人工智能在审计行业中的应用及实施策略

当下，人工智能正深刻改变着各行各业的发展方向，审计工作也不例外。海量的数据和业务的复杂程度不断提高，使得传统审计方式难以应对。过去那种依赖人工筛查数据的方式，不仅效率低，还容易在海量信息中遗漏关键风险点。而人工智能大模型技术的广泛应用，为审计工作也打开了一扇新的大门。它凭借深度学习、自然语言处理和多模态数据分析等独特优势，将对整个审计流程进行重塑，让审计监督朝着更精准、更高效、更智能的方向发展。

一、人工智能在审计中的应用

（一）突破数据壁垒，精准定位关键证据。在过去的审计过程中，审计人员通过手动筛选数据来获取证据，这种方式不仅效率低，而且还容易遗漏关键信息。随着人工智能的发展，通过语法分析和关键词匹配和其强大的自然语言处理能力和识别技术，能够快速准确地获取审计疑点。例如，在审查费用报销单据时，利用大模型可以自动识别发票的关键信息，还能快速排查出重复报销、虚假发票等异常情况，极大提升审计效率。

（二）智能识别风险，洞察潜在问题根源。对各类数据的精准分析是审计过程识别问题的关键。要紧扣“政治—政策—项目—资金”这条主线，通过大模型的深度学习和知识图谱技术，建立“政策法规—行业特征—历史问题”三维分析模型。例如，在国企审计中，可以通过大模型分析复杂的股权关系与交易链条，能够准确识别企业存在的风险和管理漏洞，对异常交易行为进行快速监测和智能分析，精确筛选出隐蔽和复杂的风险点。比如在民生审计领域，对多种民生相关的数据，进行图像识别技术与智能分析，建立疑点数据库。通过大模型的不断学习和疑点识别，精准定位各种违规和系统性风险，有助于审计人员分析问题产生的根源，实现从发现表面问题到剖析深层问题的跨越。

（三）提供科学依据，优化审计资源配置。审计决策需要考虑多方面的因素，在制定审计计划时，利用大模型的深度分析和识别功能，可以通过对审计数据、行业动态、政策变化等信息的深度分析，研判潜在的风险点，为审计资源的合理分配提供决策依据，从而使审计计划更具针对性。在审计项目实施过程中，数据模型可以快速提供审计思路和问题定性的建议，并根据审计进展情况，及时调整审计思路。在审计报告出具阶段，可以自动生成报告初稿，并对审计结果进行全面的分析和可视化演示，为当地政府的管理和决策提供清晰、全面的审计信息，为科学决策提供有价值审计成果。

二、审计AI应用平台的作用

（一）集成多元技术，构建智能审计生态。建立审计AI应用平台，可以集成先进的人工智能技术，如大模型对接（外部公有云大模型、内部自建的私有云大模型）、知识库创建、智能体构建、AI对话、业务系统集成等模块。以中软国际审计智能体平台为例，依托DeepSeek大模型构建审计垂直领域专属智能平台，以智能助手形式贯穿审计作业全流程，包括审前风险定位、审中线索挖掘、审后整改跟踪等，重构了立项-取证-研判-报告的审计模式。通过建立审计知识库与审计智能体，大大增强了审计系统的分析与发现问题的能力。通过整合多源数据和技术，形成一个可扩展、灵活高效的智能审计生态，为审计人员开展一站式智能化审计提供服务，打破技术与业务之间的壁垒，促进各环节协同运作。

（二）实现功能拓展，提升审计效能。审计人员可以在平台上可以编写提示词和可视化模块，轻松构建多种智能应用，如知识库问答、智能推荐、数据画像、合同智能审核、关键信息提取、文本比对、合规审查等，与审计业务系统或外部系统无缝衔接。例如，济南市审计局开发的AI审计智能体，具备智能生成审计文书、代码生成助力数据分析、多模态分析深化问题核查、知识库构建赋能精准定性等功能，文书起草耗时大幅缩短，数据处理效率大幅提升，异常线索发现效率和问题定性准确率均得到提高，全面提升了审计的效率和质量，将审计人员从繁琐的工作中解脱出来，将更多的精力放在审计研判和分析工作中。

三、开展人工智能审计的策略

（一）强化顶层设计，制定战略规划。审计机关应从战略高度重视人工智能审计的发展，制定统一高效的长远规划。明确人工智能在审计工作中的定位、目标和实施路径，设立专项工作小组，负责统筹协调人工智能审计的推进工作。加强与科技部门、高校和科研机构的合作，共同开展人工智能审计相关研究课题，跟踪前沿技术发展趋势，结合审计业务实际需求，制定技术应用标准和规范，确保人工智能审计工作有序、科学开展。

（二）推进数据治理，巩固数据基础支撑。数据是人工智能审计的核心要素。审计机关要加强对数据的管理，建立数据采集、存储、管理和共享机制。整合内部各业务系统数据，打破数据壁垒，同时积极与外部相关部门（如财政、税务、工商等）开展数据协作，拓宽数据来源渠道。运用数据清洗、转换、集成等技术，对多元异构数据进行标准化处理，构建高质量的审计数据库。建立数据库安全体系，确保数据在采集、传输、存储和使用过程中的安全性和保密性，为人工智能模型的训练和审计分析提供可靠安全的数据支撑。

（三）加强人才培养，打造复合型审计队伍。人工智能审计需要既懂审计业务又精通人工智能技术的复合型人才。审计机关应加大人才培养力度，制定系统的培训计划。一方面，可以组织一线审计人员参加人工智能和大数据方面的技术培训，学习自然语言处理、机器学习、数据分析等基础知识和技能，从而提升对新技术的应用能力；另一方面，可以引进具有计算机、大数据科学和人工智能等专业背景的人才，充实审计队伍，提升审计人员技术层次。同时也要鼓励审计人员在审计过程中积极探索人工智能技术，通过审计项目锻炼和提升实操能力，打造一支审计智能化需求的高素质的专业人才队伍。

（四）开展试点应用，逐步推广经验。在全面推进人工智能审计之前，审计机关可选取部分重点领域或热点项目开展试点。如在财政审计、国企审计、民生审计等领域，选择具有代表性的项目，引入人工智能大模型和审计AI应用平台进行实践探索。通过试点，深入了解人工智能技术在审计各环节的应用效果和存在的问题，及时总结经验教训，对技术方案和应用模式进行优化调整。通过试点成功后，再逐步在其他审计项目上推广应用，以点带面，推动人工智能审计的全面快速发展。

（五）完善制度保障，防范审计风险。在审计过程中，随着人工智能技术的广泛应用，审计风险和表现方式也会随之发生变化。审计机关需完善相关制度，对人工智能审计进行科学规范化的管理。制定人工智能审计操作规程，明确审计人员在数据采集、模型训练、结果分析等环节的职责和操作标准，确保审计过程合法合规。建立审计质量控制办法，对人工智能审计结果进行复核，防范因数据模型的偏差、数据不完整等导致的审计风险。同时，也要关注人工智能技术带来的潜在法律风险，加强法律法规研究，确保在合法合规的框架内开展审计工作。

总之，人工智能大模型在审计中的应用，为审计工作带来了前所未有的机遇，通过证据筛查、问题分析和决策支持等多方面的智能化变革，能够显著提升审计监督效能。审计AI应用平台作为技术集成与应用的载体，在构建智能审计生态、提升审计效能等方面发挥关键作用。审计机关应采取高效顶层设计、推动数据治理、加强人才培养、开展试点应用和完善制度保障等方面，加快人工智能审计的发展，构建适应新时代的智能审计监督新模式，更好地发挥审计在国家治理体系和治理能力现代化中的重要作用。