人工智能视域下高校财务收支审计研究

高 远

一、引言

2021年11月，财政部印发《会计信息化“十四五”规划》。《规划》指出，要以数字化技术为支撑，健全完善各种数据标准和安全使用规范，推动会计审计工作数字化转型。该项政策指导为高校财务收支审计智能化实践创新提供思路。目前，高等教育经费投入日益增加，传统审计工作已难以满足财务收支业务处理需求。为提高审计工作效率，高校需要应用人工智能技术，采取相应措施，推进财务收支审计智能化，如构建功能完备的智能审计体系、加强财务收支审计信息安全保障等。因此，本文以人工智能为研究背景，分析探讨高校财务收支审计实践路径，以期为高校财务收支审计工作创新提供参考。

二、“人工智能+财务收支审计”建设现实基础

近年来，信息技术不断发展，党中央高度重视审计信息化建设，并发布相关政策文件，强调要加强审计网络建设、审计信息化应用系统建设以及审计数据中心建设。目前我国审计信息化建设已取得一定成就，比如，我国审计网络将各级审计机关搭建沟通桥梁，促使审计工作交流高效、便捷；审计管理系统将审计业务管理和行政管理整合到一起，实现一体化办公。不仅如此，我国还对区块链技术予以重视，并进行相关政策支持，如《2018中国区块链产业白皮书》。而且，2019年，党中央领导也强调，要把区块链作为核心技术自主创新的重要突破口。总之，不仅是审计信息化建设成果，还是国家对关键技术的支持，都为“人工智能+财务收支审计”建设奠定现实基础。

三、人工智能视域下高校财务收支审计实践存在的问题

1.数据收集难度大效率低

财务收支审计工作前期阶段，高效、全面收集相关数据，是较为重要的一个环节。当前，随着人工智能技术逐渐发展，高校财务收支审计信息化建设进程逐渐加快，并逐渐朝着智能化、数字化方向转型。高校财务收支审计信息化建设，使得高校财务收支审计工作效率明显提升，工作质量也较往常更高。但是，从目前高校财务收支审计实践情况来看，财务数据收集难度较大，且收集效率也比较低。高校财务收支审计业务中，财务数据获取程序比较复杂，经过多重审批，财务部门将收支数据进行处理，统一绘制成电子表格，再通过U盘或者移动硬盘传给审计部门。而且，受部分因素影响，如数据结构不完善、数据存在冗余的情况等，审计部门拿到财务数据后，还需要进行二次处理，最终得到有效审计数据。此种数据收集方式所花费的时间往往比较长，整体收集效率不高，且还容易影响数据收集的全面性。

2.智能技术方法与审计业务需求脱节

要想应用人工智能技术开展高校财务收支审计工作，提前了解审计业务实际需求，以实际为导向，选择或引进合适的智能技术方法，确保智能技术方法与审计业务需求相符，提高高校财务收支审计工作效率。但是，从目前情况来看，还存在智能技术方法与审计业务需求脱节的问题，具体表现为：数据分析系统平台建设成效跟不上高校财务收支审计业务需求增长速度，数据分析系统平台建设存在一定滞后性。目前，高等教育经费投入逐渐增加，高校审计业务量也不断增多，各项收支信息数据逐渐多样、复杂化。面对这种情况，只有采取更加精细、先进的智能数据分析技术，才能保证高效财务收支审计工作流程规范、安全进行，避免风险因素的发生。而当前，部分高校的数据分析系统功能建设还不够完善，安全防护、数据收集等功能亟待优化，与高校审计业务需求脱节。

3.智能审计系统尚不成熟

智能审计系统是促进高校财务收支审计智能实践活动有序进行的基础要素。完善审计系统功能，实现风险全覆盖，有益于规范财务收支审计工作流程，提高工作效率。然而，根据当前高校财务收支审计实践情况分析，发现仍存在智能审计系统尚不成熟的问题，主要表现在以下三个方面：第一，人工智能关键技术工具开发和应用亟待加强，系统功能尚未完善，自动跟踪、数据自动填充等功能开发不完全；第二，风控扫描覆盖范围不全，部分审计数据未纳入系统管理，导致系统数据库不完善，数据搜集不高效、不全面，为后续财务收支审计工作开展增加负担；第三，风险派单精准度不够，对高校整改成果缺乏有效跟踪和评价，对审计工作实际开展情况掌握片面化。

四、人工智能视域下高校财务收支审计实践路径

1.确定应用场景获取数据开放共享

对于数据收集难度大效率低问题，审计部门要先确定人工智能技术应用场景，再让数据提供部门开放共享数据，提高数据收集效率和精准性，为接下来有效开展高校财务审计工作奠定良好基础。一方面，确定人工智能技术应用场景。明确人工智能技术应用场景的前提是财务收支审计流程标准化，因此要想充分运用人工智能技术开展财务收支审计工作，关键还是要优化完善财务收支审计工作流程，使其标准化、规范化。在此基础上，确定运用人工智能技术的具体环节有哪些，比如，数据获取环节应用人工智能技术，自动导入财务部门提供的财务收支凭证数据以及校内其他部门提供的相关数据，有助于提高数据收集效率。另一方面，获取数据开放共享。在明确人工智能技术应用场景前提下，对所需的审计数据进行溯源，再与数据提供部门进行沟通，分享开放财务数据。再采用人工智能技术，获取数据，确保数据全面、精准，提高收集效率。其一，审计人员可以利用数据仓库技术，从财务部门获取财务凭证、财务项目、科目等财务数据，从人事、资产等校内相关部门获取人事、资产等数据。其二，审计人员可以利用网络爬虫技术，获取工商数据、税务数据以及政府采购数据等辅助数据。

2.大数据审计智能化推进方法创新

针对智能技术方法与审计业务需求脱节问题，高校应当加强大数据审计智能化建设，推进财务收支审计方法创新，满足财务收支审计业务需求。实际当中，关于财务收支审计工作，高校要跟上自身发展步伐，立足于实际，加快数据分析系统平台建设和优化，引进智能技术，优化数据获取、安全防护等功能，提高数据获取精准性和效率，提升安全等级，保证数据分析系统平台安稳运行，推进大数据审计智能化，助推财务收支审计工作效率的提升。不仅如此，高校还应通过网络，搜集现有的审计数据分析方法，并进行总结和二次开发。以高校实际发展情况为参考依据，设置一套简化版的审计操作流程。再依托系统平台，开发数据采集工具、深度分析工具等，为有效进行审计数据分析提供技术支持。同时，开发和应用机器学习、深度挖掘、可视化交互等人工智能技术工具，保证财务收支审计数据分析结果精准和一致，降低风险，提升高校财务收支审计智能化水平。

3.构建功能完备的智能审计体系

关于智能审计系统尚不成熟问题，高校有必要构建功能完备的智能审计体系，建立完整的智慧审计体系，统一标准规范，完善配套机制。第一，建立完整的智慧审计体系。高校要完善统分体系，将创新理念渗透人工智能技术运用、信息建设、审计管理等各个方面，并进行统一管理，同时搭建有效沟通桥梁，促使各部门信息共享。在这基础上，依照智能审计建设目标，分步实施，保证智能审计建设项目顺利进行。第二，统一标准规范。高校要建立审计数据管理标准和模块标准，从制度层面出发，规范数据应用行为，提升审计数据管理效率。同时，采用模块化构造方式，对系统进行模块设计，优化系统界面，实现集约化管理。第三，完善配套机制。高校应成立一个专门领导小组，主要负责督促智慧审计建设工作顺利进行，同时对智慧审计组织结构设计、职责任务等进行创新优化，使其与智慧审计建设目标相符；建设考评机制，将智慧审计建设工作纳入绩效考核指标，调动工作人员积极性，保证智慧审计建设各环节符合标准规定。

4.加强财务收支审计信息安全保障

有关财务收支审计智能分析存在安全风险问题，高校理应加强构建财务收支审计信息安全保障体系，降低财务收支审计智能分析安全风险发生率，确保财务收支审计智能分析工作安全进行。例如，2021年，天津市滨海新区供热集团有限公司为加强财务信息安全，在现有财务软件基础上，就加强财务信息安全风险防范布置了相关防范举措，如指定专人定期做财务数据备份、电脑配置杀毒软件并定期做杀毒操作、采用办公专用传输系统、专用邮箱等。所以，高校也可以借鉴这种做法，一方面，使用移动硬盘，定期做好财务收支审计信息备份工作；引进智能安全防护技术，加固电脑等设备安全屏障，同时使用密匙、身份认证等手段，增加系统安全等级；审计人员进行数据传输时，使用专门传输系统，如邮箱；应用智能预测等人工智能技术，构建安全风险预警系统，提前预测安全风险，并及时预警。另一方面，高校应积极健全信息安全保障制度，提高信息安全地位，强化政策推进和执行效力；加强审计信息安全知识推广，加大信息安全人才储备力度，利用网络现成资源，开设审计信息安全保障培训，鼓励全员参与。

五、结语

综上所述，目前，财务收支审计信息化建设逐步推进，加上5G技术的出现，给“人工智能+财务收支审计”建设奠定基础。但是，高校财务收支审计智能实践还存在数据收集难度大效率低、智能技术方法与审计业务需求脱节、智能审计系统尚不成熟、财务收支审计智能分析存在安全风险等问题。针对这些问题，高校要采取针对性解决措施：确定人工智能技术应用场景，获取数据开放共享；大数据审计智能化，推进方法创新；构建功能完毕的智能审计体系；加强财务收支审计信息安全保障。