［摘要］随着科技的飞速发展，人工智能逐渐渗透到审计领域，在审计风险评估中发挥着日益重要的作用。本文深入探讨了人工智能在审计风险评估中应用的重要性，分析其面临的数据质量与安全性、算法可解释性、人员适应以及法律法规滞后等诸多挑战，并针对性地提出建立数据管理机制、推动算法研究、加强人员培训、完善法规监管体系等应对策略，旨在为审计行业更好地应用人工智能技术、提升审计风险评估水平提供参考。

　　［关键词］人工智能；审计风险评估；应用；挑战

　　0引言

　　数字化浪潮重塑审计环境，复杂性持续攀升，企业经济活动体量扩张、业务形态迭代更新，传统风险评估手段遭遇海量数据与复杂场景，效率滞后、精度低等问题逐步显现。人工智能依托数据解析与预测建模优势，开启风险评估范式迁移，模式识别机制精准捕捉异常信号，重构审计工作流程。算法模型实时解析多元异构信息，潜在风险轨迹、非常规波动被有效识别，评估效率及信度显著提升。技术应用仍面临多重挑战：数据隐私边界模糊、算法可解释性存疑、人机协同机制待完善。探索人工智能技术潜力与应用对策，成为审计领域实现智能转型、迈向高质量发展的关键路径。

　　1人工智能在审计风险评估中应用的重要性

       1.1提高审计风险评估的准确性

　　传统审计依赖审计人员经验与抽样检测，业务数据覆盖不全导致风险频发。人工智能技术应用机器学习算法，处理企业财务报表、交易档案及内控文件等海量规模数据。深度神经网络实施多维度财务解析，捕捉异常波动与隐蔽关联特征，定位风险高发区域。相较于人工操作，智能系统拓展数据处理维度，减少主观判断偏差，审计结论可靠性获得实质性改善。

　　1.2提升审计工作效率

　　海量数据采集与整理消耗大量工作时间。智能系统自动化处理重复性事务，数据录入、交叉验证、基础分析等环节效率显著提升。算法驱动下关键信息快速筛选，审计底稿实现半自动生成。德勤（Deloitte）研发的审计机器人案例显示，交易数据核验周期从数日缩短至数小时，释放审计资源用于复杂问题研判，整体工作效能产生跨越式增长[1]。

　　1.3助力发现潜在审计风险点

　　智能系统具备多维数据关联能力，可以从离散信息中提取风险模式特征。通过将企业历史经营数据与行业基准交叉比对，构建风险预测模型。在做供应链数据与市场趋势结合分析时，系统可预判原材料供应中断可能性、市占率下滑趋势等隐患。安永（EY）实证研究表明，智能审计系统使风险识别率提升37%，为企业风险防控提供前瞻性决策支持。

　　1.4适应复杂多变的审计环境

　　数字经济等新兴业态催生复杂审计场景。传统审计方法难以应对分布式账本、智能合约等创新技术载体。人工智能系统展现较强适应性，可快速学习新型业务模式。在区块链审计场景中，智能合约解析工具实时追踪链上交易轨迹，验证数据真实性与合规边界。系统支持动态调整风险参数，构建弹性评估框架，为多元化商业生态提供定制化审计解决方案。

　　2人工智能在审计风险评估中应用面临的挑战
     
       2.1数据质量与安全性问题

　　审计领域人工智能系统依赖于数据质量，多源异构数据环境构成基础性障碍，财务系统、业务平台、第三方数据库等渠道产生的信息质量差异显著。数据准确性、完整性、一致性、时效性直接影响风险评估结论，录入偏差、关键字段缺失、格式混乱等问题可能引发模型误判；数据安全成为不可忽视的挑战，审计数据涵盖企业核心机密：财务记录、客户资料、交易细节等敏感内容[2]。在信息采集、存储、传输环节存在数据信息被泄露或篡改风险，安全事件不仅造成企业利益损失，更削弱了审计工作的专业信誉。近五年全球范围内频发的数据泄露案例证实，安全隐患已成为制约技术落地的关键因素。

　　2.2人工智能算法的可解释性难题

　　以深度学习为代表的“黑箱模型”运行机制难以直观呈现，审计风险评估要求决策过程具备可回溯性，结果验证需要清晰的逻辑链条支撑。复杂算法系统无法阐明风险判断的具体依据。以某上市公司财务舞弊预警案为例，深度神经网络模型输出高风险信号，审计团队却无法解析特征权重分布与关联规则。这种认知隔阂导致技术信任度下降，审计从业者面对机器决策时持保留态度，技术应用深度因此受限。

　　2.3审计人员对人工智能技术的适应困难

　　传统审计人才具备扎实的专业知识储备，但技术理解力与实操能力却存在明显短板。有效运用人工智能进行风险评估需要复合型技能：数据处理能力、编程基础、算法原理认知缺一不可；当前行业人才结构呈现显著的技术断层，多数审计人员尚未建立技术认知框架，遑论将智能工具融入工作流程[3]。技术迭代速度加剧能力危机，机器学习平台的操作界面、数据分析模块的功能组合常使从业者陷入操作困境，这种适应障碍直接延缓了技术渗透速率。

　　2.4相关法律法规与监管的滞后性

　　智能审计作为新兴领域，面临法规真空、数据治理维度缺乏明确的采集规范与使用边界、隐私保护机制存在监管盲区等挑战；算法审查层面尚未建立统一的技术标准，模型公平性、可靠性、合规性验证体系亟待完善。典型案例揭示制度漏洞：某会计师事务所因使用未授权数据训练风险模型引发诉讼，算法决策过程中隐藏的性别偏见导致监管处罚。这些争议暴露出法律界定模糊与监管措施缺失的双重困境，既增加了执业风险，又阻碍了行业可持续发展。

　　3人工智能在审计风险评估中的应用对策

       3.1建立严格的数据质量管理与安全保障机制

　　人工智能审计风险评估体系的运作基础是数据可靠性，企业与审计机构需建立系统化数据质量管理体系，对数据全生命周期实施全程监控。首先，数据收集环节的质量控制直接影响后续流程，规范数据来源与录入标准具有决定性意义。财务数据录入需设置三重验证机制：原始凭证核验、系统自动校验、人工二次复核，确保业务数据与实际经营完全匹配。大型制造企业的财务数据管理覆盖采购、生产、销售全流程，每笔资金流动必须与合同文本、税务票据、物流单据交叉验证，通过多层审核的数据才能进入分析系统。其次，数据存储阶段着重保障稳定性与可靠性，定期执行数据清理与校验，开发专用清洗程序自动识别数据库中的重复项、空值项及格式错误，运用校验算法检测关键字段逻辑关系，资产负债表的总资产与总负债必须保持恒等关系，系统对数值偏差实施即时报警与错误定位，数据质量评估体系需涵盖准确性、完整性、时效性等核心维度，错误率统计与缺失值监测构成量化评估工具，指标异常将自动触发排查机制[4]。最后，数据安全防护包含加密技术与权限管理双重措施，网络传输采用SSL/TLS协议加密，数据库存储使用AES算法保护敏感字段，审计数据实施三级分类管控，即普通级、敏感级、核心级，不同职级人员对应差异化的访问权限。安全审计工具定期扫描存储系统与网络架构，防火墙与入侵检测系统实时拦截异常流量，分布式备份策略将数据存储于多地物理介质，防范硬件故障与自然灾害引发的数据损毁风险。

　　3.2推动人工智能算法的透明化与可解释性研究

　　人工智能算法在审计风险评估中占据核心地位，其复杂黑箱特性常引发审计人员对评估结果的质疑，破解困境需要科研机构与技术企业加强可解释算法研发，将透明性纳入算法设计的初始考量维度。首先，基于规则的可解释性模型为透明化提供实施路径，这类模型预先设定明确规则与逻辑关系，用于风险评估操作。审计人员可依据预设规则追溯决策逻辑，在财务舞弊风险评估场景中设立应收账款周转率连续两年低于行业均值、毛利率异常波动超过阈值的双重条件，模型即触发高风险判定机制，规则体系的显性化使决策过程具备可验证特征。其次，深度学习等复杂算法虽具备强大数据分析优势，其内部结构存在理解障碍，改进需添加解释性模块，在输出结果时同步生成详细说明。在神经网络审计模型中引入归因分析算法，可定位影响决策的核心数据特征及其作用强度，特征贡献度可视化使审计人员能够追溯风险评估结论的生成依据，建立技术信任的认知基础。最后，可视化工具将算法决策转化为可感知形态。决策树通过树形结构展示数据特征分类与判断路径，节点分裂条件与结果推导链条清晰可见；热力图直观展示数据特征权重分布，颜色深度对应影响程度；交互式工具允许审计人员动态调整输入参数；观察模型输出变化轨迹，这种可操作验证机制可深化对算法逻辑的理解层次，形成技术信任的双向构建模式。

　　3.3加强审计人员人工智能技术培训

　　人工智能技术深度融入审计风险评估领域，审计队伍能力升级亟待实施。审计机构与行业协会需协同构建系统性的人工智能技术培训体系，依据不同层次与背景设计差异化课程体系，适应多元学习需求。首先，培训内容需覆盖数据分析基础模块、人工智能算法原理解析、主流数据分析工具实操应用三大领域，初级审计人员接触数据分析技术较少，教学重点需集中于基础理论框架构建。Excel数据处理技能成为核心训练内容，系统讲解数据收集整理方法，强化筛选排序、函数应用等实操能力，帮助学员掌握基础数据处理技术。其次，中高级审计人员具备业务经验优势，课程设计侧重技术纵深拓展。Python编程作为主流数据处理语言，需纳入高阶课程体系，重点教授语法结构及Pandas、NumPy等数据处理库应用，Matplotlib、Seaborn可视化技术同步强化。机器学习算法模块深度整合审计风险评估场景，解析线性回归、决策树、支持向量机等模型的应用逻辑，结合代码实例演示模型训练与优化全过程。最后，构建案例库实施模拟演练，审计人员在数据采集环节模拟企业业务场景，掌握多源数据获取与清洗技术；风险识别阶段运用机器学习算法筛查潜在风险点，评估环节借助量化模型完成精准测算。日常工作场景中鼓励技术实践应用，通过模拟审计项目积累操作经验。项目结束后组织专题研讨，分享技术应用心得，优化人工智能工具在审计流程中的实施路径，形成持续性技术迭代机制。

　　3.4完善相关法律法规与监管体系

　　人工智能在审计领域加速发展，法律规制与监管框架面临新课题，亟须构建适配性更强的规范体系。政府部门应推进专项立法进程，围绕人工智能审计应用场景细化权利义务边界，重点覆盖数据流通、算法运行等维度，构筑行业发展的制度屏障。首先，数据治理领域需优先出台保护性立法，系统性约束数据全生命周期管理行为。明确收集环节须遵守合法正当原则，企业及审计机构须取得数据主体明示授权，清晰说明用途边界与适用范围。存储阶段强制实施加密脱敏技术，防范泄露损毁风险。共享使用环节实行分级审批制度，严禁非授权场景下的数据流转[5]。其次，人工智能算法监管法规的制定具有紧迫性，需覆盖研发应用全链条。设计环节强调公平性原则，算法模型应具备可解释性，杜绝隐含偏见的设计架构。开发过程实施多维度测试验证，针对准确性、稳定性及社会影响进行压力评估。应用阶段建立动态监测机制，审计主体需持续追踪算法输出结果，及时修正偏差或逻辑漏洞。最后，监管体系的构建需要专门机构支撑，建议设立人工智能审计监督办公室，配置专业技术稽查力量。推行双轨化监管模式，既有定期报送的算法应用报告制度，又包含突击检查的现场核验机制。惩戒措施实行阶梯化处置标准，对违规数据交易、算法滥用等行为实施资质降级、业务冻结等行政处罚，涉及刑事犯罪线索移交司法机关处理。这种监管框架通过提高违法代价维护市场秩序，为审计智能化转型提供合规保障。

　　4结束语

　　总而言之，人工智能在审计风险评估中的应用为审计行业带来了前所未有的机遇，显著提高了审计风险评估的准确性与效率，助力发现潜在风险点，并适应复杂多变的审计环境。然而，其应用过程中也面临着数据质量与安全性、算法可解释性、人员适应以及法律法规滞后等诸多挑战。通过建立严格的数据质量管理与安全保障机制、推动人工智能算法的透明化与可解释性研究、加强审计人员人工智能技术培训以及完善相关法律法规与监管体系等一系列对策，能够有效应对这些挑战，充分发挥人工智能在审计风险评估中的优势。

主要参考文献

　　［1］赵卫国.人工智能在风险导向审计中的应用［J］.合作经济与科技，2021（24）：146-147.

　　［2］蔡鲲鹏.人工智能技术在乡村企业财务审计风险防范中的应用策略［J］.产业创新研究，2024（5）：160-162.

　　［3］陈伟，查子怡.基于人工智能聚类算法的招投标风险智能审计方法研究［J］.中国注册会计师，2024（12）：45-50.

　　［4］邓若玉.人工智能的伦理风险防范及其算法审计应用［J］.陕西行政学院学报，2024，38（2）：116-118.

　　［5］张菲菲，韩磊.基于大模型的生成式人工智能在审计实践中的应用研究［J］.中国内部审计，2024（8）：42-48.