［摘要］人工智能技术凭借其强大的数据处理能力、数据分析能力和预测能力，逐渐渗透到企业审计领域。文章深入剖析人工智能技术给企业审计带来的变革，阐述人工智能技术在企业审计中的具体应用，同时指出在企业审计中应用人工智能技术存在的大数据运用局限、数据安全隐患、审计流程效率低下以及数据管理分散等问题，并针对性地提出深挖大数据潜能、引入区块链技术、推广智能流程自动化（Intelligent Process Automation,IPA）技术应用和加快统一大数据平台建设等路径，旨在为企业实现智能化审计提供理论支持与实践指导。

　　［关键词］人工智能技术；企业审计；大数据平台

　　0引言

　　随着《新一代人工智能发展规划》等国家政策的深入实施，人工智能技术已逐渐成为推动经济社会发展的新动力。在企业审计领域，人工智能的融入标志着传统审计模式向智能化、高效化方向转变。当前，国家正大力倡导利用现代信息技术提升审计监督效能，旨在构建更加严密的审计监督体系［1］。因此，研究人工智能技术在企业审计中的应用路径不仅符合国家政策导向，还是提升审计质量、防范审计风险、推动企业治理现代化的必然要求。本文将基于这一背景深入探讨人工智能技术在企业审计中的应用路径，为企业实现智能化审计提供理论支持与实践指导。

　　1人工智能技术下企业审计的变革

　　1.1数据收集从传统抽样转向全面数字化采集

　　传统企业审计数据收集依赖抽样方式，受限于人力、时间及技术手段，抽样样本难以全面反映企业整体经营状况，存在遗漏关键信息风险［2］。伴随人工智能技术的发展，企业审计数据收集实现全面数字化采集，审计人员能获取企业各业务系统中的海量数据，涵盖财务、运营、销售等多领域，突破数据格式与存储位置限制，将分散在不同数据库、文件系统中的数据进行汇聚，构建完整的企业数据画像。

　　1.2分析方法由人工经验判断变为智能算法驱动

　　以往企业审计分析主要凭借审计人员经验判断，虽然审计人员的专业知识与经验重要，但易受主观因素影响，且在处理大规模复杂数据时效率低下。智能算法驱动的分析方法在企业审计中广泛应用后，其中机器学习算法可对收集到的海量数据进行深度挖掘与分析，自动识别数据中的异常模式与潜在风险点。

　　1.3审计流程从阶段性审计走向实时动态审计

　　传统企业审计以阶段性审计为主，通常按年度或季度开展，审计工作集中在特定时间段完成，该方式使审计工作滞后，难以及时发现企业经营过程中实时发生的问题。在人工智能技术支持下，企业审计流程向实时动态审计转变。借助大数据实时处理技术与智能监控系统，审计人员可对企业业务活动进行持续监控，一旦出现业务数据异常波动或违反既定规则情况，系统立即触发警报。

　　2人工智能技术在企业审计中的具体应用

　　2.1利用人工智能技术实现审计流程的即时监控与反馈

       企业审计流程涵盖多个环节，从数据收集到风险评估，再到审计执行与结果审查，人工智能技术凭借强大的数据处理能力，能对审计流程各环节展开即时监控。在数据收集阶段，人工智能系统可自动识别并采集企业不同业务系统的数据，确保数据的完整性与准确性。进入风险评估环节，人工智能依据预设模型对采集到的数据进行实时分析，快速定位潜在风险点。在财务审计中，针对费用支出数据，人工智能可以即刻察觉异常波动，向审计人员发出预警。在审计执行过程中，人工智能持续监控审计步骤执行情况，保证审计程序合规。比如，南方电网数字企业科技（广东）有限公司提交的“基于业务数据的自动审计分析方法、装置和计算机设备”专利申请，显示企业在智能数据处理领域的重要进展，预示着人工智能在审计与数据分析中的应用将愈加普及和深入。

　　2.2基于人工智能算法的审计策略与方案优化

　　传统审计策略与方案制订依赖审计人员经验与历史数据，难以全面适应复杂多变的企业环境。人工智能算法引入后，审计策略与方案制订实现智能化优化，人工智能算法能对海量历史审计数据、企业运营数据以及行业数据进行深度挖掘与分析，发现其中隐藏的关联性与规律，通过分析同行业企业审计案例，总结出不同业务模式下常见的风险特征与审计重点。基于分析结果，人工智能可协助审计人员制定更具针对性的审计策略，合理分配审计资源。对于高风险业务领域，增加审计投入；对于低风险领域，适当简化审计程序。例如，德勤的智能审计系统通过分析大量审计数据，帮助审计人员更高效地识别潜在风险点，及时发现数据异常，提升审计工作的精准度。

　　2.3利用人工智能技术提高报告编制效率与质量

　　审计报告编制是审计工作的重要环节，需要整合大量审计证据与分析结果。人工智能技术能够助力审计报告编制，显著提高效率与质量［3］。人工智能系统可自动提取审计过程中的关键数据与分析结论，依据预设报告模板，生成初步审计报告框架。在财务报表审计报告中，人工智能可以快速将财务数据、审计调整事项等填充至相应报告章节。人工智能还可利用自然语言处理技术对报告语言进行优化，确保表述准确、规范、简洁。例如，生成式人工智能通过任务分解和系统化的信息提取能力，从多种来源整合内容并生成初步草稿，帮助专业人士迅速搭建工作框架。审计人员在此基础上进行审核与完善，能够减少烦琐的文字处理工作，将更多精力投入审计结论分析与风险提示，使审计报告更具价值，为企业决策提供有力支持。

　　3人工智能技术在企业审计中应用存在的问题

　　3.1大数据运用存在局限，审计风险预警不足

　　在企业审计中，大数据技术的应用虽已取得一定进展，但其运用仍存在诸多局限，致使审计风险预警功能未能充分发挥。一是数据质量参差不齐。企业内部各系统数据标准不统一，数据采集过程中存在误差与遗漏，影响数据的准确性和完整性，进而干扰风险预警的精准度。二是数据分析深度不足。多数企业仅停留在数据的简单统计与描述性分析层面，未能深入挖掘数据背后的潜在风险关联与趋势，导致风险预警滞后或误报。三是数据实时性欠缺。部分审计系统无法及时获取最新业务数据，难以对瞬息万变的市场环境和企业运营状况作出快速响应，致使风险预警失去时效性。

　　3.2数据安全隐患凸显，区块链技术应用缺失

　　企业审计过程中涉及大量敏感信息，数据安全问题至关重要。然而，当前区块链技术在该领域的应用尚不普及，导致数据安全隐患凸显。其一，数据存储风险。传统审计数据存储方式易受黑客攻击、数据窜改和丢失威胁，缺乏区块链技术的分布式账本和加密存储优势，数据完整性难以保障。其二，数据传输漏洞。审计数据在不同系统和人员间传递时缺乏区块链的加密传输和不可篡改特性，易被截获和窜改，增加数据泄露风险。其三，数据访问控制不足。现有审计系统权限管理机制不够精细，难以实现区块链技术的多级权限管理和身份认证，未经授权的访问和数据滥用问题时有发生。区块链技术的缺失，使企业审计数据安全面临严峻挑战。

　　3.3审计流程效率低下，IPA技术普及滞后

　　企业审计流程复杂、烦琐，涉及多个环节与大量文档处理，传统审计方式效率低下问题突出，而IPA技术的普及缓慢，未能有效改变这一状况［4］。一是审计任务分配不合理，人工分配任务难以精准匹配审计人员技能与工作量，导致资源浪费和效率低下；二是审计文档处理耗时，大量重复性文档审核与数据录入工作依赖人工完成，不仅效率低，而且易出错；三是审计沟通协调不畅，审计团队内部及与被审计单位间信息传递不及时，影响审计进度。IPA技术虽具备流程自动化、任务智能分配和文档快速处理等优势，但在企业审计中的应用范围有限，推广难度较大，致使审计流程效率提升受限，难以满足现代企业对高效审计的需求。

　　3.4数据管理分散，统一平台构建困难

　　企业内部数据来源广泛，各业务部门数据管理系统独立，数据管理分散问题严重，构建统一审计数据平台面临诸多困难。一是数据标准不一致，不同部门数据格式、编码规则和定义各异，整合难度大，影响数据的兼容性和可用性。二是部门间存在数据壁垒，出于数据安全和利益考虑，各部门不愿共享数据，阻碍统一平台的数据汇聚与流通。三是技术架构差异大，企业现有数据管理系统技术架构和数据库类型多样，难以实现无缝对接和集成，增加统一平台构建的技术复杂性和成本。这些因素共同制约统一审计数据平台的建设，影响审计工作的全面性和准确性。

　　4人工智能技术在企业审计中应用的优化路径

　　4.1深挖大数据潜能，精准预警审计风险

　　企业应采取全方位举措深挖大数据潜能，实现审计风险的精准预警。其一，构建完善的数据质量管理体系，严格规范企业内部各系统的数据格式、编码规则以及定义，在数据采集环节，运用多重交叉验证机制，确保数据的准确性与完整性，最大限度减少误差与遗漏。其二，运用前沿的数据挖掘算法，如时间序列分析、异常检测算法等，深度剖析数据背后潜藏的风险关联与趋势走向，搭建动态且自适应的风险预警模型，依据实时更新的数据及时调整风险评估结果，从而增强预警的及时性。其三，打造顺畅的数据传输通道，借助5G等先进通信技术，使审计系统能够实时获取最新业务数据，运用边缘计算技术，实现数据就地快速处理与分析，进而对市场环境和企业运营状况的变化作出迅速反应，为企业审计提供数据支撑。

　　4.2引入区块链技术，全力保障审计数据安全

　　为切实保障审计数据安全，企业需要大力引入区块链技术［5］。一是依托区块链的分布式账本特性，将审计数据分散存储于多个节点，任一数据修改均须多数节点共同认可，以此降低数据遭受攻击和窜改的风险，确保数据的完整性与可靠性。二是在数据传输环节采用区块链加密传输技术，对传输中的数据进行加密处理，防止数据被截获和窜改，保障数据传输的安全性与保密性。三是建立基于区块链的精细化权限管理和身份认证体系，实现多级权限管理，严格限定不同人员对审计数据的访问级别，唯有经过授权的人员方能访问相应数据，以有效杜绝未经授权的访问和数据滥用现象，全方位提升企业审计数据的安全性，为审计工作营造安全可靠的环境。

　　4.3推广IPA技术应用，大幅提升审计流程自动化程度

　　推广IPA技术应用，对提升审计流程自动化程度意义重大。第一，借助IPA技术的智能任务分配功能，依据审计人员的专业技能、工作负荷以及项目需求等多元因素，智能匹配审计任务，优化审计资源配置，提高审计资源利用效率，避免资源浪费与任务分配不均。第二，运用IPA技术的自动化文档处理能力，借助光学字符识别、智能文档解析等技术，将纸质文档转化为电子数据，并运用自然语言处理技术对文档内容进行智能化审核与分析，减少人工录入和审核的工作量，降低出错概率。第三，搭建基于IPA技术的审计沟通协调平台，实现审计团队内部及与被审计单位之间信息的实时共享与快速传递，确保各方及时了解审计进度和问题，有效提升审计沟通效率。

　　4.4加快统一大数据平台建设，规范数据管理体系

　　加快统一大数据平台建设并规范数据管理体系，是解决企业数据管理分散问题的关键。一方面，整合企业各部门数据，组织专业团队制定统一的数据标准，涵盖数据格式、编码规则和定义等，确保数据的兼容性与可用性，为数据整合奠定坚实基础；另一方面，破除部门间的数据壁垒，通过建立科学合理的数据共享激励机制，如设立数据共享奖励基金、实施数据共享绩效考核等，激发各部门共享数据的积极性，实现数据在统一平台的汇聚与流通。

　　5结束语

　　人工智能技术在企业审计中的应用，能够显著提升审计工作的效率与质量，实现从传统审计模式向智能化、高效化方向的重大转变。然而，当前企业在应用人工智能过程中仍存在大数据运用局限、数据安全隐患凸显、审计流程效率低下及数据管理分散等问题，借助深挖大数据潜能、引入区块链技术、推广IPA技术应用及加速统一大数据平台建设等优化路径，可有效解决这些问题。未来，随着人工智能技术的持续进步与应用的不断深化，企业审计将更加智能化、精准化，为推动我国数字经济高质量发展提供有力支撑。

　主要参考文献

　　［1］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.

　　［2］赵怡婷.大数据背景下人工智能在审计过程中的应用研究［J］.知识经济,2024(12):125-127.

　　［3］薛星海.人工智能技术在审计中的应用及案例［J］.审计月刊,2024(4):24-26.

　　［4］陈颖.人工智能在企业财务审计中的应用策略和路径探讨［J］.企业改革与管理,2023(13):53-55.

　　［5］崔然.人工智能在审计中的应用研究［J］.营销界,2020(43):187-188.