人工智能在国家审计中的应用机理及障碍分析

摘要：随着数字经济的快速发展和科技强审政策的贯彻落实，人工智能技术已被广泛应用于审计领域，极大地提升了审计的效率和质量。以人工智能在审计各阶段的应用潜力为切入点，应用问卷调查法对人工智能技术在国家审计中的应用及其带来的风险和挑战进行研究，并提出对策和建议。

关键词：人工智能；国家审计；大数据

中图分类号：F239.1

基金项目：浙江省审计厅一般课题（202204007）。

第一作者简介：金璐瑶，浙江农林大学经济管理学院，硕士研究生。研究方向：审计学。

二十届中央审计委员会进一步明确审计是推动国家治理体系和治理能力现代化的重要力量，国家审计工作被赋予了更高的定位和使命。人工智能作为近几年最热门的信息技术，已被广泛地应用于会计和审计等领域。党的二十大报告提出，“推动战略性新兴产业融合集群发展，构建新一代信息技术、人工智能、生物技术、新能源、新材料、高端装备、绿色环保等一批新的增长引擎。”将人工智能技术应用到审计工作中，不仅是现代审计体系转型发展的必然趋势，而且也是推进审计高质量发展，提高审计效能的重要抓手。基于此，本研究运用问卷调查法，研究人工智能技术和审计业务相结合的机理、障碍与对策，旨在推进新时代审计工作高质量发展，更好地为国家治理服务。

一、人工智能及其应用于国家审计的意义

（一）人工智能简介

1956年的达特茅斯会议上，学者们首次提出了“人工智能”的概念。经过几十年的发展，人工智能在理论和实践上都已自成一个系统。人工智能主要研究如何使用计算机模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考等），是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能技术目前已被广泛地应用于教育、医疗、交通以及日常生活等方面。

目前审计常用的人工智能自动化技术和协同工具如表1所示。

（二）人工智能应用于国家审计的重要意义

1.提质增效，实现审计全覆盖

人工智能技术应用在审计工作中，通过自动化和智能化提高审计质量，提升审计效率，拓展审计覆盖领域。与此同时，可以加大审计监督力度，延伸审计触角，促使审计整改向更深层次、更大范围推进，实现对所有审计项目的集中统一管理，以强化审计独特的监督作用。

2.充分发挥审计的政治属性和经济监督功能

将人工智能技术应用于审计领域，有利于实现不同部门间信息的高效互通，进而以更有力有效的审计监督服务保障党和国家工作大局稳定。进入新时代，我国集中力量推动审计业务与人工智能技术深度融合，审计工作从静态转为动态，实时监控和分析业务数据，更好地发挥了审计的经济监督功能。

3.解决审计发展不平衡的问题

人工智能的应用有利于缓解审计发展不平衡的情况，解决审计人员短缺问题。人工智能自动化技术可以实现将部分审计工作流程自动化，从而使审计人员从业务前端转移到决策端。

二、人工智能审计平台的构建

（一）人工智能审计平台框架

结合人工智能技术和协同工具，本研究构建了人工智能审计平台框架（见图1）。

（二）数据采集平台模块设计

人工智能审计平台运用不同的技术和协同工具对数据进行分类和采集（见表2）。

（三）数据分析平台模块设计

1.数据预处理

数据预处理，是借助协同工具对采集和整合后的数据进行预处理。通过自然语言处理技术对数据进行提取和情感分析；通过计算机视觉和机器学习技术对不同信息的特征进行提取、分类、处理和识别。同时，还可以通过机器学习技术进行模型训练，挖掘与审计相关的规律和模式。

2.数据分析与挖掘

运用深度学习、RPA等人工智能技术，实现数据的初步分析，挖掘隐含的函数关系、相关关系，并发现审计疑点。结合实际情况，判断审计疑点是否需要延伸取证，进而快速梳理审计流程，对数据进行整体分析。借助数据可视化技术，将数据以更加直观的方式呈现给审计人员，帮助审计人员从海量数据中找出隐蔽的关联关系，发现更深层次的审计疑点。

3.审计预警管理

对数据进行分析时，应用机器学习和大数据挖掘与分析技术，检测出缺失数据与异常数据，对超出预警标准的数据进行动态监督，分析其异常的原因；判断该审计事项是否为审计疑点，如果是，将该事项分发给相关人员，对审计疑点进行查证核实。

（四）审计交互平台模块设计

1.审计业务管理

（1）审计文书智能编写

人工智能审计平台可以自动生成审计通知书、审计实施方案、审计取证单、审计工作底稿以及审计报告等，如表3所示。

（2）智能决策支持

人工智能审计平台利用大数据、云计算、自动化控制等技术为审计工作提供一些智能决策，包括审计项目的确定、审计资源和审计人员的合理分配、年度审计计划的制定、审计报告的编制以及审计问题整改方案的确定。

（3）审计档案智能管理

借助人工智能技术，人工智能审计平台可以实现对审计通知书、审计方案、审计底稿等文件的智能化管理，包括登记、整理、查询、外借与归还等工作，同时还可以实现审计档案的共享，丰富审计知识库。

（4）审计知识库建设

审计知识库的建设是一个持续变动和累计的过程。审计知识库包含“审计对象库”“审计项目库”“审计准则库”等资源，具体如图2所示。

图2" 审计知识库的功能

人工智能审计平台可以实时对审计知识库进行补充与修改，以提升审计的时效性与精准性。

2.数据信息共享

人工智能审计平台可以通过区块链、云计算等技术，实现审计方、被审计方以及相关利益主体之间的信息共享。通过建立数据信息共享板块，进行节点的布置与控制，建立契约关系，对被审计单位进行全方面的数据采集，同时设计对应的共享和权限管理机制，以有效管理和保护审计数据。

3.审计线索搜集

运用网络分析、深度学习、网络爬虫等技术进行审计线索的搜集，使审计由传统的“平面扫描”深化到“多维透视”，实现对审计线索深层次、多维度的搜集与挖掘。

（五）安全管理平台模块设计

1.基础设施安全

人工智能审计平台需要基于互联网进行构建，对互联网的稳定性要求较高，因此可以由国家统一部署构建审计专网并配备安全软件，以加强对网络攻击的防范。

2.审计数据保密与安全

审计数据保密和安全模块的功能包括数据采集、数据存储和分析。在数据采集阶段，采取严格的身份认证和授权管理，确保数据采集的合规性。在数据存储和分析阶段，可以借助区块链技术，实现交易记录的完整性、审计数据的可追溯性；通过分布式储存和多节点备份，实现对数据的妥善储存，根据数据重要性进行不同层级的保护；建立多级预警系统以及密码保障体系，以保障存储数据的安全性，提升风险防控能力。

三、人工智能在审计中的应用潜力分析

（一）调查过程与调查对象情况

为了更好地研究人工智能在审计中的应用，本研究通过调查问卷（含110个问题），收集审计工作者对应用人工智能技术的态度、意见。本研究向浙江省杭州市某地方审计局发送调查问卷，对调查问卷进行深入分析。本次调查的内容主要有：个人基本情况、人工智能在审计中的具体应用及其应用潜力、实际应用的障碍及对策等。

2023年1月5日至2023年1月11日，本研究向浙江省杭州市某地方审计局发放调查问卷63份，收回有效问卷63份，回收率达100%。被调查者的特征包括：①年龄在31～60岁的占比为92.06%；从业时间超过5a的占比为42.86%；中、高级职称占比为59.92%。②所在单位使用新技术进行审计占比为68.25%。被调查者的特征能够满足本研究调查的需要。

（二）人工智能技术在审计各个阶段的应用潜力分析

审计程序主要包括审计计划制定、审计实施、审计报告三个阶段。问卷调查得到的人工智能技术在不同审计阶段的应用潜力，具体如图3所示。

1.审计计划阶段

在审计计划阶段，制定年度审计项目计划和编制审计工作方案是该阶段的主要工作。利用人工智能技术可以实现自动记录和整理各级审计部门的基本信息，实时追踪审计项目的进度以及审计人员的计划安排；同时结合审计目标、审计重点，对全部审计项目进行筛选，并通过智能分析将审计资源合理分配至每个审计项目，以合理、高效地制定年度审计项目计划；最后借助RPA技术自动编制审计方案。问卷调查结果显示，被调查者认为该阶段人工智能技术具有一定潜力以及更高潜力的占比为79%，表明在这一阶段人工智能技术的应用潜力被认可度较高，可以借助人工智能实现对审计计划的合理安排。

2.审计实施阶段

审计实施阶段主要包括组成审计组、编制和送达审计通知书、审计进点等步骤。人工智能技术在这些步骤中的应用潜力不同。

在组成审计组阶段，可以利用网络分析、人工神经网络、机器学习等技术综合判断审计工作人员的独立性以及其擅长领域等，自动筛选出适合审计项目的人员，并通过可视化的方式呈现给相关人员，保证审计组的成员具有与审计项目相匹配的职业能力。问卷调查结果显示，被调查者认为在这一阶段人工智能技术没有应用潜力的仅占6.35%，表明可以借助人工智能技术规避影响审计业务的因素。

在编制与送达审计通知书阶段，可以利用RPA工具设计审计机器人，按照审计通知书模板进行相应的操作，实现审计通知书的自动编制。

在审计进点阶段，针对提出的书面承诺，利用网络爬虫技术，从互联网上搜集被审计单位诚信、盈利等方面的情况，以核实其书面承诺的可信度。审计进点阶段问卷调查结果如图4（a） 所示。

在调查被审计单位相关情况及编制审计方案阶段，利用人工智能技术对数据进行自动采集，包括被审计单位的基本情况、年度工作总结、风险分析报告等，并通过专家系统、机器学习、数据挖掘与分析等技术实现对这些数据的深度分析，智能筛选出可疑的审计事项，自动确定重点审计范围，借助RPA技术、专家系统自动生成审计方案。问卷调查结果如图4（b）所示，这一阶段有着较多重复性的工作，可以由人工智能代替审计人员完成，使审计人员从业务前端转移到决策端。

在获取和评价审计证据、得出审计结论阶段，通过RPA技术审计取证单可以自动生成，完成对审计证据的获取。将审计证据与专家系统中的审计知识库进行比较，判断是否存在偏差，若发现偏差，将偏差报送给审计人员，审计人员利用智能工具以及自身的专业知识分析审计证据以及偏差产生原因，形成审计报告初稿，得出审计结论。问卷调查结果如图5（a）所示。调查结果说明，面对海量的数据，人工智能技术可以极大地提升信息处理的效率和准确性，认可度比较高。

在编制审计记录阶段，可以利用机器人流程自动化（RPA）实现审计底稿的编制。

在整个审计期间，除特殊事项外，审计组需要针对每个审计中发现的问题及时与被审计单位沟通，并督促其进行整改，这个过程是人工智能尚不能代替的，人工智能不能实现人与人之间的紧密沟通和情感交互，问卷调查结果如图5（b）所示。从图5（b）中可以看出，被调查者认为在与被审计单位进行沟通方面人工智能技术没有应用潜力的占12.71%，认为具有一定潜力以及更高的潜力占比为71.42%；相对于其他审计阶段，这一阶段应用潜力的认可度是最低的，表明人工智能技术可以代替审计人员从事很多工作，但对于与被审计单位进行沟通这种工作仍然是不能很好地胜任的。

3.审计报告阶段

在审计报告阶段，利用RPA技术实现审计报告等文书的自动出具，同时使用人工智能技术对审计发现的问题制定整改方案，并跟踪后续的审计问题，及时反馈整改情况。人工智能还可以评估跟踪审计整改的详细情况，确保审计整改工作的贯彻落实，为提升审计质量提供参考依据。问卷调查结果如图6所示，被调查者认为人工智能在审计报告阶段具有一定潜力以及更高潜力的占比较大；表明人工智能技术可以实现对审计结果的跟踪与分析，以提升审计的监督效能。

在建立审计档案时，可以借助人工智能技术和协同工具，实现审计档案的智能化管理和共享。

四、人工智能在审计应用中的潜在问题与障碍分析

（一）人工智能在审计应用中的潜在问题

1.对审计成本的影响

在人工智能审计的探索和实践过程中，无论是外包还是企业自主研发，如果没能有效控制成本，都会加重审计机关的负担。与此同时，后续人工智能技术的升级成本、技术人员的培训成本等都需要考虑。

2.对审计责任和组织架构的影响

人工智能技术应用在审计工作中时，审计人员仍然处于主体地位，审计人员通过职业判断得出审计结论，在出现决策失误时，很难判断究竟是审计人员方面主观导致的，还是因为网络技术原因或算法模型而引发的，从而在认定时难以追究具体的责任。与此同时，在人工智能应用于审计工作的背景下，审计工作需要专门的部门负责统管，以及专门的督导组与技术团队辅助管理和运行，组织架构需要重新调整，重新确定岗位和职责。

3.对审计人员的影响

审计人员需要改变审计思维并需要系统学习信息技术知识，不断完善智能审计知识框架体系。同时，审计人员面临被人工智能替代的风险和压力。人工智能技术的应用，造成现有审计人员的“技术性失业”。

（二）人工智能审计建设的障碍分析

1.复合型人才培养亟待加强

目前，审计人员和技术人才在知识结构和专业技能方面存在不足，审计部门缺乏复合型人才。审计人员在理念和思维创新方面有待加强，运用数字化技术提升审计效能的能力有待提高；而专业技术人员可能会因为缺乏审计实践经验而无法顺利开展工作。所以，加快人工智能审计建设，亟须培养既有扎实的专业知识又有信息化技术能力与大数据思维的审计复合型人才。

2.缺乏系统的规划以及标准化流程

人工智能审计建设是一项系统工程，需要系统规划和标准化的流程作为保障。人工智能审计中涉及多个利益主体，制定标准的操作流程才能保证各利益主体的利益不受到损害。

3.数据收集和处理存在障碍

数据资源充足并且得到妥善处理和分析，才能保证最后得出的结论或者制定的方案是准确的。然而在目前的审计过程中，数据录入和分析仍然存在一些障碍：①审计数据的采集渠道不畅通，采集效率不高。目前，数据访问与数据共享机制尚未建立，部分数据需要申请，申请后等待时间较长，审计机关之间、审计机关与被审计单位之间无法进行有效的数据采集与录入。②非结构化数据难以处理。目前的机器学习模型中，还没有一个系统的模型可以对非结构化的数据进行分析和处理。非结构化数据面临着处理难度大、时间长、成本高的问题，同时也不是所有的非结构化数据都可以进行转换。

4.人工智能背景下的审计存在安全隐患

（1）技术尚未成熟

人工智能技术中的很多技术都是通过建立模型预测结论，这个过程是不透明、不可公开、不可解释的，将人工智能应用于分析与决策环节时，形成的结果或者方案的追溯会变得非常困难。一旦这些内部程序出现问题，会给审计工作带来风险，数据的安全性、真实性、完整性存在隐患。

（2）数据安全问题

在数据采集和分析过程中，人工智能审计存在网络安全问题、系统漏洞、病毒以及运行障碍等风险，数据一旦出现泄露或者丢失，将会对国家信息安全产生较大影响。

五、推进人工智能审计应用的对策和建议

（一）完善顶层设计，给予政策和资金支持

制定人工智能审计发展战略框架，出台人工智能审计办法，明确人工智能审计的流程，明晰人工智能审计的特点和具体操作方法，使人工智能技术更好地与审计行业相契合；及时修订准则和应用指南，不断完善审计准则体系，厘清各主体的权责界限，进一步明确人工智能技术在应用中的责任边界和责任认定。

（二）充分发挥审计信息化优势，分阶段搭建人工智能审计平台

人工智能审计平台的搭建要充分考量技术的经济可行性和管理可行性，优先考虑在“金审工程”的基础上进行优化和升级，有重点、有计划地应用人工智能技术；充分发挥我国的审计信息化优势，合理运用数字化建设成果，包括已经建成的硬件设施、网络以及一些智能平台，协同多方力量建立并优化上下互联、信息共享的协同网络系统。整合信息技术与各学科的知识，分阶段搭建人工智能审计平台。

（三）加强校企合作，推动审计业务与新兴技术的融合

审计机关应加强与高等院校、科研院所和高科技企业的合作。可以共同建立审计智能技术科研机构，形成合力，总结审计信息化建设和数字化建设的经验，逐步探索人工智能审计工作机制，促进审计技术研究成果的转化，推动审计业务与人工智能技术的深度融合。

（四）通过“引培结合”，打造审计复合型人才队伍

审计机关应用人工智能技术，需要打造一支具有战略谋划、技术支持、灵活机动的审计复合型人才队伍。审计机关可以和高校合作，引入兼具审计专业知识和新兴技术的人才。与此同时，审计机关对审计人员的培训要注重理论与实践相结合，对模型的构建与挖掘审计疑点及问题等进行实战训练。而作为审计人员，需要不断更新自己的知识库，学习新兴技术，提升数据思维能力。

（五）结合区域特征，差异化推广人工智能审计技术

人工智能审计技术的推广，要考虑区域之间的差异，可以先在一线城市建立试点，积累了成熟的应用经验后再推广到二三线城市。与此同时，要重视新技术应用带来的问题和风险，保证系统可以平稳运行。加强网络及系统安全管理，保证网络安全与数据安全；制定严谨的预防策略，建立严格的访问机制，对审计人员的访问权限进行合理地设置。

参考文献：

毕秀玲，陈帅.科技新时代下的“审计智能+”建设.审计研究，2019（6）：13-21.

郑伟，张立民，杨莉.试析大数据环境下的数据式审计模式.审计研究，2016（4）：20-27.

陈伟，居江宁.基于大数据可视化技术的审计线索特征挖掘方法研究.审计研究，2018（1）：16-21.

张庆龙，何佳楠，芮柏松.新时期内部审计创新之路：从数据审计到智能审计.财会月刊，2021（22）：78-83.

范琳琳，孟锦，董坤，等.基于人工智能的高校财务收支审计研究.会计之友，2022（19）：18-23.

戚啸艳，王晗，赵洋洋.人工智能审计的伦理问题及对策研究中国注册会计师，2022（6）：68-71.

蒋楠.论人工智能时代国家审计变革与发展财会月刊，2022（11）：104-109.

刘杰，廖捷，董海云.人工智能与审计变革.财会通讯，2019（13）：19-25.

陈伟，SMIELIAUSKAS Wally.大数据环境下的电子数据审计：机遇、挑战与方法.计算机科学，2016，43（1）：8-13，34

责任编辑：姜洪云