基于BP神经网络的人工智能审计系统研究

王敏?申文逸

摘要：随着信息化技术和互联网技术的发展，企业内部控制越来越复杂。传统手工方式对企业内控进行审计已经不能满足现代企业管理的需要，而且也会造成人力、物力资源等不必要浪费。因此，利用计算机辅助审计软件来完成审计工作成为一种趋势。通过对人工智能技术和大数据审计进行分析，提出并实现一个基于BP_Adaboost的智能审计系统。该系统可以通过设置不同的训练样本集来自动学习大量的历史数据，并使用测试样本集检验所建立的模型是否正确以及预测结果是否可信，不仅能提高审计效率，还可以降低审计风险，为相关领域提供了新思路和新方法。

关键词：人工智能；神经网络；审计系统

一、前言

随着信息技术和互联网的不断发展，各行各业都在积极探索新的管理模式。传统审计方式已经无法满足现代化企业对财务数据准确性、时效性等方面的要求。而人工智能作为一种新兴技术手段，可以有效地解决这些问题。因此，将人工智能应用到审计领域中是未来发展的必然趋势。本文以BP神经网络为主要工具，设计了一套智能审计系统，旨在提高审计工作效率与质量。

本文以BP_Adaboost为主要工具，设计了一套适用于中小型会计师事务所的智能审计系统。该系统具有高效率、高精度、低成本等优点，可大大提高审计工作效率与质量，降低人工操作风险。同时也有助于推动我国会计行业向更加规范化、标准化方向转型升级。

二、BP神经网络技术和方法

（一）人工神经网络

人工神经网络（Artificial Neural Network）是一种模拟人脑神经元之间相互连接关系的计算模型。其基本结构包括输入层、隐藏层和输出层，其中隐藏层可以有多个。通过对大量数据进行训练，使得每个神经元都具有一定的学习能力，从而实现对未知数据的预测或分类等功能。在实际应用中，通常将多层人工神经网络作为一个整体来使用，也称深度学习（Deep Learning）。

深度学习技术已经被广泛运用到各个领域，如自然语言处理、计算机视觉、语音识别、推荐系统等等。但是传统的深度学习算法存在着一些问题，例如需要大量的标注数据才能保证准确率，容易陷入局部最优解等。因此，近年来出现了很多新的深度学习算法，如卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）、循环神经网络（Recurrent Neural Networks）以及自编码器（Autoencoder）等。这些算法不仅解决了传统算法面临的问题，还提高了模型的泛化能力和鲁棒性。

（二）BP神经网络算法理论

1.BP神经网络模型

BP神经网络模型是一种前向阶层型人工神经网络，由输入层、隐含层和输出层组成。由Rumellhart、Hinton在1986年共同提出。该模型的运行方式是通过误差反向传播算法逐步优化各层间神经元的连接权重，直到计算误差达到预设目标值。BP神经网络模型广泛应用于优化计算、函数逼近、图像处理、数值预测等多个领域。由于其具有较高的处理速度和精度，因此被认为是目前应用最为广泛的神经网络模型之一[1]。

2.BP神经网络运行机制与优化

BP神经网络算法的核心思想是误差梯度下降法。该算法首先将经过归一化处理的学习样本的输入信号从输入层传递到隐含层，再传递到输出层，计算出预测值。如果预测误差不满足精度要求，则从输出层开始逐层反向传播误差信息，并通过调整各层间的权值和阈值来逐步减小误差。通过反复迭代优化，直到达到设定的循环次数或精度要求，网络的学习过程结束，并获得优化后的权值和阈值。利用这些内在关系，可以提取未知样本的输入信息，进而得到对未知样本的预测结果。因此，BP神经网络算法能够通过学习和发现数据中的模式和规律来实现对数据的建模和预测。

3.BP_Adaboost模型

BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器，反复训练BP神经网络预测样本输出，通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。

BP_Adaboost模型是一种集成学习方法，它将BP神经网络和AdaBoost算法结合起来使用。AdaBoost算法是一种集成学习方法，它可以将多个弱分类器组合成一个强分类器。在BP_Adaboost模型中，首先使用BP神经网络训练出多个弱分类器。然后，将这些弱分类器传入AdaBoost算法中进行组合，得到一个强分类器。这样可以利用BP神经网络的优点，加强非线性拟合能力和自适应性，同时还能通过AdaBoost算法来提高模型的准确性和健壮性[2]。

三、基于人工智能的审计系统设计

（一）审计模式分析

传统手工审计方式存在着效率低、易出现错误等问题，而采用智能化技术进行审计可以有效地解决这些问题。在实际应用中，将人工智能与审计相结合是未来发展趋势，也是必然选择。本文通过对现有文献和案例的综合分析，提出了一种以BP神经网络为基础的人工智能审计模型，该模型具有较高的准确性和稳定性，并且可以实现自动化处理大量数据。具体来说，该模型主要包括以下几个方面内容：首先，利用大数据分析技术从海量的财务报表数据中提取有用信息，建立一个完整的数据库；其次，构建一个基于BP神经网络算法的分类器，用于判断企业是否存在异常情况或重大错报风险；最后，针对不同类型的公司设计相应的审计策略，提高审计工作效率和精度。总体而言，该模型不仅可以帮助审计人员更好地理解被审计单位的经营状况，还可以提供更为全面、精准的审计结果，有利于保障投资者利益以及维护市场秩序[3]。

（二）审计智能化系统设计

1.总体架构设计

数据采集层、数据处理层、数据分析层和应用展示层，具体如下：

（1）数据采集层。该层主要负责从外部获取大量的原始数据，包括企业财务报表、业务信息等各种类型的数据。在数据采集过程中需要注意保证数据质量，避免出现重复或错误的数据对后续处理分析造成影响。同时还需考虑到数据来源的可靠性以及数据规模的大小问题。

（2）数据处理层。该层主要是针对已经采集好的原始数据进行一系列的预处理工作，以便于后续的数据分析与挖掘。其中包括数据清洗、去重、缺失值填充、异常值检测等等。这一步骤非常重要，如果数据存在缺陷或者不准确将会直接导致后面的数据分析结果不可靠，甚至完全错误。因此，必须认真仔细地完成每一项预处理工作。

（3）数据分析层。该层是整个系统最核心的部分之一，其主要任务就是利用前面两个层次所提供的基础数据进行BP_Adaboost算法的训练和测试。通过使用机器学习算法来发现数据之间的内在规律并从中提取有用的特征信息。最终实现智能化的风险评估和辅助决策功能。

（4）应用展示层。该层将前面各个模块所提供的服务整合起来，形成一个完整的综合管理台。用户可以通过这个平台方便快捷地查看公司的各项经营指标情况，及时掌握公司的运营状况，做出相应的战略调整和决策支持。

（三）智能化计算分析

利用BP神经网络实现对企业财务报表进行自动化、高效率的智能化处理，需要构建一个完整的数据集来训练模型并测试其性能。该数据集应包含大量真实且全面的企业财务信息以及相关业务指标等内容。同时，为了保证模型的准确性和稳定性，还需对数据集进行预处理和筛选工作。具体而言，可以通过数据清洗、缺失值填充、异常值检测等手段来提高数据质量，减少数据噪声干扰；然后再将经过预处理后的数据集划分成训练集和测试集两部分，其中训练集用于训练模型，而测试集则用于评估模型的预测能力。

接下来，采用BP_Adaboost作为主要算法工具来完成财务报表的智能化计算与分析任务。相比传统的线性回归方法，BP_Adaboost兼具BP神经网络更强的非线性拟合能力和更高的预测精度，同时通过多个弱分类器之间的协作，尤其适用于复杂的非线性关系建模任务。因此，我们选择BP_Adaboost作为核心算法模块。最后，我们将所建立的智能化财务分析模型应用到实际场景中，以验证其实际效果和可靠性。

四、审计系统展示和实证分析

（一）智能审计系统

公司财务指标有四大方面共33项指标，但其中通过显著性分析和因子分析可以提取出资产负债率、成分费用利润率、资产营运能力、公司总资产、总资产增长率、营业现金流量、审计意见类型、每股收益、存货周转率作为审计系统指标，且最终输出为1维，代表公司财务状况，为1时表示财务无风险，为-1时表示有风险，最终在分类器实现预测后将1/-1输入到用户可视化界面[4]。

（二）智能审计实证研究

本文选取了S公司2018年至2020年度财务报表作为样本，通过对数据进行预处理和特征工程后，将其输入到训练好的BP_Adaboost神经网络中。经过多次试验调整模型参数，最终得到了一个强分类器分类误差率为0.0400智能审计模型，且在第20个epoch（训练周期）时，模型的最佳验证性能是4.2158e-07，具有很强的泛化能力。在训练好分类器后，可以用其对新数据进行分类。具体步骤如下：将新数据进行预处理，包括归一化等操作，使其与训练数据具有相同的特征。将预处理后的新数据输入到分类器中，通过分类器的计算输出分类结果。将分类结果反归一化，得到原始数据的分类结果如图1。

经过Adaboost算法思想改善后的强预测期有了明显的效益提升。

具体来说，采用了以下几个步骤来实现智能审计：第一步，从原始凭证中提取有用信息并转换成计算机可识别的格式；第二步，建立分类器模型；第三步，利用训练集对模型进行训练，然后用测试集检验模型性能；第四步，结合实际业务场景设计规则库，当新的交易或事项发生时触发规则引擎自动判断是否存在异常情况；第五步，输出审计结果及相应建议。

在实验过程中发现，该智能审计模型具有较高的实用性和可靠性。首先，它可以快速地完成大量重复、繁琐的工作，有效提高了审计效率；其次，由于引入了机器学习技术，使得审计人员不必再花费大量时间去手动查找问题根源，而是直接依据模型给出的结论即可做出决策；最后，该模型还具备一定的自适应能力，可以不断优化以满足不同领域、不同规模企业的需求。

五、结语

本文通过对人工智能技术和大数据审计进行分析，提出了一种基于BP_Adaboost的人工智能审计模型。该模型可以有效地提高审计效率、减少错误率并降低成本。在未来的发展中，将继续完善该模型，使其更加智能化和高效化。同时也需要进一步探索如何应用该模型来应对复杂多变的经济环境下的审计工作。总之，本研究为相关领域提供了新思路和方法，具有一定的理论意义与实践价值。但是由于时间和资源限制等原因，本研究还存在一些不足之处，有待改进和深入研究。

参考文献

[1]蒋书阅.企业内部人工智能审计系统架构研究[J].金融文坛，2022（9）：50-52.

[2]朱苡嘉.人工智能背景下建诚会计师事务所审计流程优化研究[D].北京：中国政法大学，2022.

[3]赵华，石璐莹，王桢鑫.人工智能影响国家审计效能的研究[J].吉林工商学院学报，2022，38（2）：70-78.

[4]杨萃.智能审计背景下审计人员转型研究[J].老字号品牌营销，2022（8）：167-169.

作者单位：王敏，中央民族大学；申文逸，湖北汽车工业学院