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【摘 要】随着信息技术的发展，我国已经进入了大数据时代。在大数据时代，人工智能技术逐渐应用于审计工作，这要求审计人员既拥有传统的审计知识，又能够应用现代技术。基于此，论文以大数据视角下人工智能在审计中的应用为研究对象，通过分析典型的人工智能系统，对大数据背景下人工智能在审计工作中的具体应用进行探讨。
【Abstract】With the development of information technology， China has entered the big data era. In the big data era， artificial intelligence technology is gradually applied to audit work， which requires auditors to have both traditional audit knowledge and the ability to apply modern technology. Based on this， the paper takes the application of artificial intelligence in audit from the perspective of big data as the research object， and discusses the specific application of artificial intelligence in audit work under the background of big data by analyzing typical artificial intelligence systems.
【關键词】大数据视角;人工智能;审计;应用
【Keywords】the perspective of big data; artificial intelligence; audit; application
【中图分类号】F239.4;TP18 【文献标志码】A 【文章编号】1673-1069（2021）08-0126-03
1 引言
人工智能的迅速发展使其在人们生活的方方面面得以应用，极大地促进了社会的变革。在现代企业中，基于大数据、人工智能等信息技术的辅助工具正在逐渐占据重要地位。审计工作作为企业经济活动的重要组成部分之一，将人工智能技术应用其中可以极大地提高审计的效率和质量，促进企业的良性发展，是未来审计工作发展的主要趋势之一。
2 大数据与人工智能概述
2.1 大数据技术概述
大数据技术是近年来的热门技术，技术特点是可以存储和计算大量的结构化和非结构化数据，可以有效利用计算资源并使人们能够动态获取资源的重大创新。
为更好地利用大数据和云计算的优势，首先，数据存储和传输技术至关重要。例如，分布式文件系统可以用于存储非结构化数据，而数据仓库系统可以存储保密等级要求较高的结构化数据，其一般由3部分组成：①检索数据，从数据源重新启动所需的数据;②数据转换，要根据相关要求转换获得的数据，以及清理和处理有偏差和错误的数据;③下载前2个链接中获得的数据并将其保存。
其次，要使用大数据技术，必须分析和处理数据。数据处理技术包括以下几类：分库处理、分区处理和分表处理。①分库处理基于适当的处理框架来提高数据使用效率;②分区处理旨在最大限度地提高数据访问读取的效率，并降低所有文件中大型表的压力;③分表处理是通过制作不同的数据表分担单一数据表的压力。通过以上方式处理数据可以构建纵列及并列形式的数据库，实现对数据的处理和有效利用。
再次，使用大数据的最终目标是转换为所需的数据，然后使用数据分析执行适当的优化，以为管理人员提供决策依据所需的数据。数据分析技术有多种形式，其主要目的是在海量数据中寻找相关规律，从而通过大数据构建科学的数学模型，以提供技术支持并提出解决方案。
最后，在大数据背景下，管理人员可以使用可视化、空间信息流和其他相关技术来展现数据，直观地感受审计后的数据信息，提高审计效率。
2.2 人工智能技术概述及发展现状
人工智能起源于20世纪50年代，由于多次遇到技术瓶颈，经历了数次起伏。当前的人工智能在以大数据为代表的新型人工智能技术的支持下重新进入快速发展时期。现代社会拥有足够的海量数据、强大的计算能力和算法的不断发展，使得人工智能技术成为当前最为热门的技术之一。人工智能是在信息化服务发展的基础上通过使用逻辑芯片和信息化服务等赋予机械设备一定的智能，以使其具备可以替代人进行较为复杂的工作的能力。现阶段，人工智能技术还较为基础，只能执行一些机械性、重复性工作，但是随着人工智能的发展，其应用越来越广泛，且智能化程度越来越高，执行的任务也越来越复杂。人工智能是一项非常复杂的系统性科学，其包含了多个学科的知识和技术，如生物学、信息科学以及语言学等。人工智能的主要目标是研究智能的基本属性，并尝试找到可以与人类智能并行的智能设备。与传统的智能技术相比，人工智能具有更强的信息分析、协作、学习和推理能力。
3 传统模式下审计工作的缺点
通过以上内容可以了解到，大数据与人工智能可以在审计工作中发挥巨大作用。在创新审计工作时要充分了解传统审计的缺点，具体如下。
3.1 审计特征无法满足全周期审计要求
在传统模式下，审计人员必须在财务报告发布后对整个项目周期进行审计，虽然在过程中可能会进行一些审计工作，但也需要在发布财务报告后进行。实际审计内容应包括项目前的招标、项目过程与项目验收、决算等各个环节。事后审计的方式难以预测项目实施过程中的风险。同时，在招标过程中，由于标准不足，也会潜藏一定的审计风险，对整个项目的发展将产生一定的影响。在严重的情况下，整个项目的成本將会过高。这是传统审计的最大缺点，也是需要不断改革和完善的一个方面。
3.2 缺乏对整个项目合法性的关注
在基于风险导向的审计模式下，财务报表主要用于相关的审计工作，因此，更加强调财务报告。在进行审计工作时，需要确保财务报表更符合法律要求。同时，审计人员必须使用法律限制其在审计过程中的行为，不仅要考虑项目的利益，还要注意项目的有效性。审计工作是按照标准化进行的，如果项目此时对社会造成一定的影响，与项目审计密切相关，应重复进行项目审计。
4 基于大数据视角人工智能在审计中的应用
在大数据与人工智能高速发展的过程中，研究人员不断致力于开发先进高效的人工智能系统，以帮助审计人员作出更好的决策和更准确地执行任务，避免审计人员的疏忽。尽管通常认为这些系统仅应由审计人员用作确定审计结果的辅助手段，但是系统的多样性和准确性常常使审计人员过分依赖这些系统的结果。但是，无论审计人员在作出决定之前所使用的工具和技术的性质如何，最终由其对判断负责。正如审计人员依靠其他专家收集的审计证据作为其审计报告的基础一样，审计人员使用的人工智能工具仅被视为雇用来执行特定任务的代理。审计人员负责确保这些工具在使用过程中的可靠性和有效性，并负责在不当使用现代决策工具的情况下作出错误判断的后果。
4.1 专家系统
首先，专家系统将提高审计人员审计的效率。当审计人员不使用专家系统时，可能需要从各种途径搜索知识。尽管这有助于提高他们的专业水平，但是浪费大量时间。专家系统可以弥补劳动强度过大的缺点，并可以大大减少审计人员的审计时间。
其次，专家系统将提高审计人员的审计质量。专家系统集成中的知识系统是基于特定领域中许多专家的专业知识，可以针对特定问题提出适当的对策。但是，并不是每个人都会从专家系统中受益，因此，不同级别的人员需要适当地使用专家系统，以根据他们自己的知识来协助进行审计。
4.2 神经网络
神经网络在解决大数据问题方面非常有效。一些研究人员开发了逻辑回归模型，并提出了一些可以预测管理舞弊的因素以及对审计人员的影响。基于这些因素，神经网络系统可以估计经过审计的财务报表中舞弊的可能性。该模型比专业审计人员在评估77种舞弊活动的风险时所获得的结果更为准确。但是，该模型仅在考虑基本风险因素时才有效，而在其他更复杂的情况下可能无效。
4.3 OCR技术审计
①商务活动核查：基于OCR技术的审计人工智能应用，可以跟踪业务进展，并快速确定是否存在违反纪律的证据并积极进行核查。主要有以下内容：核查违规购买问题，使用OCR技术识别发票、产品名称等，审计人员可以通过现场采访和盘点来验证购买的真实性。核查超标购买问题，对于品牌营销、重要客户以及其他官方活动，适量购买是正常现象，但应避免奢侈。使用OCR技术确定发票、产品名称和单价，并将其转换为Excel文本以进行比较和过滤。核查行程，报销差旅费时，使用OCR技术确定车票类型，并监控使用车辆的行为。核查消费情况，识别发票并根据名称信息过滤有关费用，审计人员可以结合现场访谈来了解实际情况，并确定消费情况。
②高频交易和非标采购核查：首先，同一业务部门连续从同一供应商处进行多次采购核查。根据过去的审计经验，这种情况在很大程度上是持续的。使用OCR技术提取诸产品名称和开票日期等信息以分析产品合理性，可以结合现场进一步核实资金的实际使用情况。其次，核查同类物品的购买价格。使用OCR确定发票产品名称单价，输出文本以核查同类产品的购买价格，并过滤出相差较大的同类产品，可以结合现场审计进一步验证。
5 基于大数据视角人工智能在审计中应用的措施
通过上述内容可以深刻理解传统工程审计工作的局限性，并了解基于大数据的人工智能在审计中应用的优势。为促进审计工作的发展与进步，相关人员要加强人工智能在审计工作中的应用，以促进我国审计行业的发展。以下简单介绍一些创新措施。
5.1 加强人工智能在数据信息处理中的应用
在实际的审计工作中，审计人员需要处理大量的数据和信息。对于审计人员而言，最重要的事情是从这些数据和信息中提取有用的内容，并找出隐藏在这些数据和信息背后的内容。在传统的审计模式下，这项工作需要大量的劳动力和物质资源，这在一定程度上会影响整个项目的成本。为降低成本，一些审计公司未全面分析相关数据，而仅使用一小部分数据，这将影响最终审计工作的效果。大数据视角下人工智能在审计中的应用可以很好地实现对各种信息数据的收集、处理和分析。借助这项技术，可以在所有数据信息中找到最重要的信息，并帮助相关人员更好地进行审计工作。同时，该技术的应用提高了审计工作效率，为审计人员节省了时间和精力，并促进了项目审计工作的发展。
5.2 为后续审计工作提供参考
任何项目在实施过程中，并不是一定会成功，如存在一些不可避免的失败项目。对于这些失败的项目进行审计，是审计工作的重点。审计工作可以详细分析项目失败的原因、项目的注意事项以及项目完成之后的反思，从而为后续的工作提供一些参考经验。基于大数据视角的人工智能在审计中应用可以有效对已有的项目进行全面分析，从而为后续项目提供参考价值，全面分析导致项目失败的因素，并为新项目提供指导。
5.3 提升审计人员的综合素质
随着审计进入电子信息时代，信息技术已经取代了传统的人工操作。在这种情况下，审计人员需要不断提高他们的专业素质，积极扩展他们在信息化领域的知识面并提高自身水平与信息技术应用技能，并充分意识到将审计与大数据技术、人工智能技术相集成的实际价值。同时，相关审计人员可以熟练地运用信息技术来分析数据，通过信息平台加强各级人员之间的沟通与交流，从而更好地促进工程项目的发展。
6 基于大数据视角人工智能在审计中应用的发展方向
目前，人工智能在审计工作中应用的研究情况如下：人工智能在特定审计任务中的适用性;研究可用于理解人工智能对审计的影响的理论基础;但是，在当前的经济环境中，有必要评估审计人员对人工智能系统经验的影响。
首先，需要根据专业水平来明确审计未来的研究，以探索人工智能系统对审计结果标准的影响。
其次，未来的研究还需要考虑内部审计人员如何设计和跟踪人工智能系统。
最后，评估审人工智能审计结果的有效性，也就是说，当收到审计人员使用人工系统获得的审计结果时，审计委员会能否接受这一结果。基于大数据视角人工智能的应用为审计行业的发展提供了新的方向和动力。随着现代科学技术的不断进步，审计行业也在进行创新和改革，以消除传统审计工作的缺点。其主要有以下趋势：
①指明审计的方向：在信息技术不断发展的背景下，要处理的数据变得越来越复杂。基于大数据视角人工智能的应用帮助审计人员发现海量数据中的关键内容，并指明审计的方向，以更好地推进审计工作。
②为审计提供数据分析：在传统的工程审计中，缺乏数据分析技术会阻碍相关人员基于大量数据获得结果，不利于审计工作的发展。基于大数据视角人工智能的应用为相关人员提供数据分析功能，并执行基本的审计工作。例如，记录区域的天气和气候条件，以分析和预测未来的天气变化并制定对策，降低对工程的影响。
7 结语
在人工智能时代，内部审计不再只是核查错误和缺陷，而是更多地关注基于价值创造的整体企业发展状况，并为发展和转型作出贡献。人工智能可以利用自身的优势来收集、分析、汇总和分析大量数据，并从更高、更广泛和更全面的角度提供前瞻性审计建议。本文通过分析传统审计工作的缺陷以及大数据视角下人工智能在审计中应用的有效性，为人工智能在审计中应用的未来发展提出了方向。
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