——基于Python的分析
摘 要：当下，人工智能技术席卷世界各行业，在大数据时代下，人工智能技术不仅为审计工作提供了新的方式和手段支撑，也给审计行业和人员带来了挑战。未来，人工智能技术与大数据技术强强结合将是审计行业必然的发展趋势。文章基于Python技术，阐述其在审计应用中的具体情况，探讨人工智能环境中大数据审计未来的发展、挑战与应对。
关键词：人工智能技术；Python；审计应用
一、问题的提出
在大数据时代，审计人员可以通过大数据分析技术来优化审计流程中的部分环节，把纷繁复杂的工作交给人工智能技术来完成，从而有效提升审计效率，将更多的人力物力投入更有意义的环节中去。例如，审计人员可以利用大数据分析技术来分析被审计单位总体的财务数据、经营状况、库存盘点等等，以全面了解公司的具体状况，并预测未来被审计单位的发展趋势；此外，审计人员还可以利用大数据分析技术来进行风险管理。通过对海量数据的分析，及时发现风险，并采取相应措施来防范审计过程中风险的发生。同时，审计人员还可以利用大数据分析技术来发现新的审计风险点，大大节省传统审计模式下审计工作所花费的时间，提高准确度与可靠性。因此，大数据分析技术对审计工作的进步与发展带来了很多机遇和机会，为审计工作的可持续发展保驾护航。
当下，在大数据技术渗透进审计诸多环节的基础上，如何将人工智能技术融入大数据审计并加大、增强应用已经成了新的课题。2018年，中共中央成立中央审计委员会，习近平总书记提出要“科技强审”，充分构建起将大数据运用于审计工作中的思维体系，并充分利用人工智能技术在数据处理、分析中的自动化优势。因此，本文以Python（爬虫）技术为例，综合分析Python（爬虫）这一新兴的AI技术在审计中的真实运用对审计工作带来的影响以及存在的问题，并对问题提出解决建议。同时，具体分析人工智能环境中大数据审计的特点，思考人工智能技术与大数据审计结合的未来发展趋势。
二、文献综述
当前，随着人工智能技术的不断发展，许多专家学者对智能审计问题展开了研究。如常国飚基于大数据处理、自然语言处理、模型算法等多种人工智能技术，对人工智能给审计工作带来的一系列转变进行研究，他认为在人工智能技术的协作下，审计模式在未来从传统抽样审计转为更为复杂、全面的详细审计是指日可待的事情，但必须由行业专家来保证数据来源的真实性及数据处理过程中的准确性。吴勇等认为人工智能算法和机器深度学习对半结构化和非结构化数据有较强的信息识别能力，可以有效帮助审计人员在寻找审计证据的时候扩大范围，同时利用大数据技术来减少对审计证据真实性与客观性的判断时间，从而有更多的精力投入其他更为重要的审计环节，大大提升审计效率和审计质量。
此外，还有许多学者通过实际的案例研究分析证明人工智能技术给审计工作带来的便捷。如王秀芳、陈晓琳以电信运营企业为案例展开研究，认为智能技术能优化信息化流程，推动建设项目数智化审计的顺利应用。程普升等结合审计经验，从商业银行海量经营、管理等信息中选取风险因子，对信贷客户运用分布式梯度增强库等人工智能算法辅助进行风险监测，从而提升审计效能。范琳琳等在对高校财务收支审计过程中发现，随着我国高等教育经费投入的不断增加和高校经济规模的不断扩大，高校财务收支业务量暴增，给高校财务审计工作带来巨大的压力和挑战。部分高校尝试将人工智能应用于高校财务收支审计业务中。但在整个工作过程中，由于数据收集难度大、效率低、审计人员紧缺、审计结果信息沟通不畅、审计整改不充分等现实问题导致人工智能在该项目中的运用产生了很大的风险。因此，人工智能技术在审计过程中的应用仍需要不同的职能机构制定相应的法律法规来对此进行约束与改进。
三、Python等新兴人工智能技术在审计运用中的意义及影响
（一）实际意义
随着信息化建设步伐加快，大数据作为一种新兴的战略资源，正日益发挥着重要作用。大数据产业正处于蓬勃发展时期，尽管大数据的价值密度不高，但是，通过数据处理、整合与分析，对其加以利用，能够产生巨大的商业价值、经济价值与社会价值。
大数据是审计改革发展的动力，不断演进的态势显示，大数据时代不管是对社会、组织或者个人而言都是一场革命。这一切都为审计带来了前所未有的机遇和挑战，对传统审计理论提出严峻的考验。目前，人工智能、云计算等技术日益渗透到审计中，在信息技术环境下，以信息交换为手段、权能传递为路径，激发审计理论的变革与革新。
（二）Python等数据分析技术对审计的影响
对于传统的审计方法来说，对账簿进行随机抽样的方式使得审计风险陡增，限制了审计判断、审计决策等审计程序，严重的甚至可能导致审计失败。因此，随着大数据的发展，抽样方法向智能化发展。通过吸收海量的经管类专业知识，审计抽样系统的速度越来越快、经验越来越多，从而为审计人员提供了更加专业、有效的信息，帮助审计人员及时发现问题，规避审计风险；审计方法也会向系统化发展。抽样系统将会依靠强大的算法，对审计数据库进行分类，提高审计人员工作效率。随着技术的进步和数据的积累，抽样系统的预测功能会越来越准确、深入。大数据还可以进行数据分析，对审计人员进行相关风险提示，在一定程度上避免审计失败。
四、Python技术在审计中的运用
Python技术凭借其卓越的数据处理与分析能力，为审计工作带来了前所未有的机遇与变革。
如公务用车审计项目，Python技术能够精准地从海量数据源中抓取公务车的加油记录。如某审计部门借助Python技术，对辖区内公务用车进行全面审计，成功发现并纠正多起违规行为，显著提升了公务用车管理的规范性。在招投标审计项目中，对于海量标书，传统人工审查方式耗时费力且易出错，而Python技术可快速实现数据关联分析。通过分词操作与词频统计，精准计算标书相似度与相关性，及时锁定围标、串标等违法违规线索，为审计人员提供有力证据，大幅缩短审计周期，提高审计精准度。在财务报表审计中，审计人员可编写Python脚本对财务数据进行清洗，剔除重复、错误或不完整记录，保障数据质量。借助统计模型与机器学习算法，Python能敏锐捕捉财务数据异常波动与潜在风险，如收入确认、费用支出异常等，助力审计人员深入洞察企业财务状况，为审计决策提供科学依据。在内部控制审计中，Python助力审计人员收集分析关键数据与文档，如审批记录、授权文件等，精准定位内部控制薄弱环节与潜在风险，并于此提出针对性改进建议，推动企业内部控制体系完善。在供应链审计中，Python可实现供应链数据整合分析。审计人员利用该技术抓取供应商、采购订单、物流记录等数据，关联企业内部财务与业务数据，构建风险评估模型，提前预警供应商信用风险、物流延误风险等，为企业供应链管理提供决策支持，保障供应链稳定，确保生产经营顺利进行。
Python技术在审计中的运用，不仅提升了审计工作的效率和质量，更为审计人员提供了强大的技术支持和决策依据。随着技术的不断更新迭代，Python等新兴技术将在审计领域发挥出更加重要的作用，为审计行业的创新发展注入源源不断的动力。
五、Python等人工智能技术在审计应用中存在的问题
（一）审计师主体地位难以确认，审计责任难以界定
当前的审计过程中，在计划、实施阶段以及报告阶段的相关技术性工作正逐步被人工智能技术所取代，很大程度上审计工作在未来会面临被人工智能取代的趋势。在安永发布的人工智能取代人类的系列中，财会、审计等职业位居后列。
此外，由于人工智能技术的介入，导致审计人员在审计工作过程中需要考虑的风险层面会比传统审计更多一些。如果在审计某一环节中，由于人工智能技术的不成熟或是不受控制，从而产生的审计错误导致整个审计报告不具有客观性与公允性，会使有关部门做出错误的决策，导致经济损失。此时，审计责任是难以确认的，相关部门应当根据技术的演变与推进推出合适的法律法规，加强对人工智能技术的监管，降低治理风险。
（二）审计数据无法确保安全性与精准性，审计成本难以控制
人工智能技术结合大数据及云计算技术作用于数据的采集、归纳及分析处理，人工智能审计所涉及的被审计单位数据大多保存于云端或者存储器之中，即使有加密措施也无法确保数据的完全私密，存在泄露风险，一旦泄露必然会给企业带来巨大损失。当前，审计过程中的资料数据泄露包括内部窃取数据和网络安全隐患导致数据泄露等多种途径。审计人员在辞职、退休、调任等过程中由于主客观因素影响而导致审计数据信息的泄露，也会对被审计单位造成极大影响。
人工智能审计的自身成本必须加上对于人工智能技术的购买、维护、更新，以及对审计人员学习使用这一技术的培训费等等，如果没有控制得当，反而会大大增加审计工作的成本与管理费用。人工智能在审计行业中的应用属于初级阶段，需要对人工智能系统审计的过程进行监管以确保其安全可靠。尽管最初管理人工智能项目的开销并不大，但随着业务或额外的流程优化需求的增加，相关管理成本会逐渐增加。
（三）数据共享模式及数据平台等技术支撑不足
根据世界审计组织发布的报告来看，在数据采集、分析和呈现阶段，结构数据库和电子表格软件，如SQLServer（数据库管理系统）、Oracle（甲骨文软件系统）、Access（关联式数据库管理系统）、Python（爬虫）、Excel（电子表格）使用频率最高，约占总数的60%。地理空间技术、专业可视化技术的应用案例相对较少，人工智能、深度学习、神经网络等先进技术手段的应用案例更是少之又少。超过60%的审计机关在探索大数据前沿技术时遇到了障碍。因此，大数据审计技术支撑不足、大数据人才缺乏、大数据平台不发达等因素存在关联。大多数审计机构存在大数据技术人才缺乏、大数据应用水平低、活动针对性不强等方面的困难。因此，针对目前人工智能审计技术及数据共享模式难以支撑未来审计发展的现状，有关部门必须尽快搭建数据平台，提高相关技术在审计中的使用率。
（四）人工智能审计在提高可信度和风险预测方面表现不佳
根据世界审计组织发布的研究报告来看，大数据技术在准确发布风险预警、提升社会影响力等方面表现不佳。虽然有86%的受访者认为大数据审计有利于进行前瞻性审计，及时发现潜在风险，但也有63%的受访者指出，大数据技术对经济发展的分析和预测并不十分准确，约86%的受访者表示，大数据技术在预测疾病和自然灾害风险方面的准确性不太理想。
六、结束语
大数据、人工智能、数据分析等创新技术深刻改变了政府、企业审计的思维和工作方式。因此，创新审计技术的探索研究越来越受到审计部门的高度重视。Python等人工智能技术与审计紧密相连、相辅相成，在未来的审计工作中将发挥更大的作用，极大提升审计效率与审计质量，降低治理风险。
（文 / 顾珂溶）
（作者简介：顾珂溶，南京审计大学，硕士研究生。研究方向：智能审计）
参考文献
[1]吴大进.大数据时代基于Python技术的审计方法研究——Python技术在日常审计工作应用案例[J].中国注册会计师,2023(05):82-84.
[2]常国飚.基于大数据前沿技术的审计模式探索与展望[J].审计月刊,2022(12):20-22.
[3]吴勇,马家玉,裴宝,汪凡.远程审计模式下团队互动方式变革对审计群体判断与决策的影响研究[J].中国注册会计师,2023(06):78-85.
[4]王秀芳,陈晓琳.企业数智化审计模式的应用探讨[J].财会通讯,2023(01):116-120.
[5]程普升,王鹏虎,于威,张伟青.商业银行价值审计研究[J].审计观察,2023(01):60-64.
- 本文固定链接: http://www.dlqsyzz.com/10296.html
- 转载请注明: 《大陆桥视野》 于 大陆桥视野 发表
