人工智能内部审计的流程设计和实现路径

王海兵，张美丽，陈 欣

(重庆理工大学 a.财会研究与开发中心； b.会计学院, 重庆 400054)

一、引言

近年来，互联网技术的快速发展导致信息和数据的井喷式增长，人类社会逐渐进入大数据时代，为人工智能技术的发展带来了契机。人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。2016年，我国发布国家级人工智能战略；2017年，国务院发布《新一代人工智能发展规划》，指出到2030年，部署构筑我国人工智能发展的先发优势，加快建设创新型国家和世界科技强国[1]。自从1983年我国建立内部审计制度，企业设立内部审计部门以来，内部审计已经走过了近40年的发展历程。在这几十年间，内部审计经历了手工审计、电算化审计、信息化审计。随着人工智能技术的不断发展并和内部审计融合，企业内部审计运用的审计技术在信息化的基础上实现智能化，以此提高审计工作的质量和效率[2]。发展人工智能内部审计是提高内部审计效率、推进国家治理体系和治理能力现代化的需要，有助于实现审计全覆盖，促进经济高质量发展。

当前，人工智能与内部审计的结合还不紧密，应用研究尚处于初级阶段。人工智能技术应用于内部审计，是落实科技强审的内在要求。大数据时代，数据存在体量大、复杂化、计算困难等问题，传统的内部审计方法难以有效应对。人工智能在内部审计中的应用可以解决这些问题，实现全面审计、即时审计、连续审计、远程审计、联网审计、协同审计，革命性地提高审计效率和质量。世界正处于百年未有之大变局，国内国际形势错综复杂，风险等级提升，风险范围扩大，这对于内部审计的创新和发展提出了更高的要求。推动人工智能技术与内部审计的深度融合、探索我国人工智能内部审计的实现路径，对发展人工智能内部审计和促进经济高质量发展具有重要的现实意义。

二、文献回顾

人工智能是计算机科学的一个分支，在自然语言处理、图像处理、智能机器人、专家系统等方面应用广泛。人工智能以其深度学习算法、算力特点辅助交叉学科研究，将知识迁移到非计算机科学类领域上，或将突破其他学科研究瓶颈。将人工智能技术应用于内部审计领域的研究很少，但这种应用无疑能够激发内部审计的可研究性和发展性。本文拟从政策制度、理论研究、实践应用研究等方面对人工智能内部审计进行综述。

(一)人工智能内部审计政策制度

目前，国内外尚没有具体的人工智能内部审计政策制度，而是分别对人工智能和内部审计制定了相关的政策制度。在人工智能方面，中国、美国、欧盟均出台相关政策推进人工智能的应用。2015年，中国发布了实施制造强国战略的第一个十年行动纲要——《中国制造2025》，其核心是加快新一代信息技术与制造业深度融合，推进智能制造。随后，将人工智能行业陆续纳入国家“十三五”“十四五”规划中。美国在2019年也发布了一项人工智能相关的行政命令，要求制定技术标准以支持人工智能的应用。欧盟在人工智能的协调计划中呼吁，在制造和能源部门创建“欧洲通用数据空间”，以支持人工智能的发展和应用。在内部审计方面， 2018年发布的《审计署关于加强内部审计工作业务指导和监督的意见》提到，要积极推广大数据审计工作模式等先进审计技术方法。国际内部审计师协会2017年发布的《全球视角和见解：人工智能审计框架》对人工智能审计框架及其各部分的有机联系进行了规定，这为人工智能应用于审计领域提供了参考。中国内部审计协会发布《内部审计具体准则第28号——信息系统审计》，要求审计人员应当熟悉内部审计业务并具备必要的信息技术及信息系统审计的专业知识。在信息系统广泛运用和不断更新的趋势下，审计人员需要掌握人工智能等新技术以便支持信息化环境下审计工作的开展。

(二)人工智能内部审计理论研究

国外的互联网、大数据、人工智能等信息技术的发展与应用比我国早，对内部审计智能化的理论研究更为系统。Baldwin-Morgan等，Arnold等考察了人工智能技术对审计影响的理论框架[3-4]。在此基础上，人工智能内部审计理论研究形成了不同的学术观点。Bowling等对此持积极的态度，认为人工智能应用于审计领域可以识别审计风险，审查所有的审计交易事项，然后测试风险交易，对总账和明细账进行分析[5]。Commerford等则认为人工智能审计会影响审计师判断，还可能因潜在数据偏差和人机交互偏差从而降低审计质量[6]。Kokina等提出有必要进一步对消除数据偏差的策略进行探究[7]。我国人工智能审计研究始于2013年，但是人工智能在内部审计中的应用理论研究较少。现有的理论研究主要集中于两个方面，一是人工智能技术所带来的内部审计模式的创新转变。王静基于财务共享模式下从人员组织管理、智能审计系统、程序实施以及审计取证等环节设计了智能内部审计的实现路径[8]。张庆龙等借助内部审计数字化特征表现和机器人流程自动化在审计实务中的应用构建了内部审计智能化技术应用框架[9]。二是基于智能技术对数据的智能处理，包括数据获取、存储和比较分析，构建智能审计模型和系统，并将其应用于特定案例企业内部专项审计分析。张俊清利用深度学习网络构建了智能审计数据分析模型，以物美公司为研究对象开展了内部经济效益审计，系统演示了智能审计在案例企业的实际运用过程，从而验证智能审计数据分析模型的可行性[10]。李源等针对商业银行开展了基于人工智能的计算机审计系统研究，利用人工智能技术对银行的审计数据进行处理和分析，从而实现银行内部各专项审计的应用分析[11]。

(三)人工智能内部审计实践应用研究

基于技术应用细节角度， Baldwin等认为应用专家系统、神经网络、模糊系统和混合系统等人工智能技术，可以改进会计和审计的功能[12]。针对技术应用结果，Issan等对人工智能审计通过自动制定审计计划、执行审计任务，生成审计证据，改进审计流程，从而提高审计的效率和质量进行了探讨[13]。同时，Huang提出将四阶段RPA框架应用于审计，可使审计人员从重复、低判断度的审计任务中解脱出来，集中于专业性较强的审计任务[14]。聚焦具体实例应用研究，作为国际“四大”会计师事务所之一的德勤会计师事务所推出内部审计机器人“小勤人”，可以在内部审计执行过程中协助内部审计人员进行自助式审计数据采集和项目管理，以及自动化测试、审阅、编制底稿等[15]；毕马威中国推出的“人工智能信贷审阅工具”，充分应用自然语言处理和大数据技术，对信贷文档和信贷相关信息进行更为有效的提取、储存、管理和分析，推动了金融行业的创新与发展。国内则主要是大型集团公司开展了相关的人工智能内部审计的实践应用。中国移动将内部审计与人工智能技术相结合，相继研发了合同智能审计、凭证智能审计、“审计机器人”自动化作业等产品应用于审计实践[16]，拓宽了数据审计的监督范围，找出了传统审计无法发现的违规问题，加大了数据审计发现问题的深度，在缩短审计时长的同时完成了更多审计工作量，显著提升了审计效率和审计质量。国网河南省电力公司通过开展构建数字化审计工作机制、设计开发数字化审计平台，搭建了电网企业智能审计体系[17]，加大了审计覆盖面，提高了智能审计效率和质量。南京银行审计部以“大数据思维”和“审计专家思维”为指导思想,运用智能审计技术构建了智能审计系统[18]，降低了银行经济损失并全面提升了管理效益。

(四)研究述评

综上所述，国外学者对大数据时代内部审计智能化的发展进行了深入的探讨，提供了相当丰富的理论成果和实践经验。我国关于智能内部审计的研究尚处于萌芽阶段，高质量科研成果较少。随着社会的发展，不可否认科技强审将是今后审计发展最显著的特征之一。高效率地运用RPA技术、模式识别技术、自然语言处理、人工神经网络、深度学习等人工智能技术开展内部审计工作，将智能技术与内部审计进行深度融合，探索人工智能内部审计的实施路径研究，既有助于细化内部审计智能化转型的研究，也有助于推动内部审计的理论创新和发展。因此，本文在以往的研究基础上，将外国的实践经验中国化，从人工智能内部审计技术应用、法规政策、人才培养、人机协同、安全防范等出发，对人工智能内部审计的实现路径进行探讨，助力企业部署现代化新发展格局，推动内部审计向高质量、高效率、高精准的方向迈进，实现人工智能在内部审计领域的创新，促进经济社会的高质量发展。

三、人工智能内部审计存在的问题

(一)人工智能内部审计实践应用进程缓慢

人工智能技术已经渗透到多个行业领域，中科院发布的《2019年人工智能发展白皮书》提到，从行业使用率视角来看，安防和金融行业的人工智能使用率最高，零售、交通、教育、医疗、制造、健康行业次之。显然，智能化将会是今后社会发展和人类生活的显著特征，智慧城市、智能社会正在逐渐形成。企业也顺应时代发展的趋势，借助智能技术的力量，开展人工智能内部审计，更高水平地发挥内部审计的职能作用，提升公司的治理能力和治理水平。目前，除了德勤等大型会计师事务所和少数大型集团公司在内部审计领域开展了初步的人工智能实践，大多数企业仍然采用的是传统的内部审计方法，即以手工为主，手工收集数据信息，利用计算机信息技术进行辅助处理，再对数据信息进行对比和分析。审计的效率和效果会因为收集数据信息内容不全面、范围不广泛，处理数据速度慢，内部审计人员的专业技能水平不高等因素的影响，而使内部审计的作用不能得到充分发挥。因此，传统审计模式无法满足对内部审计全面性、即时性、连续性、高效率和高质量的要求，削弱了内部审计的价值创造能力。

(二)人工智能内部审计相关的法规政策和准则制度不完善

人工智能技术本身的法律法规和技术标准还不够完善，在内部审计中的应用范围受到限制。目前，我国没有与人工智能内部审计直接相关的法律法规和准则制度。与人工智能技术在审计中的应用相关的政策和制度主要针对的是外部审计；人工智能内部审计方面的政策制度较少，实践探索不足，缺乏发展动力。习近平总书记在党的十九大报告中提出，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”。习近平总书记在中央审计委员会第一次会议上指出，要坚持科技强审，加强审计信息化建设。因此，顺应时代发展趋势，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[19]。国际“四大”会计师事务所依赖于其全球化的市场、优秀的人才储备、卓越的技术和雄厚的资本力量，在“审计智能+”领域的探索处于领先地位，为我国“审计智能+”建设提供了借鉴。

(三)人工智能内部审计人才匮乏

传统的内部审计人员大多出身于会计专业和审计专业，甚至有的是非财务专业，队伍里缺乏人工智能专业背景或者具备人工智能技术的人才。国内人工智能审计研究团队独立且分散，科研机构各自为战，缺乏工程技术、计算机科学、信息网络等基础智能技术科研机构，未形成研究主体阵营[20]。人工智能内部审计人才的匮乏，主要是由于人工智能专业人才稀缺。根据工信部人才交流中心发布的报告，到2025年，我国人工智能人才的缺口将超过1 000万，供需比例严重失衡，尤其在不同层次、不同技术方向、不同岗位上存在结构性失衡。另外，人工智能人才后续供给能力较弱。虽然随着人工智能技术的广泛应用，高校开始重视人工智能，陆续开设了人工智能专业，但也仅是部分地区院校设置人工智能课程。而且，我国在人工智能领域的基础研究比较薄弱，教学体系单一，未能与其他学科进行交叉融合。在人工智能人才培养过程中，教学与产业实践的脱离，导致学生毕业后在实践中还需了解学习其他专业相关的知识，不能做到立即投入使用。人工智能内部审计人才的匮乏，在一定程度上会制约人工智能内部审计的实现。

(四)人工智能内部审计的技术伦理问题

人工智能技术的应用推动了内部审计的创新发展，而新技术的应用往往伴随着技术的伦理问题，会对审计人员和企业造成一定的冲击。一方面，人工智能技术在某些方面对人工的替代，会造成部分人员失业或减少相关的工作机会，这将造成审计人员的恐慌；另一方面，对人工智能的高度依赖和应用，可能会引发人的惰性，削弱审计人员的主观能动性，造成思维意识的退化，长此以往不利于审计人员自身能力的提升。除此之外，更值得深思的是人工智能是对人类大脑思维过程的模拟，在人工智能内部审计的实践中，AI机器可通过自动认知、决策和行为完成任务，一定程度上显示出人的“主体性”，这将会削弱审计人员的主体性。若AI机器成为审计团队的“一份子”，审计人员将和冷冰冰的机器共事，有效沟通的障碍和情感交流的缺失势必会对审计工作产生不利影响。同时，对AI机器主体性问题的讨论涉及伦理学上道德主体责任的问题，如果赋予AI机器主体地位，一旦发生工作失误或违反法律或违背道德，AI机器能否承担责任，其设计者和应用者是否共同承担责任，又如何分配他们之间相应的责任[21]。责任主体不确定导致难以追责，涉及的公平正义原则将会失去原有意义，可能造成公司经营发展不平衡，甚至带来更大的风险与挑战。在人工智能内部审计的实践中，人机如何协同共生，要求我们必须解决人工智能内部审计的技术伦理问题[22]。

(五)人工智能内部审计的安全风险

人工智能内部审计还面临着来自企业内外部的各种安全风险。随着网络水平愈加发达，网络遭受攻击的频率日益增加，攻击的方法和手段层出不穷，网络攻击日趋规模化、自动化。一方面，加强数据信息的安全管理尤为重要。人工智能技术的应用，导致企业对数据的需求量大幅增加，对数据的管理更为集中，在数据传输和数据存储方面需要严防数据被泄露、被恶意篡改等问题，否则会损害数据所有者的利益；另一方面，人工智能技术本身是存在安全风险的，自动化、智能化的技术也是由人设计并创造出来的，如果相关程序或算法设计不当，在技术运用过程中就会造成一系列的错误，导致内部审计人员根据错误的结果做出不恰当的判断，从而给企业造成损失。或者程序本身并不存在问题，但设定好的指令只会执行命令，不会判断是非对错，审计人员无意或故意进行了违法操作或违背公序良俗的操作，也会给企业带来法律和道德上的风险。综上所述，将人工智能应用于内部审计还需要解决相关的安全问题，诸如网络攻击、数据泄露、数据被恶意篡改、程序设计和技术应用不当等问题。

四、人工智能内部审计的框架流程设计

建立一个人工智能内部审计的框架流程，有助于系统解决人工智能内部审计存在的问题。人工智能内部审计的框架流程设计包括国家和行业层面的基础环境配置，以及企业层面的资源配置和审计活动。人工智能内部审计的流程包括审计准备阶段、审计实施阶段、审计报告阶段和后续审计阶段。以制度规定为监督标准，人本导向为发展方向，人才培养为实施前提，对内部审计整个审计项目周期全流程进行智能化(图1)。

第一，国家和行业层面的基础环境配置。首先，制定与人工智能内部审计相关的法规政策和行业准则，鼓励、指导和约束人工智能在内部审计中的应用；其次，构建人工智能内部审计监督管理平台，促进内部审计监督信息实时共享互通,将静态审计转化为动态审计,做到时时审计、时时监督,提升审计监督效率和质量；最后，完善人工智能内部审计人才培养体系，为人工智能内部审计的实施提供源源不断的人力资源，实现内部审计基础环境智能化。国家、行业层面的举措能够驱动人工智能内部审计的发展，为企业层面的实施提供强有力的支持。

第二，企业层面的资源配置和审计活动。企业人工智能内部审计以人本为导向，建立健全企业人工智能内部审计制度体系，并做好人工智能内部审计人才储备。企业人工智能内部审计活动涉及审计准备阶段、审计实施阶段、审计报告阶段和后续审计阶段。企业以人本为导向，为人工智能内部审计的实施提供方向，保证充分发挥先进技术的正向影响，规避负向影响。重点强化人工智能技术的应用，将人工智能技术和内部审计工作有效融合，利用RPA技术、模式识别技术、自然语言处理、人工神经网络、深度学习智能技术，实现企业内部审计数据的智能采集、数据自动化处理、数据自动存储、数据智能比较分析和数据自动验证。安全是技术应用的基础，开展人工智能内部审计需采取安全防范措施，保障内部审计环境、流程、数据和信息的安全。此外，还应对人工智能内部审计的实施情况进行监督，对应用过程实施质量控制，保证其合法合规有效。

第三，人工智能内部审计成果的形成和利用。人工智能内部审计的产出是成果的形成，包括自动审理、生成智能化审计报告、出具审计意见、出具内部审计决定、编制审计风险地图等。在此基础上，在线跟踪整改情况、分析审计效果、提出建议、做出评价和得出结论，从而把内部审计人员从繁琐的工作中解放出来，提高内部审计工作效率和效果。

本文在文献[19]覆盖决策系统的提取高置信度规则的研究基础上,引入了一个评估规则覆盖能力的度量,从而可获得泛化能力强的高置信度规则,并给出了一个规则置信度保持的属性约简启发式算法以提取紧凑的规则。今后将在动态数据环境中研究如何提取高效紧凑的规则,并进行相关的数值试验。

图1 人工智能内部审计的框架流程设计

五、人工智能内部审计的实现路径

(一)加快人工智能在内部审计中的应用进程

1.积极规划部署人工智能内部审计

艾瑞咨询发布的《2020年中国人工智能产业研究报告》指出，当前中国大型企业已在规划实施人工智能项目，到2025年人工智能产业规模预计超过4 500亿元。《普华永道：2018年内部审计行业状况研究》对囊括遍布全球92个国家，超过2 500多家大型跨国企业的董事会成员和管理高层调研后发现，约有14%的内审部门属于大力推进并采纳新科技类型，有近46%的内审部门关注采用新科技的企业并紧跟它们的步伐。因此，我国加快人工智能在内部审计中的应用进程符合国际内部审计发展趋势。通过有效的内部审计沟通能使全公司上下达成发展人工智能内部审计的共识，这既加强了人工智能在内部审计中的应用，也能减少因内部审计模式改变带来的各种阻力。

2.加强人工智能技术与内部审计的有效融合

随着大数据、深度学习技术的快速发展，人工智能技术必将与现代内部审计进行深度融合，智能内部审计也必将会为审计方法、流程和模式带来根本性的变革。在人工智能等信息技术的推动下，传统橄榄型内部审计正在向哑铃型内部审计演进，审计准备阶段和终结阶段耗用的时间和资源增加，中间的审计过程通过人工智能技术的应用得到极大简化，提速增效显著。人工智能技术是实现内部智能审计的核心要素，内部审计可以借助人工智能技术对数据和信息进行智能整理、智能转换和智能分析等。人工智能技术与内部审计的有效融合，主要包括模式识别技术、人工神经网络(ANN)技术、自然语言处理(NLP)技术、机器学习技术、深度学习技术、专家系统(ES)等与内部审计的有效融合，强化与内部审计的有效融合。

3.推动人工智能技术在内部审计中的具体应用

(1)对审计数据进行采集

企业内部审计人员可以获取的数据来源主要有两部分，一方面是从公司内部的财务共享服务中心或ERP财务系统中获取企业的经营数据、财务数据、管理数据等，另一方面是从企业外部的互联网平台、政府统计数据库、第三方数据库等获取市场信息、行业信息和其他信息等。传统内部审计主要依靠手工收集信息，速度慢、效率低，而人工智能技术可以自动获取数据信息，大大提高数据采集的速度，扩大数据采集的范围，增加数据采集的深度。例如，内部审计人员可以通过模式识别技术自动识别公司的文件资料、凭证账簿上有无相关人员的签字印章；可以通过模式识别技术对公司的存货进行视觉识别的跟踪定位，实时查看存货的位置和状态，确认存货的流转情况和损毁、丢失等情况；可以通过自然语言处理技术查阅各种文本信息，包括合同信息、市场需求信息、市场价格、竞争对手信息等，对大量文本内容进行快速、专业的分析，精准提取关键信息，并自动形成文摘。

(2)对审计数据进行处理和存储

数据的分析和比较必须依靠大量高质量的数据才能得出准确或有意义的结果，这就需要对各个渠道采集的数据的精准性进行预处理。比如可以将数据库细化为数据处理、存储和无效中心，首先将所采集到所有数据信息，包括文本信息、图像信息、网页信息等全部传输到处理中心，通过人工神经网络等技术对数据信息进行过滤、剔除，筛选出有效的数据信息，再将其全部转化为能够统一识别、处理的结构化数据。然后将这些数据传输到存储中心，方便按需进行数据提取。最后将筛选出来的无效的数据信息传输到无效中心，数据库定期对其进行自动清理，提高数据库的存储效能。

(3)对审计数据进行分析

内部审计的内容和目标不同，导致所选择的分析数据存在不同。内部审计人员可以通过深度学习技术对有效的审计数据进行特征识别，从审计数据库的存储中心提取出符合审计项目的相关数据，然后将被审计单位的数据和基准数据进行对比分析，再将结果以文本、图像等形式反馈给内部审计人员。内部审计人员根据反馈情况能够了解企业的经营管理水平，也能够对存在的问题或有疑虑的地方进行深入调查，或是利用专家系统对比较结果自动进行原因分析，内部审计人员再对结果进行复核，最后利用机器学习技术帮助管理层制定最优的应对方案。例如，内部审计人员可以依据市场需求信息，与本企业的产品销售计划做比较，评价相关决策的恰当性；内部审计人员可以根据大量的经营管理数据利用机器学习构建最优的工作组织模型，完善公司的治理结构。

(二)建立健全与人工智能内部审计相关的政策法规和准则制度

人工智能应用于内部审计，是内部审计模式创新性的变革，为此需要建立完善的人工智能内部审计法规和制度体系，并构建人工智能内部审计监督管理平台。首先从国家层面制定人工智能内部审计的发展规划，将人工智能内部审计涉及的先进技术、审计规范、服务主体、审计对象等纳入人工智能内部审计框架。通过财政拨款、税收优惠、人才政策等方式鼓励更多的企业参与人工智能内部审计建设[23]。在此基础上，审计署、工信部等政府部门联合组织行业内若干头部企业借鉴COBIT等标准共同构建系统性的人工智能审计的科学应用和管理标准体系，促进人工智能内部审计的规范发展。

我国有关立法部门可以借鉴欧盟委员会出台全球第一份人工智能法案并与中国国情相结合，制定我国的人工智能相关法律法规。在人工智能和内部审计两套制度体系中，探求人工智能和内部审计的耦合平衡点和交互影响区域，从而推动建立健全人工智能内部审计的制度规范体系。该体系应对人工智能技术在内部审计中的使用范围、方式以及有关责任作出规定，尤其是人工智能与手工操作存在很大不同，对于相关责任认定方面一定要明确区分。企业也需要相应制定人工智能技术在内部审计中应用相关的内部管理制度，指导、规范人工智能内部审计工作的实施。通过加强政府引导和政策支持，调动企业大力推进人工智能内部审计的积极性，利用法律法规和准则制度约束企业开展合法合规的人工智能内部审计，实现内部审计的创新性变革。

构建人工智能内部审计监督管理平台，基于业务数据的智能采集、处理、存储、分析，根据企业规划、企业建设、营销管理、人力资源管理、财务管理等业务流程的风险点设置审计规则及预警阈值，建立审计风险指标体系，实时监控审计项目的实施情况，并及时智能分析审计项目数据信息，对存在的异常点或风险重大的业务流程或环节进行自动预警，助力内部审计人员发现高风险领域，确定重点关注对象，确定审计方向，查找原因，完成内部审计工作的在线审计监督，并智能出具内部审计报告。

(三)完善人工智能内部审计人才培养体系

内部审计人员是开展内部审计工作的关键，在大数据背景下，如果审计人员掌握的数据信息不全、数据处理分析能力较弱，则有可能导致审计结果缺乏一定的时效性和准确性，内部审计的治理效能将大打折扣。因此，人工智能内部审计的建设与发展需要既懂人工智能技术又懂审计业务的复合型人才或队伍。教育组织或部门应着力构建完善的人工智能审计人才培养体系，培养出符合复合型人才标准的人工智能审计应用人才。行政企事业单位需采用鼓励政策，吸引高素质人才，组建具有技术创新能力和丰富业务知识的专业审计队伍，团队成员间优势互补，形成审计合力，最大程度地实现增加企业价值的目标。现有的审计人员要转变审计思维，不断吸收新技术、新知识，自觉加强职业教育和相关技术培训。人工智能是一门包含理论、方法、技术及应用系统的综合性学科，与其他学科结合应用更能发挥它的价值。因此，高校院所不能只开展相关的技术课程教学，而应该在教学过程中有针对性地结合其他专业学科进行融合教学，诸如审计、医学、金融学、机械等。高校院所开展人工智能和其他专业的融合教学可以更好地培养出全面性、综合性人才，使其能够立即进入相关领域工作，缩短专业学习与实践工作不衔接导致的适应期。同时，研究人工智能与审计融合发展的专业研究机构、高校院所、大型企业等也应该加强团结协作，分享前沿的人工智能技术，在内部审计领域加快实践应用探索，共同推动人工智能内部审计的发展，为科技强审提供思路以及为高端审计人才体系的建设提供保障。

(四)发展人本导向人工智能内部审计

人工智能技术较以往任何技术更接近人的智能，可以说是更为锋利的“双刃剑”，一旦没有恰当应用它的价值，对社会的负作用可能是灾难性的。因此，人工智能技术的应用需要以人本为导向。我国古代最早的人本思想，始于春秋时期，载于《管子·霸言》篇，强调人贵于物。马克思也提出过关于人本思想的哲学观念，强调人是社会的主体，是社会进一步发展的前提，就是人的自由、解放和发展。文祥等提出人本视角下人工智能技术的哲学研究，强调人工智能的发展要以“人”为最高发展目标，以人为本，以技为用[24]。王海兵提出要发展以人为本的内部审计，注重人的价值，重视发挥人的作用和人的主观能动性[25]。人工智能与内部审计基于以人为本的宗旨，实现高度融合甚至一体化，发展人本导向人工智能内部审计，破解人工智能内部审计的技术伦理问题。人工智能内部审计的发展要考虑审计人员的需求，帮助审计人员实现自身价值，发挥人与技术结合的最大优势，促进企业实现更高水平的价值增值活动；以不损害他人的利益为原则，合法合规地应用技术；以服务人类为目标，而不是超越人类，从而喧宾夺主成为审计的主体。同时，内部审计人员自身也要摆正心态，客观地看待人工智能技术带来的优势，努力去掌控技术提升自我能力，而不是陷于新技术带来的恐慌中或享受于新技术构建的舒适区。坚持以人为本的出发点和价值取向，是解决人工智能内部审计技术伦理问题的正确途径。

(五)防范人工智能内部审计安全风险

针对人工智能技术本身可能存在的安全风险，在设计和应用人工智能内部审计产品时要进行大量测试，并对应用过程时刻监控，以确保应用的准确、恰当、合法、合规。针对数据、网络层面的风险，可以利用机器学习、深度学习对不同数据类型的大数据进行聚合、分类和识别，检测与企业自身情况和运行结果不相符合的异常行为；对影响网络安全的各种要素进行获取、分析和评估，对相关的数据进行关联分析、融合处理，预测可能发生的安全威胁，提前进行风险防范。对当前的安全策略进行分析，不断加强自主学习，对于新产生的攻击或威胁行为，自动调整相应的防护措施[26]。大多数安全风险主要是由素质低下、缺乏道德、利欲熏心等具有恶意意图的人所造成，因此除了从技术层面进行防范之外，最关键的是要加强对相关人员的素质教育和道德培养。企业在开展人工智能内部审计时，应加强社会责任的战略观和价值观建设，以人为本，落实公平、诚信的商业伦理，抵制利用技术唯利是图。同时，企业还要把职业道德准则贯穿于员工的学习和培训过程，形成时刻遵守职业道德和法律法规的工作氛围。对内部审计人员加强安全教育，从根本上遏制安全风险的发生。另外，还要增强法律对人的约束，对违法违规行为进行恰当惩处，加强法律的震慑力。当安全层面的风险被减弱甚至消除时，更有利于人工智能技术在审计中的应用和发展，企业也能够在智能社会的发展趋势下更好地利用高新技术去充分发挥内部审计的各项职能作用，提高企业的治理能力和水平，促进企业战略目标的实现。

六、研究结论与展望

人工智能处于高速发展阶段，已经发展出如机器学习、深度学习、认知分析、模式识别和自然语言处理等多种技术，在这些技术的应用加持下，审计效率和审计质量得到了显著的提升。本文对人工智能内部审计在政策制定、理论研究和实践应用方面进行综述，分析当前人工智能内部审计存在的问题，设计人工智能内部审计的框架流程，从政策法规、技术应用、人才培养、人机协同、安全防范等方面探索人工智能内部审计的实现路径，有助于深化内部审计智能化转型的研究，提高公司控制风险、优化内控、改善治理的能力，从而推动经济社会的高质量发展。

新兴科技方兴未艾，人工智能内部审计将助力企业部署现代化新发展格局，帮助企业夯实内部风险管理体系。在可以预见的未来，人工智能技术应用于内部审计工作必将成为常态，人工智能内部审计将成为企业智慧管理、智慧风控的核心模块。我们人本团队曾受邀到重庆市住房公积金管理中心内部审计部门交流学习，该单位已经采用了区块链技术，实现数据或信息安全可靠共享，人工智能内部审计可借此充分挖掘和分析外部价值链和社会其他各方的数据信息，为单位创造更多价值，打造更加广阔的发展前景。5G技术加上移动智能终端，为移动智能内部审计的实现提供了可能。在为人类社会创造正向价值的前提下，这些高新技术都将为内部审计的发展不断注入新的动能。