基于智能技術(shù)的風險導(dǎo)向?qū)徲?/h1>
2018-07-17 03:07:40汪一璇
合作經(jīng)濟與科技 2018年16期
汪一璇
[提要] 隨著專家系統(tǒng)、知識發(fā)現(xiàn)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等智能技術(shù)在各個領(lǐng)域的發(fā)展，以經(jīng)營風險評估為基礎(chǔ)的風險導(dǎo)向?qū)徲嬕矔行碌耐黄?。本文結(jié)合相關(guān)理論建立現(xiàn)代風險導(dǎo)向?qū)徲媽＜蚁到y(tǒng)，并闡述如何通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)建立行業(yè)和企業(yè)風險信息庫，最后指出如何借助人工智能技術(shù)改善風險導(dǎo)向?qū)徲嫷牟蛔阒幨沁M一步的研究方向。
關(guān)鍵詞：風險導(dǎo)向?qū)徲?；專家系統(tǒng)；數(shù)據(jù)挖掘；風險信息庫
中圖分類號：F239 文獻標識碼：A
一、引言
數(shù)據(jù)大量增加、算法的顯著進步、計算機硬件性能的巨大提升使得人工智能技術(shù)取得突破性發(fā)展。而隨著審計數(shù)據(jù)越來越龐大、審計范圍越來越廣泛、審計性質(zhì)越來越復(fù)雜，更需要開拓新的審計模式并借用人工智能技術(shù)提高審計效率、縮小審計期望差距。
近幾年，國內(nèi)外經(jīng)常爆發(fā)上市公司財務(wù)舞弊造假的案件，使得承接IPO或者新三板業(yè)務(wù)的會計師事務(wù)所面臨潛在的審計失敗的風險。對比傳統(tǒng)的賬目審計和制度審計，風險導(dǎo)向?qū)徲嬕云髽I(yè)的經(jīng)營風險為切入點，更加重視財務(wù)報表重大錯報風險的評估，從而把審計資源分配至容易發(fā)生錯報的領(lǐng)域?，F(xiàn)代風險導(dǎo)向?qū)徲嬕越?jīng)營風險導(dǎo)向觀、戰(zhàn)略分析觀為基礎(chǔ)，從整體上評估財務(wù)報表重大錯報風險。人工智能目前最突出的兩大應(yīng)用領(lǐng)域是感知和認知，通過評估行為，將動作變成數(shù)據(jù)，用于分類認知，在風險導(dǎo)向?qū)徲嬛袑徲嫀熅涂梢越柚悄芗夹g(shù)對經(jīng)營風險進行敏銳識別。
二、建立現(xiàn)代風險導(dǎo)向?qū)徲媽＜蚁到y(tǒng)
本文結(jié)合Knechel（2007）、聶新軍等（2013）等學(xué)者的風險導(dǎo)向?qū)徲嬂碚摵蛯＜蚁到y(tǒng)的相關(guān)理論，建立了現(xiàn)代風險導(dǎo)向?qū)徲媽＜蚁到y(tǒng)，運用專家知識不斷對企業(yè)重大錯報風險進行推理和判斷，形成動態(tài)的被審計單位財務(wù)報告數(shù)據(jù)庫，最終實現(xiàn)智能高效的審計判斷。用戶（審計師）通過人機界面用定性或定量的方式回答系統(tǒng)的提問，比如對被審計單位環(huán)境的了解結(jié)果、內(nèi)部控制的結(jié)果等，推理機將用戶輸入的這些信息與知識庫中的知識和規(guī)則進行推理，根據(jù)被審計單位的管理經(jīng)營活動不斷對財務(wù)報告生成預(yù)期數(shù)據(jù)庫，與實際值的差距促進推理機不斷地對審計風險中的固有風險、控制風險加以識別和評估，并利用解釋結(jié)構(gòu)加以證實或否定，最終以定性和定量方式報告重大錯報風險。專家系統(tǒng)運行過程中，不斷地通過人機接口與用戶進行交互，向用戶提問，并為用戶做出解釋，如此循環(huán)往復(fù)讓風險評估程序的性質(zhì)、時間和范圍不斷加以調(diào)整和修正。
（一）知識庫組件。知識庫用于存儲審計領(lǐng)域?qū)＜蚁到y(tǒng)的事實、可行操作與法則。事實包括審計風險的構(gòu)成、不同層次的錯報風險（財務(wù)報表層次和認定層次）特征等；控制法則有自動生成并自我調(diào)整的可接受檢查風險、重要性水平的參數(shù)范圍；本系統(tǒng)其他經(jīng)驗數(shù)據(jù)和經(jīng)驗公式包括風險導(dǎo)向?qū)徲嫿?jīng)典的審計風險模型為“審計風險=重大錯報風險×檢查風險”，另外還有審計專家對檢查風險的判斷、對重大錯報風險的判斷、對財務(wù)報告的預(yù)期、對存在重大風險的環(huán)節(jié)的判斷等經(jīng)驗知識。
（二）知識獲取結(jié)構(gòu)。知識獲取結(jié)構(gòu)負責根據(jù)需要創(chuàng)建、更改、刪減等完善知識體系的一系列操作程序，從而保證知識庫的全面完整和實時更新。知識獲取結(jié)構(gòu)需要從審計領(lǐng)域?qū)＜耀@取風險導(dǎo)向?qū)徲嫷囊?guī)則和經(jīng)驗以及對企業(yè)環(huán)境、內(nèi)控等了解到的信息，通過專門的軟件工具和編程方法除掉其冗余成分和互相矛盾的地方，以最佳的格式存儲于知識庫中。另外，系統(tǒng)每運行一次風險導(dǎo)向?qū)徲嬔h(huán)，還能自動獲取新知識添加到知識庫中。
（三）推理機。推理機作為專家系統(tǒng)的核心，根據(jù)用戶輸入的關(guān)于企業(yè)行業(yè)狀況、法律環(huán)境、監(jiān)管環(huán)境、企業(yè)性質(zhì)、內(nèi)控了解的結(jié)果等，利用知識庫中的相關(guān)審計準則、風險導(dǎo)向?qū)徲嬂碚?、風險評估經(jīng)驗知識，推理和導(dǎo)出風險評估的結(jié)果、財務(wù)報告的預(yù)期值等結(jié)論，而不是簡單地搜索現(xiàn)有的答案。
（四）數(shù)據(jù)庫。數(shù)據(jù)庫用于存放求解問題過程中所用到的原始信息、問題描述、中間推理結(jié)果、控制信息和最終結(jié)果等。風險導(dǎo)向?qū)徲嬛懈鼜娬{(diào)獲取關(guān)于企業(yè)經(jīng)營活動的直接證據(jù)，因此實時采集的數(shù)據(jù)更偏向于被審計單位的原始信息，即被審計單位的所有權(quán)性質(zhì)、治理結(jié)構(gòu)、組織結(jié)構(gòu)、經(jīng)營戰(zhàn)略、審計師對與財務(wù)報表審計相關(guān)的內(nèi)部控制的了解信息等，對于企業(yè)加工后的數(shù)據(jù)可能被管理者粉飾過而不被審計師信任。
（五）解釋機構(gòu)。解釋機構(gòu)需要輸出會計報表剩余風險的結(jié)果和對進一步審計程序的推理過程并向?qū)徲嫀熃忉屚评斫Y(jié)論的正確性。具體包括：審計師對財務(wù)數(shù)據(jù)的期望值和實際值之間差距引起的審計關(guān)注；重大錯報風險具體存在的會計賬戶并追溯至最原始的交易活動；對高風險審計領(lǐng)域和高風險客戶的判斷，考慮對哪些賬戶和交易環(huán)節(jié)進行控制測試、細節(jié)測試和實質(zhì)性測試，所實施的審計程序的時間、嚴格性以及樣本規(guī)模的差異性。經(jīng)營風險越低，意味著產(chǎn)生對應(yīng)財務(wù)報表的重大錯報風險也會越低。此時，注冊會計師可以在財務(wù)報表層次選擇更高的重要性水平，在執(zhí)行具體實質(zhì)性測試時選擇更低的錯報風險水平，從而減少了進一步審計程序的工作量，如減少實質(zhì)性程序中的樣本量，甚至可以直接信賴控制測試的結(jié)果，不再執(zhí)行實質(zhì)性程序。
三、利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)建立風險信息庫
現(xiàn)代風險導(dǎo)向?qū)徲媽⒅攸c工作前移至對企業(yè)的經(jīng)營風險和戰(zhàn)略風險進行評估。在當今信息化的背景下，涉及被審計單位各個利益相關(guān)者的通過人、機、物融合的行業(yè)數(shù)據(jù)、經(jīng)營數(shù)據(jù)呈現(xiàn)種類繁多、數(shù)量龐大的特點，如何有效辨識與被審計單位重大錯報風險息息相關(guān)、潛在有用并能被理解的數(shù)據(jù)就需要數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的支持，在此基礎(chǔ)上搭建的風險信息庫有助于審計師識別預(yù)期風險和審計資源的合理分配。
（一）建立行業(yè)風險信息庫。會計師事務(wù)所可以與政府、稅務(wù)、工商、行業(yè)主管部門進行合作，尤其是各大證券公司對每一個行業(yè)都有獨立的研究人員和分析師，研究經(jīng)驗豐富，與其聯(lián)手可以減少數(shù)據(jù)庫的建設(shè)成本。我國會計師事務(wù)所目前掌握的行業(yè)信息相對較為零散，缺乏對不同行業(yè)的數(shù)據(jù)進行整合與篩選，急需開發(fā)統(tǒng)一口徑的行業(yè)風險分析信息共享數(shù)據(jù)庫?；跀?shù)據(jù)庫各個對象共同特性的分類模型能夠替代按行業(yè)分類的簡單模式，滿足風險導(dǎo)向?qū)徲嫷亩鄻有枨蟆?/p>
（二）建立企業(yè)風險信息庫，對不同的被審計單位在行業(yè)內(nèi)的表現(xiàn)信息進行收集。雖然說現(xiàn)代風險導(dǎo)向?qū)徲媯?cè)重于企業(yè)經(jīng)營風險的評估，但受技術(shù)的限制很可能識別的經(jīng)營風險與重大錯報風險并沒有多大關(guān)聯(lián)從而增加審計成本。數(shù)據(jù)挖掘中的關(guān)聯(lián)分析模式揭示的是同一事件中出現(xiàn)的不同數(shù)據(jù)項之間相關(guān)性的規(guī)律。過去的制度導(dǎo)向?qū)徲嫼唾~項基礎(chǔ)審計強調(diào)的是各會計科目之間或者是業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)與財務(wù)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性，在風險導(dǎo)向?qū)徲嬛?，需要直接對接企業(yè)經(jīng)營風險數(shù)據(jù)庫和財務(wù)數(shù)據(jù)庫，找出具有審計師所給定的最小支持度和最小置信度的關(guān)聯(lián)規(guī)則。
另外，還要運用數(shù)據(jù)挖掘中的偏差模式對被審計單位有可能引發(fā)財務(wù)危機的異常極端運營行為數(shù)據(jù)進行描述，尤其是在審計前對聚類外的離群值進行預(yù)警，降低審計風險。在過去的制度導(dǎo)向?qū)徲嫼唾~項基礎(chǔ)審計下，通過挖掘財務(wù)報表的各會計科目等財務(wù)數(shù)據(jù)變動的異常值來識別財務(wù)舞弊造假領(lǐng)域，但在風險導(dǎo)向?qū)徲嬒拢苯油诰虮粚徲媶挝坏漠惓＿`規(guī)的業(yè)務(wù)交易數(shù)據(jù)，比如在金融企業(yè)中，挖掘偶然性、金額大的交易數(shù)據(jù)可以發(fā)現(xiàn)欺詐等金融犯罪行為，結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘中的關(guān)聯(lián)規(guī)則，從而間接識別出企業(yè)存在重大錯報風險的領(lǐng)域。
四、結(jié)語
在風向?qū)驅(qū)徲嬛校\用人工智能中專家系統(tǒng)的技術(shù)有助于提高審計人員的判斷能力，尤其是增強對經(jīng)營風險等不確定事項的估計能力。數(shù)據(jù)挖掘等智能技術(shù)提高了審計人員對眾多企業(yè)和行業(yè)風險信息的篩選和識別效率?？墒乾F(xiàn)代風險導(dǎo)向?qū)徲嫶嬖谝恍┚窒?，比如在多大范圍上評估經(jīng)營風險及其他風險難以確定、如何將經(jīng)營風險評估與財務(wù)報表數(shù)據(jù)聯(lián)系起來不明確、風險評估控制審計風險和提高審計質(zhì)量的效力受到公眾的質(zhì)疑等。如何借助人工智能技術(shù)改善風險導(dǎo)向?qū)徲嫷牟蛔阒幨沁M一步的研究方向。
主要參考文獻：
[1]Messier Jr.W.F and L.A.Austen.Inherent risk and control risk assessments：evidence on the effect of pervasive and specific risk factors[J].Auditing：A Journal of Practice and Theory，2000.19（2）.
[2]聶新軍，吳益兵，張陽.現(xiàn)代風險導(dǎo)向?qū)徲嫷幕纠砟钆c決策模型[J].江西財經(jīng)大學(xué)學(xué)報，2013（1）.
[3]蔡自興等.人工智能及其應(yīng)用[M].北京：清華大學(xué)出版社，2017.
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關(guān)鍵詞：風險導(dǎo)向?qū)徲?；專家系統(tǒng)；數(shù)據(jù)挖掘；風險信息庫
中圖分類號：F239 文獻標識碼：A
一、引言
數(shù)據(jù)大量增加、算法的顯著進步、計算機硬件性能的巨大提升使得人工智能技術(shù)取得突破性發(fā)展。而隨著審計數(shù)據(jù)越來越龐大、審計范圍越來越廣泛、審計性質(zhì)越來越復(fù)雜，更需要開拓新的審計模式并借用人工智能技術(shù)提高審計效率、縮小審計期望差距。
近幾年，國內(nèi)外經(jīng)常爆發(fā)上市公司財務(wù)舞弊造假的案件，使得承接IPO或者新三板業(yè)務(wù)的會計師事務(wù)所面臨潛在的審計失敗的風險。對比傳統(tǒng)的賬目審計和制度審計，風險導(dǎo)向?qū)徲嬕云髽I(yè)的經(jīng)營風險為切入點，更加重視財務(wù)報表重大錯報風險的評估，從而把審計資源分配至容易發(fā)生錯報的領(lǐng)域?，F(xiàn)代風險導(dǎo)向?qū)徲嬕越?jīng)營風險導(dǎo)向觀、戰(zhàn)略分析觀為基礎(chǔ)，從整體上評估財務(wù)報表重大錯報風險。人工智能目前最突出的兩大應(yīng)用領(lǐng)域是感知和認知，通過評估行為，將動作變成數(shù)據(jù)，用于分類認知，在風險導(dǎo)向?qū)徲嬛袑徲嫀熅涂梢越柚悄芗夹g(shù)對經(jīng)營風險進行敏銳識別。
二、建立現(xiàn)代風險導(dǎo)向?qū)徲媽＜蚁到y(tǒng)
本文結(jié)合Knechel（2007）、聶新軍等（2013）等學(xué)者的風險導(dǎo)向?qū)徲嬂碚摵蛯＜蚁到y(tǒng)的相關(guān)理論，建立了現(xiàn)代風險導(dǎo)向?qū)徲媽＜蚁到y(tǒng)，運用專家知識不斷對企業(yè)重大錯報風險進行推理和判斷，形成動態(tài)的被審計單位財務(wù)報告數(shù)據(jù)庫，最終實現(xiàn)智能高效的審計判斷。用戶（審計師）通過人機界面用定性或定量的方式回答系統(tǒng)的提問，比如對被審計單位環(huán)境的了解結(jié)果、內(nèi)部控制的結(jié)果等，推理機將用戶輸入的這些信息與知識庫中的知識和規(guī)則進行推理，根據(jù)被審計單位的管理經(jīng)營活動不斷對財務(wù)報告生成預(yù)期數(shù)據(jù)庫，與實際值的差距促進推理機不斷地對審計風險中的固有風險、控制風險加以識別和評估，并利用解釋結(jié)構(gòu)加以證實或否定，最終以定性和定量方式報告重大錯報風險。專家系統(tǒng)運行過程中，不斷地通過人機接口與用戶進行交互，向用戶提問，并為用戶做出解釋，如此循環(huán)往復(fù)讓風險評估程序的性質(zhì)、時間和范圍不斷加以調(diào)整和修正。
（一）知識庫組件。知識庫用于存儲審計領(lǐng)域?qū)＜蚁到y(tǒng)的事實、可行操作與法則。事實包括審計風險的構(gòu)成、不同層次的錯報風險（財務(wù)報表層次和認定層次）特征等；控制法則有自動生成并自我調(diào)整的可接受檢查風險、重要性水平的參數(shù)范圍；本系統(tǒng)其他經(jīng)驗數(shù)據(jù)和經(jīng)驗公式包括風險導(dǎo)向?qū)徲嫿?jīng)典的審計風險模型為“審計風險=重大錯報風險×檢查風險”，另外還有審計專家對檢查風險的判斷、對重大錯報風險的判斷、對財務(wù)報告的預(yù)期、對存在重大風險的環(huán)節(jié)的判斷等經(jīng)驗知識。
（二）知識獲取結(jié)構(gòu)。知識獲取結(jié)構(gòu)負責根據(jù)需要創(chuàng)建、更改、刪減等完善知識體系的一系列操作程序，從而保證知識庫的全面完整和實時更新。知識獲取結(jié)構(gòu)需要從審計領(lǐng)域?qū)＜耀@取風險導(dǎo)向?qū)徲嫷囊?guī)則和經(jīng)驗以及對企業(yè)環(huán)境、內(nèi)控等了解到的信息，通過專門的軟件工具和編程方法除掉其冗余成分和互相矛盾的地方，以最佳的格式存儲于知識庫中。另外，系統(tǒng)每運行一次風險導(dǎo)向?qū)徲嬔h(huán)，還能自動獲取新知識添加到知識庫中。
（三）推理機。推理機作為專家系統(tǒng)的核心，根據(jù)用戶輸入的關(guān)于企業(yè)行業(yè)狀況、法律環(huán)境、監(jiān)管環(huán)境、企業(yè)性質(zhì)、內(nèi)控了解的結(jié)果等，利用知識庫中的相關(guān)審計準則、風險導(dǎo)向?qū)徲嬂碚?、風險評估經(jīng)驗知識，推理和導(dǎo)出風險評估的結(jié)果、財務(wù)報告的預(yù)期值等結(jié)論，而不是簡單地搜索現(xiàn)有的答案。
（四）數(shù)據(jù)庫。數(shù)據(jù)庫用于存放求解問題過程中所用到的原始信息、問題描述、中間推理結(jié)果、控制信息和最終結(jié)果等。風險導(dǎo)向?qū)徲嬛懈鼜娬{(diào)獲取關(guān)于企業(yè)經(jīng)營活動的直接證據(jù)，因此實時采集的數(shù)據(jù)更偏向于被審計單位的原始信息，即被審計單位的所有權(quán)性質(zhì)、治理結(jié)構(gòu)、組織結(jié)構(gòu)、經(jīng)營戰(zhàn)略、審計師對與財務(wù)報表審計相關(guān)的內(nèi)部控制的了解信息等，對于企業(yè)加工后的數(shù)據(jù)可能被管理者粉飾過而不被審計師信任。
（五）解釋機構(gòu)。解釋機構(gòu)需要輸出會計報表剩余風險的結(jié)果和對進一步審計程序的推理過程并向?qū)徲嫀熃忉屚评斫Y(jié)論的正確性。具體包括：審計師對財務(wù)數(shù)據(jù)的期望值和實際值之間差距引起的審計關(guān)注；重大錯報風險具體存在的會計賬戶并追溯至最原始的交易活動；對高風險審計領(lǐng)域和高風險客戶的判斷，考慮對哪些賬戶和交易環(huán)節(jié)進行控制測試、細節(jié)測試和實質(zhì)性測試，所實施的審計程序的時間、嚴格性以及樣本規(guī)模的差異性。經(jīng)營風險越低，意味著產(chǎn)生對應(yīng)財務(wù)報表的重大錯報風險也會越低。此時，注冊會計師可以在財務(wù)報表層次選擇更高的重要性水平，在執(zhí)行具體實質(zhì)性測試時選擇更低的錯報風險水平，從而減少了進一步審計程序的工作量，如減少實質(zhì)性程序中的樣本量，甚至可以直接信賴控制測試的結(jié)果，不再執(zhí)行實質(zhì)性程序。
三、利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)建立風險信息庫
現(xiàn)代風險導(dǎo)向?qū)徲媽⒅攸c工作前移至對企業(yè)的經(jīng)營風險和戰(zhàn)略風險進行評估。在當今信息化的背景下，涉及被審計單位各個利益相關(guān)者的通過人、機、物融合的行業(yè)數(shù)據(jù)、經(jīng)營數(shù)據(jù)呈現(xiàn)種類繁多、數(shù)量龐大的特點，如何有效辨識與被審計單位重大錯報風險息息相關(guān)、潛在有用并能被理解的數(shù)據(jù)就需要數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的支持，在此基礎(chǔ)上搭建的風險信息庫有助于審計師識別預(yù)期風險和審計資源的合理分配。
（一）建立行業(yè)風險信息庫。會計師事務(wù)所可以與政府、稅務(wù)、工商、行業(yè)主管部門進行合作，尤其是各大證券公司對每一個行業(yè)都有獨立的研究人員和分析師，研究經(jīng)驗豐富，與其聯(lián)手可以減少數(shù)據(jù)庫的建設(shè)成本。我國會計師事務(wù)所目前掌握的行業(yè)信息相對較為零散，缺乏對不同行業(yè)的數(shù)據(jù)進行整合與篩選，急需開發(fā)統(tǒng)一口徑的行業(yè)風險分析信息共享數(shù)據(jù)庫?；跀?shù)據(jù)庫各個對象共同特性的分類模型能夠替代按行業(yè)分類的簡單模式，滿足風險導(dǎo)向?qū)徲嫷亩鄻有枨蟆?/p>
（二）建立企業(yè)風險信息庫，對不同的被審計單位在行業(yè)內(nèi)的表現(xiàn)信息進行收集。雖然說現(xiàn)代風險導(dǎo)向?qū)徲媯?cè)重于企業(yè)經(jīng)營風險的評估，但受技術(shù)的限制很可能識別的經(jīng)營風險與重大錯報風險并沒有多大關(guān)聯(lián)從而增加審計成本。數(shù)據(jù)挖掘中的關(guān)聯(lián)分析模式揭示的是同一事件中出現(xiàn)的不同數(shù)據(jù)項之間相關(guān)性的規(guī)律。過去的制度導(dǎo)向?qū)徲嫼唾~項基礎(chǔ)審計強調(diào)的是各會計科目之間或者是業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)與財務(wù)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性，在風險導(dǎo)向?qū)徲嬛?，需要直接對接企業(yè)經(jīng)營風險數(shù)據(jù)庫和財務(wù)數(shù)據(jù)庫，找出具有審計師所給定的最小支持度和最小置信度的關(guān)聯(lián)規(guī)則。
另外，還要運用數(shù)據(jù)挖掘中的偏差模式對被審計單位有可能引發(fā)財務(wù)危機的異常極端運營行為數(shù)據(jù)進行描述，尤其是在審計前對聚類外的離群值進行預(yù)警，降低審計風險。在過去的制度導(dǎo)向?qū)徲嫼唾~項基礎(chǔ)審計下，通過挖掘財務(wù)報表的各會計科目等財務(wù)數(shù)據(jù)變動的異常值來識別財務(wù)舞弊造假領(lǐng)域，但在風險導(dǎo)向?qū)徲嬒拢苯油诰虮粚徲媶挝坏漠惓＿`規(guī)的業(yè)務(wù)交易數(shù)據(jù)，比如在金融企業(yè)中，挖掘偶然性、金額大的交易數(shù)據(jù)可以發(fā)現(xiàn)欺詐等金融犯罪行為，結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘中的關(guān)聯(lián)規(guī)則，從而間接識別出企業(yè)存在重大錯報風險的領(lǐng)域。
四、結(jié)語
在風向?qū)驅(qū)徲嬛校\用人工智能中專家系統(tǒng)的技術(shù)有助于提高審計人員的判斷能力，尤其是增強對經(jīng)營風險等不確定事項的估計能力。數(shù)據(jù)挖掘等智能技術(shù)提高了審計人員對眾多企業(yè)和行業(yè)風險信息的篩選和識別效率?？墒乾F(xiàn)代風險導(dǎo)向?qū)徲嫶嬖谝恍┚窒?，比如在多大范圍上評估經(jīng)營風險及其他風險難以確定、如何將經(jīng)營風險評估與財務(wù)報表數(shù)據(jù)聯(lián)系起來不明確、風險評估控制審計風險和提高審計質(zhì)量的效力受到公眾的質(zhì)疑等。如何借助人工智能技術(shù)改善風險導(dǎo)向?qū)徲嫷牟蛔阒幨沁M一步的研究方向。
主要參考文獻：
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