崔然(铜陵学院)
新兴技术的飞快发展对审计工作的效率、效果提出了更高的要求,而人工智能技术在神经生物学、心理学、语言学等学科中,已经成为较为前沿的科学,人工智能整合各个学科的前沿知识,对人类的“智力”进行模仿。人工智能是一门研究计算机模拟人类思维的学科,实现像人类一样思考与学习的能力,促使计算机进行更高层次的运作。在这个过程中,通过区块链、机器学习等新兴技术来进行审计,可以实现审计过程可追溯、可防止修改,形成相对比较透明的审计业务流程,以此来构建人工智等审计业务的模式。当今企业越发关注数据的挖掘与数据分析对企业发展的引领作用。人工智能恰好满足了企业现实需求,目前大多数审计单位开始运用人工智能辅助自身的审计工作,如:德勤会计师事务所运用人工智能提高决策的效率与效果。本文以人工智能在审计中的应用为研究对象,主要分析人工智能在审计工作中的优势,应用的流程以及在审计程序中的应用等。
在未来审计数据的收集、分析、归纳工作将进一步的规整化,建立人工智能所需求的审计体系,使得人工智能可以替代传统的一些审计业务,如事务性的审计工作。人工智能实现了替代以及辅助性审计的整合,遵循相关的业务的需求,建立新型且符合数字化的要求的审计规则,建立智能化框架,提取规范化的元素,依照不同地区间的差异性,对审计数据接口进行修订,参照最新标准,建立数字化应用准则,实现智能化审计。
人工智能审计可以完善现有的审计体系,实现流程的自动化处理。采用新兴的技术手段,对审计业务展开分析,将审计中的风险因素纳入考量范围,运用大数据分析,识别存在的风险点,并采用事前监管、事中分析、事后总结的模式,发现风险,及时处理风险,使审计结论更加客观公正。在智能流程中,审计师承担咨询专家的角色,对审计过程中出现的问题,进行及时的查看、处理,实现全面参与,切实保障审计质量的提升。
智能化审计流程在互联网中进行,减少了认为虚构数据的可能性,且在一定程度上避免了审计数据扩散的风险。依赖于人工智能技术的要求,不断完善现有的基础设施体系,使得智能化审计不断的得到更新,实现大数据审计以及智能算法的有效融合。运用机器学习代替程序化的审计,可以实现对被审计单位文献资料、语言以及视频等审计证据的完整性记录,并将数据进行线上存储。对于保密程度低的信息,可以在全国建立联网的公开共享平台,方便后续审计工作,对于涉密等级高,需要保密的审计资料,按照政府的政策规定,进行分级别保密。
在传统的审计业务中,主要由五个步骤组成:接受业务委托、计划审计工作、实施风险评估程序、实施控制测试和实质性程序、完成审计工作和编制审计报告。即从最开始的业务委托到最终完成审计报告,注册会计师需要依靠自己的经验以及相关的技能来完成审计工作,但在实际的工作中,由于技术比较落后,耗费了大量的人力和物力,引起成本增多。
人工智能采用新兴技术,建立标准化的审计数据接口,并促使采集数据标准化、整理分析数据规范化,建立人工智能下的审计模式,辅助高效的进行审计决策。人工智能下的审计业务流程包括,智能化数据采集、审计资料分析、形成审计意见、报告等,在流程中审计师运用自动化操控模式,对审计工作进行动态管理,人工智能审计可以客观评价审计过程,对相关数据进行稽查核对,自动形成异常项目,如错记、漏记、伪造等,并将差异项目整理成表格模式,帮助审计师快速寻找重大错报,高效工作,迅速形成审计意见。
1.审计数据的获取
审计师在审计时,需要获取被审计单位的相关信息,而有些信息需要客户自己报送,难以保证报送的信息真实性,也难以搜索整合与被审计单位相关的其他企业财务信息、工商信息以及税务信息。对于客户财务造假以及客户经理粉饰等风险,难以进行识别,人工智能技术运用于审计中,可以通过网络爬虫的方式在网络中获取客户的相关信息。为了保证审计范围的有效性和审计结果的准确性,可以根据上述数据检查客户实际的业务和提交材料是否一致,辨别客户是否存在虚假的陈述,以此降低风险。人工智能技术可以解决审计周期长、沟通成本高以及重复性工作的问题,通过数据的收集、自动化测试,自动归集文档以及自动化底稿准备等,可以为审计工作节省大量的人力物力。
2.审计数据处理
在审计业务处理中,需要查看大量的审计原始资料,增大审计人员工作量。在数字化时代,文字识别技术可以将扫描后的文字图片经过处理、切分和提取,形成可以编辑的文本,便于审计经理收集审计证据。在审计的过程中,文字识别技术,可以将图片上的信息变成可编辑的文本,为人工智能审计提供了更加全面的证据,从而降低审计人员的工作量,使得全样本审计成为可能;机器学习是人工智能的核心,它可以让计算机主动的进行学习,而不需要告诉计算机应当如何进行业务处理,使得审计人员从数据库中快速的获取有价值的信息。
在审计业务开始之前,人工智能技术通过大数据快速获取以往审计过程中被审计单位所具有的重大风险问题,并采用新兴技术搜集整理报告使用者所普遍关注的重点问题,进而有效地整合审计资源。在审计过程中,人工智能技术可以对审计数据进行分析,提高实质性程序的效率。在审计报告阶段,人工智能可以详细记录相关的意见,为后续审计报告提供完整的数据,在成果汇总中,人工智能可以建立完备的审计公告,并计入审计数据库。
在传统的审计中,通过观察、检查、询问等审计程序,可以对企业进行风险评估,可以对企业风险管理能力进行评价,并提出相关建议。而当前会计资源以及会计信息高度共享的情况下,审计人员通过运用人工智能技术来获取被审计单位的会计信息,能够使它的真实性进一步提高。通过内外部相互结合的方式来获取审计信息,使得信息获取的途径不再是传统审计过程中的excel 表,而是通过各种图像技术,为获取审计信息提供多元化的模式,促使审计信息真实性大大提高。人工智能技术的运用可以在获取被审计单位相关信息的同时,也能够将这些信息和同行业的年报、季报等相关的数据进行对比分析,发现被审计单位所处的行业是否发生了变化,对风险进行持续动态评估。
在传统的审计抽样工作中,审计师通需要依靠自己以往的职业经验以及专业胜任能力进行抽样工作,这样会消耗审计人员更多的精力,而且样本数量和质量没有真正的做到客观和科学,样本选择的过少会使得抽样工作无效,选择过多会增加审计人员的工作量。运用人工智能技术,审计师可以到企业采集相关数据后将其导入信息系统中,并进行自动抽样,排除主观性的影响,以样本结果为基础来评估整体,判断是否存在重大风险,高效的进行审计抽样工作。人工智能审计强化了审计抽样工作的效率,使得审计工作更加全面和客观,准确性大大提高,在实际的审计工作中避免了因为抽样而导致的重大错报风险。
相比于传统的审计工作,人工智能审计运用新兴技术,可以快速提高审计效率,完善现有的审计业务体系,减少了审计人员的工作量。本文以人工智能在审计中的应用为研究对象,着重分析人工智能在审计业务流程以及审计程序中的应用,在审计业务流程中应用审计程序,注册会计师输入要求,可以实现数据收集、数据分析的自动化处理,形成审计报告初稿;在审计程序中应用人工智能,可以促使审计前期识别审计业务时,明确被审计单位更为全面的相关资料,在风险评估中,可以通过图像技术,更为全面的收集被审计单位的相关信息,在审计抽样中,运用人工智能技术在一定程度上排除主观性的影响,使得全样本审计成为可能。人工智能运用于审计工作,将为审计业务的规范化、效率化提供极大的支持。