习主席在中央审计委员会会议上强调指出，要坚持科技强审，加强审计信息化建设，增强大大数据审计能力；要强化大数据思维，加强数据采集和管理，推广运用数字化审计方式。大数据审计是未来审计发展的必由之路，而人工智能技术，将是大数据审计数据分析的一把利刃。基于人工智能技术的审计大数据分析，可从现有审计数据和结论中自动学习审计规律模型，从整体上进行审计分析，发掘审计线索，报告问题疑点，真正做到总体分析、发现疑点、分散核查、系统研究。将人工智能技术引入到军队审计工作中来，提高大数据审计分析能力，既是从信息时代迈向人工智能时代的发展趋势，更是审计自动化、智能化的必然需求。 一、人工智能技术在审计中的应用现状 当前人工智能技术的发展已经引起了国际四大顶级会计师事务所德勤、普华永道、安永以及毕马威的高度关注。德勤早在2014年就开发了机器学习工具软件Argus，能够从合同、收据、金融报告等海量文档中自动提取关键信息，形成初步审计报告，将相关人员的审计时间减少了50%以上。安永则开发了基于深度学习的无人机影像评估系统，能够自动巡查、核算、清点被审计单位库存信息，大大提高了工作效率和准确度。普华永道通过自然语言处理技术实现对复杂技术合同的智能化理解，生成具有实际意义的报告，提高审计效率，缩短审计时间。毕马威通过智能语音识别技术将语音转化为文本，提取关键词，用于评估公司在股东会议等场合下信息披露真实性。 我国人工智能审计技术目前还处于初级阶段，研究较为分散，尚未形成规模体系。但在数据迁移、数据挖掘、过程建模、平台构建、内部审计转型等方面已经有所突破。国家审计署驻深圳特派办开发了大数据审计系统，能够对文字、图像进行识别并建立索引、完善审计知识图谱。人工智能技术公司海赛研发了智能审计助手，可用于在金融等领域的智能审计、智能核查，同时利用深度学习技术来提高文字识别率。中国移动集团公司内部审计部门通过引入人工智能技术，建设“智慧型”数据审计系统，通过自然语言处理、光学文字识别等技术，自动提取合同文本及会计凭证影像中的关键字信息，与结构化数据进行大数据关联分析，实现全量审计。 可见，人工智能在自动化输入、语音处理、图像识别等审计过程中正发挥日益重要的作用，有利于拓宽审计覆盖面，提高审计效率，改善审计质量。虽然我军尚无人工智能审计相关应用，但是随着审计信息化建设的深入，联网审计的实施，以及大数据平台的构建，人工智能技术必将发挥不可替代的作用。 二、人工智能技术在军队审计中的应用前景 目前，军队审计主要聚焦审计模型构建工作，本质上仍然需要人为强力干预和设计。未来大数据审计，必须要更进一步推进审计流程的自动化、智能化，依托人工智能技术，促使机器从历史审计数据中自动学习分析模型，将审计人员从重复、低效的劳动中解放出来，专注于信息审核、报告编纂。下面将从三个方面介绍人工智能技术在军队审计大数据分析中的相关应用前景。 （一）人工智能技术助力数据采集多元化，提升审计工作效率 传统审计数据采集主要针对相关业务数据库，通过手工报送、联网审计等形式汇聚成审计数据池，覆盖面较为局限，数据后期处理工作量大，效率较低。据统计，只有5%的数据是适用于传统数据库的结构化数据，而剩下的95%均为非结构化数据。通过引入人工智能技术，可实现对多元化、非结构化数据如语音、图像等的自动化高效采集，极大提高数据处理效率，并通过去噪、降维、特征提取等手段增强数据可用性，拓宽了审计数据采集覆盖面，提高了审计工作效率。 一是结构数据层次提取增强数据可用性。通过引入异常检测、主成分分析、独立成分分析、流行学习等人工智能算法，可以在传统修改、填充、去重等结构化数据处理步骤基础上，根据实际需要进行去噪、降维、特征提取等不同层次处理，实现结构化数据整理层次化，从而根据不同应用类型需要使用不同层次数据，进而增强数据可用性。 二是文本自动抽取构建审计知识图谱。当前各种合同、文书、档案等已基本实现电子化存档，然而扫描文档无法生成文字信息，难以实现自动处理。通过引入人工智能技术，采用长短期记忆神经网络（LSTM）、深度卷积神经网络（CNN）、自然语言处理（NLP）等技术，实现扫描文档的自动识别与录入，同时智能抽取文档关键信息摘要，生成审计知识图谱，大大提高工作效率。 三是语音智能识别丰富审计数据来源。语音数据真实记录了会议、询问等场景下人员的讲话内容、语气、情绪状态等要素，具有重要的意义。通过采集语音数据，利用人工智能技术，实现自动将语音转换成文本信息，与会议纪要、谈话记录等进行相互关联，进一步丰富数据来源。 四是图像信息精准标注扩展审计数据渠道。相比于文本和语音，图像包含了更加丰富的信息，通过采集图像数据，利用人工智能技术对图像进行处理，实现对人、物、景等要素的精准识别，生成相应的图像关键信息进行标注，扩展审计数据渠道，与其他类型数据一起夯实审计分析基础。
