論人工智能時(shí)代國(guó)家審計(jì)變革與發(fā)展

蔣 楠（研究員）

2013年世界審計(jì)組織發(fā)布的《北京宣言——最高審計(jì)機(jī)關(guān)促進(jìn)良治》中提出：作為國(guó)家治理不可分割的組成部分，國(guó)家審計(jì)依法履行其職責(zé)，客觀公正地進(jìn)行監(jiān)督、鑒證、評(píng)價(jià)和建議，以供國(guó)家決策者制定政策和開(kāi)展規(guī)劃所用。國(guó)家審計(jì)的核心是以高質(zhì)量信息作為決策基礎(chǔ)，通過(guò)最大程度地公開(kāi)和整合數(shù)據(jù)資源來(lái)監(jiān)督政府及相關(guān)機(jī)構(gòu)受托責(zé)任的履行情況，并提出完善的對(duì)策來(lái)壓縮權(quán)力尋租的空間，降低宏觀政策實(shí)施過(guò)程中的不確定性風(fēng)險(xiǎn)，推動(dòng)實(shí)現(xiàn)國(guó)家的良好治理，保證經(jīng)濟(jì)社會(huì)的健康運(yùn)行和科學(xué)發(fā)展，從而更好地保障人民的利益[1]，這是國(guó)家審計(jì)發(fā)揮作用的根本所在[2]，也是提高政府公信力并增強(qiáng)國(guó)家治理能力最有效的方法[3]。國(guó)家審計(jì)涉及面廣、業(yè)務(wù)類(lèi)型差異大（包括經(jīng)濟(jì)責(zé)任審計(jì)、資源環(huán)境審計(jì)、政策落實(shí)跟蹤審計(jì)及涉外審計(jì)等）、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)復(fù)雜且需要較多的職業(yè)判斷，人工智能技術(shù)的快速發(fā)展和應(yīng)用對(duì)其產(chǎn)生了很大的影響，審計(jì)的手段和方式、具體業(yè)務(wù)標(biāo)準(zhǔn)、組織體系以及信息安全等都發(fā)生了不同程度的變化。如何應(yīng)對(duì)這些變化并解決面臨的問(wèn)題，對(duì)于改善國(guó)家治理的質(zhì)量、體現(xiàn)國(guó)家審計(jì)的社會(huì)價(jià)值具有重要意義。

一、人工智能的產(chǎn)生及發(fā)展

早在17世紀(jì)中期，萊布尼茲、托馬斯·霍布斯和笛卡兒就提出了形式符號(hào)系統(tǒng)這一人工智能的最初假想。到1950年，Alan Turing在《計(jì)算機(jī)器與智能》中闡述了對(duì)人工智能的思考，并認(rèn)為圖靈測(cè)試是機(jī)器智能的重要測(cè)量手段；1956年，美國(guó)計(jì)算機(jī)科學(xué)家約翰·麥卡錫在達(dá)特茅斯會(huì)議上首次提出了人工智能（Artificial Intelligence，AI）的概念，認(rèn)為“我們的研究建立在這樣的一種猜想之上，即（人類(lèi)）學(xué)習(xí)的每一方面或者智能的任意一種特征在原則上都能夠被精確描述，并可以由機(jī)器來(lái)模擬”。相比傳統(tǒng)方式下人們需要按照預(yù)先設(shè)定好的規(guī)則或框架完成工作，人工智能的出現(xiàn)使機(jī)器可自行對(duì)數(shù)據(jù)展開(kāi)分析并進(jìn)行模式識(shí)別。不僅如此，人工智能還可以根據(jù)數(shù)據(jù)結(jié)果進(jìn)行一次甚至多次不間斷的學(xué)習(xí)進(jìn)而完善決策的制定機(jī)制，因此數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量對(duì)于人工智能而言十分重要。

雖然迄今為止人工智能尚未有統(tǒng)一的概念，但是人們普遍認(rèn)同它能夠從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并利用所學(xué)實(shí)現(xiàn)既定的目標(biāo)和任務(wù)[4]，并像人類(lèi)一樣理性地思考和行動(dòng)。因此，人工智能接近于人類(lèi)大腦的邏輯思維，它將對(duì)個(gè)體、企業(yè)和社會(huì)產(chǎn)生巨大的顛覆作用。我國(guó)在2018年發(fā)布的《人工智能標(biāo)準(zhǔn)化白皮書(shū)》中指出，人工智能一般具有三方面的特征：一是由人類(lèi)設(shè)計(jì)，為人類(lèi)服務(wù)，本質(zhì)為計(jì)算，基礎(chǔ)為數(shù)據(jù)；二是能感知環(huán)境，能產(chǎn)生反應(yīng)，能與人交互，能與人互補(bǔ)；三是有適應(yīng)特性，有學(xué)習(xí)能力，有演化迭代，有連接擴(kuò)展。由此可見(jiàn)，人工智能就是基于強(qiáng)大的計(jì)算能力使機(jī)器具有類(lèi)似人類(lèi)的認(rèn)知功能，其借助自然語(yǔ)言處理（NLP）、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，通過(guò)深度學(xué)習(xí)形成不同的算法模型來(lái)幫助人們做出適當(dāng)?shù)臎Q策。

雖然人工智能經(jīng)歷了不同的發(fā)展階段，但由于受到技術(shù)發(fā)展水平以及數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)量的限制，相關(guān)研究并沒(méi)有取得實(shí)質(zhì)性的進(jìn)展。2006年，多倫多大學(xué)教授杰弗里·辛頓指出，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所具有的優(yōu)異特性使其具有較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力，且深度學(xué)習(xí)的難度也能夠通過(guò)“逐層初始化”予以解決，因此深度學(xué)習(xí)不同于傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)。隨著杰弗里·辛頓等對(duì)基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)模型的探討以及深度學(xué)習(xí)概念的提出，人工智能開(kāi)啟了在各領(lǐng)域應(yīng)用的第三次浪潮。特別是2016年Google的人工智能AlphaGo戰(zhàn)勝圍棋高手李世石，這一事件引起了人們對(duì)人工智能的極大關(guān)注。世界各國(guó)紛紛將人工智能列入未來(lái)發(fā)展重點(diǎn)，Google、Facebook等世界巨頭也通過(guò)并購(gòu)等方式開(kāi)始布局人工智能領(lǐng)域，人工智能的第三次浪潮引發(fā)了社會(huì)各行業(yè)的巨大變革。

二、人工智能審計(jì)的原理

人工智能審計(jì)通過(guò)融合信息系統(tǒng)審計(jì)、數(shù)據(jù)式審計(jì)、大數(shù)據(jù)審計(jì)和聯(lián)網(wǎng)審計(jì)等進(jìn)一步改變了審計(jì)模式和方法。與已有的審計(jì)手段相比，人工智能審計(jì)以大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，利用更廣泛、更多樣化的數(shù)據(jù)，通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘、云計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)構(gòu)建形成不同算法的審計(jì)模型，根據(jù)審計(jì)的具體規(guī)則和各要素之間的勾稽關(guān)系來(lái)識(shí)別業(yè)務(wù)過(guò)程中的異常點(diǎn)從而獲取審計(jì)經(jīng)驗(yàn)。相比傳統(tǒng)審計(jì)模式，人工智能審計(jì)模式下基于算法的審計(jì)決策依據(jù)更充分，決策的制定過(guò)程也更為客觀、準(zhǔn)確、迅速。由于在審計(jì)過(guò)程中還涉及與單個(gè)被審計(jì)機(jī)構(gòu)有關(guān)聯(lián)的風(fēng)險(xiǎn)以及整個(gè)組織所面臨的整體風(fēng)險(xiǎn)，因此從全覆蓋以及實(shí)時(shí)性角度來(lái)看，人工智能審計(jì)真正實(shí)現(xiàn)了以動(dòng)態(tài)變化的方式理解并恰當(dāng)管理這些風(fēng)險(xiǎn)，使持續(xù)審計(jì)成為現(xiàn)實(shí)。人工智能審計(jì)原理如圖1所示。

圖1 人工智能審計(jì)原理

借助AI平臺(tái)這一基礎(chǔ)層，人工智能審計(jì)以搜集的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)源，通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理、知識(shí)圖譜及語(yǔ)音識(shí)別等各種規(guī)則設(shè)定程序構(gòu)建的通用層來(lái)模擬人類(lèi)的各項(xiàng)能力，利用人工智能的通用技術(shù)與具體審計(jì)業(yè)務(wù)應(yīng)用的深度融合搭建了應(yīng)用層。如果存在數(shù)據(jù)量不夠或者數(shù)據(jù)質(zhì)量不高的情況，就需要從流程或算法上尋求解決方案。例如：對(duì)于有效樣本數(shù)不足的問(wèn)題，可通過(guò)采用少樣本學(xué)習(xí)的算法予以解決；對(duì)于數(shù)據(jù)采集質(zhì)量差的問(wèn)題，可通過(guò)數(shù)據(jù)清洗和轉(zhuǎn)換等方式進(jìn)行處理，借助更為精細(xì)化的規(guī)則程序進(jìn)行深入分析。在應(yīng)用層，人工智能審計(jì)實(shí)現(xiàn)了價(jià)值創(chuàng)造的三個(gè)層次：自動(dòng)化、智能化和創(chuàng)新化。作為感知智能技術(shù)的單點(diǎn)應(yīng)用，自動(dòng)化是指由審計(jì)機(jī)器人代替人類(lèi)自動(dòng)執(zhí)行業(yè)務(wù)程序，通過(guò)多樣化的傳感器捕捉更全面的信息，審計(jì)全過(guò)程自動(dòng)化拓寬了審計(jì)覆蓋領(lǐng)域，實(shí)現(xiàn)了對(duì)所有審計(jì)項(xiàng)目的集中統(tǒng)一管理和審計(jì)數(shù)據(jù)的全覆蓋。當(dāng)然在大多數(shù)情況下，自動(dòng)化涉及的只是審計(jì)業(yè)務(wù)鏈條中的一個(gè)或某幾個(gè)環(huán)節(jié)，本質(zhì)上并不改變?cè)械臉I(yè)務(wù)流程。在自動(dòng)化的基礎(chǔ)上，基于知識(shí)圖譜、自然語(yǔ)言處理及深度學(xué)習(xí)等認(rèn)知智能技術(shù)和算法發(fā)展起來(lái)的智能化則讓計(jì)算機(jī)具備了分析、推理和決策能力，這一階段通過(guò)對(duì)審計(jì)業(yè)務(wù)流程的改造大幅提升審計(jì)能力。到了價(jià)值創(chuàng)造的最高層次，創(chuàng)新化則根據(jù)智能化應(yīng)用過(guò)程中改變的傳統(tǒng)業(yè)務(wù)流程對(duì)審計(jì)功能及整體流程進(jìn)行重構(gòu)，進(jìn)而形成新的審計(jì)模式或者更為細(xì)分的審計(jì)業(yè)務(wù)，真正實(shí)現(xiàn)人工智能技術(shù)與審計(jì)的深度融合。

三、人工智能對(duì)國(guó)家審計(jì)的影響

1.人工智能改變了審計(jì)取證方式，提高了審計(jì)效率，使審計(jì)人員的工作重心發(fā)生轉(zhuǎn)移。相對(duì)于賬項(xiàng)基礎(chǔ)審計(jì)和制度基礎(chǔ)審計(jì)模式下通過(guò)梳理政策、檢查賬簿報(bào)表等文件資料、觀察及詢問(wèn)相關(guān)部門(mén)和人員來(lái)獲取信息，并以此為依據(jù)開(kāi)展審計(jì)工作，現(xiàn)代風(fēng)險(xiǎn)導(dǎo)向?qū)徲?jì)模式所具有的“整體觀”使得審計(jì)人員的取證范圍從財(cái)務(wù)報(bào)表擴(kuò)展到了全部的業(yè)務(wù)及戰(zhàn)略活動(dòng)。但由于需要大量的審計(jì)判斷，審計(jì)對(duì)于現(xiàn)代技術(shù)的運(yùn)用落后于其他行業(yè)，在很大程度上制約了審計(jì)工作效率和效果的提高。在傳統(tǒng)審計(jì)方式下，無(wú)論是審計(jì)準(zhǔn)備階段的識(shí)別和評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)、確定審計(jì)的重點(diǎn)領(lǐng)域，還是審計(jì)實(shí)施階段的內(nèi)部控制測(cè)試、分析性程序和實(shí)質(zhì)性程序，都要通過(guò)估計(jì)風(fēng)險(xiǎn)的數(shù)量和性質(zhì)、抽取憑證、穿行測(cè)試以及比率趨勢(shì)分析等方式來(lái)實(shí)現(xiàn)。同時(shí)，由于非財(cái)務(wù)信息占比較大，這部分信息的搜集和整理也耗費(fèi)了審計(jì)人員大量的時(shí)間和精力。隨著業(yè)務(wù)量的增多、政府項(xiàng)目規(guī)模的擴(kuò)大，業(yè)務(wù)規(guī)則趨于復(fù)雜，審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)也日益增大。尤其像重大政策落實(shí)跟蹤審計(jì)這類(lèi)業(yè)務(wù)，由于周期較長(zhǎng)，審計(jì)人員需要持續(xù)跟蹤審計(jì)意見(jiàn)的執(zhí)行情況，大量重復(fù)性的基礎(chǔ)業(yè)務(wù)占據(jù)了審計(jì)人員有限的時(shí)間和精力，具有戰(zhàn)略性地位的審計(jì)決策和后續(xù)審計(jì)反而成為“掃尾”性質(zhì)的工作，頭重腳輕的資源配置使得本應(yīng)通過(guò)發(fā)現(xiàn)并及時(shí)彌補(bǔ)運(yùn)行過(guò)程中的漏洞而不斷實(shí)現(xiàn)自我健全和完善的“免疫系統(tǒng)”并沒(méi)有起到真正的作用，導(dǎo)致國(guó)家審計(jì)工作缺乏亮點(diǎn)，難以產(chǎn)生足夠的影響力。

人工智能的發(fā)展幫助解決了信息傳遞速度與成本之間的一系列難題[5]，幾乎改變了從審計(jì)計(jì)劃到審計(jì)報(bào)告的整個(gè)審計(jì)過(guò)程，對(duì)數(shù)據(jù)采集、比較與驗(yàn)證的影響尤為顯著。近幾年，我國(guó)逐漸將人工智能技術(shù)應(yīng)用于資源環(huán)境審計(jì)、領(lǐng)導(dǎo)干部自然資源資產(chǎn)離任審計(jì)等業(yè)務(wù)。例如，2018年天津市濱海新區(qū)審計(jì)局在政府投資審計(jì)中首次使用無(wú)人機(jī)低空遙感測(cè)繪技術(shù)，2019年無(wú)錫市審計(jì)局在某工程項(xiàng)目審計(jì)中也使用了無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)，借助無(wú)人機(jī)的可變圖像和對(duì)象識(shí)別工具以及全球定位系統(tǒng)（GPS）或遙感地理信息系統(tǒng)（GIS），可以獲取所需要的精準(zhǔn)數(shù)據(jù)并實(shí)現(xiàn)全流程監(jiān)控。這種遠(yuǎn)程或非現(xiàn)場(chǎng)的方式不僅保證了數(shù)據(jù)的一致性和準(zhǔn)確性，彌補(bǔ)了傳統(tǒng)取證方式的不足，更使得審計(jì)人員有較多精力專(zhuān)注于解決風(fēng)險(xiǎn)、完善對(duì)策，顯著提高了審計(jì)效率。

目前，人工智能對(duì)審計(jì)影響的焦點(diǎn)集中于審計(jì)工作中勞動(dòng)密集型任務(wù)的自動(dòng)化。審計(jì)過(guò)程中的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和識(shí)別、內(nèi)部控制測(cè)試、分析程序，甚至包括驗(yàn)證、重新計(jì)算等在內(nèi)的占比較高的實(shí)質(zhì)性測(cè)試任務(wù)都可以由人工智能技術(shù)協(xié)助完成[6]。隨著技術(shù)的不斷完善與發(fā)展，這些工具會(huì)讀取、管理和分析更復(fù)雜的合同和數(shù)據(jù)，審計(jì)報(bào)告也可以通過(guò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)自動(dòng)生成。由于合同及發(fā)票的抓取驗(yàn)證、賬證數(shù)據(jù)的復(fù)核、銀行對(duì)賬、折舊及攤銷(xiāo)的重新計(jì)算及工作底稿的自動(dòng)填寫(xiě)等一些工作量大但不涉及太多職業(yè)判斷的工作都可以通過(guò)機(jī)器人流程自動(dòng)化（Robotic Process Automation，RPA）來(lái)處理①，審計(jì)人員能集中精力關(guān)注更加復(fù)雜的交易事項(xiàng)，從而極大地提升審計(jì)工作的質(zhì)量和效率。由“跟項(xiàng)目”到“跟部門(mén)和項(xiàng)目”再到“跟數(shù)據(jù)”，審計(jì)工作重心逐漸由簡(jiǎn)單重復(fù)性的業(yè)務(wù)前端后移至需要更多職業(yè)判斷的決策端，為更好地發(fā)揮預(yù)防、抵御和揭示功能，推動(dòng)并完善國(guó)家治理起到了重要作用[7]。

2.審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)更隱蔽，審計(jì)責(zé)任難以界定。隨著技術(shù)的進(jìn)步，審計(jì)業(yè)務(wù)中自動(dòng)化的適用范圍也在不斷擴(kuò)大[8]，特別是一些規(guī)則明確、重復(fù)性高的工作（如內(nèi)部控制測(cè)試、賬目核對(duì)及細(xì)節(jié)測(cè)試等）完全可以通過(guò)自動(dòng)化進(jìn)行處理。在運(yùn)用人工智能技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)展開(kāi)分析時(shí)，由于這是一個(gè)技術(shù)支配數(shù)據(jù)從而引導(dǎo)審計(jì)人員進(jìn)行后續(xù)審計(jì)的過(guò)程，技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)具有更廣泛的滲透性?，F(xiàn)有技術(shù)條件對(duì)于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的分析處理已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了智能化和精準(zhǔn)化，但是以圖片、視頻、郵件等形態(tài)呈現(xiàn)的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)大多難以直接用于分析處理，由于無(wú)法全面掌控這類(lèi)數(shù)據(jù)，極易出現(xiàn)大量的“偽相關(guān)”關(guān)系，甚至可能出現(xiàn)錯(cuò)誤的推斷和結(jié)論，從而對(duì)國(guó)家戰(zhàn)略決策產(chǎn)生誤導(dǎo)。

另外，通過(guò)對(duì)人類(lèi)意識(shí)、思維的不斷模擬、延伸和擴(kuò)展，人工智能從最初的回歸算法、決策樹(shù)等傳統(tǒng)模型發(fā)展到今天的深度學(xué)習(xí)等新興算法，其計(jì)算和決策的過(guò)程越來(lái)越復(fù)雜。多數(shù)基于深度學(xué)習(xí)的算法是通過(guò)無(wú)數(shù)次的試錯(cuò)學(xué)習(xí)、不斷模擬產(chǎn)生的，除了開(kāi)發(fā)、設(shè)計(jì)算法的人員，其他人根本無(wú)法理解算法模型及其運(yùn)行的機(jī)制，對(duì)其內(nèi)在機(jī)理更無(wú)從了解和判斷。因此，在應(yīng)用過(guò)程中，審計(jì)人員面臨的最大挑戰(zhàn)就是算法模型的可解釋性問(wèn)題，包括由于算法不同而引發(fā)審計(jì)結(jié)果的差異性，而這種不可解釋性或未知性也恰恰是審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)之所在。當(dāng)然，在從靜態(tài)封閉轉(zhuǎn)向動(dòng)態(tài)開(kāi)放的過(guò)程中，還可能存在一些由數(shù)據(jù)規(guī)模引發(fā)的異常，這些網(wǎng)絡(luò)安全隱患甚至連計(jì)算機(jī)程序也無(wú)法快速檢測(cè)發(fā)現(xiàn)。尤其是在出現(xiàn)決策失誤時(shí)，很難判斷其究竟是審計(jì)人員方面主觀導(dǎo)致的，還是因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)技術(shù)原因或算法模型而引發(fā)的，從而在認(rèn)定時(shí)難以追究具體的責(zé)任。

3.人工智能技術(shù)的應(yīng)用減小了審計(jì)期望差距，降低了審計(jì)資源的不對(duì)稱(chēng)程度。在傳統(tǒng)審計(jì)業(yè)務(wù)執(zhí)行過(guò)程中，由于溝通反饋不及時(shí)、數(shù)據(jù)量過(guò)多或理解的差異性等一系列原因，只能看到概述性的審計(jì)結(jié)果。以預(yù)算執(zhí)行情況為例，由于涉及很多的部門(mén)和業(yè)務(wù)，審計(jì)部門(mén)出具的審計(jì)決定書(shū)或整改意見(jiàn)函中只能把發(fā)現(xiàn)的問(wèn)題做一般性列示，例如上年度資金未結(jié)轉(zhuǎn)、款項(xiàng)未清退、長(zhǎng)期掛賬未清理、違規(guī)支付、違規(guī)出租出借房產(chǎn)等，對(duì)于這些問(wèn)題的整改進(jìn)展情況以及如何在制度層面加強(qiáng)預(yù)算控制、如何控制一般性支出等都無(wú)法進(jìn)行及時(shí)、深入的了解，審計(jì)結(jié)論與公眾期望之間存在一定的差距。而政府?dāng)?shù)據(jù)量的擴(kuò)大和業(yè)務(wù)的日益復(fù)雜化又使得審計(jì)供給的緩慢增加與需求的快速增長(zhǎng)之間的差距越來(lái)越大，審計(jì)的效率和效果難以兼顧。

在人工智能環(huán)境下，強(qiáng)大的計(jì)算能力使機(jī)器具有類(lèi)似人類(lèi)的認(rèn)知功能，審計(jì)人員能夠根據(jù)國(guó)家治理的需要準(zhǔn)確、迅速地介入相應(yīng)業(yè)務(wù)流程中，無(wú)論是自然語(yǔ)言處理還是OCR等都可以同步進(jìn)行；基于大數(shù)據(jù)的模型生成和算法的實(shí)時(shí)調(diào)整更是增強(qiáng)了審計(jì)部門(mén)的業(yè)務(wù)能力，提高了問(wèn)題分析的深度和廣度，從而減小了審計(jì)期望差距。不僅如此，在人工智能技術(shù)的支持下，政府資源中大量結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)得以實(shí)時(shí)采集與充分的整合管理，對(duì)各種信息資源的持續(xù)監(jiān)測(cè)實(shí)現(xiàn)了在設(shè)定情境下的智能化審計(jì)分析，全方位覆蓋的審計(jì)流程打破了各業(yè)務(wù)部門(mén)的界限，降低了審計(jì)延遲，為國(guó)家審計(jì)資源的實(shí)時(shí)共享提供了支持。

四、有關(guān)人工智能時(shí)代國(guó)家審計(jì)的進(jìn)一步討論

1.人工智能對(duì)審計(jì)業(yè)務(wù)流程的影響。隨著信息技術(shù)的發(fā)展，近年來(lái)先后出現(xiàn)聯(lián)網(wǎng)審計(jì)[9]、持續(xù)審計(jì)[10]等不同的作業(yè)模式，尤其是人工智能審計(jì)的出現(xiàn)極大地改變了審計(jì)工作的性質(zhì)，統(tǒng)一的大數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)推動(dòng)了審計(jì)作業(yè)的自動(dòng)化，深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)通過(guò)分析傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)一步深化了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)用，促進(jìn)了審計(jì)技術(shù)和方法的發(fā)展。在人工智能時(shí)代，審計(jì)師可以實(shí)時(shí)監(jiān)控運(yùn)行數(shù)據(jù)（如建立對(duì)于耕地和基本農(nóng)田的視頻監(jiān)控網(wǎng)，強(qiáng)化耕地保護(hù)的全流程監(jiān)測(cè)），審計(jì)署及各級(jí)審計(jì)機(jī)關(guān)可以清晰地看到每個(gè)結(jié)論的依據(jù)，從而獲得對(duì)數(shù)據(jù)更加深入的理解。同時(shí)，審計(jì)部門(mén)也能夠快速響應(yīng)國(guó)家治理及相關(guān)業(yè)務(wù)的發(fā)展變化，審計(jì)人員更多地參與到審計(jì)流程的判斷和分析中，審計(jì)期望差距大幅縮小，審計(jì)效率和質(zhì)量大大提高。特別是隨著區(qū)塊鏈技術(shù)的不斷發(fā)展，它所具有的分布式記賬與去中心化的點(diǎn)對(duì)點(diǎn)通信（P2P）以及數(shù)據(jù)公開(kāi)透明、不可更改與可追溯性等特點(diǎn)，使得經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的記錄方式發(fā)生徹底變革。借助一站式區(qū)塊鏈平臺(tái)，任何經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的參與方信息都能被整合上傳并接受多方監(jiān)督，審計(jì)鏈上的數(shù)據(jù)更加真實(shí)、完整。如果單位內(nèi)外部信息實(shí)現(xiàn)了無(wú)縫銜接，那么審計(jì)人員就無(wú)須再將內(nèi)部信息與外部第三方數(shù)據(jù)進(jìn)行核對(duì)驗(yàn)證，在審計(jì)工作中就可以跳過(guò)現(xiàn)有的實(shí)質(zhì)性程序，從而極大地簡(jiǎn)化業(yè)務(wù)流程，真正實(shí)現(xiàn)審計(jì)的實(shí)時(shí)性和全覆蓋。

2.人工智能技術(shù)運(yùn)用給審計(jì)帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)與挑戰(zhàn)。在肯定人工智能為審計(jì)領(lǐng)域帶來(lái)發(fā)展機(jī)遇和深刻變革的同時(shí)，也要注意到發(fā)展過(guò)程中存在的問(wèn)題和風(fēng)險(xiǎn)。相比傳統(tǒng)的技術(shù)解決方案，人工智能可以自行分析數(shù)據(jù)并根據(jù)不同的模式識(shí)別進(jìn)行多次的連續(xù)學(xué)習(xí)來(lái)創(chuàng)建或更新現(xiàn)有的模型以完善決策制定的算法，整個(gè)過(guò)程對(duì)于所處理數(shù)據(jù)的數(shù)量和質(zhì)量十分依賴，特別是不斷的試錯(cuò)學(xué)習(xí)需要大量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練，這也是保證人工智能審計(jì)處理結(jié)果準(zhǔn)確性的基礎(chǔ)。若沒(méi)有大量數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，就談不上人工智能審計(jì)。但就現(xiàn)有情況來(lái)看，多數(shù)政府或企業(yè)平臺(tái)輸入端缺少高質(zhì)量的大數(shù)據(jù)，單位及部門(mén)之間的系統(tǒng)架構(gòu)也阻礙了數(shù)據(jù)的自由流動(dòng)，數(shù)據(jù)孤島的存在使得充分的數(shù)據(jù)共享難以實(shí)現(xiàn)。與此同時(shí)，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化的不足也成為一個(gè)硬傷。由于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)多數(shù)是難以直接進(jìn)行分析的，大數(shù)據(jù)審計(jì)平臺(tái)收集到數(shù)據(jù)后首先要將數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)，并將非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)通過(guò)數(shù)據(jù)的處理與轉(zhuǎn)換變?yōu)榻Y(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，利用文本分析等創(chuàng)造性的方式將非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)變成可用于分析的數(shù)據(jù)[11]。

不過(guò)，對(duì)于目前主流的機(jī)器學(xué)習(xí)模型來(lái)說(shuō)，由于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)具有不斷變化和不可預(yù)測(cè)的特性，處理起來(lái)難度較大，數(shù)據(jù)預(yù)處理時(shí)間長(zhǎng)，應(yīng)用開(kāi)發(fā)成本較高，最重要的是并非所有非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)都可以轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。2014年10月，《國(guó)務(wù)院關(guān)于加強(qiáng)審計(jì)工作的意見(jiàn)》中提出，要“探索在審計(jì)實(shí)踐中運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)的途徑，加大數(shù)據(jù)綜合利用力度，提高運(yùn)用信息化技術(shù)查核問(wèn)題、評(píng)價(jià)判斷、宏觀分析的能力”。因此，有必要開(kāi)發(fā)新的解決方案進(jìn)行數(shù)據(jù)的管理分析，適當(dāng)、合理的數(shù)據(jù)分析方法在國(guó)家審計(jì)中將發(fā)揮越來(lái)越重要的作用。此外，由于只能在部分基礎(chǔ)審計(jì)工作領(lǐng)域人為設(shè)置特定的指令，對(duì)于高難度的審計(jì)業(yè)務(wù)還必須依賴具備一定職業(yè)能力的審計(jì)人員來(lái)完成，同時(shí)對(duì)語(yǔ)義的精確理解以及機(jī)器視覺(jué)等內(nèi)容，現(xiàn)階段的模型能力還相對(duì)有限，因此現(xiàn)階段的人工智能?chē)?guó)家審計(jì)還停留在概念層面，處于發(fā)展的初級(jí)階段或弱人工智能階段。

真正的人工智能是從新數(shù)據(jù)中進(jìn)行連續(xù)的學(xué)習(xí)，通過(guò)建立相應(yīng)的模型預(yù)測(cè)來(lái)得出結(jié)論，這整個(gè)過(guò)程的不透明性和不可解釋性導(dǎo)致審計(jì)人員很難理解并把握最終決策形成的機(jī)制。就此而言，與決策制定相關(guān)的人工智能解決方案會(huì)使審計(jì)數(shù)據(jù)的可追溯變得異常困難，無(wú)法找到或提供支持該算法或模型的證據(jù)，人工智能技術(shù)的快速發(fā)展甚至可能會(huì)導(dǎo)致在短期內(nèi)產(chǎn)生大規(guī)模的處理錯(cuò)誤，如網(wǎng)絡(luò)云平臺(tái)存儲(chǔ)和傳輸?shù)臄?shù)據(jù)一旦因系統(tǒng)漏洞、病毒及各種運(yùn)行故障而出現(xiàn)泄漏或者丟失，就會(huì)對(duì)信息安全產(chǎn)生巨大影響。如何在充分利用人工智能所帶來(lái)便利的同時(shí)保障國(guó)家數(shù)據(jù)和系統(tǒng)的安全是審計(jì)人員面臨的重要挑戰(zhàn)。不僅如此，部分算法模型的不透明性還與現(xiàn)有法律法規(guī)產(chǎn)生了沖突。例如，1996年《美國(guó)健康保險(xiǎn)流通與責(zé)任法案》（HIPAA）就強(qiáng)化了對(duì)個(gè)人身份信息的保護(hù)，而2018年《歐盟通用數(shù)據(jù)保護(hù)法案》（GDPR）則明確規(guī)定企業(yè)在特定情形下需要向用戶闡明他們的個(gè)人數(shù)據(jù)是怎樣被使用的并做出合理的解釋?zhuān)切?huì)對(duì)用戶產(chǎn)生重大影響的自動(dòng)生成結(jié)論的內(nèi)部機(jī)制。因此，應(yīng)該將對(duì)具體應(yīng)用程序和算法模型的審查納入審計(jì)范圍，而有關(guān)立法及國(guó)家審計(jì)準(zhǔn)則的制定機(jī)構(gòu)也應(yīng)該密切關(guān)注人工智能的發(fā)展，加強(qiáng)對(duì)人工智能、信息及網(wǎng)絡(luò)安全等相關(guān)領(lǐng)域潛在風(fēng)險(xiǎn)的研判和防范，通過(guò)建立并完善有關(guān)標(biāo)準(zhǔn)及法律法規(guī)體系及時(shí)維護(hù)國(guó)家利益。

3.人工智能與審計(jì)基本理論及原則的關(guān)系。雖然人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)了審計(jì)業(yè)務(wù)的高效化和智能化，但是人工智能時(shí)代的國(guó)家審計(jì)仍舊是以審計(jì)的基本理論和原則為基礎(chǔ)發(fā)展起來(lái)的，兩者之間呈現(xiàn)出引領(lǐng)與促進(jìn)、相輔相成的關(guān)系。人工智能審計(jì)模式改變了以往國(guó)家審計(jì)準(zhǔn)則中對(duì)審計(jì)目標(biāo)的設(shè)定，審計(jì)證據(jù)的獲取方式、充分性和可靠性要求以及審計(jì)人員的獨(dú)立性定義也發(fā)生了不同程度的變化，但是無(wú)論怎樣都應(yīng)重視審計(jì)的理論與準(zhǔn)則建設(shè)，不能一味地追求效率和技術(shù)的創(chuàng)新而停止對(duì)審計(jì)理論的探索和研究，忽視甚至放棄審計(jì)規(guī)則和商業(yè)倫理，導(dǎo)致人工智能審計(jì)成為“無(wú)根之木、無(wú)源之水”。

2017年10月，習(xí)近平總書(shū)記在十九大報(bào)告中提出要“善于運(yùn)用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和信息化手段開(kāi)展工作”。2018年5月，在中央審計(jì)委員會(huì)第一次會(huì)議上，習(xí)近平總書(shū)記再次明確指出“要深化審計(jì)制度改革，解放思想、與時(shí)俱進(jìn)，創(chuàng)新審計(jì)理念……要堅(jiān)持科技強(qiáng)審，加強(qiáng)審計(jì)信息化建設(shè)”。2017～2019年的政府工作報(bào)告中更是連續(xù)三年提到了人工智能的重要作用，指出應(yīng)加強(qiáng)新一代人工智能的研發(fā)應(yīng)用。因此，要始終站在理論與應(yīng)用的前沿，充分利用好我國(guó)現(xiàn)有的審計(jì)信息化優(yōu)勢(shì)，對(duì)國(guó)家審計(jì)準(zhǔn)則和理論做出及時(shí)的調(diào)整，將信息系統(tǒng)審計(jì)準(zhǔn)則、數(shù)據(jù)審計(jì)準(zhǔn)則、數(shù)據(jù)審計(jì)質(zhì)量控制準(zhǔn)則等融合在一起，借助“金審工程”和5G網(wǎng)絡(luò)，集中力量加快設(shè)立符合人工智能的數(shù)字審計(jì)標(biāo)準(zhǔn)，爭(zhēng)取有關(guān)準(zhǔn)則、規(guī)范和指南制定的國(guó)際話語(yǔ)權(quán)，在國(guó)際人工智能審計(jì)領(lǐng)域成為世界引領(lǐng)者。

4.人工智能審計(jì)的發(fā)展對(duì)審計(jì)人員地位和作用的影響。Frey和Osborne[12]的研究表明，在未來(lái)由于受到自動(dòng)化的影響，會(huì)計(jì)和審計(jì)被取代的可能性為94%。Srinivasan[13]甚至認(rèn)為人工智能所帶來(lái)的審計(jì)自動(dòng)化可能會(huì)導(dǎo)致審計(jì)職業(yè)消亡。盡管人工智能給現(xiàn)代審計(jì)帶來(lái)了深刻的變革，但就目前來(lái)看它的作用仍然是有限的，特別是在溝通、職業(yè)判斷以及決策制定這幾個(gè)對(duì)國(guó)家審計(jì)而言極其重要的方面，仍舊無(wú)法完全替代人類(lèi)的工作。一方面，在開(kāi)展審計(jì)工作前的計(jì)劃階段，審計(jì)人員需要與各單位部門(mén)進(jìn)行溝通，為制定有針對(duì)性的審計(jì)實(shí)施方案積累資料；在實(shí)施審計(jì)的過(guò)程中，審計(jì)人員根據(jù)對(duì)具體業(yè)務(wù)情況的了解決定是否在正式審計(jì)過(guò)程中繼續(xù)跟進(jìn)可疑事項(xiàng)、進(jìn)行深入調(diào)查，包括了解內(nèi)部控制的制度和環(huán)境以及控制程序的執(zhí)行情況等；在出具審計(jì)報(bào)告前，審計(jì)組成員要圍繞審計(jì)發(fā)現(xiàn)進(jìn)行討論以確保足以支持審計(jì)結(jié)論。另一方面，審計(jì)師在執(zhí)行業(yè)務(wù)的過(guò)程中，要充分聽(tīng)取各部門(mén)人員的看法、意見(jiàn)和建議，這是審計(jì)流程中至關(guān)重要的一部分，只有通過(guò)觀察、詢問(wèn)、交流才能保證審計(jì)業(yè)務(wù)的順利進(jìn)行，而人工智能目前還無(wú)法做到這一點(diǎn)。

不僅如此，人工智能技術(shù)雖然可以判斷某些指標(biāo)或數(shù)據(jù)的異常，但是異常的背后隱含著怎樣的利益輸送、如何協(xié)調(diào)部門(mén)間的利益沖突、怎樣進(jìn)行溝通才能實(shí)現(xiàn)雙贏以及如何對(duì)國(guó)家政策進(jìn)行改進(jìn)和完善等問(wèn)題都是人工智能目前無(wú)法解決的。無(wú)論是對(duì)需求的準(zhǔn)確理解還是對(duì)謹(jǐn)慎度的把握，都依賴審計(jì)人員自身的職業(yè)判斷。尤其是隨著交易事項(xiàng)日益趨于復(fù)雜化，每次審計(jì)的目的和內(nèi)容都不相同，對(duì)于這些非常規(guī)的業(yè)務(wù)，人工智能審計(jì)系統(tǒng)還無(wú)法完全代替人類(lèi)做出判斷，在無(wú)章可循的情況下審計(jì)人員的職業(yè)判斷就顯得越發(fā)重要?？梢哉f(shuō)，人為的干預(yù)和判斷永遠(yuǎn)是審計(jì)工作最有價(jià)值的部分。

人工智能時(shí)代要對(duì)審計(jì)人力資本的發(fā)展進(jìn)行徹底的反思與轉(zhuǎn)變，審計(jì)人員需要實(shí)現(xiàn)徹底變革以適應(yīng)未來(lái)的職業(yè)需求[14]，但人工智能終究是模擬人類(lèi)邏輯思維判斷過(guò)程的一個(gè)應(yīng)用系統(tǒng)，過(guò)于依賴該系統(tǒng)可能會(huì)導(dǎo)致審計(jì)人員失去自己的判斷力。因此，未來(lái)應(yīng)該將人工智能審計(jì)作為提供輔助判斷的系統(tǒng)，而不是完全依賴人工智能技術(shù)，人工智能有可能變革審計(jì)，但永遠(yuǎn)不會(huì)取代審計(jì)專(zhuān)業(yè)人員[6]。當(dāng)然，隨著科技的進(jìn)步和成本的逐步降低，人工智能技術(shù)將得到深入運(yùn)用，人工智能審計(jì)體系將逐步完善，審計(jì)過(guò)程將變得更加透明、更加富有洞察力和更加高效。尤其是隨著“大智移云”時(shí)代的到來(lái)，人工智能技術(shù)將更好地帶動(dòng)審計(jì)發(fā)展、服務(wù)于審計(jì)工作，與國(guó)家治理體系和治理能力相適應(yīng)的審計(jì)監(jiān)督機(jī)制會(huì)在保障和落實(shí)國(guó)家重大決策機(jī)制、維護(hù)國(guó)家經(jīng)濟(jì)安全、促進(jìn)依法治國(guó)、推動(dòng)深化改革以及推進(jìn)黨風(fēng)廉政建設(shè)等方面發(fā)揮越來(lái)越重要的作用。

五、結(jié)語(yǔ)

隨著自然語(yǔ)言處理、文字光學(xué)識(shí)別及以Neo4j為代表的圖數(shù)據(jù)庫(kù)分析工具等多項(xiàng)人工智能技術(shù)的廣泛應(yīng)用，審計(jì)取證方式實(shí)現(xiàn)了由多樣化向高質(zhì)量、高效率的轉(zhuǎn)變，持續(xù)審計(jì)在審計(jì)對(duì)象“全覆蓋”的前提下逐步成為現(xiàn)實(shí)[15]，審計(jì)工作重心也由業(yè)務(wù)端轉(zhuǎn)移到了決策端。以大數(shù)據(jù)國(guó)家審計(jì)平臺(tái)為基礎(chǔ)，依托多種機(jī)器學(xué)習(xí)算法模型和更強(qiáng)大的計(jì)算能力，人工智能時(shí)代的國(guó)家審計(jì)改變了傳統(tǒng)的審計(jì)模式，優(yōu)化了審計(jì)流程，這不僅有助于緩解審計(jì)工作任務(wù)重與力量不足的矛盾，也為提升審計(jì)成果的質(zhì)量、層次和水平，以及聚焦主責(zé)主業(yè)，做好常態(tài)化“經(jīng)濟(jì)體檢”工作提供了堅(jiān)實(shí)保障[16]。

【注 釋】

①雖然從算法的角度來(lái)看RPA和人工智能都屬于自動(dòng)化的范圍，但是兩者并沒(méi)有實(shí)質(zhì)上的關(guān)聯(lián)。從嚴(yán)格意義上講，由RPA代替人類(lèi)從事重復(fù)性的工作僅僅實(shí)現(xiàn)了流程的自動(dòng)化，盡管中間也可能融入了光學(xué)文字識(shí)別（OCR）技術(shù)，從合同或發(fā)票這類(lèi)半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中提取文字，但是由于不存在復(fù)雜算法和深度學(xué)習(xí)的問(wèn)題，沒(méi)有實(shí)質(zhì)性地改變系統(tǒng)流程，所以本質(zhì)上應(yīng)作為初級(jí)的自動(dòng)化或稱(chēng)為弱人工智能階段。而人工智能是基于不同的算法和實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)訓(xùn)練進(jìn)行規(guī)則和統(tǒng)計(jì)模型的調(diào)整，具備了人類(lèi)的“認(rèn)知功能”，應(yīng)屬于自動(dòng)化的高級(jí)階段，也稱(chēng)為強(qiáng)人工智能或類(lèi)人工智能階段。此處本文不做具體的區(qū)分。