作者：比尔·布伦南 迈克·巴卡拉 迈克·弗林 编译：谈多娇、徐昭怡
随着科学技术的发展，人工智能也开始应用于审计领域。可以预见，不久的将来，每个财政年度结束后审计工作不再需要耗用大量的审计师，人工智能将参与审计的全过程。
人工智能时代仍需要审计人员主观判断
在传统审计过程中，数据的采集非常关键。在对数据进行审查之前，审计人员需要取得大量的原始业务数据，然后再审查这些数据的准确性，对比这些财务数据与采购订单、账单、应收账款、应付账款、费用和薪酬的实际发生额是否一致。
此外，审计人员还要在大量外部数据的基础上确定审计风险等级，制定审计计划，得出审计结论。
在人工智能时代，企业业务数据的储存形式发生了变化，而且不同的审计软件对数据分析的深度和广度也不尽相同。审计人员必须系统地了解不同行业、客户的数据特征，以及不同数据集的结构及其区别，在审计过程当中了解不同数据资料的转换形式。
例如：在对保险公司进行审计时，需要了解很多保险公司的合同条文。这类文件一般是采用PDF的文档格式进行储存，而不同险种的索赔金额采用文本格式储存。在收集审计数据之前，需要将不同格式的文档数据进行转化和对比。
以前数据的收集和对比工作都是靠手工完成，如果换由人工智能来完成上述工作，不仅对数据的准确性提出了新要求，而且还需要人工智能技术具备决策判断能力。当然，审计工作最后仍然需要审计人员的主观判断，即需要审计师的专业技巧。
应将技术开发与实践需求完美结合
在传统审计时代，企业每年都会支付巨额资金用于聘请审计人员。审计人员必须对企业数据进行仔细检查并作出职业判断。
然而，人工智能审计大大简化了审计师获取数据和处理数据的过程，并能快速从海量的企业数据中寻找所需要的数据信息。
需要指出的是，人工智能虽然可以快速从海量数据中识别异常变化，但对数据异常变化模式和原因的调查和推导，还需要借助审计师的主观判断。人工智能只是命令的执行者，要想对企业的风险进行定位，还需要依靠审计师的职业判断。因此，在人工智能审计系统的设计中，需要充分考虑系统开发者和审计师的需求，将技术开发与实践需求完美结合。
人工智能审计的突出优势
其一，效率更高。与人工相比，机器的数据处理效率更高，耗时较少。那些曾经困扰审计人员的数据处理工作，在机器和人工智能时代都迎刃而解了。
借助人工智能技术，审计系统可以快速地找出并提取相关信息，将其转换为审计需要的格式，以供审计人员检查、分析和审查。
例如对财富500强公司进行审计，采用人工智能审计比传统审计所需的审计人员要少得多，审计师只需对审计结果进行判断，而将庞大数据的处理工作留给机器去做。
审计系统可以从海量数据信息中确定需要审查的数据，识别异常数据。无论是某一地区订单的激增，还是某一客户费用的临时变化，亦或是企业与某供应商合同条款的调整，人工智能都可以快速发现这些反常变化并对其进行精准识别。
其二，范围更广。传统的审计只能完成抽样审计，而人工智能审计可以在详细审计的基础上对企业的所有业务进行评估。由于人工智能审计过程中节约了数据处理的时间，审计系统可以将企业所有的数据都纳入审计范围，不再仅对部分数据进行抽样审计，因此审计审查范围更广，涉及企业全部的业务。
其三，程序更简。人工智能审计大大简化了审计工作，是传统审计的一个重大变革。对数据进行提取、比较和检验只是人工智能审计的开始。人工智能技术加快了数据的输入和提取，简化了审计程序，节约了审计数据的准备时间。
例如，在传统审计时代，对企业付款业务的审计需要联系开户银行取得相关数据并得到银行的配合。整个过程程序复杂，耗时较长。在人工智能审计时代，系统可以自动检查付款业务活动及金额，获得实质性测试所需数据。
其四，客户受益。对于被审计客户而言，为人工智能审计程序提供的文件更简单，所需资料更少。
在人工智能审计时代，外部审计人员有更多的时间和精力对企业数据进行更深入的分析，有助于他们提高判断能力，增强对不确定事项的估计能力。
