科技新时代下的“审计智能+”建设

      科技强审是21世纪以来审计发展最显著的特征之一。互联网的普及将审计推入信息化时代，得益于第五代移动通信技术（以下简称5G）、大数据、人工智能与区块链的发展，“审计智能+”的大门已悄然打开。习近平总书记在十九大报告中提出，要“全面增强执政本领”“善于运用互联网技术和信息化手段开展工作”。在中央审计委员会第一次会议上习近平指出，要坚持科技强审，加强审计信息化建设。顺应时代发展的趋势，抓住时代赋予的机遇，快速推进“审计智能+”建设，不仅是时代发展所需，更是落实党中央对审计机关要求所需。

      一、“审计智能+”的概念

      “审计智能+”是借助5G与区块链的支持，通过物联网中的各类传感器进行数据采集，并在物联网中各节点上加载人工智能算法的处理器进行审计数据分析，再由物联网中输出终端生成审计报告的审计全过程自动化运行环境。

      进入大数据时代，审计实务逐步迈入以人工智能技术为基础的智能审计阶段，审计人员利用先进的网络通信和计算机技术，将人工智能应用于审计数据分析，及时发现异常值，辅助开展审计工作。与手工审计相比较，智能审计提高了审计效率，保证了审计质量。但是这一模式下数据输入和数据输出阶段的智能化技术相对薄弱，远未实现自动化。为满足审计全覆盖的要求，面对庞大的数据量和复杂的数据结构，仅辅助于数据分析自动化的智能审计显得捉襟见肘。作为一种全流程自动化的审计模式，“审计智能+”顺应时代发展的要求，成为继智能审计之后的必然选择。它通过整合5G、物联网、人工智能与区块链，保证数据自产生开始便在线上真实、完整地运行，实现审计数据采集、分析和报告的自动生成，极大地提高审计效率，保证审计质量，增强审计权威性，这不仅是对智能审计的一种升级，更是对现有审计模式的一次深刻革命。如果说智能审计只是辅助审计人员的工具，那么结合了5G、物联网、人工智能和区块链的审计全过程自动化的“审计智能+”则是一个能够独立工作的“审计人员”。

      

      二、“审计智能+”的可行性

      （一）审计任务自动化处理

      审计任务能否自动化处理取决于审计任务的结构化程度。审计任务结构化程度越高，越适合计算机自动化处理。1999年，美国Abdolmohammadi教授与49名审计经理和合伙人对332项审计任务进行评估，发现结构化、半结构化和非结构化审计任务分别占39%、41%和20%，其中80%的审计任务在一定程度上适合进行自动化处理。随着技术的进步，审计任务自动化的适用范围也在不断增长（Lacity等，2015）。有着明确定义的流程的、大量的、重复性的、成熟的任务特别适合自动化。账目核对、内部控制测试、细节测试等重复性工作完全可以进行自动化（Moffitt等，2018）。

      （二）审计技术支持

      审计自动化是“审计智能+”的典型应用，突出特征是能够模拟审计人员开展审计工作，相应地，组成审计自动化应用的相关技术也可以进行拟人化处理。图1展示了审计全过程自动化的场景。

      1.5G：“审计智能+”的“血管”

      作为一种数据传输技术，5G的重要价值在于能够使数据在不同设备间实现快速互联。5G数据传输率高，比4GLTE蜂窝网络快100倍；网络延迟较低，是4G的1/70-1/30，在相同时间可以使数据传输的距离更远、传达的设备更多。市场庞大、成本低、系统容量高、连续广域覆盖的5G能够为审计全覆盖和实时审计提供技术支持，即使在偏远地区也能够使审计数据被全面获取，并保证数据在上下级之间和不同行业之间的纵向与横向快速传输，在“审计智能+”应用中承担起“人体血管”的功能。

      2.物联网设备：“审计智能+”的“器官”

      物联网是将物件通过各类传感器链接并互联成网（文峰，2011）。物联网将现实世界数字化，拉近了分散的信息，统整物与物的数字信息。物联网发展势头强劲，2018年中国信息通信研究院发布的《物联网白皮书》表明，全球物联网产业规模快速增长，应用场景持续扩展，预计到2020年超过65%的企业和组织将应用物联网产品和方案，全球44亿人将通过物联网相连（周锦昌，2016）。万物互联的态势将对各个行业产生深刻的影响。借助5G，物联网的实用性更强，使用场景更多样。

      在审计领域，物联网依托自身网络中的各种设备，模拟审计人员的技能，完成审计全过程自动化所需的功能。例如，物联网中红外感应器、全球定位系统（GPS）、激光扫描器等信息传感设备能及时捕捉外界信息，相当于人的眼睛或耳朵；加载人工智能算法的各类处理器可以进行数据处理与分析，相当于人的大脑；机械臂等工业机器人能对处理结果做出反应，相当于人的四肢。

      3.人工智能：“审计智能+”的“逻辑思维”

      人工智能是基于人工智能算法，通过机器（尤其是计算机）对人类智慧的模拟。它能系统正确地解释外部数据，从数据中学习并利用所学实现既定的目标和任务（Andreas Kaplan和Michael Haenlein，2019），可以类比为人脑的逻辑思维。在审计工作中，人工智能不仅为数据的获取提供多样化的方式，还可以在数据分析和结果呈现环节大大减轻审计人员的脑力负担。

      作为人工智能的重要应用领域，自然语言处理和人工神经网络等技术可极大地促进审计数据获取的自动化。其中，自然语言处理是以处理人类语言为任务的计算技术（Liddy，2001），主要关注人—机之间的交流（Ingrid，2016）。审计过程中获取的大量信息以合同、制度、会议纪要等文本形式储存，由人工进行查阅，效率低、错误高。自然语言处理技术可以根据审计需要，对大量文本进行快速分析，提取关键信息，实现对风险点的系统检索，避免人工审查的知识局限与漏判误判。在结果呈现环节，自然语言处理技术将数据分析结果以电子文本或语音形式予以多维度、立体化呈现，既能帮助审计人员发现问题产生的深层次原因，还能为持续审计和风险实时预警提供技术支持。人工神经网络是模仿人脑神经结构和功能的模型，用以记忆和处理外界信息，动态监测录入数据的变化，给出实时反馈意见。人工神经网络具有自学习、自适应的能力，能够像人脑一样不断纠正错误、加深正确意识，提高对事件的识别和预测能力。研究表明，基于人工神经网络构建的审计意见预测模型能够达到非常高的准确率（张志恒等，2017）。而且人工神经网络自身由许多“神经元”——处理器节点组成，与物联网能够天然融合。