人工智能审计工具研究思路及实践探索

一、研究背景与意义

随着国家审计监督范围的不断扩大和审计力度的不断加强，审计任务日益繁重。审计机关不仅要对财政、金融、企业等传统领域进行审计，还要对民生、环保、政策落实等新兴领域进行审计，审计项目数量和审计内容都大幅增加。同时，审计的时效性要求也越来越高，审计机关需要在更短的时间内完成审计任务，提交高质量的审计报告。

然而，与日益繁重的审计任务相比，审计资源却相对有限。审计人员数量不足、专业结构不合理、知识更新不及时等问题普遍存在。在一些基层审计机关，审计人员既要承担大量的审计项目，又要应对各种临时性任务，工作压力巨大。此外，审计人员的专业知识主要集中在财务、审计等传统领域，对于信息技术、数据分析、法律等新兴领域的知识掌握不足，难以满足现代审计工作的需求。同时，审计工作所需的设备和技术手段也相对落后，无法满足大数据时代审计工作对数据处理和分析的要求。

审计任务与审计资源之间的不对等，影响了审计工作的开展。审计人员在有限的时间和资源条件下，难以对被审计单位进行全面、深入的审计，容易导致审计质量下降，审计风险增加。一些审计项目可能因为时间紧迫，无法进行充分的审计取证和分析，从而影响审计结论的准确性和可靠性。

人工智能技术，如机器学习、自然语言处理、深度学习等，具有强大的数据处理和分析能力，能够快速、准确地从海量数据中挖掘有价值的信息，识别潜在风险和异常模式。将这些技术融入现场审计工作中，现场审计助手能够协助审计人员完成诸如数据收集与预处理、风险评估、数据分析与挖掘等关键任务，极大地提高审计效率和质量。例如，通过机器学习算法，审计助手可以对大量的数据进行自动分析，快速发现异常数据，给出相应的法律依据和进一步核实疑点数据的意见建议，这是传统人工审计难以企及的。

从宏观层面来看，人工智能技术的应用有助于提升国家审计在国家治理中的作用。审计作为国家监督体系的重要组成部分，对于维护国家经济安全、促进廉政建设、推动政策落实等方面具有重要意义。借助人工智能技术，审计机关能够更加全面、深入地开展审计监督，及时发现和揭示经济社会运行中的问题和风险，为国家宏观决策提供有力支持，从而更好地服务于国家治理现代化目标。

从微观角度而言，对于审计人员来说，金审三期审计大数据中心更侧重于审前调查阶段的大规模集中数据分析，出于数据安全方面的考虑，相关设备不适宜在审计现场部署，审计人员在现场审计阶段获取技术支持相对繁琐。现场审计助手是一种强大的轻便型辅助工具，能够作为补充分析手段，帮助审计人员减轻现场审计阶段的工作负担，将更多的时间和精力投入到需要专业判断和综合分析的工作中，提升审计工作的价值创造力。

二、现场审计助手建设思路

（一）系统架构搭建原则与方案

现场审计助手的系统架构设计遵循相关原则，以确保系统的高效运行和可持续发展。可扩展性是重要原则之一，随着审计业务的不断发展和数据量的持续增长，系统需要具备良好的扩展能力，能够方便地添加新的功能模块和硬件资源。采用分布式架构和微服务设计，将系统拆分为多个独立的微服务模块，每个模块可以独立进行扩展和升级，提高系统的灵活性和可维护性。安全性原则也不容忽视，审计数据涉及被审计单位的商业机密和国家经济安全，因此现场审计助手仅支持非涉密数据的现场分析。系统还应具备高可用性，保证在任何时候都能为审计人员提供稳定的服务，避免因系统故障而影响审计工作的正常进行。采用冗余设计和负载均衡技术，确保系统在部分组件出现故障时仍能正常运行。

基于上述原则，现场审计助手的系统架构采用分层设计方案。数据层负责存储两类关键数据，一类是经清洗、预处理后符合分析标准的基础数据，另一类是审计开展过程中生成的中间数据与结果数据。该层级借助分布式数据库与数据仓库技术搭建存储架构，既保障了海量数据的高效存储，又通过专业化的数据管理机制，实现了数据的有序调度与快速访问。数据采集层位于数据层之上，负责从不同的数据源采集审计数据，包括被审计单位的业务系统、财务系统、外部数据平台等。通过数据接口和数据采集工具，实现数据的自动化采集和传输。在数据采集过程中，对数据进行初步的清洗和校验，确保数据的质量。

中间层为人工智能技术集成层，该层级有机融合了深度学习、机器学习、知识图谱等核心人工智能技术，同时纳入大数据处理技术与自然语言处理技术，形成一个功能协同的技术集合体，为上层应用提供坚实的技术支撑。该层负责对采集到的数据进行深度分析和挖掘，实现数据自动分析、风险预警、知识推理等核心功能。通过构建各种算法模型和数据分析流程，对数据进行处理和转换，提取有价值的信息和知识。应用层是系统与审计人员交互的界面，提供各种功能模块和操作界面，方便审计人员使用现场审计助手。应用层包括审计计划制定、审计实施、审计报告生成、文件管理、沟通协作等功能模块，审计人员通过浏览器或移动终端等设备访问应用层，进行审计工作的操作和管理。在各层之间，通过接口和消息队列等技术实现数据的传输和交互，确保系统的整体协同运行。

（二）技术选型与架构设计

在现场审计助手的建设中，选择合适的人工智能技术至关重要。深度学习技术在图像识别、语音识别和自然语言处理等方面具有强大的优势，适用于处理审计过程中的非结构化数据。在对发票、合同等纸质文件进行审计时，深度学习的图像识别技术可以自动识别文件中的文字和关键信息，将其转化为可编辑的电子数据，方便后续的分析和处理。对于审计人员与被审计单位的沟通记录、会议纪要等语音和文本数据，深度学习的自然语言处理技术可以进行语义分析，提取关键信息和情感倾向，帮助审计人员更好地理解沟通内容，发现潜在的审计线索。

机器学习技术在数据分析和预测方面表现较为出色，适合用于审计数据的挖掘和风险评估。监督学习算法可以通过对大量已标注的审计数据进行学习，建立分类和预测模型，用于判断新数据的类别和风险程度。利用支持向量机算法对被审计单位的财务数据进行分类，判断企业的财务状况是否健康；利用逻辑回归算法对审计风险因素进行分析，预测审计风险的发生概率。无监督学习算法则可以在没有预先标注数据的情况下，对审计数据进行聚类和关联分析，发现数据中的潜在模式和关系。例如，通过聚类分析算法，对被审计单位的数据进行分类，找出并标注相对异常的数据群体，然后通过关联规则挖掘算法，分析不同业务数据之间的关联关系，发现可能存在的违规行为。

知识图谱技术可以将审计领域的知识和信息进行结构化表示，构建审计知识图谱，为审计人员提供知识查询和推理服务。审计知识图谱可以整合审计法规、审计案例、行业知识等多方面的信息，当审计人员遇到问题时，通过知识图谱可以快速查询相关法规和案例，获取解决方案和参考依据。知识图谱还可以进行知识推理，根据已有的知识和信息，推断出潜在的审计风险和问题，为审计人员提供决策支持。在实际应用中，应根据审计业务的具体需求和数据特点，综合运用多种人工智能技术，发挥各自的优势，实现现场审计助手的功能目标。

（三）现场审计助手的核心功能与辅助功能

现场审计助手的核心功能围绕现场审计环节展开，以提升审计效率和质量为目标。数据自动分析是核心功能之一，通过运用机器学习、深度学习等人工智能技术，对审计数据进行全面、深入的分析。对于财务数据，可以自动进行账务处理的准确性检查、财务指标的计算与分析、成本费用的合理性评估等。利用神经网络算法对财务数据进行建模分析，在国资国企审计中预测国有企业的财务状况和经营趋势，提前发现潜在的财务风险。风险预警也是至关重要的核心功能，基于大数据分析和风险评估模型，实时监测审计数据中的异常情况和潜在风险点，及时向审计人员发出预警信号。例如：当发现企业招投标存在关联关系等异常情况时，审计助手能够迅速分析原因，并评估风险的严重程度，为审计人员提供风险应对建议。

除了核心功能，审计助手还具备一些辅助功能，以协助审计人员更好地完成审计工作。代码解释器模块（CodeInterpreter）具备生成、运行代码的能力，支持生成并运行Python代码和Sql代码来解决用户数据处理和分析、数据可视化、数学计算等方面的需求，如：审计人员可以仅上传数据表头就可以让审计助手写出Sql查询语句。通用文字识别模块（GeneralOCR）支持不同场景、不同语种、高精度的文字识别，能够对图片文字内容进行检测识别。长文档内容理解模块（LongDocUnderstand）能够对字符数量10万字以内、文档大小20MB以内的长文档进行解析，支持信息检索、摘要总结、文本分析能力，审计人员可以上传投标文件进行差异性分析。表格文字识别模块现场审计助手(TableOCR)现场审计助手可支持识别图片中的表格内容，返回各表格的表头表尾内容、单元格文字内容及其行列位置信息，全面覆盖各类表格样式，包括常规的无线表格、有线表格、含有合并单元格表格等。这些辅助功能虽然不直接参与审计核心业务，但对于提高审计工作的整体效率和协同性具有重要作用。

（四）现场审计助手应用场景

审计人员数据处理和分析的工作量主要集中在现场审计阶段，现场审计实施过程中，审计人员需要对海量的审计数据进行细致的审查和分析，以发现潜在的问题和风险。在此环节，人工智能的需求尤为突出。人工智能可以运用机器学习算法对财务数据和业务数据进行深度挖掘，识别异常交易、关联交易等潜在风险点。通过聚类分析算法，对大量的交易数据进行分类，找出其中异常的交易类别，再通过关联规则挖掘算法，分析交易之间的关联关系，发现可能存在的利益输送等问题。人工智能还可以协助审计人员进行审计证据的收集和验证，通过图像识别技术对审计证据的真实性和完整性进行初步判断，提高审计证据收集的效率和准确。

三、现场审计助手在招投标领域的探索实践

招投标领域具有项目多、业务复杂、资金量大等特点。在对X县实施招投标领域的审计调查中，审计人员需要对全县的招投标数据进行深入分析，检查是否存在违规操作、欺诈行为以及潜在的风险等。

进入现场审计阶段，现场审计助手发挥了强大的数据分析和风险识别能力。利用机器学习算法，审计助手对海量的交易数据进行分析，识别出异常交易模式和潜在的风险点。通过聚类分析算法，将交易数据按照不同的特征进行分类，找出其中异常的交易群体；再运用关联规则挖掘算法，分析交易之间的关联关系，发现可能存在的欺诈行为和违规操作。笔者将从公共资源交易中心获取的招投标数据脱敏处理后导入现场审计助手，进行关联穿透分析，仅需几秒钟，几十万条数便分析完毕，现场审计助手反馈出多个项目存在投标单位人员交叉任职、MAC地址重复、IP地址重复等疑点线索，并给出相应的风险判定：“依据《中华人民共和国招标投标法实施条例》第三十九条、第四十条规定，上述情况符合（1）投标人相互串通投标，（2）投标文件制作机器特种趋同。”

通过应用现场审计助手，该行业审计项目取得了显著的成效。审计效率得到了大幅提升，以往需要数月时间才能完成的审计工作，如今在审计助手的协助下，仅用了数周时间就顺利完成。审计质量也得到了明显提高，审计助手通过对海量数据的全面分析，发现了许多传统审计方法难以察觉的潜在风险和问题，如一些隐蔽的关联交易和违规资金流动行为，为及时采取风险防范措施提供了有力支持。

在实践过程中，也总结了一些宝贵的经验。一是数据质量是人工智能审计的基础和前提，数据的准确性、完整性越高，审计助手的分析结果就越可靠可靠。因此，在数据采集和预处理阶段，需要投入足够的时间和精力，对数据进行严格的质量把控。二是审计人员与人工智能技术的有效协作至关重要。人工智能不是万能的，只是只是一种辅助工具，审计人员应充分发挥自身的专业知识和经验，合理运用人工智能提供的分析结果，进行深入的调查和判断，确保审计结论的准确性和可靠性。三是加强对审计人员的培训和技术支持，提高他们对人工智能技术的理解和应用能力，也是保障人工智能审计顺利实施的关键。

四、结论与未来展望

人工智能审计工具的研发是顺应时代发展的必然选择，旨在应对审计机关面临的诸多挑战。通过对其研发背景的深入剖析，明确了在审计数据量爆发式增长、审计风险隐蔽性与复杂性增加以及审计任务和资源矛盾日益突出的情况下，传统审计方式已难以满足需求，人工智能技术的应用成为提升审计效能的关键突破口。

未来，人工智能技术将朝着更加智能化、自动化和自主化的方向发展。深度学习算法将不断优化，实现更精准的数据分析和模式识别，能够从更复杂的数据中挖掘出有价值的信息。例如，在图像识别和自然语言处理领域，通过改进的深度学习模型，可以更准确地识别审计相关的图像和文本信息，为审计工作提供更有力的支持。强化学习技术将使审计助手能够根据审计环境的变化自主学习和调整策略，提高审计的适应性和灵活性。在面对不同行业和不同类型的审计项目时，审计助手能够自动调整分析方法和模型，以更好地满足审计需求。

现场审计助手的功能也将不断拓展。除了现有的数据自动分析、风险预警等功能外，将进一步开发智能决策支持功能，通过对大量审计数据和行业知识的学习，为审计人员提供决策建议和解决方案。当审计人员遇到复杂的审计问题时，审计助手可以基于已有的知识和经验，分析可能的解决方案，并评估每种方案的优缺点，为审计人员提供参考。还将加强智能交互功能的开发，实现与审计人员的自然语言交互，使审计人员能够更方便地使用审计助手。审计人员可以通过语音指令与审计助手进行交互，查询审计数据、获取分析结果等，提高审计工作的便捷性。