作为审计工作的“下半篇文章”，审计整改既是保证审计成果落地的有效手段，也是审计流程实现闭环的重要要素。被审计单位在整改中需要针对具体问题制订整改方案，在规定时间内进行整改，并向审计机关报告整改情况。审计整改与审计揭示问题同样重要，必须一体推进。增强审计整改工作的前瞻性和针对性，在立项、实施、报告、建议等环节，就要对审计整改做预先研究。人工智能作为计算机科学的一个分支，运用机器学习、神经网络以及图像识别等技术，实现对人类智能的模拟、延伸和拓展。人工智能作为一种新兴技术手段，能够进行复杂的数据处理分析以及高效的标准化流程管理，其在改变人们工作与生活方式的同时，也对审计工作产生影响。近些年，审计机关不断推进信息化建设，探索和应用新兴技术手段，人工智能技术在审计整改中发挥了重要作用。本文阐述了人工智能技术的应用现状，分析了人工智能技术在审计整改中的应用问题，并提出优化人工智能技术应用的路径。 一、人工智能技术在审计整改中的应用现状 人工智能技术能够提升审计整改工作的效率和质量。运用人工智能技术可以快速、准确地汇总分析审计发现的问题及审计整改全貌，实现整改资料数据化、整改过程数据化、整改管理数据化，使整改工作流程全链条可追溯，减少因人为误判带来的不利影响，提高审计整改工作的精准性和可靠性。 智能化过程管控。通过人工智能技术，能够自动监控和管理审计整改的进度和执行情况。如浙江省建立了审计整改一体化智能管理系统，做到了省市县三级审计整改数据的贯通，实现了跨越层级、地域、系统、部门和业务的协同管理，通过各种数据源的整合，全方位监测审计整改进度和执行情况。 智能化闭环管理。在整改过程中，人工智能技术可以通过实时分析，协助审计人员作出相应的决策支持，优化整改计划，保障整改工作有序实施。如深圳市审计局构建了整改监督管理电子政务平台，实现整改信息实时推送、整改材料在线报送，建立了归集问题、预警情况、项目状态、综合分析、成果运用等场景，设置整改问题项目挂号、重点事项跟踪、项目归档、审计成果综合利用等功能，推动“挂号—整改—销号”的闭环链条建设。智能化分类管理。在审计过程中，审计人员需要定位审计发现的问题，并提出整改方案。利用人工智能技术，可以帮助分析和处理审计发现的问题，更好地明确问题的性质和严重程度。同时，可根据审计发现问题的分类和定位，智能化地提出建议，帮助决策者快速解决问题。如四川省上线了审计整改管理信息系统，强化重点问题整改跟踪检查的精准性。该系统对未完成整改问题进行分类管理，并嵌入审计计划年度、审计项目类别、审计实施单位、审计整改完成率、有无纳入审计工作报告等功能，实现智能化筛选重点项目、重要资金和重大问题的审计整改分类管理。 智能化跟踪督促。借助人工智能技术，可以智能化管理审计整改进度和执行情况。通过整合各种数据源，实现全方位监测整改进度和执行情况，及时发现整改中存在的问题，提高整改工作的质量和效率。如珠海市建立了审计整改监督管理系统并上线试运行，开通了多个被审计单位账号，实现了审计整改跟踪督促全过程线上管理，管理系统具备在线发送整改督促通知功能，通过审计整改监督管理系统的数据化分析，实现了对被审计单位的线上逾期提醒，对未整改到位的审计问题，实施智能化跟踪督促，持续推进被审计单位整改销号。 总之，人工智能技术在审计整改中的应用已经取得了一些进展。一是自动化数据分析。人工智能技术可以协助审计人员格式化地汇总、整理和分析大量审计整改数据。二是智能风险识别。通过使用机器学习、数据挖掘等技术，从大量的数据中快速识别出潜在的异常和风险。三是实时监控和预警。人工智能技术可以实时监控被审计单位的整改数据，在审计整改挂号超期、审计项目整改超期时，人工智能系统将及时预警提醒，督促审计机关和被审计单位及时处理整改事项。 二、人工智能技术应用于审计整改的难点 尽管人工智能技术在审计整改中的应用有一定潜力，但仍存在一些难点。比如人工智能技术的算法难题、数据安全问题、可解释性问题、数据整合和清理问题、人机协作问题等。为了实现人工智能技术同审计整改的深度融合，应针对技术难点进行深入分析，确保人工智能技术安全、可靠应用。 人工智能技术的数据安全问题。人工智能需要大量的数据作为训练模型的基础。虽然人工智能可以高效处理和分析海量数据，但在具体应用中，也会存在误判、数据泄露、算法造假等风险，必须加强数据采集、存储、传输和处理等环节的风险防范，建立可靠的数据保护机制来保护数据的安全、隐私和可信度，及时发现和应对误判和算法错误等异常现象。 人工智能技术的算法难题。人工智能技术需要建立复杂的审计整改数据模型和算法，在审计领域实现专业化和定制化运用。因此，如何更好地将人工智能技术引入审计整改领域，建立更加精细、有效的模型框架和算法体系，成为须重点攻克的难题。为解决该难题，应积极投入人力和物力，在技术专家和行业内专家的协助下，研发出符合审计整改特点和需求的算法和模型，并不断更新迭代，完善算法的准确度、可信度和运行效率。 人工智能技术的可解释性问题。人工智能技术构建的大量算法模型涵盖了许多隐藏的变量和规则。在审计整改过程中，如果审计人员不能准确解读人工智能技术的判断依据和预测结果，审计效果和决策质量将会受到影响。针对此问题，应该注重人工智能技术的可解释性，对人工智能技术进行可解释性研究和调查，使其更能符合审计人员的认知和理解。
