人工智能在审计中的应用

由于人工智能（AI）的出现，审计行业正在发生转变。AI有助于分析数据，提高准确性，并更容易地发现欺诈迹象。以前，审计师手动处理任务，并使用不总是准确且需要大量精力的标准规则。有了AI，审计师几乎可以即时、实时地审查大量数据。随着越来越多的组织追求更高的透明度和风险管理，AI在审计中的应用可以改善审计结果，并促成更好的决策。

传统审计流程

规划与风险评估

在审计开始时，要详细规划并评估风险。审计师审查实体的活动，了解其行业，检查内部控制，并研究上次审计的发现；然后，他们选择那些包含错误信息或欺诈风险较高的部分进行进一步研究。在此期间，会与负责人开会，评估业务职能，并检查工作环境。

审计师决定总体审计方法，并确保审计重点关注风险，确定风险的大小，并协调资源的使用。恰当的规划有助于审计团队及时完成工作，并在业务的早期阶段识别主要风险。

内部控制评估

此时，审计师评估组织的内部控制，以检查其是否能防止错误和欺诈的发生。他们通过业务流程演练、访谈人员和进行测试来检查现有的控制措施。如果控制薄弱，审计师可能需要增加测试；但如果控制强健，他们通常会依赖公司的信息。在规划审计方法之前，评估风险非常重要。

执行测试与收集证据

在传统审计中，审计师主要使用实质性测试来确认财务文件和记录的完整性、正确性和真实性。这通常包括检查交易、审查相关文件、进行分析以及从外部获取信息。

实质性测试的例子包括使用计算、观察存货盘点以及向收款方确认应收账款。审计师应收集必要的证据来支持他们对公司的意见。手动处理大量数据可能非常耗时，这一步通常涉及简单的工具。

报告与审计意见

传统审计流程的最后一步是准备和发布最终报告。审计师整理他们的想法，检查是否已收集到所需信息，并就财务报表是否公允地反映了情况发表意见。根据审计发现，审计报告可能被标记为无保留意见、保留意见、否定意见或无法表示意见。股东或其他利益相关者会收到这份报告，这对公司治理至关重要，因为它能建立对公司财务的信任并遵循会计法规。

AI在审计中的应用

自动化分析

基于AI的解决方案能有效地立即检查大量交易，发现任何错误、异常行为或可疑迹象。以前，审计师依赖抽样，但现在AI使得检查记录中的所有信息成为可能。如果某项交易被算法标记为有风险，审计师会收到警报进行审查，这有助于他们避免在低风险交易上花费精力。在审计中使用自动化显著提高了组织快速处理和解决问题以及在决策时依赖数据的能力。

风险评估与欺诈检测

这些算法能够识别财务文件中任何可能显示公司日常运营中存在欺诈或风险迹象的异常模式。AI系统会定期用过去的欺诈案例进行更新，以提高其欺诈检测能力。审计师可以通过使用预测模型来发现更多隐藏的风险，并提前做出反应。这种技术增强了风险评估的方式，并增加了审计师发现他人错过的未被察觉的欺诈计划的可能性。

持续监控

系统现在可以随时监控交易、控制和合规情况，而不仅仅是每年一次。通过AI执行持续审计，当行为出现意外变化、故障和数据不匹配等问题发生时，就能被发现。因此，这种方法降低了遗漏错误的风险，并帮助组织更早地处理问题。时刻监控系统有助于公司遵守法规和治理要求，为管理层和审计师提供有用的数据。

预测性分析

在AI的帮助下，审计师可以利用过去和现在的财务信息来预测任何问题并识别潜在趋势。这些洞察在准备审计、提前发现风险和优化资源利用方面发挥着作用。AI有助于识别那些更有可能出现错误报告或涉及欺诈的账户，从而使审计能够集中在这些账户上。

具有前瞻性为组织带来了至关重要的好处，将其审计方法从被动变为主动，从而提高了审计的有效性，并为更好的业务决策提供信息。

文档分析

自然语言处理（NLP）改善了审计师处理大量非结构化数据集的方式，例如合同、电子邮件和政策文件。AI技术帮助这些系统识别关键陈述、发现合规违规行为，并标记可能可疑的条款。通过使用自动化的记录审查，审计师可以避免人为错误，专注于重要事项，并妥善审查所有必要的细节。NLP通过减少检查大量文档所花费的时间来帮助人们更快地工作。

智能化的证据收集方式

AI通过仅审查最关键的交易和证据来增强审计抽样，这些交易和证据是根据不断变化的风险而不是随机选择的。通过专注于主要或有风险的项目，审查员可以更有效地利用他们的技能，而不会错过任何重要问题。

基于AI的系统能够从不同来源收集所有必要信息并验证其真实性，这不仅节省了时间，还提高了审计质量。

AI在审计中的好处

减少人为错误

AI算法能准确地完成大量数据处理，从而避免了传统审计中通常会发生的许多错误。通过自动化，规则在每个阶段都得到始终如一的遵守，有助于建立一致性并减少偏见。因此，审计师可以依赖AI的发现和异常情况，因为它们得到了持续和准确的数据支持。这样做，审计过程获得了可信度，并更受信任，尤其是在交易量大、程序复杂的情况下。

时间限制

AI可以将员工从耗时耗力的任务中解放出来，例如提取数据、调整数据规模和检查文件。如果审计师将这些流程自动化，他们将把时间用于更重要和战略性的任务，而不是做常规工作。由于AI的速度和可扩展性，公司可以更快、更低成本地完成审计，从而为客户提供更多附加值。由于AI不会疲劳且持续工作，执行审计所需的时间大大减少。

覆盖复杂性的审计

通常，审计师在审计过程中依赖抽样，但AI使得检查整个数据集成为可能。通过审查所有交易，审计师降低了遗漏任何异常情况的可能性。使用不同类型的数据可以更清晰地了解组织的运营情况，有助于发现和识别其他与控制相关的问题。

持续监视与持续检查

AI可以即时监控和分析数据，因此公司有机会定期审计其财务状况，而不仅仅是每年一次。它使组织和审计师能够立即注意到并处理不合规或问题。随着持续审计的进行，组织会立即收到任何问题的通知，这促进了合规性并支持其内部治理。这种监督鼓励财务管理人员承担责任并迅速做出反应。

发现欺诈

AI中的机器学习被用来发现财务数据中与欺诈或危险活动相关的异常事件、不寻常趋势或例外情况。通过AI比较历史和现实情况，增加了检测异常事件和问题的机会。有了可疑事件的早期迹象，审计师可以立即采取行动，这有助于他们更好地避免或处理欺诈。通过这种方式，风险管理得到加强，公司的资产也更安全。

驱动决策

借助AI工具，审计师和管理层能够从海量信息中发现复杂的模式和趋势。自动化模型使公司能够学到不仅仅是合规问题，他们还可以找到节约、改进和发展战略的新方法。当审计侧重于预测未来，而不仅仅是检测过去时，它们将极大地惠及组织，并使审计功能成为公司成功的关键部分。

AI在审计中的挑战与局限

数据质量与集成

AI在审计中的表现主要受数据质量、稳定性和完整性的影响。如果系统陈旧、数据库信息分散、数据格式不一，使用AI可能会更加困难。在进行任何分析之前，审计师通常需要花时间清理和整合数据。

数据质量问题可能导致AI忽略关键异常或产生错误结果，这会破坏审计的有效性，并导致人们不信任审计结果。

道德与隐私

使用AI处理敏感的财务和个人数据的做法引发了严重的道德和隐私问题。由于保护不力，自动化软件可能会错误地访问不允许的私人或禁止数据。此外，当算法可能偏爱某些群体和API时，AI决策过程不透明，这最终可能导致不公平和疏远。

由于这些决定无法清晰地看到，可能会让人们感到不安。审计师必须遵守数据隐私法（如GDPR），使用透明的AI，并清楚地解释他们的方法，以赢得客户和其他利益相关者的信任。

技能差距与培训需求

由于AI介入审计，现在需要既是该领域专家又具有审计方法背景的专业人士。许多传统审计师发现难以处理用于审计的AI技术。如果由于缺乏适当的理解而未能正确使用AI，结果可能会不正确。

为了充分享受AI审计的所有好处，公司必须更新知识、培训员工，并吸引具有不同技能的专业人士。对于审计公司和组织来说，消除这种差异是困难的。

法律与内部控制问题

有时，基于AI的审计方法在满足传统的、手动的法规和标准方面会遇到问题。由于监管机构尚未明确指导AI如何改变证据、决策或文档，审计师和公司面临不确定性。采用新技术并遵守法律需要审查新标准、记录更多信息，并与监管机构就AI的使用进行持续对话。

AI模型功能

在许多情况下，使用深度学习或复杂算法的AI模型，其得出结论的过程不易解释。由于在审计中清晰和逻辑的重要性，隐藏的AI因素使得使用这些发现变得困难。他们需要为自己的结论提供理由并向他人解释。所有用户都无法理解的AI可能会导致客户、监管机构和审计团队对其使用产生抵制。

资源短缺

使用AI的审计通常需要公司购买技术和软件，并对员工进行良好培训。许多中小型企业发现难以承担先进AI平台的初始和月度费用。所有这些都增加了成本，因为公司必须将新系统与现有系统连接，迁移数据并确保一切安全。因此，AI在审计中的真正好处可能首先在资源更丰富的组织中实现。

用于审计的AI工具和平台

MindBridge AI

MindBridge Ai Auditor是一个以AI为中心的系统，它利用机器学习和统计学来发现数据中的异常趋势和危险。因此，审计师会查看每笔交易记录，而不仅仅是部分记录，并根据广泛的标准来决定其风险程度。该平台检测异常并将其显示出来，以便直接、有组织地进行调查，从而使工作流程更加高效。

MindBridge的AI是灵活的，并且随着处理新的数据集而不断改进。借助MindBridge，大公司可以依靠更高的准确性、增强的审计和来自可靠数据的保证。

CaseWare IDEA

CaseWare IDEA是一款深受全球审计师欢迎的软件，因为它有助于欺诈检测、交易分析和财务审计。利用AI，该软件能够处理大型数据集，处理审计中的重复性任务，并使用本福特定律和间隙检测等方法进行更高级的审查。

IDEA的界面、脚本选项和自动化功能让公司可以毫不费力地识别潜在问题、异常案例和控制弱点。与先进的可视化和报告工具协同工作，使审计更容易，并让审计团队成员能够即时了解情况。

德勤 CortexAI

德勤的CortexAI for Audit将AI、高级分析和自动化与常规审计方法相结合。它审查从报告到日常交易的各种数据，以识别风险并立即更新发现。它利用自然语言处理来检查合同、电子邮件和文件，寻找任何可能不合规或异常的内容。

由于其可扩展的设计，CortexAI允许审计师处理不断增长的客户数据集，并保持遵守必要的法规。由于其强大的分析能力，这个新工具有助于扩大审计的范围和深度。

普华永道 Halo

普华永道通过Halo提供了一套独特的基于AI的工具，用于检查交易、审查所有数据并呈现复杂的财务关系。Halo可以轻松分析来自ERP、薪资和库存系统等不同类型的数据。其算法有助于识别不寻常的活动、潜在的欺诈和仅通过抽样数据难以注意到的隐藏风险。Halo使审计师能够提高工作准确性，快速与客户分享结论，并提供有用的商业信息。

ACL Robotics

ACL Robotics，现名Galvanize，帮助用户自动化审计、风险和合规流程。它使用AI和RPA来自动化检查控制、监控交易并随时指出异常。该系统具有灵活性，能够适应新的法规并适应企业的规则。

通过可重复的流程，审计师可以快速收集、测试和报告证据，使得大型复杂的审计更快，并且需要他们付出更少的努力。该公司因其解决方案易于调整并能与现有审计工具结合使用而受到赞赏。

毕马威 Clara

毕马威 Clara是一个使用AI和数据分析的云端审计平台。它使得评估风险、自动收集证据和进行抽样成为可能，同时团队成员可以协同工作。Clara从不同来源获取客户信息，通过分析来发现任何可疑活动，并在项目期间根据需要调整审计策略。

通过使用仪表板，审计师和客户可以实时观察事态发展。Clara允许开放、灵活增长和安全的特性，使其成为现代数字审计的关键。

AI在审计中的未来趋势

采用持续和实时审计

未来的审计将依赖于AI的实时分析。AI将随时监控交易和控制措施，迅速标记任何不符合正常模式的内容。这种警惕性对于检测欺诈、遵守更新的规则和改善公司的财务体系非常有用。

审计利益相关者可以通过实时审计快速决定行动，这有助于缩短整个审计和风险周期。在依赖持续数据更新并需要高透明度的企业中，这一点尤其有用。

区块链技术的使用

AI和区块链的结合将为审计方式带来重大变革。由于区块链记录是不可篡改、透明且可追溯的，而AI可以快速读取、验证和研究所有相关的区块链数据，这种组合是强大而可靠的。

由于这些技术，审计师将能够实时检查交易，最大限度地减少篡改风险，并利用自动化进行合规。金融服务和供应链可以从中受益，因为信任和可追溯性至关重要，这可能会减少人们手动处理数据的需求。

道德AI

随着AI在审计中越来越多地使用，关注可解释和道德的AI系统将变得非常重要。未来，审计系统将确保以人类可以理解的方式解释结果和建议。这将有助于公司遵守法律并赢得重要利益相关者的信任。为了使AI辅助审计可靠、可辩护且具有社会责任感，解决算法偏见并坚守道德原则将至关重要。

设计与开发

审计将推动为特定类型的公司或行业开发的AI技术的增长。通过对每个市场的数据和法规进行培训，AI工具将产生更有用的见解，识别不同的欺诈行为，并满足各种合规规则的要求。医疗保健、银行和制造业公司很快将更多地依赖为其特定工作方式量身定制的AI。这种专业化将使审计师能够提供有效的审计，发现更多风险，并提出适合不同企业需求的建议。

人类审计师

未来，审计将依赖于审计师和AI软件的共同努力。AI将完成常规的数据分析、发现异常模式和收集证据，而审计师将专注于他们的分析、处理棘手任务以及与客户互动。这种合作通过结合深度计算、批判性思维和道德监督来提升审计质量。持续教育是必要的，因为审计师被期望从数据处理转向在技术帮助下提供咨询。

结论

人工智能审计现在可以非常高效、准确，并能深入洞察财务数据。利用AI，审计师能够超越标准的抽样方法，在每一条数据中监控可疑活动并捕获更多的欺诈案件。尽管面临数据整合、道德问题和适应新法规等挑战，但人们正在采纳AI，因为它通过加快审计、安全处理风险和提供更深入的见解来帮助他们的业务。

随着技术的发展，AI预计将在审计中产生更大的影响，这将加强公司的透明、可信和有价值的财务报告。