人工智能背景下績效審計工作的探索與實踐

●王 波 李時輝 鄭鵬飛

一、引言

人工智能是一組展示某種形式的人類智能的技術，與其他技術結合使用，可以擴展其初始功能，如高級分析或智能自動化。人工智能在理解自然語言和非結構化數據方面的優勢，可用于協助收入和租賃合同審查。人工智能的一個主要推動力是開發與人類智能相關的計算機功能，如推理學習和解決問題。人工智能技術也稱為認知技術，能夠將信息技術的力量擴展到人類執行的傳統功能。傳統上審計確認的工作流程是準備、授權、分發、收集、評估和協調。然而這個過程可以簡化，因為機器學習技術可用于識別，提取和處理通常附在確認上的許多支持文件，自動確認交易而無需重大干預。與人類相比，機器在處理諸如數據采集之類的重復和耗時的任務方面表現優異。他們能夠審查大量數據，評估審計中需要檢查的內容以及識別數據中的異常情況。

人類價值觀仍然是審計的核心，擁抱人工智能確實是審計專業發展方式的一個進步。使用認知技術在審計流程中發展，使其更智能，更具洞察力和更高效，這是審計行業創新的另一種方式。隨著技術的發展，審計師對現在和將來的工作將越來越需要人工智能和在該領域具有專業知識的人的組合。越來越多的審計師需要了解AI數據挖掘和分析的相關性，才能成為業務中不可或缺的組成部分。

二、人工智能在績效審計方面的應用現狀

在未來，審計需要采用人工智能為審計領域帶來利益。內部審計師最重要的任務是能夠分析收集的信息，而審計的問題部分可以由初級審計員完成。在金融危機之后，從人工智能引入過程中受益最多的領域是內部審計。這樣，可以以更有效的方式使用現有資源，并且可以在更短的時間段內運用于更多領域。將來，內部審計將使用像Eliza這樣的軟件，頻繁與所有領域的專家進行面談，并且能夠通過搜索關鍵詞來建立報告預警系統并收集信息。

人工智能中的認知技術實際將信息技術的力量擴展到傳統由人類執行的任務中，它們使用戶能夠解決曾經在速度、成本和質量之間進行權衡的問題。這些人工智能技術可以幫助審計人員自動執行人類手動執行了數十年的任務。因此，人工智能簡化了評估程序，可以使審計人員花費更多時間提高洞察力并應用更好的專業判斷，進而提高審計質量。人工智能對會計和審計專業的未來至關重要。人工智能是一個重要的工具，將為這些專業人員提供所需的工具，以提高其職業的效率和效力。記賬或流程驅動的重復性任務更有可能被自動化技術所取代，而涉及專業判斷的高價值專業在短時間內不會被取代。

此外，AI非常有用的一個特定領域是文檔審查。在過去，輸入特定的不同的關鍵術語是一個耗時的手動過程，使用人工智能能夠實現自動化識別，這種能夠識別并處理的“學習技術”使得在一組樣本文檔上的訓練系統變得可行，以便系統學習如何識別和提取關鍵術語。

實際上，人工智能已經廣泛運用于生活中。2017年，安永的一項調查顯示，74%的CEO表示他們沒有人工智能的戰略計劃。一年之后，完全相同的調查結果表明，73%的CEO已經采用AI或計劃在未來兩年內采用。由世界經濟論壇提供的第二個統計數據顯示，到2025年，30%的公司審計將由AI執行。經合組織計算了46個國家公共部門正在進行的200多個區塊鏈計劃。安永在租賃合同過程中引入了人工智能。該公司在2018年10個月中開發了一種基于機器學習的軟件程序，該程序可以讀取數百頁的合同文件，并減少人們審查和審計合同所需的時間?，F在，人們在幾分鐘內審查租賃合同，而不是在計劃的幫助下審查租賃合同。這使得工人能夠專注于更有趣的合同問題，例如與他們相關的風險。

最后，了解財務專業人員如何從采用這些顛覆性技術中受益也是至關重要的。通過為審計人員提供分析大量審計相關數據的能力，分析可以幫助提高審計質量，從而獲得洞察力并更深入地了解財務結算和業務運營。高級分析為審計團隊提供前瞻性功能，通過場景分析和預測提高預測結果的能力。大規模自動化將允許機器完成更多的日常審計任務，使財務和審計專業人員能夠將注意力集中在更有價值的任務上。

三、人工智能應用于績效審計帶來的挑戰

（一）人工智能無法進行有效的績效審計溝通

績效審計中的問題是千變萬化的，對被審計單位的經濟活動審計不能單靠資金信息，還需要人工的質疑和判斷，人工智能系統可以通過獲取、處理和挖掘企業財務報告系統產生的大量數據來協助審計人員。但是，雖然機器可以更快速、更完整地識別海量數據集中的模式和異常，但更多的價值來自調查和推斷模式背后的原因或異常。只有審計人員才能說出數據背后的真實故事，審計單位在開展審計工作之前會和被審計單位深入溝通，全方位了解相關信息，為后期績效審計的順利開展打下基礎，保證績效審計結果的公正性與效率性。當審計過程中出現爭議時，還需要審計人員進行更深入的調查和溝通，保證爭議事項的公平公正，而人工智能技術并不能代替審計人員與被審計單位進行溝通，只能進行最基礎性的工作。

（二）人工智能缺乏績效審計的判斷能力

為了避免過度擬合并確保高分類精度，需要大尺寸的訓練數據，因為深度學習采用具有多個參數和深隱藏層的深度神經網絡。但是由于法定限制，審計人員沒有谷歌或搜狗提供的大量數據。審核員有道德（或法律）義務維護客戶信息的機密性，未經客戶同意，禁止披露任何機密客戶信息，為審計公司帶來了一大堆不確定因素和障礙。因此，研究“理想”的訓練數據集以實現不同分析任務的目標精確度勢在必行。

（三）人工智能的算法結果存在疑義

要了解數字和人工智能對審計和財務專業人員的影響，了解推動第四次工業革命的力量非常重要。其中一種力量是數據爆炸，這些數據正在推動數字化中斷。另一因素是加速變革步伐，這使得在一個越來越不確定的環境中管理信任變得更加復雜。例如，網絡攻擊變得越來越復雜和普遍，人工智能的采用也帶來了新風險。根據Gartner的2018年CIO議程調查，到2020年85%的AI項目將因數據算法或開發團隊的偏見而產生錯誤結果。

人工智能算法一直以來都是人們關注的重點，其中一個叫黑箱算法，這不僅僅是神經網絡的問題，更是統計機器學習多年來的頑疾，就是用一個表達能力很強的黑盒子來擬合想要研究的問題。由于里面參數很多，這樣一個復雜的黑盒子去做擬合的時候，如果審計結果較好，則能根據審計結果作出預算和決策；相反，如果審計結果不好，也無法找到數據的根源以及失敗的原因，對被審計單位來說著實不公平。如何在這幾億、幾十億個參數中找出出錯的具體環節，其實是非常難的一項工作。

（四）人工智能難以保障企業信息安全

人工智能的使用增加可能需要重新審視隱私保護的現狀，但這并不意味著隱私將不再存在或變得無關緊要。人工智能與現有分析技術之間的另一個關鍵點是可以自動化所有這些領域。人類歷來能夠對數據處理進行高度控制，人工智能的使用增加意味著情況可能不再如此。AI的大部分價值在于它能夠識別人眼看不到的模式，學習并預測個人和群體。從這個意義上說，AI可以創建難以收集或者不存在的信息。這意味著收集和使用的信息可能超出個人最初故意披露的信息。預測技術的部分承諾是可以從其他（看似無關且無害的）數據中進行推論。人工智能的增加可能會導致一種環境，在這種環境中，由企業產生或與之相關的所有信息都是可識別的。在這種情況下，根據企業信息的定義確定隱私法所保護或未受保護的內容在技術上或法律上都不可行。許多人認為，有必要將注意力從企業信息的二元理解轉移，以使隱私法繼續保護AI環境中企業的信息隱私。

四、人工智能為績效審計帶來的機遇

人工智能采用的關鍵驅動因素是能夠優化時間，并跨部門以開放和協作的方式共享數據、知識和能力；還可以通過安全和集中收集信息，記錄和流程日志來降低業務風險，做到消除決策過程中的人為偏見，更容易接近和更快地使用服務，從而節省大量資源；智能機器可最大限度地減少環境影響。

（一）人工智能減少了績效審計的風險

在會計和審計文獻中已充分記錄，暴露于大量信息可能會導致模糊性增加，信息過載，難以識別相關信息和模式，從而導致審計判斷欠佳。技術創新和隱私考慮之間的平衡將促進社會責任人工智能的發展，從而有助于長期創造公共價值。AI會同時識別風險，評估流程和控制設計，從而對績效審計行業產生巨大的積極影響。AI具有提高效率的巨大潛力，但它們也可以幫助降低組織風險。這些技術處理的過程快速且一致地執行；人類犯錯誤或跳過步驟，機器人不會。但這種速度和一致性會帶來風險。如果存在錯誤的算法，如果工具訪問不正確或不完整的數據，如果有人篡改過程，或者不適應不斷變化的業務或經濟條件，那么組織的自動化流程可以放大人為錯誤。實時審計的加速以及幫助識別和管理新興技術風險的相關需求意味著內部審計人員發現自己與第一道防線和第二道防線更緊密，更經常地工作。實時審計的一個好處是盡可能將風險管理推到第一道防線。內部審計可以在調查AI如何用于增強（在許多情況下取代）當前的手動事務測試和其他風險測試過程中發揮關鍵作用。通過幫助管理層了解這些工具的最佳用途并通過實時部署這些工具，可以大大降低組織的風險狀況。

（二）人工智能改變了績效審計的方向

公司和組織正在不斷地生成和收集大量數據，從銷售點到貨運跟蹤信息，以及實時庫存計數。此外，來自外部來源的信息，以社交媒體和新聞提供的形式易于獲取并可供分析。事實上，人工智能應用于此類大數據，預計會使審計專業向前邁進一步。有了完善數據庫系統，傳統的審計程序就變得不那么有效和高效，這就需要重新思考審計的方式?？冃徲嫷亩ㄎ粚τ诮M織衡量其AI計劃績效的能力至關重要。在規劃階段，績效審計可以提供有關如何建立指標的建議，為管理層和董事會提供充分可靠的信息。但是，績效審計不得負責建立或擁有AI性能指標。在已實施AI的組織中，績效審計應提供對第一道防線控制和與AI相關的第二道防線監督的保證。在過去的幾十年中，技術的逐步發展旨在創建“人工智能”系統。人工智能的概念化及其有用性是學術界和商業實踐中討論的主題。革命性技術的引入最終帶來了流程的基本變化和整個行業的重組。行業和現在的審計正在這些領域進行實質性投資。

（三）人工智能提高了績效審計的效率

數據分析對審計人員非常重要。它有助于他們輕松建立審計范圍并進行風險評估。機器人過程自動化和分析有助于跟蹤日常事務審計的記錄。認知計算、人工智能和預測分析有助于處理需要估算和判斷的更復雜和非常規交易。人工智能將使審計成為一個持續和實時的過程。與人類相比，機器擅長執行數據采集等重復且耗時的任務。機器和支持AI的技術將簡化審計人員面臨的數據采集挑戰。人工智能將最大限度地減少一次耗時的任務，即查找相關信息，將其從文檔中刪除，并將其轉換為可用格式。審計人員可以利用AI方法在更短的時間內檢查完整的交易數量，而不是手動檢查交易樣本。審計人員不必將時間花在體力勞動上，而是通過將工作重點放在人工智能產生的結果的解釋上，將他們的專業技能更好地用于高價值任務。通過讓員工專注于需要人類判斷的領域，自動化一些重復的手動任務將提高效率。

在大多數手動密集型活動發生的情況下，AI可以提供幫助，這代表了傳統審計的重大轉變。數據提取、比較和驗證是很好的起點。AI可以顯著加速手動執行的數據輸入和提取活動的數字化，從而減少花在審計數據準備上的時間。將內部支付數據與第三方支持聯系起來需要大量的審計和客戶工作時間，使用AI可以完全自動化測試支付交易的存在和評估，以及提取對所需的任何實質性測試的支持。

（四）人工智能促進了審計人員提升自身綜合素質

新興技術提供了許多好處——最明顯的可能是審計質量。由于其自動化流程的能力，技術通常會帶來與效率的自然關聯。這是一個令人興奮的發展，但并不意味著我們需要更少的人。我們實際上可以以不同的方式使用進入該行業的人才，因此，教育至關重要。如果將新知識、專業技能和人才與數字技術和人工智能結合起來，那么就能確保實現更好的績效、時間規劃、生產力和效率。雖然人工智能為企業提供了增強運營的重要機會，但其能力同樣對網絡犯罪者具有吸引力。人工智能和機器學習將提高黑客在網絡中發現弱點的能力并提高速度。他們將能夠自動安裝探針以進行攻擊，并且還可以增強測試和開發新惡意軟件的能力。當然，那些參與防御企業此類攻擊的前線的人也可以利用人工智能和機器學習的服務保持領先一步，在犯罪分子找到之前堵塞任何網絡和系統漏洞。雖然技術可以帶來顯著的改進和效率，但部署合適的人員、技能和方法最終可以使技術按預期工作。另一方面，人工智能取代了最基本的信息數據整合，更高深的判斷也需要更加優秀的人才，如果不跟緊科技時代就會被淘汰。因此應建立人才培訓機制，使審計人員具備豐富的知識和技能，定期或不定期進行水平考核，開展學術交流活動，交換彼此的經驗和實踐認識，取長補短，也可以學習借鑒國外的審計技術和手段，這些都是提升審計人員綜合素質的方法。