。内部审计师最重要的任务是能够分析收集的信息，而审计的问题部分可以由初级审计员完成。在金融危机之后，从人工智能引入过程中受益最多的领域是内部审计。这样，可以以更有效的方式使用现有资源，并且可以在更短的时间段内运用于更多领域。将来，内部审计将使用像Eliza这样的软件，频繁与所有领域的专家进行面谈，并且能够通过搜索关键词来建立报告预警系统并收集信息。

人工智能中的认知技术实际将信息技术的力量扩展到传统由人类执行的任务中，它们使用户能够解决曾经在速度、成本和质量之间进行权衡的问题。这些人工智能技术可以帮助审计人员自动执行人类手动执行了数十年的任务。因此，人工智能简化了评估程序，可以使审计人员花费更多时间提高洞察力并应用更好的专业判断，进而提高审计质量。人工智能对会计和审计专业的未来至关重要。人工智能是一个重要的工具，将为这些专业人员提供所需的工具，以提高其职业的效率和效力。记账或流程驱动的重复性任务更有可能被自动化技术所取代，而涉及专业判断的高价值专业在短时间内不会被取代。

此外，AI非常有用的一个特定领域是文档审查。在过去，输入特定的不同的关键术语是一个耗时的手动过程，使用人工智能能够实现自动化识别，这种能够识别并处理的“学习技术”使得在一组样本文档上的训练系统变得可行，以便系统学习如何识别和提取关键术语。

实际上，人工智能已经广泛运用于生活中。2017年，安永的一项调查显示，74%的CEO表示他们没有人工智能的战略计划。一年之后，完全相同的调查结果表明，73%的CEO已经采用AI或计划在未来两年内采用。由世界经济论坛提供的第二个统计数据显示，到2025年，30%的公司审计将由AI执行。经合组织计算了46个国家公共部门正在进行的200多个区块链计划。安永在租赁合同过程中引入了人工智能。该公司在2018年10个月中开发了一种基于机器学习的软件程序，该程序可以读取数百页的合同文件，并减少人们审查和审计合同所需的时间。现在，人们在几分钟内审查租赁合同，而不是在计划的帮助下审查租赁合同。这使得工人能够专注于更有趣的合同问题，例如与他们相关的风险。

最后，了解财务专业人员如何从采用这些颠覆性技术中受益也是至关重要的。通过为审计人员提供分析大量审计相关数据的能力，分析可以帮助提高审计质量，从而获得洞察力并更深入地了解财务结算和业务运营。高级分析为审计团队提供前瞻性功能，通过场景分析和预测提高预测结果的能力。大规模自动化将允许机器完成更多的日常审计任务，使财务和审计专业人员能够将注意力集中在更有价值的任务上。

三、人工智能应用于绩效审计带来的挑战

（一）人工智能无法进行有效的绩效审计沟通

绩效审计中的问题是千变万化的，对被审计单位的经济活动审计不能单靠资金信息，还需要人工的质疑和判断，人工智能系统可以通过获取、处理和挖掘企业财务报告系统产生的大量数据来协助审计人员。但是，虽然机器可以更快速、更完整地识别海量数据集中的模式和异常，但更多的价值来自调查和推断模式背后的原因或异常。只有审计人员才能说出数据背后的真实故事，审计单位在开展审计工作之前会和被审计单位深入沟通，全方位了解相关信息，为后期绩效审计的顺利开展打下基础，保证绩效审计结果的公正性与效率性。当审计过程中出现争议时，还需要审计人员进行更深入的调查和沟通，保证争议事项的公平公正，而人工智能技术并不能代替审计人员与被审计单位进行沟通，只能进行最基础性的工作。

（二）人工智能缺乏绩效审计的判断能力

为了避免过度拟合并确保高分类精度，需要大尺寸的训练数据，因为深度学习采用具有多个参数和深隐藏层的深度神经网络。但是由于法定限制，审计人员没有谷歌或搜狗提供的大量数据。审核员有道德（或法律）义务维护客户信息的机密性，未经客户同意，禁止披露任何机密客户信息，为审计公司带来了一大堆不确定因素和障碍。因此，研究“理想”的训练数据集以实现不同分析任务的目标精确度势在必行。

（三）人工智能的算法结果存在疑义

要了解数字和人工智能对审计和财务专业人员的影响，了解推动第四次工业革命的力量非常重要。其中一种力量是数据爆炸，这些数据正在推动数字化中断。另一因素是加速变革步伐，这使得在一个越来越不确定的环境中管理信任变得更加复杂。例如，网络攻击变得越来越复杂和普遍，人工智能的采用也带来了新风险。根据Gartner的2018年CIO议程调查，到2020年85%的AI项目将因数据算法或开发团队的偏见而产生错误结果。

人工智能算法一直以来都是人们关注的重点，其中一个叫黑箱算法，这不仅仅是神经网络的问题，更是统计机器学习多年来的顽疾，就是用一个表达能力很强的黑盒子来拟合想要研究的问题。由于里面参数很多，这样一个复杂的黑盒子去做拟合的时候，如果审计结果较好，则能根据审计结果作出预算和决策；相反，如果审计结果不好，也无法找到数据的根源以及失败的原因，对被审计单位来说着实不公平。如何在这几亿、几十亿个参数中找出出错的具体环节，其实是非常难的一项工作。

（四）人工智能难以保障企业信息安全

人工智能的使用增加可能需要重新审视隐私保护的现状，但这并不意味着隐私将不再存在或变得无关紧要。人工智能与现有分析技术之间的另一个关键点是可以自动化所有这些领域。人类历来能够对数据处理进行高度控制，人工智能的使用增加意味着情况可能不再如此。AI的大部分价值在于它能够识别人眼看不到的模式，学习并预测个人和群体。从这个意义上说，AI可以创建难以收集或者不存在的信息。这意味着收集和使用的信息可能超出个人最初故意披露的信息。预测技术的部分承诺是可以从其他（看似无关且无害的）数据中进行推论。人工智能的增加可能会导致一种环境，在这种环境中，由企业产生或与之相关的所有信息都是可识别的。在这种情况下，根据企业信息的定义确定隐私法所保护或未受保护的内容在技术上或法律上都不可行。许多人认为，有必要将注意力从企业信息的二元理解转移，以使隐私法继续保护AI环境中企业的信息隐私。

四、人工智能为绩效审计带来的机遇

人工智能采用的关键驱动因素是能够优化时间，并跨部门以开放和协作的方式共享数据、知识和能力；还可以通过安全和集中收集信息，记录和流程日志来降低业务风险，做到消除决策过程中的人为偏见，更容易接近和更快地使用服务，从而节省大量资源；智能机器可最大限度地减少环境影响。

（一）人工智能减少了绩效审计的风险

在会计和审计文献中已充分记录，暴露于大量信息可能会导致模糊性增加，信息过载，难以识别相关信息和模式，从而导致审计判断欠佳。技术创新和隐私考虑之间的平衡将促进社会责任人工智能的发展，从而有助于长期创造公共价值。AI会同时识别风险，评估流程和控制设计，从而对绩效审计行业产生巨大的积极影响。AI具有提高效率的巨大潜力，但它们也可以帮助降低组织风险。这些技术处理的过程快速且一致地执行；人类犯错误或跳过步骤，机器人不会。但这种速度和一致性会带来风险。如果存在错误的算法，如果工具访问不正确或不完整的数据，如果有人篡改过程，或者不适应不断变化的业务或经济条件，那么组织的自动化流程可以放大人为错误。实时审计的加速以及帮助识别和管理新兴技术风险的相关需求意味着内部审计人员发现自己与第一道防线和第二道防线更紧密，更经常地工作。实时审计的一个好处是尽可能将风险管理推到第一道防线。内部审计可以在调查AI如何用于增强（在许多情况下取代）当前的手动事务测试和其他风险测试过程中发挥关键作用。通过帮助管理层了解这些工具的最佳用途并通过实时部署这些工具，可以大大降低组织的风险状况。

（二）人工智能改变了绩效审计的方向

公司和组织正在不断地生成和收集大量数据，从销售点到货运跟踪信息，以及实时库存计数。此外，来自外部来源的信息，以社交媒体和新闻提供的形式易于获取并可供分析。事实上，人工智能应用于此类大数据，预计会使审计专业向前迈进一步。有了完善数据库系统，传统的审计程序就变得不那么有效和高效，这就需要重新思考审计的方式。绩效审计的定位对于组织衡量其AI计划绩效的能力至关重要。在规划阶段，绩效审计可以提供有关如何建立指标的建议，为管理层和董事会提供充分可靠的信息。但是，绩效审计不得负责建立或拥有AI性能指标。在已实施AI的组织中，绩效审计应提供对第一道防线控制和与AI相关的第二道防线监督的保证。在过去的几十年中，技术的逐步发展旨在创建“人工智能”系统。人工智能的概念化及其有用性是学术界和商业实践中讨论的主题。革命性技术的引入最终带来了流程的基本变化和整个行业的重组。行业和现在的审计正在这些领域进行实质性投资。

（三）人工智能提高了绩效审计的效率

数据分析对审计人员非常重要。它有助于他们轻松建立审计范围并进行风险评估。机器人过程自动化和分析有助于跟踪日常事务审计的记录。认知计算、人工智能和预测分析有助于处理需要估算和判断的更复杂和非常规交易。人工智能将使审计成为一个持续和实时的过程。与人类相比，机器擅长执行数据采集等重复且耗时的任务。机器和支持AI的技术将简化审计人员面临的数据采集挑战。人工智能将最大限度地减少一次耗时的任务，即查找相关信息，将其从文档中删除，并将其转换为可用格式。审计人员可以利用AI方法在更短的时间内检查完整的交易数量，而不是手动检查交易样本。审计人员不必将时间花在体力劳动上，而是通过将工作重点放在人工智能产生的结果的解释上，将他们的专业技能更好地用于高价值任务。通过让员工专注于需要人类判断的领域，自动化一些重复的手动任务将提高效率。

在大多数手动密集型活动发生的情况下，AI可以提供帮助，这代表了传统审计的重大转变。数据提取、比较和验证是很好的起点。AI可以显著加速手动执行的数据输入和提取活动的数字化，从而减少花在审计数据准备上的时间。将内部支付数据与第三方支持联系起来需要大量的审计和客户工作时间，使用AI可以完全自动化测试支付交易的存在和评估，以及提取对所需的任何实质性测试的支持。

（四）人工智能促进了审计人员提升自身综合素质

新兴技术提供了许多好处——最明显的可能是审计质量。由于其自动化流程的能力，技术通常会带来与效率的自然关联。这是一个令人兴奋的发展，但并不意味着我们需要更少的人。我们实际上可以以不同的方式使用进入该行业的人才，因此，教育至关重要。如果将新知识、专业技能和人才与数字技术和人工智能结合起来，那么就能确保实现更好的绩效、时间规划、生产力和效率。虽然人工智能为企业提供了增强运营的重要机会，但其能力同样对网络犯罪者具有吸引力。人工智能和机器学习将提高黑客在网络中发现弱点的能力并提高速度。他们将能够自动安装探针以进行攻击，并且还可以增强测试和开发新恶意软件的能力。当然，那些参与防御企业此类攻击的前线的人也可以利用人工智能和机器学习的服务保持领先一步，在犯罪分子找到之前堵塞任何网络和系统漏洞。虽然技术可以带来显著的改进和效率，但部署合适的人员、技能和方法最终可以使技术按预期工作。另一方面，人工智能取代了最基本的信息数据整合，更高深的判断也需要更加优秀的人才，如果不跟紧科技时代就会被淘汰。因此应建立人才培训机制，使审计人员具备丰富的知识和技能，定期或不定期进行水平考核，开展学术交流活动，交换彼此的经验和实践认识，取长补短，也可以学习借鉴国外的审计技术和手段，这些都是提升审计人员综合素质的方法。