在一个培训班讲课。

智能审计是一种利用人工智能技术，如机器学习和自然语言处理等，为企业审计提供支持的新型审计技术。

（一）定义与背景

智能审计是指由专设机关依照法律对国家各级政府及金融机构、企业事业组织的重大项目和财务收支进行事前和事后的审查的独立性经济监督活动，它借助人工智能技术，实现了审计工作的智能化和高效化。随着数字化浪潮的席卷，内部审计领域正经历着前所未有的变革，智能审计应运而生，成为组织提升治理水平、防控风险的利器。

（二）主要功能与应用

数据处理能力提升：智能审计可以快速处理大量复杂的审计数据。例如，利用光学字符识别（OCR）技术自动识别和提取文档中的关键信息，像财务报表、合同等文件中的数据能被迅速准确地采集，节省人工录入时间和降低错误率。使用机器人流程自动化（RPA）执行重复性高、规则明确的审计工作，如数据采集、分类和整理等任务，大大提高处理速度。

数据分析深度和广度增加：通过机器学习和深度学习算法，智能审计能够对海量数据进行深入分析，发现潜在的风险和问题。它可以针对不同的业务场景和需求，实现数据分类、预测、识别、聚类等功能，挖掘出数据中隐藏的规律、趋势和异常情况，为审计提供更精准的决策支持。比如，分析企业的财务数据，发现异常的交易模式或财务指标波动，提示可能存在的财务舞弊风险。

持续监控与实时预警：智能审计能够对财务报表和交易进行持续监控，及时发现异常情况。一旦出现异常数据或行为，如大额资金的异常流动、财务指标超出正常范围等，可立即发出警报，让审计人员能够更快地响应和处理问题，提高审计的及时性和有效性。

自动化审计工作节省人力成本：人工智能技术自动化一些重复性、耗时费力的审计任务，减少了对人工的依赖，从而降低审计过程中的人力成本投入。将审计人员从繁琐的基础工作中解放出来，使其有更多精力专注于需要专业判断和分析的高价值工作。

更准确的风险评估：借助大数据分析和机器学习算法，智能审计可以更全面地分析历史数据、行业趋势以及其他相关信息，帮助审计人员更准确地评估审计风险。通过识别潜在的风险因素，如市场环境变化对企业财务状况的影响、行业特定风险等，并及时采取预防措施，降低审计风险发生的可能性和影响程度。

（三）发展趋势

审计模式转变：人工智能促使审计工作模式从传统的事后审计向事中、事前审计转变。不仅仅局限于对过去财务报表的审计，更加注重未来的风险管理和决策支持。

审计范围扩大：审计范围不再局限于传统的财务数据，还能涵盖企业的其他信息，如合同文本、会议记录、电子邮件等，从而更全面地了解企业的运营情况，发现潜在的问题和风险。

多维数据分析与可视化：人工智能可以通过多维数据分析技术，自动从审计数据中提取关键信息，并将数据分解为多个维度，对每个维度的数据进行分类、聚类、预测分析和可视化操作。审计人员能够以图表、报表等直观的形式多维度地查看审计结果，更好地理解数据之间的关系和趋势，快速发现审计问题和异常情况。

（四）面临的挑战

数据隐私和安全问题。

算法的可解释性：AI系统的决策过程往往不透明，需要评估其可解释性，以便管理层和利益相关者理解AI的决策依据。

审计人才短缺。

——联想集团内审自动化案例

联想集团成功构建了RPA（Robotic Process Automation，机器人流程自动化）内审机器人，结合OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）、对话机器人等智能技术，实现了内审环节中对电子发票的自动化下载、校验、标记等工作，并自动出具内审报告。这一应用解决了企业内部审计中基础数据获取难、手动操作重复性高的问题，显著提高了审计效率。

联想集团采用RPA技术，构建机器人来实现内审流程操作的自动化，替代手工重复操作；并在此基础上结合OCR、对话机器人等人工智能技术，进一步拓展机器人应用范围，强化内审效能。

实施步骤：包括流程梳理、定义事务、流程框架设计、功能模块开发、流程输入和输出设计以及异常处理机制建立等。

应用效果：实现了电子发票的自动化下载和校验，大幅提高了审计效率，降低了审计人员的工作负担，同时提高了内审报告的准确性和及时性。

——区块链发票报销系统的应用场景

企业报销：对于企业而言，区块链发票报销系统可以与其他系统（如财务系统、ERP系统、采购系统等）深度结合，实现发票报销系统的高度智能化和集成化。这有助于企业实现数字化转型，提高报销效率并降低成本。

医保报销：在医疗领域，区块链发票报销系统也得到了广泛应用。例如，全国医保电子票据区块链应用已经启动，通过手机上点点就可以进行医保报销，无需拍照上传相关票据及资料。这大大提高了医保经办效率，提升了参保群众的获得感和幸福感。

“税链”区块链电子发票平台是广州市税务局推出的创新应用，旨在利用区块链技术的不可篡改性、可追溯性等特性，为纳税人提供更加便捷、高效的税务服务。该平台打通了开票方、受票方、税务部门等各方的链接节点，使发票数据全场景流通成为现实。

通过“税链”平台，企业可以实现发票的自动申领验旧、快速开具交付、自动归集等功能，并打通了“支付-开具报销-入账”全流程。这大大简化了传统发票的领用、开具和报销流程，提高了工作效率。

——中铁大桥局智慧审计平台案例

基于大数据、云计算、智能化等技术，实现了审计数据的智慧化搜索、分析、关联、计算和管理。

平台功能：包括审计业务全流程管理、项目作业查询、项目进度甘特图展示、数据指标智能分析以及风险预警监控等。

应用效果：实现了全面融合业财数据、规范固化流程模板以及建立海量资源智库等效果。该平台有效提高了审计工作的集中化程度，扩大了审计覆盖面，为管理层提供了详实的决策支持。

——审计大模型

南京审计大学计算机学院／智能审计学院作为学校唯一的工科学院，以新兴技术赋能审计，为学校“大审计”平台战略发挥引领作用，为国家培养计算机审计、信息系统审计、大数据审计等高层次复合型审计人才；形成了一批具有审计特色的科技创新成果，成为全国“科技强审”的“排头兵”。2023年9月27日，学院发布了一项突破性的科研成果——首个审计行业大模型“审元”。这一成果的问世，为审计工作带来了新的可能性。

“审元”大模型是南京审计大学徐超教授团队，中国工程院院士、清华大学郑纬民教授团队，国家教学名师、武汉大学计算机学院何炎祥教授团队基于AI大模型技术研发出的最新成果，通过积累海量审计知识图谱数据，辅以独特的数据处理和AI训练技术，获取精准、专业的审计知识，具备智能问答、代码随行、案例推荐、报告生成四大核心应用场景。

在智能问答方面，为审计人员提供丰富的审计领域智慧资源。“审元”大模型通过对海量的审计知识库进行大规模学习训练，建立智能问答系统，可根据审计人员提出的各种审计问题，输出快速准确的问题解答。

在代码随行方面，高效解决了审计人员需要编写计算机程序代码的行业痛点。“审元”大模型将常见的计算机程序及代码大规模集成后，深入解析审计领域所需的各种程序语言，封装后生成代码示例，审计人员无须编写代码，可以直接调用。