在一個培訓班講課。

智能審計是一種利用人工智能技術，如機器學習和自然語言處理等，為企業審計提供支持的新型審計技術。

（一）定義與背景

智能審計是指由專設機關依照法律對國家各級政府及金融機構、企業事業組織的重大項目和財務收支進行事前和事后的審查的獨立性經濟監督活動，它借助人工智能技術，實現了審計工作的智能化和高效化。隨著數字化浪潮的席卷，內部審計領域正經歷著前所未有的變革，智能審計應運而生，成為組織提升治理水平、防控風險的利器。

（二）主要功能與應用

數據處理能力提升：智能審計可以快速處理大量復雜的審計數據。例如，利用光學字符識別（OCR）技術自動識別和提取文檔中的關鍵信息，像財務報表、合同等文件中的數據能被迅速準確地采集，節省人工錄入時間和降低錯誤率。使用機器人流程自動化（RPA）執行重復性高、規則明確的審計工作，如數據采集、分類和整理等任務，大大提高處理速度。

數據分析深度和廣度增加：通過機器學習和深度學習算法，智能審計能夠對海量數據進行深入分析，發現潛在的風險和問題。它可以針對不同的業務場景和需求，實現數據分類、預測、識別、聚類等功能，挖掘出數據中隱藏的規律、趨勢和異常情況，為審計提供更精準的決策支持。比如，分析企業的財務數據，發現異常的交易模式或財務指標波動，提示可能存在的財務舞弊風險。

持續監控與實時預警：智能審計能夠對財務報表和交易進行持續監控，及時發現異常情況。一旦出現異常數據或行為，如大額資金的異常流動、財務指標超出正常范圍等，可立即發出警報，讓審計人員能夠更快地響應和處理問題，提高審計的及時性和有效性。

自動化審計工作節省人力成本：人工智能技術自動化一些重復性、耗時費力的審計任務，減少了對人工的依賴，從而降低審計過程中的人力成本投入。將審計人員從繁瑣的基礎工作中解放出來，使其有更多精力專注于需要專業判斷和分析的高價值工作。

更準確的風險評估：借助大數據分析和機器學習算法，智能審計可以更全面地分析歷史數據、行業趨勢以及其他相關信息，幫助審計人員更準確地評估審計風險。通過識別潛在的風險因素，如市場環境變化對企業財務狀況的影響、行業特定風險等，并及時采取預防措施，降低審計風險發生的可能性和影響程度。

（三）發展趨勢

審計模式轉變：人工智能促使審計工作模式從傳統的事后審計向事中、事前審計轉變。不僅僅局限于對過去財務報表的審計，更加注重未來的風險管理和決策支持。

審計范圍擴大：審計范圍不再局限于傳統的財務數據，還能涵蓋企業的其他信息，如合同文本、會議記錄、電子郵件等，從而更全面地了解企業的運營情況，發現潛在的問題和風險。

多維數據分析與可視化：人工智能可以通過多維數據分析技術，自動從審計數據中提取關鍵信息，并將數據分解為多個維度，對每個維度的數據進行分類、聚類、預測分析和可視化操作。審計人員能夠以圖表、報表等直觀的形式多維度地查看審計結果，更好地理解數據之間的關系和趨勢，快速發現審計問題和異常情況。

（四）面臨的挑戰

數據隱私和安全問題。

算法的可解釋性：AI系統的決策過程往往不透明，需要評估其可解釋性，以便管理層和利益相關者理解AI的決策依據。

審計人才短缺。

——聯想集團內審自動化案例

聯想集團成功構建了RPA（Robotic Process Automation，機器人流程自動化）內審機器人，結合OCR（Optical Character Recognition，光學字符識別）、對話機器人等智能技術，實現了內審環節中對電子發票的自動化下載、校驗、標記等工作，并自動出具內審報告。這一應用解決了企業內部審計中基礎數據獲取難、手動操作重復性高的問題，顯著提高了審計效率。

聯想集團采用RPA技術，構建機器人來實現內審流程操作的自動化，替代手工重復操作；并在此基礎上結合OCR、對話機器人等人工智能技術，進一步拓展機器人應用范圍，強化內審效能。

實施步驟：包括流程梳理、定義事務、流程框架設計、功能模塊開發、流程輸入和輸出設計以及異常處理機制建立等。

應用效果：實現了電子發票的自動化下載和校驗，大幅提高了審計效率，降低了審計人員的工作負擔，同時提高了內審報告的準確性和及時性。

——區塊鏈發票報銷系統的應用場景

企業報銷：對于企業而言，區塊鏈發票報銷系統可以與其他系統（如財務系統、ERP系統、采購系統等）深度結合，實現發票報銷系統的高度智能化和集成化。這有助于企業實現數字化轉型，提高報銷效率并降低成本。

醫保報銷：在醫療領域，區塊鏈發票報銷系統也得到了廣泛應用。例如，全國醫保電子票據區塊鏈應用已經啟動，通過手機上點點就可以進行醫保報銷，無需拍照上傳相關票據及資料。這大大提高了醫保經辦效率，提升了參保群眾的獲得感和幸福感。

“稅鏈”區塊鏈電子發票平臺是廣州市稅務局推出的創新應用，旨在利用區塊鏈技術的不可篡改性、可追溯性等特性，為納稅人提供更加便捷、高效的稅務服務。該平臺打通了開票方、受票方、稅務部門等各方的鏈接節點，使發票數據全場景流通成為現實。

通過“稅鏈”平臺，企業可以實現發票的自動申領驗舊、快速開具交付、自動歸集等功能，并打通了“支付-開具報銷-入賬”全流程。這大大簡化了傳統發票的領用、開具和報銷流程，提高了工作效率。

——中鐵大橋局智慧審計平臺案例

基于大數據、云計算、智能化等技術，實現了審計數據的智慧化搜索、分析、關聯、計算和管理。

平臺功能：包括審計業務全流程管理、項目作業查詢、項目進度甘特圖展示、數據指標智能分析以及風險預警監控等。

應用效果：實現了全面融合業財數據、規范固化流程模板以及建立海量資源智庫等效果。該平臺有效提高了審計工作的集中化程度，擴大了審計覆蓋面，為管理層提供了詳實的決策支持。

——審計大模型

南京審計大學計算機學院／智能審計學院作為學校唯一的工科學院，以新興技術賦能審計，為學校“大審計”平臺戰略發揮引領作用，為國家培養計算機審計、信息系統審計、大數據審計等高層次復合型審計人才；形成了一批具有審計特色的科技創新成果，成為全國“科技強審”的“排頭兵”。2023年9月27日，學院發布了一項突破性的科研成果——首個審計行業大模型“審元”。這一成果的問世，為審計工作帶來了新的可能性。

“審元”大模型是南京審計大學徐超教授團隊，中國工程院院士、清華大學鄭緯民教授團隊，國家教學名師、武漢大學計算機學院何炎祥教授團隊基于AI大模型技術研發出的最新成果，通過積累海量審計知識圖譜數據，輔以獨特的數據處理和AI訓練技術，獲取精準、專業的審計知識，具備智能問答、代碼隨行、案例推薦、報告生成四大核心應用場景。

在智能問答方面，為審計人員提供豐富的審計領域智慧資源。“審元”大模型通過對海量的審計知識庫進行大規模學習訓練，建立智能問答系統，可根據審計人員提出的各種審計問題，輸出快速準確的問題解答。

在代碼隨行方面，高效解決了審計人員需要編寫計算機程序代碼的行業痛點。“審元”大模型將常見的計算機程序及代碼大規模集成后，深入解析審計領域所需的各種程序語言，封裝后生成代碼示例，審計人員無須編寫代碼，可以直接調用。