主管单位：郑州广播电视台
主办单位：郑州广播电视台
刊号：41-0056
-
投稿咨询：
张编QQ：2893970483 ；葛编QQ：3072969951
-
稿件查询：
张编QQ：2893970483
- 工作时间：早上9点——下午5点(周日除外)
当前位置:首页 > 学术展示
人工智能在财务审计中的应用及其挑战研究
引言：
随着企业数字化程度不断提高，财务审计面临的数据规模与业务复杂性急剧上升，传统依赖人工取证与经验判断的方式已难以全面满足高效性与准确性的要求。人工智能技术的兴起为审计转型提供了新路径，其在数据处理、模式识别和任务自动化方面具备天然优势，使审计活动能够实现更深层次的智能化。本研究旨在探讨人工智能在财务审计中的主要应用方式及背后面临的挑战，并提出可操作的改进方向，以为未来智能审计的建设提供参考。
一、人工智能在财务审计中的主要应用
1.1 智能化数据处理与自动化审计程序的应用途径
人工智能在基础审计任务中能够通过智能抽取技术处理来自财务系统、合同档案及业务记录的多源数据，并借助规则引擎自动匹配审计要求，完成凭证筛查、账户核对与流程一致性验证等程序。系统可对结构化与非结构化信息进行统一识别，减少手工复核环节中因判断差异产生的偏差，提升底稿记录的准确度。部分企业在收支审核中应用智能流程工具，使重复性高的检查任务实现自动化执行，使审计人员从大量机械作业中解放出来，更专注于发现风险点与验证关键业务处理逻辑。
1.2 智能风险识别在审计判断中的应用机制
人工智能在风险识别中的作用体现在其能够结合历史业务模式与当前财务行为构建特征模型，通过异常检测算法识别交易链路中出现的频率异动、流程跳跃或金额结构变化。系统在运行时可自动比对政策规则、合同条款与业务处理逻辑，识别潜在的不当会计处理或绕过内控节点的行为，并将风险提示直观呈现给审计人员[1]。模型在持续学习企业经营特征后，可生成更符合行业属性的风险刻画方式，使识别结果更贴近实际业务。应用中常见的场景包括大额往来分析、收入确认时点判断以及费用分摊流程监测等，能够使审计判断建立在更具依据的信息基础之上，使风险评估从静态调查向动态关联分析过渡。
1.3 实时审计与持续监控中人工智能的实践模式
在实时审计场景中，人工智能能够对企业运行中的关键数据进行持续捕捉与处理，使监控机制从定期抽查延伸至全过程观察。系统可依据设定的控制规则识别审批路径、资金流转与库存变动中的异常轨迹，并在触发阈值时自动提示审计团队介入核查。对于企业内部控制而言，该方式可强化对授权管理、职责分离及关键流程节点的监督，使控制缺陷更早暴露。人工智能还可根据业务节奏调整监控重点，使审计关注保持与经营活动同步，如在采购高峰期重点分析供应商集中度或在销售季节监测收入波动的合理性。
二、人工智能审计面临的挑战及改进路径
2.1 模型透明度与审计责任界定的现实困境
人工智能在审计中的决策逻辑往往依赖复杂模型结构，审计人员难以直接理解其判断依据，使解释链条呈现不完整状态。在审计报告形成过程中，若关键风险提示来自算法输出但无法获得清晰的推理路径，将影响审计证据的可追溯性，也不利于责任界定[2]。部分模型在数据处理或权重设定中的微小变化都会影响判断结果，使审计人员在引用智能工具时面临专业判断难以独立验证的压力。为改善模型可解释性，可在系统中嵌入可视化分析模块或基于规则的辅助解释机制，使审计人员能够掌握模型识别依据与输出构成，从而在工作底稿中形成可核查的专业判断链条。
2.2 数据质量限制与系统整合难题的解决方向
人工智能审计依赖的数据往往来自财务系统、业务平台及外部资料，其格式、粒度与更新频率存在差异，导致模型难以保持稳定表现。若数据存在缺失、重复或字段含义不一致的问题，将影响算法识别的准确性，也会增加审计取证的复杂度。为改善数据基础，可在企业内部建立统一的数据治理机制，对关键字段进行标准化定义，并通过接口集成提高系统间的交互效率，使审计系统能够顺利读取业务信息。对于历史数据结构不完整的企业，可采用数据清洗与字段映射方式构建可用样本，使智能审计平台具备适应性。
2.3 审计人员能力转型与监管制度升级的可行路径
人工智能审计依赖的数据往往来自财务系统、业务平台及外部资料，其格式、粒度与更新频率存在差异，导致模型难以保持稳定表现。若数据存在缺失、重复或字段含义不一致的问题，将影响算法识别的准确性，也会增加审计取证的复杂度。为改善数据基础，可在企业内部建立统一的数据治理机制，对关键字段进行标准化定义，并通过接口集成提高系统间的交互效率，使审计系统能够顺利读取业务信息。对于历史数据结构不完整的企业，可采用数据清洗与字段映射方式构建可用样本，使智能审计平台具备适应性。
2.3 审计人员能力转型与监管制度升级的可行路径
人工智能应用改变了审计工作的技能结构，使审计人员需要在理解业务的基础上掌握模型运作机制、数据结构特征及系统配置方法，使专业判断能够与技术输出有效结合。教育与培训体系可加入数据理解、算法原理及智能工具操作模块，使审计人员能够在模型结果与业务事实之间建立判断联系[3]。监管制度亦需根据技术特点调整要求，在工作底稿中明确智能过程的记录方式，并在职业准则中加入对算法使用边界的规范，使审计质量能够在技术介入的环境下保持一致性。行业标准可推动企业在部署智能审计系统时遵循统一的安全与质量要求，使相关责任划分更具操作性。
三、结语
综上所述，人工智能在财务审计中的应用正在推动审计模式向智能化和数字化升级，使审计活动能够更加及时、精准地识别风险与验证信息。然而，要实现人工智能价值的最大化，必须同时关注其带来的技术风险、管理挑战及制度约束。在实践中，应通过完善技术体系、提升数据治理能力、强化审计人员专业素养，并推动监管规则的持续更新，以形成稳定可控的智能审计生态。未来，随着人工智能技术不断成熟，其将在提升审计效率与质量方面发挥更加关键的作用，为审计行业的整体发展提供持续动力。
【参考文献】
[1]何亚雯.人工智能技术对财务会计工作的影响研究[J].产业创新研究,2024,(13):151-153.
[2]高钦雷.大数据背景下企业开展财务审计工作的难点及对策[J].销售与管理,2024,(28):24-26.
[3]赵烨霞.人工智能技术对会计行业的影响及对策研究[J].企业改革与管理,2024,(18):125-126.
引言：
随着企业数字化程度不断提高，财务审计面临的数据规模与业务复杂性急剧上升，传统依赖人工取证与经验判断的方式已难以全面满足高效性与准确性的要求。人工智能技术的兴起为审计转型提供了新路径，其在数据处理、模式识别和任务自动化方面具备天然优势，使审计活动能够实现更深层次的智能化。本研究旨在探讨人工智能在财务审计中的主要应用方式及背后面临的挑战，并提出可操作的改进方向，以为未来智能审计的建设提供参考。
一、人工智能在财务审计中的主要应用
1.1 智能化数据处理与自动化审计程序的应用途径
人工智能在基础审计任务中能够通过智能抽取技术处理来自财务系统、合同档案及业务记录的多源数据，并借助规则引擎自动匹配审计要求，完成凭证筛查、账户核对与流程一致性验证等程序。系统可对结构化与非结构化信息进行统一识别，减少手工复核环节中因判断差异产生的偏差，提升底稿记录的准确度。部分企业在收支审核中应用智能流程工具，使重复性高的检查任务实现自动化执行，使审计人员从大量机械作业中解放出来，更专注于发现风险点与验证关键业务处理逻辑。
1.2 智能风险识别在审计判断中的应用机制
人工智能在风险识别中的作用体现在其能够结合历史业务模式与当前财务行为构建特征模型，通过异常检测算法识别交易链路中出现的频率异动、流程跳跃或金额结构变化。系统在运行时可自动比对政策规则、合同条款与业务处理逻辑，识别潜在的不当会计处理或绕过内控节点的行为，并将风险提示直观呈现给审计人员[1]。模型在持续学习企业经营特征后，可生成更符合行业属性的风险刻画方式，使识别结果更贴近实际业务。应用中常见的场景包括大额往来分析、收入确认时点判断以及费用分摊流程监测等，能够使审计判断建立在更具依据的信息基础之上，使风险评估从静态调查向动态关联分析过渡。
1.3 实时审计与持续监控中人工智能的实践模式
在实时审计场景中，人工智能能够对企业运行中的关键数据进行持续捕捉与处理，使监控机制从定期抽查延伸至全过程观察。系统可依据设定的控制规则识别审批路径、资金流转与库存变动中的异常轨迹，并在触发阈值时自动提示审计团队介入核查。对于企业内部控制而言，该方式可强化对授权管理、职责分离及关键流程节点的监督，使控制缺陷更早暴露。人工智能还可根据业务节奏调整监控重点，使审计关注保持与经营活动同步，如在采购高峰期重点分析供应商集中度或在销售季节监测收入波动的合理性。
二、人工智能审计面临的挑战及改进路径
2.1 模型透明度与审计责任界定的现实困境
人工智能在审计中的决策逻辑往往依赖复杂模型结构，审计人员难以直接理解其判断依据，使解释链条呈现不完整状态。在审计报告形成过程中，若关键风险提示来自算法输出但无法获得清晰的推理路径，将影响审计证据的可追溯性，也不利于责任界定[2]。部分模型在数据处理或权重设定中的微小变化都会影响判断结果，使审计人员在引用智能工具时面临专业判断难以独立验证的压力。为改善模型可解释性，可在系统中嵌入可视化分析模块或基于规则的辅助解释机制，使审计人员能够掌握模型识别依据与输出构成，从而在工作底稿中形成可核查的专业判断链条。
2.2 数据质量限制与系统整合难题的解决方向
人工智能审计依赖的数据往往来自财务系统、业务平台及外部资料，其格式、粒度与更新频率存在差异，导致模型难以保持稳定表现。若数据存在缺失、重复或字段含义不一致的问题，将影响算法识别的准确性，也会增加审计取证的复杂度。为改善数据基础，可在企业内部建立统一的数据治理机制，对关键字段进行标准化定义，并通过接口集成提高系统间的交互效率，使审计系统能够顺利读取业务信息。对于历史数据结构不完整的企业，可采用数据清洗与字段映射方式构建可用样本，使智能审计平台具备适应性。
2.3 审计人员能力转型与监管制度升级的可行路径
人工智能审计依赖的数据往往来自财务系统、业务平台及外部资料，其格式、粒度与更新频率存在差异，导致模型难以保持稳定表现。若数据存在缺失、重复或字段含义不一致的问题，将影响算法识别的准确性，也会增加审计取证的复杂度。为改善数据基础，可在企业内部建立统一的数据治理机制，对关键字段进行标准化定义，并通过接口集成提高系统间的交互效率，使审计系统能够顺利读取业务信息。对于历史数据结构不完整的企业，可采用数据清洗与字段映射方式构建可用样本，使智能审计平台具备适应性。
2.3 审计人员能力转型与监管制度升级的可行路径
人工智能应用改变了审计工作的技能结构，使审计人员需要在理解业务的基础上掌握模型运作机制、数据结构特征及系统配置方法，使专业判断能够与技术输出有效结合。教育与培训体系可加入数据理解、算法原理及智能工具操作模块，使审计人员能够在模型结果与业务事实之间建立判断联系[3]。监管制度亦需根据技术特点调整要求，在工作底稿中明确智能过程的记录方式，并在职业准则中加入对算法使用边界的规范，使审计质量能够在技术介入的环境下保持一致性。行业标准可推动企业在部署智能审计系统时遵循统一的安全与质量要求，使相关责任划分更具操作性。
三、结语
综上所述，人工智能在财务审计中的应用正在推动审计模式向智能化和数字化升级，使审计活动能够更加及时、精准地识别风险与验证信息。然而，要实现人工智能价值的最大化，必须同时关注其带来的技术风险、管理挑战及制度约束。在实践中，应通过完善技术体系、提升数据治理能力、强化审计人员专业素养，并推动监管规则的持续更新，以形成稳定可控的智能审计生态。未来，随着人工智能技术不断成熟，其将在提升审计效率与质量方面发挥更加关键的作用，为审计行业的整体发展提供持续动力。
【参考文献】
[1]何亚雯.人工智能技术对财务会计工作的影响研究[J].产业创新研究,2024,(13):151-153.
[2]高钦雷.大数据背景下企业开展财务审计工作的难点及对策[J].销售与管理,2024,(28):24-26.
[3]赵烨霞.人工智能技术对会计行业的影响及对策研究[J].企业改革与管理,2024,(18):125-126.
