人工智能在內部審計財務風險預警中的應用

內部審計財務風險預警是指企業通過內部審計的日常監督機制，對潛在的財務風險進行主動識別、評估和預警，其核心在于將審計職能嵌入業務流程，實時監測關鍵財務指標，針對可能出現的風險，及時發出預警并采取干預措施。傳統的內部審計往往存在對財務報表、賬簿等結構化數據的依賴，而忽視非結構化數據中的豐富信息，可能因無法高效將結構化數據與非結構化數據相結合，導致風險預警的效果大打折扣。而人工審計更容易受到人為主觀因素的影響，準確性、客觀性與可靠性也難以保證。人工智能（AI）技術的引入，能夠在快速、準確處理大量數據的同時進行實時監測，大大提高了風險預警響應的及時性，為內部審計帶來了新的機遇。

一、AI技術賦能財務風險預警新生態

大數據背景下，內部審計所面臨的環境日益復雜，企業需要更加精準、高效地識別和評估風險，通過將AI技術深度嵌入內部審計財務風險預警中，能夠形成“數據驅動決策、算法預判風險、系統閉環管控”的新型審計生態，從而全面提升內部審計對財務風險的預警能力。

（一）數據驅動決策，構建多元化數據采集分析機制

大型企業在財務核算上，大多引入了財務共享服務中心（Financial Shared Service Center, FSSC）模式，將分散于各業務單元、重復性高、易于標準化的業務進行流程再造，將結構化和非結構化數據集中于一體并形成數據庫，解決了多源異構數據的整合難題。例如，某企業將采購合同、發票、入庫憑證、驗收記錄等資料均上傳至FSSC平臺，于后臺集中審核，并保留全部影像資料和審核過程。這對于內部審計工作來說，既便于取證，也能提高效率。

（二）算法預判風險，協助構建風險預警模型

現階段的內部審計工作中，雖然對風險識別與評估有一定的標準和理論基礎，但在實操中仍難免摻雜著個人主觀判斷，同一事項在不同的內部審計團隊中，可能會得出不同結論，而通過人工智能的神經網絡模型，如多層感知（MLP）、循環神經網絡（RNN）等技術，能夠建立起統一的判斷標準。例如，通過MLP對財務指標進行非線性變換，挖掘不同指標之間的潛在關系；通過RNN捕捉數據中的時間依賴關系，將風險特征標記在復雜的結構化數據中等。由此生成的風險預警報告，能夠客觀闡述風險構成因素，提高內部審計對財務風險預警的效率。

（三）系統閉環管控，健全風險處置和動態跟蹤

一是針對會計核算、稅務管理、資金收支等不同風險類型，可借助AI技術制訂標準化、差異化預案。例如，針對資金流動性風險，若現金儲備低于安全閾值，則應立即啟動緊急授信、加快應收賬款催收。二是實施整改銷號動態跟蹤管理，通過建立風險整改清單，明確責任人與整改時限，由系統自動核查整改結果，對未達標任務自動執行升級督辦。三是減少人工干預，縮短風險響應時間，通過數據積累，不斷迭代風險管理能力。

二、面臨的挑戰與應對措施

現階段，AI技術在財務風險預警中面臨人機協同、數據質量、信息安全以及技術可靠性驗證等多重挑戰，必須總結以往經驗，積極探索有效措施予以應對。

（一）人機協同問題

AI技術與內部審計工作深度融合的背景下，審計人員不僅需要具備傳統審計知識和技能，還需要掌握數據分析、AI訓練和使用等相關技術。目前，各類培訓課程和繼續教育大部分仍然停留在理論層面，缺少實際操作環節，培養跨學科技能的內部審計人才路徑狹窄、方式單一。針對此問題，應從政策支持與激勵、院校教育、企業內部培養、行業資源共享等方面著手，通過制訂培訓計劃、承擔培訓費用、提供學習平臺等方式來解決復合型人才短缺的問題。

（二）數據采集質量與時效性

集團型企業在審計工作中往往面臨海量數據的采集質量不高與時效性不強問題。由于組織機構復雜、業務單元眾多，數據呈現多源異構的特征，采集環節容易受到人工錄入錯誤、格式不統一等問題的影響。財務數據的歸集存在滯后情況，如某集團在監控7家子公司300余個賬戶實時現金流過程中，數據更新頻率仍為T+1，難以滿足實時財務風險預警的需要。要解決此問題，需通過AI技術構建智能化的數據治理體系。一是通過搭建集中數據處理單元及標準化接口協議，嵌入自動化校驗模塊，以提高數據錄入的質量。二是采用分布式計算架構，結合增量同步技術將數據更新頻率壓縮至T+0，實現關鍵指標的實時流處理。由此，最終形成覆蓋數據采集、數據清洗、數據分析全過程的實時財務風險預警能力。

（三）信息安全性與隱私性保護

內部審計財務風險預警在應用AI技術過程中，需要將AI嵌入到業務、財務等諸多環節，數據安全與隱私保護面臨著重大風險與挑戰。通常情況下，企業FSSC平臺包含了客戶信息、合同價格以及核心財務數據等敏感信息，一旦泄露不僅損害企業和客戶利益，還可能導致企業面臨法律訴訟等一系列復雜衍生問題。此外，集團企業各業務板塊的數據種類不同，其保密方法、保密程度也存在差異，難以統一標準，因此需要借助專業技術優化數據加密算法。例如，某企業一方面通過對稱加密和非對稱加密相結合的方式確保數據安全，另一方面通過物理、生物識別等身份驗證技術手段規范對業務、財務信息的訪問權限，同時將AI技術嵌入到現有的信息化平臺中，減少數據提取和傳輸環節，以降低信息泄露的可能性。

（四）智能化技術可靠性驗證

傳統審計方式所出具的審計意見，需要經過反復核驗以確保其定性準確、結論可靠。有AI技術參與生成的審計結論，由于其模型的復雜性，審計人員往往難以理解和解釋其定性依據和原理，難以直觀判斷審計意見的合理性。同時，在AI模型訓練過程中，審計人員難免存在一定的主觀性，極易導致算法出現缺陷，進而影響審計結果。因此，在訓練過程中，必須減少審計人員的個人主觀判斷，并建立健全由第三方參與的監督復核機制，以減少算法中隱藏的偏見。

三、AI技術在財務風險預警中的應用舉例

AI技術在會計核算的實時糾偏、財務風險的及時預警、經濟運行的監督檢查等方面發揮了積極的作用。目前，已經較為成熟的應用環節包括數據采集、模型訓練、風險監測、閾值調整。

（一）數據采集分析效率提升

某集團型企業集中建立了FSSC模式的管理系統，功能上涵蓋了集團及所屬各級子分公司從合同簽訂到款項支付，從會計核算到決算報表等經濟事項的全流程線上處理，內容上包含了各環節輸出的合同、結算單、發票、付款憑證等影像資料。審計人員通過運用“AI機器人”采集并校驗影像資料，篩查出采購流程倒置（先采購入庫后簽訂合同）、結算周期異常（貨物發出未到即付款）、庫存物資短缺（入出庫與結余不符）等問題，從而對會計核算中可能出現的虛列成本、賬外成本或虛增存貨等賬賬不符、賬實不符的現象作出預警，解決了人工核對效率低下、風險預警時效性差等問題，有效避免和化解財務風險。

（二）模型訓練效果改善

風險評估模型具有復雜的迭代過程，需要選擇邏輯回歸、決策樹、支持向量機以及神經網絡等方法。某集團型企業在模型訓練過程中，利用AI實時數據采集與分析功能，設定相應的閾值，建立合理化分析標準，將財務報表錯報、漏報問題的篩查手段、方式和流程等歷史問題加入AI的訓練數據中，同時通過持續調整模型參數，顯著提高了模型識別和預測風險的準確性，提高了審計人員在財務風險預警方面的能力。

（三）風險監測自動化

通過將AI技術嵌入財務風險預警系統，可實現將自動生成的風險線索依據風險程度分發給審計人員進行復核，并將預警結果進行交叉驗證，減少冗余警報。復核后，審計人員根據風險級別，將風險線索分送各級管理與財務人員。

（四）閾值調整動態化

引入AI技術的財務風險預警系統可依據風險程度與發生概率為不同風險等級配置相應的預警閾值，指標突破閾值即觸發相應預警。例如，某企業因行業競爭加劇致使客戶賬期延長，企業通過引入數字化供應鏈金融，縮短了回款周期，資金周轉率有所提升，但若繼續沿用該標準，則可能導致風險被低估，因此需要對閾值進行定期評估與動態調整。

文章摘自《中國內部審計》雜志2025年第6期

作者：關紅光 劉宇昕

單位：中鐵九局集團有限公司 沈陽鐵路運輸綜合服務有限公司

編輯：孫哲

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