AI輔助下的審計風險識別與控制機制

AI技術在審計風險識別與控制中展現出高效精準的技術潛力，但其應用效果受限于數據質量、模型機制與人機協同等因素。構建統一的數據管理體系、完善應用規范機制、強化審計人員技術融合能力，成為提升智能審計實效的關鍵路徑。

數字化轉型的加速和審計環境的復雜化，使得傳統審計方法在風險識別與控制上的局限性日益凸顯。新興技術對審計模式的重構趨勢愈加顯著，推動風險識別方式向數據驅動、智能分析方向演進。在此背景下，AI輔助審計應運而生，它通過深度學習、自然語言處理等先進技術，實現了對海量審計數據的快速處理與精準分析，極大地提高了審計工作的效率與質量。

AI輔助審計的定義與特點

AI在審計領域的應用主要通過機器學習、自然語言處理、模式識別等技術手段，對財務數據、審計證據及業務流程進行自動化處理與智能化分析的綜合應用。AI技術不僅能夠替代傳統審計中大量依賴人工操作的繁瑣步驟，如憑證核查、數據比對、異常識別等，還能從非結構化信息中挖掘潛在風險，實現對審計對象的全覆蓋式風險掃描。其本質在于運用算法模型對海量數據進行動態分析和趨勢預測，從而輔助審計人員精準識別舞弊行為、控制缺陷和財務異常等關鍵風險點。隨著數據驅動型管理模式的普及，AI在審計中正從工具化應用向分析決策支持系統轉變，逐步成為提升風險識別效率與質量、優化審計流程的重要技術支撐力量。

AI輔助審計作為現代審計技術發展的重要方向，具備顯著的技術優勢與實踐特征。一是高效率，能夠迅速篩查并批量處理海量交易數據，從而顯著提升數據分析的時效性。二是高精準性，借助深度學習或決策樹模型，能夠精準捕捉傳統手段難以發現的異常模式及潛在風險。三是持續學習能力，AI系統能根據歷史審計結果動態調整識別算法，增強風險判斷的靈活性和準確性。四是客觀性與一致性，有效規避人工判斷的主觀偏差，確保審計流程的標準化和一致性。五是全流程覆蓋與實時監控，打破以往抽樣審計的局限，實現對財務信息、業務流程與內部控制等關鍵節點的全景式掃描。

AI技術在審計風險識別中發揮著數據驅動、模式識別與預警提示等多維功能，有效提升了風險識別的系統性與前瞻性。其一，通過機器學習模型對歷史審計數據、財務信息及業務流程進行訓練，可自動提取潛在風險特征，識別隱藏在海量數據背后的異常行為模式。其二，利用自然語言處理技術對合同、發票、郵件等非結構化文本進行分析，發現與交易記錄不一致的信息，從而揭示可能存在的舞弊線索。其三，結合數據庫技術構建企業內部與外部關聯網絡，有助于揭示關聯交易、利益輸送等復雜風險關系。此外，AI技術能夠持續追蹤企業運營中的核心財務指標波動，即時觸發風險預警信號，從而大幅提升審計工作的即時反應能力。

AI輔助審計風險識別中面臨的困境

一是數據質量與信息可靠性問題。在AI輔助審計實踐中，數據質量與信息可靠性問題直接影響風險識別的準確性與判斷依據的客觀性，主要表現在以下三個方面。首先，在于源數據的不完整性和非標準化。企業的財務、業務及外部數據接口間存在數據口徑不統一、關鍵字段缺失、格式混亂等現象，這極大地阻礙了AI模型對關鍵審計信息的精確匹配與識別。其次，數據更新滯后與冗余并存。一些單位因歷史數據清理不及時或系統同步滯后，導致模型訓練時不得不基于過時或重復的數據，這嚴重影響了風險識別的時效性和準確性。再者，人為干預和數據操控風險依然存在。特別是在舞弊、關聯交易隱瞞等敏感情形下，企業可能會采取篡改賬務記錄、隱匿交易路徑等手段來規避風險暴露，若AI模型僅依賴表面數據，則極易被誤導，進而造成判斷失誤。

二是技術應用的局限性與風險。AI技術在審計風險識別中的應用雖具顯著優勢，但在實際操作中仍面臨多重技術局限與潛在風險。一方面，模型黑箱性問題突出。當前主流的深度學習模型如神經網絡，其內部決策邏輯復雜且不透明，使得審計人員難以清晰闡述其輸出結果的推理過程，進而影響了審計結論的可驗證性和法律責任歸屬。另一方面，算法依賴場景適配性差。眾多AI模型往往基于特定的數據結構或行業背景進行訓練，當面對不同行業、不同規模企業的多樣化審計環境時，模型的準確率和適應性會顯著下降，從而容易引發誤判或遺漏關鍵風險。此外，系統穩定性與安全性存在隱患。AI系統的運行高度依賴于底層的計算資源和算法平臺，一旦遭遇系統故障、數據接口中斷或外部惡意攻擊，不僅可能導致審計工作的中斷，還可能面臨審計數據或模型參數被篡改的風險，進而嚴重影響審計結果的客觀性和完整性。

三是人機協同過程中的操作瓶頸。在AI輔助審計過程中，人機協同機制尚未形成高效閉環，存在多項實際操作瓶頸。首先，審計人員對技術工具理解不足。多數傳統審計人員缺乏對算法邏輯、模型參數及其輸出結果的解讀能力，導致無法準確評估AI判斷的合理性與邊界，影響對系統結果的有效采信。其次，角色分工不清與協同流程不暢。當前多數審計流程仍沿用人工主導的審計架構，AI僅作為輔助工具嵌入，缺乏明確的交互接口與責任機制，易出現重復作業或信息割裂，降低整體工作效率。最終，反饋機制缺失導致模型優化受限。在實踐中，審計人員未能及時且有效地將模型識別出的錯誤以及場景適應性問題反饋給系統開發團隊，導致AI工具難以緊跟業務變化進行持續的優化與調整。

AI輔助審計風險識別與控制的優化對策

為了提升AI在審計風險識別中的效能，企業應當從源頭上著手，強化數據的管理與分析能力。一是建立統一的數據標準體系，規范財務與業務數據口徑、格式與更新周期，確保數據結構清晰、內容完整。二是構建集中式審計數據平臺，整合多源異構數據，實現跨系統、跨業務的數據互聯互通。三是引入數據清洗、標簽化與自動化預處理技術，提升數據質量與建模效率。四是加強對數據分析工具的部署應用，推動多維指標動態建模與可視化風險分析，增強對審計對象的深層洞察力。

為提升AI技術在審計中的實用性與可控性，應從機制層面推進制度化建設與技術體系完善。構建基于業務流程的AI應用規范，明確模型應用場景、使用邊界與輸出解釋要求，防范“技術越權”與判斷失真。建立多層級模型驗證與監控機制，對算法的輸入數據、訓練過程與輸出結果進行全流程審計，確保其穩定性與結果可追溯。引入審計部門主導的技術評估與反饋機制，實現AI工具與審計實踐的動態匹配與持續迭代，確保技術成果真正服務于審計目標與風險控制需求。

推動審計人員復核能力建設，通過系統培訓提升其對數據分析工具、算法原理及模型輸出邏輯的理解與應用能力，增強技術適應力。明確界定“人機協同”在審計流程中的職責分工，利用AI技術進行數據篩查與初步識別，而將風險判斷與最終結論的確定交由具備專業判斷力的審計人員，以確保審計結果的合法、合理與準確。構建反饋閉環機制，鼓勵審計人員在實踐中對AI識別結果進行校驗與修正，形成基于經驗反饋的模型優化路徑。通過專業素養與技術能力的融合，構建高效、協同、有序的智能審計作業體系。

AI技術在審計風險識別與控制中展現出高效精準的技術潛力，但其應用效果受限于數據質量、模型機制與人機協同等因素。構建統一的數據管理體系、完善應用規范機制、強化審計人員技術融合能力，成為提升智能審計實效的關鍵路徑。未來，應進一步探索多源數據融合與可解釋模型的深度結合，推動審計理論與技術體系協同演進，構建具有動態適應能力與透明治理特征的現代化風險控制體系。

（作者單位系廣西經濟職業學院）