大数据与人工智能在会计审计中的应用风险与防范

　　■  祝 瑾

　　面对海量的财务数据与多样化的交易形式，传统的手工审计方式已无法满足高效、精准的需求。大数据技术可以实现海量数据的快速处理，人工智能则通过算法与机器学习实现智能化的分析与判断，极大地提高了审计工作的效率、准确性。同时，企业业务流程跨越多种行业、地域，财务数据涉及多源异构数据，大数据与人工智能能够整合并分析跨领域的数据，为审计提供全面的依据，从而满足动态经济环境下对实时性与敏捷性的需求。新时期大数据与人工智能在会计审计中的应用，要着重加强技术性风险、适应性风险及准确性风险的防范，进一步确保大数据与人工智能的应用质量，从而维护审计的核心价值，减少技术应用中的负面影响，为技术的推广创造健康的环境。

　　基于技术性风险

　　构建动态化防控机制

　　随着大数据与人工智能技术的快速发展，为会计审计工作高效与智能化提供多元支持，但也因其存在算法漏洞、模型偏差或系统故障等问题产生了一些技术性风险。其中，技术性风险的产生导致审计结论的不准确，降低会计审计工作的质量及有效性。因此，企业需通过构建精细化的防控机制，以应对技术性挑战。首先，企业要建立全周期的算法验证体系，基于引入动态化的算法测试框架，定期对人工智能模型进行回归测试、边界条件验证以及功能测试，以确保模型能够适应不断变化的审计需求。例如，企业可以通过设计算法自诊平台，定期检查模型的有效性，降低算法在识别异常财务交易时的错误率。在此基础上，企业要加强人工智能系统的可解释性，通过嵌入可视化分析模块，审计人员可以掌握算法的运算逻辑与数据溯源路径，从而提高风险识别的透明度与准确性。进一步来看，动态的模型监控与反馈机制同样不可或缺，结合数据驱动的实时优化功能，可以快速识别与修复算法运行中的潜在缺陷，从根本上提升技术性风险的防控能力。此外，企业还可以采用双轨数据处理技术，通过同步运行多套不同的算法模型交叉验证审计数据，从而避免单一算法出现偏差导致的系统性风险。

　　针对适应性风险

　　推进培训与技术更新

　　适应性风险在大数据、人工智能的应用中较为普遍。其中，适应性风险会导致新技术的使用效率低下或操作失误，从而影响审计工作的整体效率。对此，企业需通过分层化的技术培训与实践路径，实现人员能力的全面提升。一方面，企业可以构建针对初、中、高级审计人员的分层培训机制，内容涵盖基础数据分析技术、复杂算法运算逻辑以及审计自动化工具的操作方法。例如，通过推行分级实操培训计划，依托案例演练强化基层审计人员对大数据清洗与分析工具的应用能力，而中高级人员则可通过接触深度学习模型的优化方法，掌握更加复杂的智能审计技术。另一方面，企业可以建立技术更新与实践融合的实验中心，通过模拟多场景的审计环境，对新技术进行验证与优化，及时发现短板并进行针对性改进。此外，在实际应用中，企业应结合跨部门协作机制，通过标准化流程模板减少因技术更新引发的流程断点，同时推动部门间的技术共享与资源整合，确保新技术在审计全流程中无缝衔接。最终通过培训、实践与流程优化的全方位适应性策略，彻底解决技术更新与人员能力匹配之间的矛盾，推动会计审计工作的持续智能化发展。

　　围绕安全性风险

　　加强数据保护与监管

　　数据泄露与篡改是大数据与人工智能技术在会计审计中应用的主要安全性风险，进一步对企业的财务数据完整性与审计结果可信性构成威胁。针对这一风险，企业需要采用技术措施与制度保障相结合的方式，构建全方位的安全保护体系。其中，企业可以利用区块链与分布式存储技术，强化审计数据的可追溯性、不可篡改性。例如，通过采用区块链技术对财务数据访问痕迹进行记录，按照会计审计工作权限，对敏感访问轨迹及数据进行标记，便于后续对数据信息使用情况进行查验。同时，企业应成立专门的网络安全小组，对审计系统进行周期性风险评估与漏洞扫描，结合人工智能威胁感知技术，实现潜在网络攻击的提前预警。在制度层面，企业可以制定涵盖数据存储、传输与使用全流程的安全管理规范，严格限制数据访问权限，并通过多因素身份验证等措施防止未经授权的访问。另外，企业应完善数据加密机制，对敏感财务信息进行动态加密处理，确保数据在传输过程中不被窃取或篡改。通过技术与制度双重保障，可以最大限度地降低安全性风险对会计审计工作的冲击，从而充分提升智能审计环境下的安全性与可靠性。

　　面对准确性风险

　　完善数据校验与审核

　　数据的复杂性与多样性使得大数据与人工智能技术在会计审计中容易出现数据错漏或算法偏差，从而对审计结果的准确性构成威胁。为此，企业需要构建闭环化的校验与审核机制，以全面提升审计结论的精准度。其中，企业要优先建立分层次、多维度的数据校验框架，通过对原始数据、处理数据以及分析结果的逐级核对，及时发现并纠正数据中的错误。例如，在企业年度财务审计中，通过引入跨系统比对工具，消除多套财务系统间因数据格式差异导致的错漏问题。而后，企业要在人工智能算法的运行中嵌入偏差检测模块，实时监控算法对异常数据的处理效果，并在偏差超出阈值时启动自动修正机制。在必要时，企业要在高风险领域的审计中，采用人机协作审核模式，将人工的深度分析能力与人工智能的处理效率结合，确保数据与算法在关键决策点上的准确性。另外，企业还可通过构建审计结论溯源体系，对每一步的审计过程进行详细记录与跟踪，形成可复盘的审计闭环，进而提高结果的准确性，为后续改进提供了翔实的依据。因此，从数据处理到结果审核的闭环化治理体系，能够显著减少数据错漏或算法偏差对会计审计工作的影响，确保审计成果的高效、科学与可靠。

　　（作者单位：四川铁道职业学院经济管理学院）