现代审计中的人工智能和机器学习

在瞬息万变、数据量海量且数字化经济快速发展的背景下，审计行业正面临历史性的转折点。沿用传统的基于人工抽样的方法已无法满足现代金融市场对准确性和实时性的需求。人工智能和机器学习的出现并非昙花一现的技术潮流，而是已成为支撑审计技术的核心基础，重塑着专业人士处理数据和管理风险的方式。

在2025年的数字时代，对技术进行审计是不可避免的趋势。

全球审计行业正经历着从传统审计向数据驱动审计的重大转变。过去，审计人员只能通过检查一小部分交易来推断整个系统的运行状况，而如今的技术解决方案使他们能够分析数据集，从而彻底消除抽样偏差的风险。

专家预测，进入2025年，人工智能和机器学习在金融和会计领域将迎来加速发展期。智能系统已从测试阶段过渡到系统部署阶段，成为跨国公司审计技术的强大支持工具。适应这项技术已不再是可选项，而是满足新的国际财务报告准则的强制性要求，因为在这些准则中，透明度和信息及时性至关重要。

审计领域人工智能和机器学习概述

要理解技术在审计中的作用，我们需要从专家的角度分析两个关键概念：人工智能（AI）和机器学习。人工智能在审计中并非取代人类，而是一个能够模拟复杂思维过程以处理信息的辅助系统。

在此过程中，人工智能为重复性任务提供了最大程度的支持，但人类专业判断的作用仍然不可替代。审计人员利用人工智能的分析结果做出战略性和合乎道德的决策。机器学习是人工智能的一个分支，它通过学习历史数据来识别行为模式，从而在潜在风险实际发生之前对其进行预测。

这种演变清晰地区分了基础运营自动化（RPA）和智能审计。下表对比了这两种技术水平和系统控制能力，以帮助读者更清楚地区分它们：

特征	机器人自动化（RPA）	智能审计（人工智能和机器学习）
处理能力	遵守现有规则。	学习并适应新数据
灵活性	容量低，仅处理结构化数据。	高性能，能够处理非结构化数据。
问责制	高质量、易于理解的逻辑。	需要进行深入的控制和监控。
决策	无法独立做出决定	提供智能风险评估和分类。
主要目标	提高重复性任务的执行速度。	提高异常情况的诊断和检测质量。

注意：了解这些差异有助于企业投资真正有效的审计技术解决方案，而不是仅仅依赖基本的办公软件。

人工智能的突破性应用为审计技术提供了支持。

自动化处理和分析海量数据。

人工智能彻底改变了专业审计公司的信息处理能力。过去需要花费数周时间进行人工核对，而现代算法可以实时处理数百万笔交易。这带来了以下具体变化：

• 能够覆盖整个金融交易流程有助于消除数据录入或计算中的人为错误。
• 自然语言处理 (NLP) 技术能够从法律合同、发票和非结构化文档中准确、自动地提取数据。
• 根据 2025 年的行业报告，人工智能的应用将显著降低数据密集型任务的错误率，从而提高审计记录的可靠性。

利用机器学习算法检测欺诈和异常情况。

机器学习在审计领域最重要的应用之一是其检测欺诈的能力。传统方法通常依赖于已知的线索，而人工智能可以：

• 利用深度学习来检测肉眼难以发现的异常交易模式或账户之间的微妙联系。
• 建立基于现金流异常变量的预警系统，有助于企业及时防止资产损失。
• 对每个项目的风险等级进行分类，可以让审计人员将资源和时间集中在最容易出错的关键领域。

实时审计和持续监控

人工智能技术正在推动审计思维从事后审计转向持续监控。通过直接集成到公司的ERP系统中，技术辅助审计解决方案可以：

• 交易发生时应立即进行数据核对，而不是等到会计期末。
• 可即时洞察组织的财务健康状况和合规水平。
• 将审计工作量均匀分配到整个财政年度，从而减轻年度审计期间的压力。

实施现代审计技术的战略优势。

投资人工智能和机器学习带来的价值远不止提高工作效率。这是一项有助于提升企业竞争力的长期战略。

• 提高财务报告的可靠性可以增强投资者、股东和政府监管机构的信心。
• 通过减少人工资源和缩短复杂重复性对账流程所花费的时间来优化运营成本。
• 将审计人员的角色从数据审查员转变为战略顾问，支持管理层进行风险管理和决策。

根据国际咨询公司2025年的调查，约有721家企业（TP3T）已开始在财务报告中应用人工智能，预计未来三年内这一数字将达到991家TP3T。这表明，企业迫切需要更新技术，以免在信息透明度的竞争中落后。

2025年审计师面临的挑战及适应路线图

虽然审计技术支持提供了许多好处，但实施过程不可避免地会遇到一些组织需要意识到的障碍。

数据基础设施和信息安全障碍

人工智能结果的质量完全取决于输入数据。如果数据零散或不准确，系统就会得出错误的结论。此外，企业还面临以下问题：

• 在云计算平台上使用人工智能模型时，如何确保敏感财务数据的安全是一项挑战。
• 需要建立健全的人工智能治理框架，以确保客观性和遵守法律法规。

审计团队需要掌握新的技能。

新时代的审计人员需要接受再培训以掌握技术。目前的能力要求包括：

• 能够理解和监控复杂的数据分析系统，而不仅仅是掌握纯粹的会计原则。
• 培养批判性思维能力，以评估人工智能生成结果的有效性，避免盲目相信机器而忽略现实世界的背景因素。

人工智能技术对审计行业未来的影响。

在不久的将来，我们将看到人工智能与人类职业道德之间更加顺畅的协作。人工智能将处理数据，而人类则负责解读数据的意义并承担责任。毫无疑问，新的审计标准将会建立，以管理和指导自主人工智能系统，确保所有结果都具有问责性和透明度。然而，审计人员基于定性因素和职业道德做出最终判断的作用，仍将是不可或缺的基础。

关于人工智能和机器学习在审计中的作用的结论。

人工智能和机器学习技术支持审计不再是未来的预测，而是正在蓬勃发展的现实。企业要想提升透明度和运营效率，唯有积极投资数据基础设施、人员培训并构建智能审计流程。在2025年的数字时代，技术是赢得公众对所有财务报告持久信任的关键。

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内容制作：先生 黎黄宣 – MAN – Master Accountant Network 的创始人兼首席执行官，越南注册会计师，拥有超过 30 年的会计、审计和财务咨询经验。