人工智能技術(shù)對內(nèi)部審計的影響研究

[摘要]在內(nèi)部審計工作中引入人工智能技術(shù)，可以進一步提高審計工作的效率，實現(xiàn)更高標(biāo)準化的審計工作。本文對人工智能技術(shù)在建筑行業(yè)內(nèi)部審計工作中的應(yīng)用優(yōu)勢以及所帶來的挑戰(zhàn)進行了分析，構(gòu)建了主要影響因素的數(shù)據(jù)分析模型，旨在為人工智能在內(nèi)部審計工作中的進一步應(yīng)用提出針對性建議，推動內(nèi)部審計從信息化、網(wǎng)絡(luò)化向自動化、智能化轉(zhuǎn)型。

[關(guān)鍵詞]人工智能" " 內(nèi)部審計" "因子分析" "大數(shù)據(jù)與智能審計

一、研究背景

（一）人工智能技術(shù)內(nèi)涵

人工智能是模擬、開拓人類智能的理論、方法、技術(shù)的一門綜合性學(xué)科，其中包含計算機技術(shù)、法律、行為學(xué)等諸多領(lǐng)域，相關(guān)方面的研究一直是國內(nèi)外學(xué)者的關(guān)注重點。人工智能水平的基礎(chǔ)是機器學(xué)習(xí)，大數(shù)據(jù)是機器學(xué)習(xí)的關(guān)鍵所在。大數(shù)據(jù)可以作為機器實踐的試驗品，幫助機器提升智能化水平，數(shù)據(jù)越是豐富完整多樣化，機器的辨識度和精確度也越高。

（二）內(nèi)部審計內(nèi)涵

在企業(yè)中，內(nèi)部審計工作主要由內(nèi)部審計部門或者審計委員會負責(zé)，內(nèi)部審計部門作為企業(yè)內(nèi)部的審計單位，工作重點在于降低企業(yè)成本費用，提高企業(yè)的經(jīng)濟效益，幫助企業(yè)管理層進行決策、改善管理。內(nèi)審工作能有效強化企業(yè)內(nèi)部控制與管理水平，及時發(fā)現(xiàn)企業(yè)內(nèi)部各項經(jīng)濟活動存在的問題并有效制止、糾正問題，降低企業(yè)風(fēng)險，控制風(fēng)險影響的范圍，提高企業(yè)財務(wù)資料的真實性、準確性和可靠性，從而幫助企業(yè)管理人員進行科學(xué)的、正確的決策，確保企業(yè)各項工作有序進行。

（三）人工智能技術(shù)在內(nèi)部審計中的實際應(yīng)用

首先，在風(fēng)險評估和分析程序中，企業(yè)內(nèi)部一般存在著信息化建設(shè)不均衡和相關(guān)審計數(shù)據(jù)數(shù)量多、難收集整理等現(xiàn)實問題。范琳琳、孟錦等（2022）提出，利用人工智能的ETL技術(shù)可以將數(shù)據(jù)的獲取、再加工一氣呵成。

其次，在檢查程序中，企業(yè)內(nèi)部文件冗雜繁多，數(shù)據(jù)文件與資料的檢查工作至關(guān)重要又耗費審計人員的時間與精力。程啟榮（2021）認為采用人工智能技術(shù)來進行數(shù)據(jù)檢查可以在很短的時間內(nèi)自動完成大量數(shù)據(jù)檢查工作。

最后，在重新計算程序中，重新計算是指對記錄或文件的數(shù)據(jù)計算的準確性進行核對的程序，而通過人工智能技術(shù)可以提高準確性。劉杰、廖捷等（2019）提出傳統(tǒng)的重新計算通常需要采用手工或者計算機設(shè)定的公式，選取數(shù)據(jù)樣本進行驗證，人工智能技術(shù)的引入將大大提高重新計算的準確性。

二、模型構(gòu)建

（一）研究框架

本文通過對當(dāng)前國內(nèi)外政策環(huán)境、理論研究與實踐經(jīng)驗進行分析，綜合研讀國內(nèi)外文獻，并且結(jié)合專家咨詢意見，識別歸納出15個人工智能技術(shù)對建筑行業(yè)內(nèi)部審計的影響因素；并據(jù)此設(shè)計調(diào)查問卷，針對從事審計行業(yè)的相關(guān)人員進行線上問卷調(diào)查，收集問卷并按照一定標(biāo)準進行篩選、分析得到相關(guān)數(shù)據(jù)；進而量化分析這15個影響因素，并針對關(guān)鍵影響因素提出針對性建議。

（二）研究方法選擇

本研究采用文獻分析法、問卷調(diào)查法、實證分析法和比較分析法相結(jié)合的方式展開，通過搜集國內(nèi)外相關(guān)文獻、政策文件和企業(yè)公告，梳理人工智能技術(shù)在內(nèi)部審計中應(yīng)用的研究現(xiàn)狀和影響因素，為理論分析提供依據(jù)。設(shè)計基于里克特五級量表的問卷，面向?qū)徲嫃臉I(yè)者進行線上調(diào)查，收集關(guān)于人工智能技術(shù)應(yīng)用的重要性評價數(shù)據(jù)，并利用SPSS軟件進行信度檢驗和因子分析，以量化影響因素的作用機制。此外，結(jié)合內(nèi)部審計流程，將人工智能技術(shù)的實際應(yīng)用效果與傳統(tǒng)審計方法進行對比分析，探討其在提升審計效率和準確性方面的優(yōu)勢與局限。

（三）變量說明與數(shù)據(jù)來源

由于人工智能技術(shù)在內(nèi)部審計中應(yīng)用的影響因素很多，因此，本文綜合采用文獻研究法與專家咨詢法，對大量資料和文獻進行整理、歸納和總結(jié)得出15個主要影響因素如表1所示。

三、實證結(jié)果與討論

（一）重要性分析

本調(diào)查問卷要求調(diào)查對象對15個因素在內(nèi)部審計中運用的重要性進行評價，每一個方面都有5個選項，5表示很高，1表示很低。采用線上問卷的收集方式共回收到110份問卷，根據(jù)問卷質(zhì)量篩選出78份有效問卷，再利用SPSS軟件對所收集到的調(diào)查問卷中關(guān)于15個影響因素部分的數(shù)據(jù)進行信度分析。分析后得出本調(diào)查問卷的克隆巴赫系數(shù)為0.850，顯著大于判別標(biāo)準0.700，由此可以看出問卷的一致性和可靠性較好。

如表2所示，15個影響因素的均值分布在4.09（F2，幫助收集、整理財務(wù)數(shù)據(jù)）到3.13（F12，接受意愿；F13，專業(yè)人員培訓(xùn)成本）之間，顯著高于中間值3.00，這表明調(diào)查對象對于題項的認可度相對較高。

通過SPSS，本文對3組及以上的獨立數(shù)據(jù)間進行了非參數(shù)檢驗中的克氏檢驗（Kruskal-Wallis）。從表2中可以看出，上述15個影響因素在克氏檢驗的顯著性特征值都超過了標(biāo)準值0.05，這說明不同的調(diào)查對象對于這15個應(yīng)用影響因素的評價沒有明顯差別。

（二）因子分析

因子分析法屬于一種通過降維來簡化數(shù)據(jù)分析的多元化的統(tǒng)計分析方法，本次問卷調(diào)查的有效樣本數(shù)量為78份，為因子數(shù)量的5.2倍，大于5倍的規(guī)定標(biāo)準，這表明樣本數(shù)據(jù)足夠支撐因子分析。根據(jù)SPSS軟件的計算結(jié)果，此量表的KMO取樣適切性量數(shù)為0.762，高于標(biāo)準值0.500；巴特利特球形度檢驗的結(jié)果為近似卡方等于604.569，自由度等于105，顯著性為0.000，低于標(biāo)準值0.050，由此可以判斷該量表數(shù)據(jù)可以用來做探索性因子分析。進行因子分析時，主要采用了主成分分析法和方差最大正交旋轉(zhuǎn)法，來找出共性因子。通過因子分析提取出3個特征值大于1.000的共性因子，同時也可以得到每個影響因素在3個不同共性因子上的載荷，旋轉(zhuǎn)后的成分矩陣如下表3所示。

通過探索性因子分析的結(jié)果，可以得出每個影響因素在其歸屬因子的載荷，這反映了該因素對于對應(yīng)因子的貢獻程度。根據(jù)探索性因子分析的結(jié)果進行歸納判斷，將15個影響因素歸類成3個主要共性因子（V1，V2，特殊因素F8），如表4所示。其中由于前期維度劃分不明確，F(xiàn)12（接受意愿）在第2個和第3個維度的載荷均大于0.5，則說明此題項代表性較弱，考慮將其刪去。從表4中可以看出，3個維度的特征值均高于1.000的標(biāo)準值，并且累積解釋了77.327%，高于60.000%的標(biāo)準值，說明此探索性因子分析的結(jié)果是符合標(biāo)準的。

（三）基于共性因子分析結(jié)果的人工智能應(yīng)用對策及建議

1.內(nèi)部效益影響因子（V1）。

V1包括相關(guān)激勵政策、幫助收集整理財務(wù)數(shù)據(jù)、幫助查驗數(shù)據(jù)、幫助提煉有效樣本簡化審計抽樣環(huán)節(jié)、提高重新計算的準確性和效率、行業(yè)競爭壓力和審計內(nèi)部發(fā)展的需要這7個應(yīng)用的影響因素，集中反映了人工智能技術(shù)給內(nèi)部審計帶來效益的促進影響。

其中，根據(jù)載荷系數(shù)來看，F(xiàn)5（提高重新計算的準確性和效率，載荷0.918）與共性因子V1的貼合度最高，可以看作V1的代表變量，也可以作為進一步提升人工智能技術(shù)在內(nèi)部審計中應(yīng)用實踐的突破口。目前來說，人工智能技術(shù)在內(nèi)部審計工作中的應(yīng)用范圍仍不算廣泛，但是也格外具備發(fā)揮空間，根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果，把握人工智能技術(shù)在重新計算程序中的優(yōu)勢可以更進一步推動內(nèi)部審計發(fā)展。

2.外部條件影響因子（V2）。

V2包括人工智能技術(shù)配套環(huán)境、人工智能應(yīng)用開發(fā)成本、人工智能審計儲存數(shù)據(jù)安全性、專業(yè)人員培訓(xùn)成本、工作經(jīng)驗和相關(guān)法律條款及事故責(zé)任認定這6個應(yīng)用的影響因素，集中體現(xiàn)了外部條件下人工智能技術(shù)在內(nèi)部審計中受到阻礙和存在爭議的方面。

目前人工智能技術(shù)相關(guān)專業(yè)軟件的開發(fā)僅僅在初級階段，這就要求國家和企業(yè)增加人工智能應(yīng)用的開發(fā)成本。除此以外，培訓(xùn)審計人員使用新技術(shù)的成本也應(yīng)在考慮當(dāng)中。從載荷系數(shù)排名看，F(xiàn)15（相關(guān)法律條款及事故責(zé)任認定，載荷0.925）和V2的關(guān)系最密切，是應(yīng)關(guān)注的重點。由于財務(wù)數(shù)據(jù)保存于云端或者存儲器中，即使有加密措施也無法完全保證數(shù)據(jù)的私密和安全，這就需要更為完善的法律法規(guī)來保障數(shù)據(jù)安全。

目前出現(xiàn)的審計工作失誤仍是審計人員的操作不當(dāng)或者遺漏造成的，但未來由于人工智能的發(fā)展可能會出現(xiàn)脫離掌控、違背主題的行為，這也需要法律關(guān)于權(quán)責(zé)的進一步完善。

3.特殊因素F8：軟件操作難易程度。

軟件操作難易程度（載荷0.843）獨立于V1內(nèi)部效益影響因子和V2外部條件影響因子，鑒于其特殊性，雖然構(gòu)不成一個單獨維度但也具有研究分析的價值。簡化人工智能軟件的操作方法，能進一步推廣人工智能技術(shù)在內(nèi)部審計具體工作流程中的應(yīng)用，使人工智能技術(shù)更大程度地發(fā)揮優(yōu)勢。

相反，軟件應(yīng)用界面不友好也會要求應(yīng)用開發(fā)成本和人員培訓(xùn)成本的增加，應(yīng)用界面和程序開發(fā)太缺少人性化設(shè)置使審計人員難以上手操作，不利于人工智能技術(shù)在內(nèi)部審計中的進一步應(yīng)用。不僅需要簡化人工智能技術(shù)的操作流程，還需要提升信息化水平和技術(shù)條件，并加強宣貫，以增加審計人員實際操作人工智能軟件的工作經(jīng)驗。

四、結(jié)論與展望

本研究表明，人工智能技術(shù)在建筑行業(yè)內(nèi)部審計中的應(yīng)用具有顯著的效率提升和流程優(yōu)化作用，但其推廣仍面臨技術(shù)環(huán)境不足、數(shù)據(jù)安全隱患和法律保障缺失等制約因素。內(nèi)部效益因素，如數(shù)據(jù)處理效率和重新計算精確性，是推動其應(yīng)用的關(guān)鍵動力，而開發(fā)成本、人員培訓(xùn)以及責(zé)任歸屬等外部條件則是主要挑戰(zhàn)。未來，國家和有關(guān)部門應(yīng)進一步完善法律法規(guī)、明確責(zé)任界定，以保障數(shù)據(jù)安全，并加大技術(shù)研發(fā)投入、完善基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)；企業(yè)則需提高自主創(chuàng)新能力，加強審計人員的培訓(xùn)與技術(shù)適應(yīng)能力，促進人工智能技術(shù)與審計工作的深度融合。隨著技術(shù)的進一步發(fā)展，人工智能將在決策支持和智能預(yù)測模型等領(lǐng)域釋放更大潛力，為行業(yè)的高效化和智能化發(fā)展提供強勁動能。

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（作者單位：南京審計大學(xué)工程審計學(xué)院，郵政編碼：211815，電子郵箱：740362437@qq.com）