[论文阅读] AI+ | AI如何重塑审计行业？从“手工筛查”到“智能决策”：AI审计的核心逻辑与未来路径
AI如何重塑审计行业？从“手工筛查”到“智能决策”：AI审计的核心逻辑与未来路径
1. 一段话总结
在机器学习、自然语言处理、大语言模型（如DeepSeek） 等数智技术推动下，审计从传统手工模式向智能化转型，人工智能审计成为必然趋势；文章首先梳理其内涵特征，构建涵盖数据层、技术层、能力层、流程重构、成果应用的系统架构，接着通过2004-2024年国内外文献计量分析（中文438篇、英文109篇）明确发文特征与研究热点，再以编码分析解析“智能技术演进与应用、审计效能提升路径、技术风险与伦理挑战”三大理论主题及国家/社会/内部审计的实践进展，随后提出人工主导、指令驱动、反向引导、智能自主四类人机协同模式，最后从技术突破（可信智能）、应用深化（人机协同）、治理体系（协同治理）三方面展望未来，为人工智能审计高水平应用提供支撑。
论文信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 论文原标题 | 人工智能审计：内涵特征、研究进展与未来展望 |
| 主要作者及研究机构 | 任磊（南京审计大学内部审计学院，副教授）；陈硕研（南京审计大学国家审计学院） |
| 网络首发日期 | 2025-10-31 |
| 发表期刊 | 《财会月刊》（ISSN 1004-0994，CN 42-1290/F） |
| 引文格式（GB/T 7714） | 任磊,陈硕研.人工智能审计:内涵特征、研究进展与未来展望[J/OL].财会月刊,2025(21):83-88.https://link.cnki.net/urlid/42.1290.F.20251030.1132.038 |
一段话总结
本文聚焦人工智能审计这一审计数字化转型核心方向，首先梳理其内涵并构建“数据层-技术层-能力层-流程重构-成果应用”五维系统架构；接着通过2004-2024年国内外文献计量分析（中文438篇、英文109篇），明确发文趋势与研究热点；再以编码分析解析“智能技术演进、审计效能提升、技术风险伦理”三大理论主题，并梳理国家/社会/内部审计的实践案例；随后基于“能力匹配度-任务复杂度-环境适配度”三维框架，提出四类人机协同审计模式；最后从技术突破（可信智能）、应用深化（人机协同）、治理体系（协同治理）三方面展望未来，为AI审计落地提供理论与实践支撑。
思维导图
研究背景
1. 行业痛点：传统审计的“三大局限”
传统审计像“手工筛查海量文件”——依赖人工操作、纸质文档和抽样技术，存在明显短板：
- 范围窄：只能抽样分析部分数据，容易遗漏隐藏风险（比如某企业通过分散小额报销舞弊，传统抽样很难发现）；
- 时效差：多为“事后审计”，等发现问题时损失已造成（例如项目超支后才审计，无法及时止损）；
- 效率低：审计师手动核对凭证、整理数据，耗时耗力还易因经验差异产生主观偏差。
2. 技术机遇：AI重构审计模式
随着机器学习、自然语言处理、大语言模型（如2025年我国自主研发的DeepSeek）等技术普及，审计开始向“智能扫描+实时监控”转型：
- 江苏省发布大语言模型智能分析平台，能自动从合同、发票中提取关键信息；
- 中国石化部署DeepSeek大模型，优化审计决策流程，覆盖更多业务场景。
这些实践证明，AI能突破传统审计局限——比如全量分析数据、实时风险预警，但行业仍面临“共性难题”：
- 没有统一的AI审计概念和理论体系（有人认为是“技术工具”，有人认为是“流程重构”）；
- 技术风险（数据泄露、AI“黑箱”不可解释）和伦理挑战（审计师职业替代、责任认定模糊）凸显。
正是这些“痛点+机遇+难题”，推动研究团队系统梳理AI审计的核心逻辑与落地路径。
创新点
- 构建五维AI审计系统架构：首次明确“数据层（处理全类型数据）-技术层（核心是AI技术）-能力层（感知-分析-决策）-流程重构（自动化审计环节）-成果应用（风险控制）”的完整链路，解决“AI审计是什么、由哪些部分组成”的基础问题。
- 提出四类人机协同模式：基于“能力匹配度-任务复杂度-环境适配度”三维框架，划分“人工主导型（高复杂场景）、指令驱动型（结构化任务）、反向引导型（AI提建议）、智能自主型（全流程自动化）”，填补“人机如何协作”的实践空白。
- 融合双方法分析研究进展：用“文献计量”（量化发文趋势和热点）+“编码分析”（定性拆解理论主题），既全面又深入，避免单一方法的片面性。
- 分主体梳理实践案例：系统总结国家审计（审计局）、社会审计（四大事务所）、内部审计（企业）的典型应用，让理论落地有“具体参考”。
研究方法和思路
本文采用“文献分析+框架构建+案例总结”的混合研究思路，具体步骤拆解如下：
1. 步骤1：文献收集与计量分析（回答“研究现状如何”）
- 选数据库与关键词：中文用CNKI，关键词含“人工智能审计、大数据审计、智慧审计”；英文用WOS，主题词含“AI audit、big data audit”。
- 筛选文献：剔除无关、非核心文献，最终保留中文438篇、英文109篇（2004-2024年）。
- 分析内容：
① 发文趋势：统计每年文献数量，看国内外关注热度变化；
② 研究热点：通过关键词聚类，识别国内“技术-应用-系统”、国外“技术-质量-专业”的差异。
2. 步骤2：编码分析提炼理论进展（回答“理论研究到哪了”）
- 第一步：标代码：精读文献，用简单标签标注核心观点（比如“AI提升审计效率”“AI黑箱风险”）；
- 第二步：归主题：按代码逻辑归纳二级主题（比如“技术应用”“风险挑战”）；
- 第三步：提核心：最终提炼出“智能技术演进与应用”“审计效能提升路径”“技术风险与伦理挑战”三大理论主题。
3. 步骤3：梳理实践进展（回答“实际用得怎么样”）
- 分主体调研：收集国家审计（南京、杭州审计局）、社会审计（毕马威、德勤等）、内部审计（中国移动、国家电力投资集团）的应用案例；
- 总结共性：发现当前AI主要用于“重复性高、规则明确”的任务（如凭证检查、合同审计），尚未替代复杂职业判断。
4. 步骤4：构建人机协同模式（回答“未来怎么协作”）
- 定框架维度：从“能力匹配度”（人vs机器优势）、“任务复杂度”（复杂/重复/风险/时效）、“环境适配度”（技术/数据/组织/法律）三个维度切入；
- 推模式类型：结合维度特征，推导四类模式，明确每种模式的适用场景（如人工主导型适用于法规模糊的新兴领域）。
5. 步骤5：提出未来展望（回答“下一步该怎么做”）
- 基于前文发现的问题（数据风险、黑箱、治理缺失），从技术、应用、治理三方面提方向，确保建议“针对性强”。
主要成果和贡献
核心成果归纳表
| 成果类型 | 具体内容 | 领域价值 |
|---|---|---|
| 理论成果 | 1. 定义AI审计内涵：集成智能技术的自主感知-分析-决策系统； 2. 构建五维系统架构； 3. 梳理智能技术演进3阶段（专家系统→RPA/机器学习→大语言模型） | 解决“AI审计没有统一概念和架构”的问题，为后续研究提供理论基础 |
| 实践成果 | 1. 总结三类审计主体的10+典型案例； 2. 提出四类人机协同模式及适用场景 | 给审计机构/企业提供“可直接参考”的落地路径，避免盲目尝试 |
| 问题与展望 | 1. 指出AI审计的3大挑战：数据安全、黑箱、职业替代； 2. 提3大解决方向：可信智能、人机协同、协同治理 | 明确行业痛点和未来重点，引导资源向关键领域倾斜（如可解释AI研发） |
核心贡献
- 给研究者：画了一张“研究地图”：明确AI审计的内涵、理论热点和缺口，不用再“从零找方向”；
- 给从业者：提供“落地手册”——不管是审计局、事务所还是企业，都能找到自己对应的案例和协同模式；
- 给行业：指出“风险和解法”——比如数据安全要靠加密技术，黑箱要靠可解释AI，避免行业“踩坑”。
详细总结
一、引言：人工智能审计的背景与意义
- 技术驱动：机器学习、语音识别、自然语言处理、大语言模型（如2025年我国自主研发的DeepSeek） 等技术重塑审计模式，推动审计向“全面监管、人机协同、智能决策、敏捷响应”转型。
- 实践探索：各级审计机关（如江苏省）、企业（如中国石化）积极部署大语言模型，创新数字化转型路径，提升审计监督效能与覆盖范围。
- 矛盾凸显：
- 优势：摆脱传统审计抽样局限，提升异常检测、风险评估能力（Munoko等，2020）；可解释AI（XAI）增强审计信任（Zhang等，2022）。
- 挑战：审计数据泄露/篡改风险（Alles，2020；Gu等，2023）；AI“黑箱”增加不确定性（Seethamraju和Hecimovic，2023）；职业替代威胁（李海萍等，2024）。
二、人工智能审计的内涵及核心特征
- 内涵定义：集成机器学习、自然语言处理、计算机视觉等智能技术，构建具备“自主感知、深度分析、决策支持”能力的智能审计系统，实现审计流程自动化与智能化重构。
- 系统架构（五维度）：
- 数据层：处理结构化（明细账、总账）、半结构化（电子发票、销售订单）、非结构化数据（合同文本、现场照片），核心是“智能采集与处理”。
- 技术层（核心）：涵盖自然语言处理、计算机视觉、机器学习、RPA、知识图谱等，实现分类/预测、异常检测、关系挖掘。
- 能力层：基于技术层实现“实时数据采集、深度分析、决策支持”。
- 流程重构：以“规则+AI”驱动，涵盖风险评估、合规检查、智能生成底稿、实时监控等。
- 成果应用：最终实现风险控制、效率提升、智能决策。
- 与传统审计的差异（表1）：
| 维度 | 传统审计 | 人工智能审计 | 主要文献 |
|---|---|---|---|
| 技术基础 | 人工操作、抽样检查、纸质文档+基础软件 | 文本数据挖掘、机器学习、神经网络、图像识别 | Sun(2019); El-Adaileh等(2019) |
| 方法特点 | 依赖审计师经验与职业判断，流程标准化 | 算法驱动、数据建模、自动化流程+智能化分析 | 吴勇等(2021); Zhang等(2022) |
| 数据范围 | 部分数据 | 全量数据分析 | 杨道广等(2022) |
| 审计效率 | 低，依赖人工 | 高，自动化流程 | 刘杰等(2019) |
| 审计质量 | 低，人工经验依赖，主观偏差可能存在 | 高，算法客观分析，减少人为误差 | Munoko等(2020); Mökander等(2023) |
| 时效性 | 事后审计 | 实时、持续监控 | 张春芝等(2024) |
三、人工智能审计研究的文献计量分析（2004-2024年）
- 文献收集：
- 中文文献：CNKI检索，关键词含“人工智能审计、大数据审计、智慧审计”等，剔除非核心后获438篇。
- 英文文献：WOS核心合集检索，主题词含“AI audit、big data audit”等，剔除非相关后获109篇。
- 发文特征：
- 中文：2015年前波动下降，2015年后持续上升，2023年达峰值，后续维持高位。
- 英文：2004-2018年低水平缓慢增长，2018年后增速加快，2024年达29篇。
- 研究热点：
- 国内：聚焦“数据挖掘、国家审计、内部审计、区块链、算法审计”，形成“技术-应用-系统”三维架构。
- 国外：聚焦“machine learning、big data、audit quality、professionalism”，呈现“技术应用-质量保障-专业重构”路径。
四、人工智能审计研究进展
- 理论研究（编码分析，三大主题）：
- 主题1：智能技术演进与应用（3阶段）
- 阶段1（早期）：以人工神经网络、专家系统为核心，应用于实质性测试、舞弊识别（Corkley和Brown，1993）。
- 阶段2（中期）：以RPA、机器学习为核心，聚焦流程自动化（Huang和Vasarhelyi，2019）、深度学习（Sun，2019）。
- 阶段3（当前）：以大语言模型、生成式AI（GAI） 为核心，推动审计智能决策优化（Hanchi等，2024；刘锦，2024）。
- 主题2：审计效能提升路径
- 核心优势：提高审计判断质量、资源配置效率；处理复杂财务估算优于传统方法（Commerford等，2022）；增强审计证据可靠性（Mökander等，2023）。
- 现状：当前处于弱人工智能时代，人机协同为主流模式（刘杰等，2019；吴勇等，2021）。
- 主题3：技术风险与伦理挑战
- 技术风险：数据全生命周期安全风险；AI“黑箱”导致审计结果不可解释（刘国城，2024）。
- 伦理挑战：审计人员离职倾向（李海萍等，2024）；审计师主体地位动摇、责任认定模糊（戚啸艳等，2022）；伦理准则需涵盖透明度、公平、隐私等（Jobin等，2019）。
- 主题1：智能技术演进与应用（3阶段）
- 实践进展（分审计主体，表2）：
- 国家审计：南京市审计局“数据采集-智能分析-重点突破-扩大成果”全链条模式；杭州市审计局“内部审计+AI”大模型；山东省审计厅一体化智慧审计时空大数据平台。
- 社会审计：毕马威“技术导入-平台整合-数智深化”生态（IBM Watson、KPMG Ignite/Clara）；德勤Omnia平台+DARTbot；安永EY.ai平台；普华永道ChatPwC助手。
- 内部审计：中国移动“集中化智慧审计系统”（现场+远程+云化）；国家电力投资集团“多模态数智审计生态”（审计画像、远程审计）。
五、人机协同审计模式构建（3维度分析框架）
- 框架维度：
- 能力匹配度：人（价值判断、灵活应变、沟通协调）；机器（数据处理效率、准确性、公平性）。
- 任务复杂度：含复杂性（多源非结构化数据）、重复性（凭证检查）、风险性（判断失误）、时效性（规定时间完成）。
- 环境适配度：技术环境（审计软件、AI平台）、数据环境（数据库）、组织环境（内控）、法律环境（法规）。
- 四类模式：
- 人工主导型：人核心决策，AI辅助基础任务（如数据整理），适用于高复杂、低规范、法规模糊场景。
- 指令驱动型：人设定规则，AI执行任务并反馈，适用于高度结构化、高时效、低风险场景（依赖高质量结构化数据）。
- 反向引导型：AI主动提建议（风险提示、流程优化），人决策并反馈优化模型，适用于高数据质量、健全法规场景。
- 智能自主型：人设定目标，AI自主执行全流程，适用于高复杂任务，依赖前沿技术、大规模数据仓库、适配组织文化。
六、总结与展望
- 现状总结：人工智能审计从“工具辅助”演进至“系统重构”，突破传统审计局限，但面临技术黑箱、数据隐私、人机角色分配挑战。
- 未来方向：
- 技术突破：从“功能实现”到“可信智能”——研发数据加密/实时监测技术（保障数据全生命周期安全）；开发可解释AI算法（解决黑箱问题）。
- 应用深化：从“基础工具”到“人机协同”——聚焦人机协同模式构建，平衡审计质量、效率与伦理价值。
- 治理体系：从“技术本位”到“协同治理”——加快专项立法；建立跨境监管协调机制；制定行业伦理准则与技术标准；技术企业引入伦理审查；实务界反馈问题。
4. 关键问题
问题1：人工智能审计与传统审计在核心运作逻辑上的差异体现在哪些维度？这些差异如何提升审计效能？
答案：两者差异体现在6个核心维度（如表1），关键差异及效能提升逻辑如下：
- 技术基础与数据范围：传统审计依赖人工+抽样，数据覆盖“部分”；人工智能审计依托机器学习、图像识别等技术，实现“全量数据分析”，扫除抽样盲区，减少遗漏风险（杨道广等，2022）。
- 效率与时效性：传统审计人工操作效率低，且为“事后审计”；人工智能审计通过RPA、自动化流程实现指数级效率提升（刘杰等，2019），并支持“实时监控”，将审计从“事后核查”转向“事前预防+事中干预”（张春芝等，2024）。
- 质量与客观性：传统审计依赖人工经验，易产生主观偏差；人工智能审计通过算法客观分析，结合知识图谱、神经网络提升异常识别精度，降低人为误差（Munoko等，2020），为决策提供更可靠依据。
问题2：2004-2024年国内外人工智能审计研究的发文趋势与核心热点有何差异？这些差异反映了怎样的研究侧重？
答案：
- 发文趋势差异：
- 中文文献：2015年前波动下降，2015年后持续上升（2023年达峰值），反映国内在2015年后对审计智能化的关注度显著提升。
- 英文文献：2004-2018年低水平缓慢增长，2018年后增速加快（2024年达29篇），说明国外研究起步早但前期进展慢，近年随AI技术成熟才加速。
- 核心热点差异与研究侧重：
- 国内：聚焦“数据挖掘、区块链、国家审计、内部审计、系统论”，形成“技术-应用-系统”三维架构，侧重技术落地场景（如国家/内部审计） 与“系统级审计生态构建”。
- 国外：聚焦“machine learning、big data、audit quality、professionalism”，呈现“技术应用-质量保障-专业重构”路径，侧重技术对审计质量的管控作用与“审计师职业价值重塑”（如专业性定义、道德责任）。
问题3：针对人工智能审计当前面临的“技术黑箱”与“数据安全”挑战，未来可通过哪些具体路径实现突破？
答案：未来需从技术研发、跨学科协作、治理机制三方面突破：
- 技术研发：聚焦“可信智能”：
- 数据安全：联合信息安全专家与审计从业者，研发高强度数据加密技术、实时数据监测系统，并建立严谨的访问控制策略，覆盖数据“采集-存储-传输-使用”全生命周期，杜绝泄露或篡改风险。
- 黑箱破解：融合计算机科学、统计学、审计学跨学科知识，开发“可解释人工智能（XAI）算法”，通过可视化技术、逻辑追溯机制披露AI决策过程，提升审计透明度，重塑审计公信力（刘国城，2024）。
- 治理机制：强化“协同监管”：
- 行业层面：由审计行业协会组织专家制定《AI审计技术标准》，明确数据安全与算法解释的最低要求；
- 企业层面：技术研发企业在AI审计产品设计中强制引入“伦理审查环节”，数据采集前需通过合规性评估，避免敏感信息滥用。