人工智能审计在社会审计中的应用

　　摘要

人工智能作为二十一世纪三大尖端技术之一，对审计行业产生了深远影响。文章首先介绍了人工智能审计发展的三大理论（信息加工理论、协同效应理论、模式识别理论）、关键性智能技术（移动网络通信技术、区块链技术和物联网）和当前人工智能审计的两种典型应用模式（专家系统社会审计模式和人工神经网络系统审计模式）；其次分析了当前世界四大会计师事务所之一的德勤会计师事务所人工智能审计的实际应用以及产生的相应效果；最后，在人工智能审计的应用现状和相关实例的基础之上，总结出当前人工智能审计在社会审计发展过程中的存在的不足之处，并针对其问题提出应对人工智能审计发展的建议。

　　关键词：人工智能，社会审计，应用模式

　　前言

自从1956年，“人工智能”的概念第一次被提出后，其对人类的生产、生活就不断地产生着潜移默化的影响。近年来的世界三次人机大战，无论是IBM人工智能设备深蓝（DeepBlue）、IBM人工智能系统沃森（Watson）还是谷歌旗下的人工智能AlphaGo的成功，都引起了全球对于人工智能的关注。人工智能的出现给社会生产和社会生活带来了巨大变革，成为引领XXX进步的三大尖端技术（基因工程、纳米技术、人工智能）之一，也因此引发了对于新概念“智慧社会”的构思。在“智慧社会”的背景下，中国也在不断优化人工智能的发展体系，在《新一代人工智能发展规划》中明确指出了：面向2030年，新一代人工智能发展的指导思想、战略目标、重点任务和保障措施；在刚刚过去的2019年，国家新一代人工智能治理专业委员会发布《新一代人工智能治理原则——发展负责任的人工智能》，明确了人工智能治理的框架和行动指南；近年来，xxxxxxxx多次表明，“人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力”。人工智能的发展对于应对XXX的挑战有着至关重要的作用，共建、共创分享的“智慧社会”也成为了XXX的主要目标之一。

“智慧社会”的构思中，社会审计的核算和监督职能尤为重要，也由此探索出更加适应XXX发展的全新人工智能审计模式。在人工智能审计行业一直处于领先地位的德勤会计师事务所于2016年3月10日，对外宣布将与KiraSystems等具有强大科技实力的公司进行深度合作，进一步开发人工智能审计的巨大潜力，提高社会审计的工作效率和工作质量，全面优化社会审计工作体系；同时国内的人工智能审计发展也从未间断，从电算化审计到计算机辅助审计，再到以大数据、云计算为核心的人工智能审计模式，人工智能技术的发展正在为社会审计开辟一条崭新的道路，同时也为社会审计行业带来了前所未有的挑战。但是当前的人工智能审计由于其局限性，仍然处在弱智能化阶段，无法完全实现人工智能自动化审计，为此国内外学者仍在不断探索，试图揭开人工智能审计的神秘面纱。

文章将从人工智能审计的应用理论：信息加工理论、协同效应理论和模式识别理论为切入点，在5G信息传输技术、物联网技术和区块链技术的支持下，分析人工智能背景下的专家系统社会审计模式和人工神经网络系统审计模式的利与弊，同时引用德勤会计师事务所对于人工智能审计应用的实例，探索人工智能审计在社会审计应用中的问题及应对措施，并鼓励审计工作者勇敢迎接挑战，进一步推动社会审计的发展。

　　1基本概念

　　1.1人工智能

人工智能是一门拓展和延伸人类智慧的理论、方法、技术以及应用系统的新兴的计算机科学技术，主要是通过模仿、探索和开发人类大脑的思维模式进行工作。“人工智能”的概念在1956年的X达特矛斯（Dartmouth）学会上第一次被提出，初衷是“让机器人可以像人一样理解、思考和学习”，将人的行为用相应的计算机程序语言进行表达。随着大数据、云计算、互联网行业的迅猛发展，人工智能在机器人学习技术、审计自动化和专家系统等领域得到进一步完善，其定义也进一步得到明确。当前的人工智能与计算机系统强强联合，通过设计复杂的计算机算法，模拟人类进行工作的逻辑轨迹和思维意识进行工作，进一步延伸人类的工作能力，帮助人类更加高效的完成工作。

　　1.2社会审计

社会审计，主要由审计主体、责任方和预期使用者共同组成，审计主体接受预期使用者的委托或者授权，对责任方负责的鉴证对象和鉴证对象信息的合规性、合法性、效益性进行评价的活动。社会审计自1918年正式引入我国，通过核查财务报表是否按照既定的财务报表编制基础以及相关法规法规的规定进行编制，核查是否在所有重大方面进行公允反映，并且具体识别财务报表认定层次是否存在重大错报，体现社会审计的价值。社会审计在市场活动中主要发挥经济监督、经济评价和经济鉴证的职能，有效的协助财务报表预期使用者更好的掌握企业的经营状况和发展前景，帮助预期使用者依据其报告做出恰当的经济决策。

　　1.3人工智能审计

人工智能审计，是以智能设备为载体，以人工智能技术模拟人类大脑审计工作的思维过程为依托，从而替代人类进行社会审计工作的一种创新模式。人工智能审计是人工智能技术与审计领域协同反应的结果，是经济活动数据爆炸性增长、活动范围逐渐变广、传统审计成本不断加大的必然要求。将人工智能技术嵌入到社会审计的工作中，实现计算机辅助审计和审计自动化等不同于传统审计的全新工作模式，同时比传统社会审计工作更加精准、更加高效，质量也有进一步的保障。当前人工智能审计的应用主要集中在智能认知技术对信息的处理和审计自动化平台的构建中。

　　2人工智能审计发展基础

　　2.1人工智能审计理论基础

2.1.1信息加工理论

信息加工理论（informationprocessingtheory），是将人类的大脑看作是一个信息处理中心，运用人工智能技术模拟人类大脑对信息的认知过程，进而对数据进行分析的理论方法。信息加工理论的基本理论是用复杂的计算机算法在物联网系统内模拟人类大脑的认知过程。信息加工理论的鼻祖是纽厄尔和西蒙，他们刚开始在计算机内部设计相关运行程序，让计算机算法模拟人类对信息处理的过程，但是初始计算机程序缺乏灵活性，过于模板化的局限性导致信息处理不到位；1972年，经过进一步优化，被称为“一般问题的解决者”的计算机信息加工程序再次诞生，与之前的计算机程序算法相比，这次形成了更加精准的信息处理体系，更加精准的模拟了人脑处理信息的过程；近年来，随着人工智能技术的加盟，计算机信息加工系统进一步优化，在信息认知层面形成了独特高效的“信息加工系统（简称IPS）”,其运行原理进一步演变为信息加工理论。

信息加工理论奠定了人工智能审计在社会审计发展中的基础，贯穿于社会审计过程的始终，借助人工智能技术对相关信息进行识别和分析，并从中提取关键性的审计证据，更加有利于审计主体发表恰当的审计意见。

2.1.2协同效应理论

协同效应理论，是指两种及两种以上的组分相加或者调配在一起，产生的效益远远大于各分开组分产生的效益之和，也就是1+1>2的增效理论。正如经济运营中的“规模经济”，两个分开的公司的经济效益之和远远低于两个公司经过科学合并之后产生的经济效益，效益优势的关键在于企业协同发展，可以将其运营成本降低，同时实现资源的优势互补。

同理，在当前的人工智能审计工作中，协同效应理论分别应用在两个不同的层次，其一是内部协同效应，将人工智能技术嵌入到传统社会审计流程中，提升了社会审计工作的效率和质量，实现了效应最大化，例如在社会审计工作中应用人工智能认知技术，借助自然语言处理技术、图像识别技术以及语音识别技术对相关的财务信息进行识别，节省了审计主体的时间，使得审计人员脱离繁杂的数据处理工作，把更多的时间和精力投入到审计数据的分析中；其二是外部协同效应，从人工智能发展的总体战略入手，注册会计师事务所与发展前端的科技公司进行深度合作，达到有效的资源共享，开发更加高效的人工智能审计平台和自动化系统。

2.1.3模式识别理论

模式识别理论，是一种可以根据相应的需求，自动匹配系统内已有的信息处理模式，借助积累的模式对相应文字进行识别处理的理论方法。模式识别理论是统计学、语言学以及人工智能认知技术和区块链技术协同发展的结果，其基本工作机制是将获取的信息，根据其特征进行分类，在系统内形成不同的识别模式，后期依据匹配的相应模式进行信息处理。

模式识别理论在社会审计中的应用主要是借助图像识别、语言识别等智能技术的力量，在计算机系统内快速匹配相应的文本识别模式，利用模式识别代替人脑智慧快速识别社会审计工作中的各种记录文件，并从中获取充分、适当的审计证据，保证了社会审计工作的准确率同时提升了社会审计效率。例如在2016年，人工智能AlphaGo战胜世界围棋冠军的李世石的案例，围棋的复杂性众所周知，而人工智能之所以可以战胜人类，正是有效的利用了模式识别理论。

　　2.2人工智能审计技术基础

2.2.15G信息传输技术

第五代移动通信技术（简称5G技术），是一种数字蜂窝的融合网络，可以使数据在人与人、人与物、物与物之间快速传递，是人工智能审计系统自动化的基础。5G技术作为第四代移动通信技术的延伸，5G网络的传输速率更加高效，比之前的4GLTE蜂窝网络快接近100倍，通俗来说在一定时间内，运用5G技术进行传输，接收到对应数据的设备更多；同时5G网络技术有低于1毫秒，时间极短的网络延迟，这有效的保证了数据传输的效率。新一代移动通信技术5G的到来，以其高容量、高效率、高保障的独特优势促进了人工智能审计系统自动化的发展。

人工智能审计的到来，使得移动网络技术的发展尤为重要。首先，人工智能技术在财务领域的应用，使得被审计单位的相关数据更多的以网络文件的形式呈现，手工收集审计证据的成本相对较高，而直接通过人工智能技术完成在计算机系统内的收集工作，并运用移动网络技术进行传递，使得审计工作更加高效；另一方面，在人工智能自动化系统的应用中，移动网络技术是系统内部与外界有效沟通的桥梁。

2.2.2物联网

物联网是指借助移动通信技术，实现物与网络连接的智能系统。其结构主要分为三部分：感知层、网络层和应用层。物联网的本质是信息传感设备，基本原理是通过感知层的信息感应器、红外线感应器等智能传感设备对物体进行感知、识别和管理，将与被审计单位相关的所有信息数字化，进而在网络层对相应数据进行深层次的分析，结合应用层的相关需求得出恰当的审计结论（原理如图2.1）。

图2.1物联网交互技术

物联网可以实现社会审计工作的自动化，物联网在感知层中通过智能的传感器设备识别文本或者语音等不同形式的信息，将信息数字化，完成初步的信息采集工作，通过移动通信网络将数据传递到网络层以及应用层，利用系统内智能计算机算法完成对数据的分析，形成相应的审计结论，最后通过输出设备进行输出。物联网的发展为社会审计自动化奠定了良好的技术基础。

2.2.3人工智能

人工智能在社会审计领域的应用，是指利用复杂的计算机算法模拟人脑思维过程，试图用人工智能技术代替人类对数据进行处理，以达到既定审计目标的技术。人工智能在分析数据的过程中可以不断进行学习，逐步完善人工智能的智慧。

人工智能技术是人工智能审计的核心，贯穿于社会审计的各个层面。当前自然语言处理技术、语言识别技术和机器学习技术等认知技术应用相对比较广泛。在传统社会审计的过程中嵌入智能技术，利用智能设备对被审计单位的会议记录、文件以及合同等信息进行扫描、识别、提取其中重要的审计证据，并将其信息以更加立体化、更加多维的角度进行剖析、展示；另一方面应用认知技术对被审计单位内部的原始凭证、记账凭证和相关账簿进行对账，减少了期末对账的工作量，节省了审计主体的时间成本；其次，运用人工智能技术开发的人工神经网络智能审计模式应用也非常广泛，将人工智能技术嵌入到社会审计流程中，实现人-机结合，将被审计单位动态的信息数字化，实现实时监测并分析财务数据之间的关系，预测数据相关交易状况，同时及时给出反馈意见，提高对于交易事项的识别和预测的能力。人工智能技术的应用提高了审计质量和审计效率。

2.2.4区块链技术

区块链技术是指以时间顺序为导向，将数据块以链条的形式形成特定数据结构的技术。该技术核心主要由数据层、网络层、公示层、激励层、合约层和应用层构成，本质是以数学、密码学、互联网、计算机编程为基础的分布式账本和数据库。区块链技术将与被审计单位交易事项相关的信息实现数字化，实时准确地记录交易状况，并将相关的经济事项储存在分布式账本的不同节点，其中的每一个节点记录一个完整的交易事项，并且不同节点数据之间的传递与访问需要加盖密码锁，保障数据传递与使用过程中的安全，有效避免了人为舞弊和操纵数据。

区块链在人工智能审计中担任数据储存管理器的角色（原理如图2.2），其包含的数据具有无法伪造、无法随意修改，全程记录轨迹、公开透明的本质特征，为人工智能审计自动化运作实现信息共享提供了基础。

图2.2数据中心

区块链为核心的人工智能审计在社会审计的应用之一就是智能合同，物联网根据使用者的需求，依据系统内收集的相关案例和信息，在不依赖任何第三方机构的情况下，分析双方经济交易状况，根据既定的审计目标签订智能合同。与线下所签订的合同相比，智能合同的数据更加客观、准确，进行的评估更加有效，有效防止了舞弊或者欺诈的行为；另一应用是将区块链技术嵌入到人工智能审计的自动化平台中，其自动化平台以区块链分布式账本为依据自动识别被审计单位异常的财务数据，并且发出预警信息，及时检测可能存在的错报或者舞弊行为，有效提升了社会审计的发展速度，可见区块链技术的应用是人工智能审计快速发展的催化剂。

　　3人工智能审计应用模式

人工智能审计加盟到社会审计领域，主要集中在劳动密集型任务中，通过人工智能技术创新社会审计模式，完成社会审计过程的自动化，将审计人员从繁琐的社会审计工作中解放出来。其对应的审计模式基本原理是指：系统通过智能技术采集相关的审计信息，与数据库中的以往数据以及相关的的社会审计准则进行分析核对，识别可能存在的异常数据以及可能的舞弊错报。其中专家系统社会审计模式和人工神经网络社会审计模式是应用比较广泛的人工智能审计模式。

　　3.1专家系统社会审计模式

3.1.1专家系统社会审计模式的应用流程

专家系统是指在收集众多案例的前提下，大量集结领域内权威专家的知识库和实际经验，再以行业法律法规为依据，结合审计师进行社会审计工作的思维模式，为预期使用者提供帮助的计算机应用系统。

专家系统社会审计模式主要有五部分组成，第一部分是知识获取，作为前期准备阶段，是智能计算机系统工作的基础，着重集结社会审计工作的相关法律法规，收集社会审计典型的案例，以及专家的经验知识；第二部分是知识库，实际发挥了文字处理的功能，将系统通过自然语言处理技术、图像识别等智能技术获取的的信息转化为计算机可以识别的编码语言；第三部分是知识库管理，运用5G信息传输技术和交互技术科学合理的进行会计信息的传递；第四部分是推理机，是专家系统社会审计模式的核心，运用人工智能+思维技术对识别的信息，通过相应的计算机算法进行推断判断；第五部分是解释，将系统推理判断的结果转化为审计结论，提供给预期使用者。社会审计工作不仅仅是一门单纯的程序化工作，也需要审计师在关键时刻结合实际情况以及自身经验做出推理，所以一般的智能推理系统存在一定局限性，而通过模拟相关专家的思维推理过程进行工作的专家系统社会审计模式解决了这一局限，有效的提升了审计工作的质量。

图3.1专家系统社会审计模式

3.1.2专家系统社会审计模式的具体应用

（1）专家系统社会审计模式在重要性水平上的应用

专家系统社会审计模式的应用越来越广泛，在确定重要性水平时，通常采用的方法是分配或者不分配的方法，该方法需要参考风险评估的结果，同时需要结合社会审计的经验进行综合的考量。

专家系统社会审计模式应用的基本流程如下：第一步审计人员通过询问、观察、函证等社会审计程序将了解的被审计单位及其环境的信息和内部控制有效性的信息、相关的社会审计标准、行业法规输入系统内；第二步，获取的信息通过知识库转化为计算机语言，并提取重要的审计证据；第三步，推理机通过系统的计算机算法对社会审计信息的合规性、公允性进行专家专业推理判断，评估出重大错报风险；第四步，智能系统将推理机得出的审计结论转化为文字或者语言的形式，进行输出。审计师运用专家系统社会审计模式评估的重要性水平更加的精准。

（2）专家系统社会模式在风险评估程序中的应用

实施风险评估是进行社会审计工作必须的工作，贯穿于社会审计工作的整个过程中，对于发表合理保证的审计报告具有至关重要的作用。传统的风险评估工作主要是通过询问、观察、检查和分析等一系列的审计程序获取所需要的审计证据，从而进行风险评估，但是在信息获取的过程中会受到人为不可控因素的影响；而专家系统社会审计模式中可以借助“信息共享”平台进行信息收集，审计人员可以线上通过证监会、银行、客户的会计系统与企业内部的生产部门、人事部门的连接，全方位的收集充分、适当的审计证据；同时模式下的推理机整理的审计信息也不再仅仅局限于EXCEL表格，计算机系统将形成更加可观的，形式更加多样的图表；审计人员借助“信息共享”平台获取本企业及同行业类似企业的年报、季报以及运营数据进行横向与纵向的比较，更加准确地预测企业发展潜力，更好的评估企业风险，制定科学合理的审计计划。

图3.2专家系统社会审计模式在风险评估中应用流程

（3）专家系统社会审计模式在识别认定层次重大错报上的应用

专家系统社会审计模式在识别认定层次重大错报上的具体应用如下：第一步，审计人员将通过审计程序获取到的审计证据、审计过程中的重要性水平、以及行业内的法律法规和规章制度嵌入专家系统社会审计模式中；第二步，智能计算机系统将获取的审计信息转化为计算机语言；第三步，智能计算机根据被审计单位的经营状况和专家的经验知识，对异常的报表账户余额以及交易事项进行推理识别，确定集中的错报范围；第四步，将推理机得出的审计结论进行语言或者文字解释，进行输出。审计人员可以结合实际情况，进行结论的进一步可信性分析。专家系统社会审计模式处理的情况越多，相应的准确率就会越高，通过该智能系统的使用，审计人员可以节省时间和精力，提高了社会审计效率。

　　3.2人工神经网络系统社会审计模式

3.2.1人工神经网络系统社会审计模式应用概况

人工神经网络系统社会审计模式实质上是信息处理器，原理是借助人工智能+思维技术和区块链技术，模拟人类大脑神经网络对信息的处理过程，简单定量分析信息的一种技术方法。输入层、隐藏层和输出层是网络系统的三大构成，输入层是由众多的“神经元”构成，不同的神经元，代表不同的审计事项；作为核心的隐藏层，也是信息的核心处理器，在隐藏层中设定了函数运行程序，例如：激活函数、临界值和传递函数，智能+思维根据不同神经元之间的连接逻辑，选择适当的审计程序函数，对信息进行处理；输出层，是三大构成中的最后一层，对网络系统处理的信息进行输出。

3.2.2人工神经网络系统社会审计模式的具体应用

（1）人工神经网络系统社会审计模式在分析程序中的应用

分析程序是进行社会审计工作的一个重要方法，应用在风险评估、实质性程序以及审计报表复核阶段，原理是通过分析财务数据之间以及财务数据与非财务数据之间的线性或者非线性关系来识别报表层次或者认定层次的异常数据，从而识别可能存在的重大错报的可能性。

人工神经网络系统社会审计模式在分析程序中的主要流程：首先审计人员将了解到的被审计单位的财务信息和非财务信息输入系统内；其次在隐藏层选择相应的非线性关系或者线性关系的函数表达和社会审计标准的临界值；最后通过输出层得到分析的结果。一方面，人工神经网络系统应用在风险评估阶段输出层的结果，受到的主观影响小，更加客观，据此制定的总体审计策略和具体审计计划更加精准；另一方面在总体复核阶段，人工神经网络系统社会审计模式的应用，能够快速、有效的证实财务报表中披露的所有重大事项是否与注册会计师了解的被审计单位及其环境的情况以及获取的审计证据一致，极大地提高了审计工作的准确率。

（2）人工神经网络系统社会审计模式在审计抽样中的应用

审计抽样是审计人员为了提升社会审计效率，节约审计资源而普遍采用的方法。首先，审计人员通过智能计算机根据社会审计目标选取合适的样本；其次在隐藏层通过不同的函数，计算样本偏差率上限并界定可容忍偏差率；最后通过输出层将样本得到的相关数据转化为文字或者数字的格式进行输出。人工神经网络系统是一个全面的利用数学的方法对财务信息进行定量分析的系统，避免了人为使用函数进行评估的弊端，提高了预期使用者对财务报表的可信赖度。

　　4德勤会计师事务所人工智能审计的应用分析

　　4.1德勤会计师事务所概况

德勤会计师事务所，隶属于“德勤全球”，是全球著名的四大会计事务所之一。德勤会计师事务所主要以提供会计、审计以及税务咨询的相关服务为主，尤其擅长国际商务相关业务。自从2015年以来德勤一直致力于人工智能、云计算、大数据算法与社会审计紧密结合，德勤数学研究院、创新智能机器人中心也相继成立；德勤会计师事务所于2016年3月10日对外宣称：将与人工智能企业KiraSystems强强联手，共同开发更加实用、高效的人工智能社会审计模式；之后在2017年5月，德勤会计师事务所推出智能机器人“小勤人”；同年推出了专供中小型会计师事务所使用的人工智能社会审计平台，后期德勤还开发了一站式区块链智能软件平台Rubix，建立了全球性的分布式账本，顺应了全球化大数据的发展趋势，优化了社会审计工作体系。

　　4.2人工智能审计在德勤会计师事务所的具体应用

4.2.1人工智能认知技术

人工智能认知技术是人工智能技术的前沿技术，其主要包括：自然语言处理技术、语言识别技术、机器学习技术和机器人技术等，人工智能认知技术可以代替人类进行社会审计工作，将人类从繁杂的社会审计工作中解救出来，提高了社会审计工作的效率，推动社会审计向前发展。具体应用如下：

（1）自然语言处理技术

自然语言处理技术实质上是一种文字处理能力，人工智能计算机可以根据审计目标，快速浏览会计信息和其他信息，并从中提取重要的审计证据。德勤会计师事务所主要利用其技术进行大数据信息的处理，根据审计人员的需求，快速提取销售合同中的时间、地点、金额等重要的审计信息；实质性分析程序中也可以根据相关函数的设定，提取财管数据关系异常的项目，缩短了社会审计工作的时间，提高了社会审计效率。

（2）语言识别技术

语言识别技术实质上是“语言的感受器”可以清晰的接收审计师的语音输入，是一种综合性的智能技术，实现了人-机单向“语言沟通”。德勤会计师事务所内的审计师收集的会计信息可以直接通过语音进行输入，系统将识别的语音转化为可编辑的文字信息。语言识别技术的应用无形之中扩大了社会审计的范围，降低了社会审计风险。在实质性分析程序中，计算机智能系统可以直接根据审计师输入的数据得出相应的结论，提高了社会审计工作的质量。

（3）机器学习技术

机器学习技术贯穿于社会审计过程始终，是计算机自身优化性能的技术。智能计算机通过前期自然语言处理技术和语言识别技术的应用，记录众多的审计信息，系统根据数据的特征自动形成相应的社会审计模式，类似于“审计经验”。德勤会计师事务所主要将其技术应用在分析程序中，机器学习技术的应用使智能计算机可以直接根据输入的财务数据或者非财务数据判断该项交易的执行情况。由此我们可以得出，系统接收的信息量越大，机器学习技术性能越好，可信赖度越高。

（4）机器人技术

智能机器人的应用，是智能技术发展的重大突破。机器人“小勤人”是OCR技术、InsightTaxCloud与人工智能的结合。德勤会计师事务所的审计机器人主要应用在处理增值税发票方面：首先，审计人员将增值税发票移送到税务机关；其次，“小勤人”将根据系统内企业的经营状况，在发票选择确认平台自动勾选相关文件，并与发票清单进行匹配；最后，系统自动判断增值税是否认证抵扣。审计机器人进行发票认证抵扣工作的效率高而且出错率低，优势明显，将财务人员从繁杂的工作解放出来，节省了社会审计时间，审计人员有更多的精力投放到对于数据的分析和处理中，实现人工智能与人类的高效衔接。

图4.1“小勤人”税务处理流程

4.2.2人工智能系统

德勤会计师事务所的人工智能系统是以专家系统社会审计模式和人工神经网络社会审计模式为基础，充分利用大数据进行工作的智能系统。人工智能系统的应用极大地简化了传统社会审计的工作模式。传统的社会审计工作分为五步：第一步初步业务活动；第二步制定总体审计策略和具体审计计划；第三步实施风险评估；第四步实施控制测试和实质性程序；第五步完成审计工作并撰写审计报告。传统社会审计战线长并且工作量大，而利用人工智能系统进行社会审计工作，审计工作只有三步，第一步初始信息处理阶段；第二阶段实施审计程序获取审计证据；第三阶段评估审计结果形成工作底稿和恰当的审计结论。通过人工智能系统的应用，德勤事务所可以实现社会审计工作的智能自动化（如图4.1），节约审计资源，提高了审计工作的效率。其具体应用如下：

人工智能系统首先根据审计程序的测试目标，自动对全体样本进行筛选以确定样本规模；其次对审计样本实施相应的审计程序，最后根据审计样本结论推断总体的结论。与传统的审计抽样相比，德勤会计师事务所通过将人工智能系统应用在审计抽样中，可以有效的将费抽样风险降至可以接受的低水平，不但减少了审计工作量而且降低了社会审计风险，进一步优化了社会审计工作体系。

图4.2人工智能系统在德勤事务所的应用原理

　　4.3人工智能审计在德勤会计师事务所的应用效果

4.3.1人工智能审计应用的积极影响

（1）人工智能认知技术加速了信息的提取过程

一方面，在德勤会计师事务所的传统社会审计工作中，审计人员需要通过大量的审计信息对被审计单位的日常经济活动和相关交易事项进行充分了解，耗时耗力且有效性相对较低，而德勤会计师事务所认知技术的应用，采用计算机程序对信息进行处理，可以在短时间内快速的提取相关文件中的重要信息，提高了社会审计工作的效率；另一方面，通过机器学习技术的应用，事务所可以通过智能系统及时的了解相关社会审计政策和信息的更新，并及时做出相应的调整，节约了社会审计资源，提高了效率。

（2）智能技术分析结果更加可视化

传统社会审计习惯于将提取的重要信息用EXCEL的形式进行数据的整理，近年来随着智能技术的普及，德勤会计师事务所社会审计工作逐渐采用智能计算机系统进行信息汇总，可以根据数据分析的结果选择恰当的图表，使表现形式更加可视化，更好的应对企业经济活动范围扩大带来的信息爆炸式增长的挑战，同时人工智能系统下汇总数据的形式不断更新，满足应对不同审计事项的需要。

（3）人工智能系统提高了社会审计的效率，降低审计风险

一方面德勤会计师事务所自然语言处理技术、语言识别技术和机器学习技术的应用，使得信息提取的过程更加省时省力，审计师有更多的精力进行数据的分析，节省了劳动力成本和时间成本；另一方面智能计算机系统在风险评估、审计抽样中的使用，简化了传统审计的步骤，同时避免了人为的失误，降低了审计风险，使得社会审计过程更加规范，提升效率的同时确保了准确率。

4.3.2人工智能审计应用的消极影响

（1）人工智能系统的应变能力欠缺

当前的人工智能发展处于相对较弱的阶段，即使德勤会计师事务所采用智能识别技术处理可以实现加速提取有效信息，但是人工智能在风险评估和审计抽样的应用流程中，仍然存在诸多的局限性，对于复杂的审计事项，特别是具有争议的审计事项或者没有合适的规章制度可以遵循的审计事项，人工系统不能完全像人类大脑一样独立的思考问题，因此对于复杂的问题还不能处理。

（2）人员操作失误风险大，智能尖端人才缺失

德勤事务所的人工智能技术的应用需要审计师的高度配合，而审计工作者对于人工智能技术不够熟悉，对于数据库以及应用原理还存在诸多疑惑，失误率高。人工智能与社会审计复合型人才缺失，导致人工智能社会审计的应用风险进一步加大。

　　5人工智能审计在社会审计应用中的问题及应对措施

综上所述，人工智能审计技术的应用使传统社会审计工作模式发生了质的改变，（主要区别如表5.1），但是不可忽略的是，目前的人工智能审计仍然存在很多方面的问题，存在进一步完善的空间。

表5.1人工智能社会审计与传统社会审计区别

　　5.1人工智能审计在社会审计应用中的问题

5.1.1人工智能审计可接受度低

人工智能审计的诞生，改变了传统社会审计的模式，其审计目标、审计范围和审计程序上都有很大的改变，审计主体以及社会公众对于人工智能、区块链技术等人工智能技术认识不足，导致社会公众对于人工智能审计的信赖度低；其次新兴审计领域，人工智能将代替部分传统社会审计工作，在一定程度上冲击了传统社会审计岗位，导致一部分审计人员失业。总之，在人工智能审计发展的初期，社会公众以及审计主体对其存在消极的抵触情绪。

5.1.2人工智能审计难以形成有效的学习组织

审计工作包括接受业务委托、计划审计工作、风险评估、风险应对和完成审计报告，有效的沟通始终是每一个审计阶段必不可少的催化剂。在接受业务委托期间，审计人员需要与客户进行沟通，明确客户的需求以及对方公司的大致状况，从而判断是否承接业务；计划审计阶段以及风险评估阶段，审计人员需要与被审计公司以及相关企业进行密切交流，收集充分的审计证据，根据具体情况制定科学、合理的计划；在处理有争议的审计事项时，更要深入调查，全面的沟通；在出具审计报告期间，及时采纳反馈意见，收集审计证据，进行修改和完善。社会审计工作过程中，审计人员需要与客户形成一个有效的学习沟通组织，更好的实现社会审计目标，得到一份合情合理的审计报告。但是人工智能审计在沟通方面仍然有所欠缺，无法与被审计单位形成有效的学习型组织，仅仅依靠大量的数据文件进行推理判断，虽然保证了审计报告的准确，但是很难做到符合实际状况，对企业来说，会对审计报告的未来参考价值产生一定的影响。

5.1.3人工智能审计缺乏理性判断

在很多实际问题中，审计工作因为客观环境的不同而呈现多样化，不同的企业文化、不同的企业财务状况都会导致审计过程中所需要的技术、方法有所不同；同时存在诸多审计事项在处理过程中缺乏明确制度约束，审计人员需要根据实际情形作出合理的职业判断。人工智能虽然在处理海量数据上有极大地优势，但是对于复杂多样的审计状况，如果在人工智能系统中没有与之相匹配的处理模式，人工智能将出现系统的紊乱，无法得到审计结论。

5.1.4人工智能审计存在系统风险

传统的社会审计工作中，搜集的相关信息与证据主要以文件等纸质版形式存在，危险系数相对较低，而人工智能社会审计是将人工智能计算机与社会审计工作相结合，社会审计工作将全部依托于计算机而进行，由于人工智能计算机在计划审计工作阶段和风险评估阶段处理大量的财务数据，涉及多方的数据，部分涉及企业的私密数据，“共享经济”的背景下，互联网信息技术在虚拟空间的应用存在诸多不确定因素，导致人工智能审计应用系统存在潜在危险。一旦出现网络故障或者系统运行失误，都极有可能造成审计工作的顺利运行；除此之外，计算机也存在被竞争对手以及不法分子恶意攻击和破坏的风险，不同程度的数据泄露都将可能给被审计单位带来不可估量的损失。

　　5.2人工智能审计在社会审计应用中的应对措施

5.2.1国家层面

国家要认真落实好人工智能与社会审计的有效的衔接，进一步做好从传统社会审计到人工智能审计的过渡工作。不断拓展智能企业财务审计平台的范畴，实现人工智能社会审计工作的可持续性发展。

国家要着重加强人工智能系统统筹布局，充分利用“金审工程”的成果，进一步落实人工智能审计的发展规划，预先规划建立开放协同的人工智能科技创新体系、培育高端高效的智能审计经济模式、建设安全便捷的人工智能社会、强化人工智能对国家安全的支撑、构建安全高效的智能化基础设施体系；同时重视人工智能高尖端行业人才的培养，培养精通计算机和社会审计专业知识的复合型人才，加强国家的人才储备。

5.2.2行业层面

社会审计行业协会要建立健全行业法律法规，加强道德建设，为人工智能的发展营造一个安全的智能环境，合理进行数据丢失、泄露等风险的规避，将人工智能在社会审计中的应用风险进一步降低，增强人工智能发展的正面效应，强化对人工智能发展的控制。

智能行业协会提高人工智能产品的研发能力，突破人工智能行业核心关键技术，争取突破人工智能无法形成有效学习型组织的技术难关，提高人工智能应对复杂问题的能力，实现人工智能与人类的有效“沟通”进一步提高社会审计的质量；

5.2.3社会审计工作者层面

（1）熟悉企业智能信息管理系统

随着智能科技的不断发展，越来越多的企业开始应用人工智能管理系统处理企业经营活动，审计人员也要与时俱进，及时更新人工智能知识库，熟练掌握计算机等人工智能财务系统的操作，将人工智能与社会审计完美结合，减少人工智能使用方面的失误，提高社会审计质量。

（2）提高数据分析和处理的能力

大数据时代，审计师运用人工智能、计算机算法代替人类进行数据处理，做出审计决策，传统社会审计的工作模式已经发生了改变，XXX的审计工作者应该顺兴时代发展的趋势，工作中心逐渐偏向对于获取数据后的分析和处理，以此得出恰当的审计结论。

　　结论

三次震惊世界的“人机大战”发生以来，人工智能的发展迈入了一个新的阶段，人工智能的便捷性和智能性引起了全球的关注，对于社会审计行业来说，人工智能审计在社会审计流程和业务方面有很大的帮助，形成了一种全新的社会审计方式，但是同样新思路的加入也带来了诸多挑战。通过本文对于人工智能应用的分析，得出以下结论：

（1）社会审计工作随着互联网技术的不断发展越来越复杂，主要因为计算机智能技术的发展，使得企业经营活动的范围更加广泛、经济事项更加复杂，审计数据呈现爆炸性增长，仅仅依赖传统社会审计处理方式，无法更加精确、有效率的完成审计工作，所以对于社会审计行业来说，人工智能的加入将会是如虎添翼，因此，我们要不断开发适合社会审计行业的智能模式，以增强社会审计行业的核心竞争力，促进社会审计行业的发展。

（2）人工智能是一门创新技术。人工智能结合计算机技术，利用信息加工理论、协同效应理论和模式识别理论创新出与传统社会审计不同的审计方式，应运产生的专家系统社会审计模式和人工神经网络社会审计模式在风险评估和审计抽样中发挥了极大的作用，结合自然语言技术和机器学习技术的应用，人工智能审计改变了传统社会审计的模式，改变了社会审计控制手段，提高了社会审计效率。

（3）人工智能审计的发展为社会审计行业带来了发展的机遇，在分析德勤事务所对于人工智能的应用过程中，也同样呈现出了很多的难题，人工智能在过程中缺乏理性的判断，应变能力相对较差；对于审计工作者来说，人工智能审计使用中存在诸多不足，审计师对于技术的熟练程度有待提高。人工智能审计在社会审计中的应用，代替人类完成了繁杂的工作，加大了审计师的危机意识，想要在审计变革的时代增强自身的价值，就要不断地更新自己的知识，熟练应用互联网人工智能进行审计工作，增强审计师的不可替代性。

总之，人工智能的到来对于社会来说既是机遇也是挑战，不仅仅在社会审计行业，在社会各行各业也是如此，本文仅仅浅谈了人工智能审计在社会审计应用中的一部分，分析了人工智能审计应用过程中的利与弊，并未涉及审计工作的方方面面。所以随着人工智能的发展，审计工作者将会继续探讨人工智能的奥妙，解开人工智能审计的神秘面纱，促进社会审计和人工智能审计的共同发展，实现双赢。

　　致谢

时光荏苒，不知不觉大学四年的生活也将近尾声，毕业论文将是我们大学生活完美谢幕的标志。四年前我们带着无比激动的心情，带着自己的无限期望来到这里，四年以来，感受着学校浓厚的学习氛围，不断地充实自己，完成了华丽蜕变，感谢四年来学校提供给我们的优良的学习环境，除此之外还想对所有帮助过我的老师和同学表达我最真挚的感激。

首先，我特别感谢我的论文指导老师桑梓卿老师，桑梓卿老师在人工智能审计方面的专业水准很高，撰写论文期间带给我很大的帮助；除此之外桑老师曾经担任过我们审计英语的授课，老师对于国内审计体系都有钻研，在审计方面有自己独到的见解，对论文的指导非常到位，论文之所以书写的如此顺利，离不开桑梓卿老师对我莫大的帮助。桑老师在课余时间也是一位温柔的老师，我们都很喜欢她。同时在这里还要感谢四年来曾经教授过我们的所有老师，是你们的谆谆教诲，悉心教导，让我对审计产生了浓厚的兴趣，并且打下了扎实的专业基础，在这里只想真诚的说一句：老师，谢谢你们！

其次，还要感谢我的同学们，四年前我们互不相识，四年后我们无话不谈。在这四年里，我们一起上课，一起参加活动，互相帮助，一路成长。我们是一个集体，我们拥有一个共同的名字叫做“审计161班”，珍贵的友谊让我更加对这片校园充满了不舍，谢谢你们的出现，让我的大学生活更加丰富多彩。

最后，感谢我的家人一直以来对我的支持，是家人的爱让我无畏成长的荆棘；也是你们的爱让我的成长之路充满温暖的阳光。感谢一直以来所有出现在我大学生活里的所有的人，谢谢你们丰富了我的大学生活。毕业将是我们人生的另一个起点，我们会带着自己的梦想继续前行，在这里也祝福老师们身体健康，万事如意；祝愿同学们顺利迈入人生另一个崭新的阶段，希望我们不负韶华，不负自己。

　　参考文献

[1]范美静.人工智能在社会审计中的应用研究[D].哈尔滨商业大学,2018.

[2]武晓芬,田海洋.智慧社会治理下的人工智能审计平台构建研究[J].西安财经学院学报,2019,32(03):17-22.

[3]江舒宇.人工智能在审计工作中的应用探讨[J].会计师,2019(19):55-56.

[4]崔斌.人工智能背景下的企业财务审计工作[J].财经界(学术版),2019(18):212.

[5]赖明慧.浅析人工智能对审计行业的影响[J].全国流通经济,2019(15):145-146.

[6]毕秀玲,陈帅.科技XXX下的“审计智能+”建设[J].审计研究,2019(06):13-21.

[7]赵文华.德勤探路审计中的人工智能应用[N].中国会计报,2017-03-03(010).

[8]贺倩.人工智能技术的发展与应用[J].电力信息与通信技术,2017,15(09):32-37.

[9]杨小惠.人工智能背景下注册会计师的信息化转型[J].财会学习,2019(19):146+148.

[10]肖美婷.专家系统在人工智能技术中的应用及工作过程研究[J].计算机产品与流通,2019(01):104.

[11]曾瑜民.探讨神经网络算法在人工智能识别中的应用[J].信息通信,2019(07):104-105.

[12]张庆,刘中儒,郭华.神经网络算法在人工智能识别中的应用研究[J].江苏通信,2019,35(01):63-67.

[13]YaolingDing,YingShi,AnWang,YongjuanWang,GuoshuangZhang.Block-orientedcorrelationpoweranalysiswithbitwiselinearleakage:Anartificialintelligenceapproachbasedongeneticalgorithms[J].FutureGenerationComputerSystems,2020,106.

[14].ArtificialNeuralNetworks;InvestigatorsatAutonomousUniversityNuevoLeonDescribeFindingsinArtificialNeuralNetworks(Intelligentsystemforselectionoforderpickingtechnologies)[J].JournalofEngineering,2020.

[15]KamilOmoteso.Theapplicationofartificialintelligenceinauditing:Lookingbacktothefuture[J].ExpertSystemsWithApplications,2012,39(9).