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| 人工智能审计伦理困境及创新策略 |
| 第747期 作者：□文/张 洋 时间：2025/2/16 15:15:29 浏览：5次 |
［提要］ 人工智能是一种旨在模仿人类认知技能和判断能力的新兴技术，它为采用者带来竞争优势。因此，四大审计公司都报告了它的用途，以及他们计划在审计计划风险评估、交易测试、分析和准备审计工作文件等领域继续进行这一创新。随着人工智能的使用，人们逐渐意识到也可能会出现意想不到的后果。因此，不仅要探索人工智能的好处，还要调查使用这种新兴技术在审计领域中的伦理影响，从而使其更好地为审计行业服务。
关键词：人工智能；伦理学；审计学
中图分类号：F239 文献标识码：A
收录日期：2024年8月24日
一、AI与审计应用：革新与共生的关系
人工智能有着更快、更便宜、更准确的分析大量数据的优势，导致前所未有的激增使用这些技术在业务的各个方面。审计师也越来越依赖新兴技术。然而，这些类型的技术已经受到技术机构（例如计算机机械协会——美国公共政策委员会）的审查。一般来说，机器学习算法是基于以前由人类完成的认知任务，这种情况下很容易包含人类判断中固有的局限性。人工智能是一种技术，它被编程来模仿人类的判断和认知技能，并可以被设计来获取环境线索。基于这些线索，人工智能系统可以评估风险，以做出决策、预测或采取行动。与其他软件不同的是，人工智能系统从数据中“学习”，并且可以随着暴露于新数据的时间而自我进化，而无需被人类明确编程。
四大审计公司已经并将继续在人工智能的咨询和保证实践中进行重大投资。在保证实践中，人工智能被用于执行审计和会计程序，如审查总账、税务合规、准备工作文件、数据分析、费用合规 、欺诈检测和决策。人工智能能够实时审查非结构化数据，并提供对数字、文本和可视化数据的简明分析。面对大数据（相关的和不相关的），智能系统可以有效地将审计员指向更高风险的领域。然而，随着公司和审计机构越来越依赖人工智能，他们可能会做出几个潜在的假设：第一个假设是，这些系统总是准确的；第二个假设是，人工智能系统总是在期望的约束范围内运行；第三个假设是，与期望约束的发散将是可检测和可纠正的。这些假设并不总是成立，导致伦理、法律和经济影响。据新闻报道，采访包括四大会计师事务所在内的会计师事务所，发现人工智能技术确实正在重塑审计师的角色。人工智能与审计应用之间存在着紧密且复杂的关系，这种关系在多个维度上推动着审计行业的变革与发展。
（一）技术驱动与效率提升。人工智能在数据处理方面具有显著的高效性。面对日益复杂和庞大的数据量，传统审计方法往往难以应对，而人工智能则能够迅速从海量数据中提取出关键信息，为审计人员提供精准的数据支持。例如，通过机器学习算法和深度学习技术，人工智能可以对财务数据进行深度挖掘和分析，发现潜在的异常和趋势，从而提高审计的准确性和效率。
（二）风险识别与防控。人工智能通过大数据分析和机器学习算法，能够更准确地评估审计风险。它可以分析历史数据、行业趋势和其他相关信息，帮助审计人员发现潜在的风险因素，并及时采取预防措施。这种风险预警机制有助于审计人员在问题发生之前进行干预和纠正，从而降低审计风险。
人工智能技术还具备强大的异常检测能力。通过对财务数据的实时监控和分析，可以自动识别出异常行为和模式，如虚假交易、资金挪用等。这种异常检测功能为审计人员提供了重要的线索和证据，有助于他们及时介入并查明问题原因。
（三）创新与转型
1、智能审计系统。随着人工智能技术的不断发展，智能审计系统逐渐成为审计行业的重要工具。这些系统能够实时监控相关单位的财务数据、交易等经济活动，自动识别异常情况，并及时发出警报。智能审计系统的应用不仅提高了审计工作的智能化水平，还推动了审计行业的数字化转型和创新发展。
2、未来趋势。未来，随着人工智能技术的不断进步和应用场景的不断拓展，审计行业将面临更多的机遇和挑战。智能审计将更加注重数据的实时性、全面性和深度挖掘能力，为审计人员提供更加精准和有价值的决策支持。同时，人工智能还将与其他技术相结合，如区块链、云计算等，进一步提升审计工作的安全性和可靠性。
3、挑战与应对。尽管人工智能在审计应用中展现出了巨大的潜力和优势，但其发展也面临着一些挑战。例如，数据隐私和安全风险、技术门槛提升、道德和责任归属问题等都需要引起高度重视。为了应对这些挑战，审计行业需要不断加强技术研发和人才培养力度，完善相关法律法规和监管机制，确保人工智能技术的安全、可靠和合规应用。
二、人工智能审计：现状与革新展望
人工智能审计目前正迅速发展，逐渐成为审计领域的主流发展方向。这一变革得益于大数据、机器学习、自然语言处理等技术的应用，它们为审计业务带来了体系化的变革。
（一）技术应用的广泛性。随着人工智能技术的不断进步，其在审计领域的应用也日益广泛。机器学习、自然语言处理、知识图谱等人工智能技术被广泛应用于审计数据收集、处理、分析、风险评估等各个环节。这些技术的应用不仅提高了审计工作的效率，还显著提升了审计结果的准确性和可靠性。
（二）市场需求的增长。随着企业规模的扩大和业务复杂性的增加，传统的手工审计方式已难以满足现代企业的需求。人工智能审计以其高效、精准的特点，逐渐成为企业审计的首选。市场需求的增长推动了人工智能审计技术的快速发展，同时也促进了相关产品和服务的不断升级和完善。
（三）政策与法规的支持。近年来，各国政府和监管机构对人工智能技术的应用给予了高度重视，并出台了一系列政策与法规来推动其发展。例如，欧盟理事会正式批准了《人工智能法案》，旨在规范人工智能技术的应用和发展。这些政策与法规的出台为人工智能审计提供了良好的发展环境，促进了其在全球范围内的推广和应用。
（四）行业竞争的加剧。随着人工智能审计技术的不断发展，越来越多的企业和机构开始涉足这一领域。国内外知名的会计师事务所、科技公司等纷纷加大在人工智能审计领域的投入，推出了一系列创新产品和服务。这些企业和机构之间的竞争加剧了市场的活跃度，推动了人工智能审计技术的不断创新和进步。
（五）技术与人才的融合。人工智能审计的发展离不开技术与人才的深度融合。一方面需要不断研发和创新人工智能技术，以满足审计工作的实际需求；另一方面还需要培养具备丰富审计经验和专业技能的人才，以更好地应用人工智能技术开展审计工作。因此，加强技术与人才的融合是推动人工智能审计发展的关键所在。
（六）发展趋势。展望未来，人工智能审计将呈现以下发展趋势：（1）技术创新：随着大数据、云计算、区块链等技术的不断发展，人工智能审计将不断引入新技术，实现更高效、更精准的数据分析和处理。（2）智能化升级：人工智能技术将不断升级和优化，以更好地适应审计工作的实际需求。例如，通过深度学习算法实现更复杂的模式识别和风险评估。（3）标准化建设：随着人工智能审计技术的广泛应用，相关标准和规范的制定将逐渐完善，以规范市场行为、保障审计质量。（4）国际化发展：随着全球经济一体化的加速推进，人工智能审计将逐渐实现国际化发展，为跨国企业提供更加便捷、高效的审计服务。
三、人工智能审计：伦理困境与考量
人工智能审计的伦理问题是一个多维度、跨学科的复杂议题，人工智能审计在带来高效与精准的同时，也伴随着一系列伦理问题的挑战。这些问题涉及数据隐私、算法偏见、透明度与责任性等多个方面，需要我们深入思考和妥善解决。
（一）数据隐私保护。人工智能审计依赖于大量的数据进行分析和判断，这其中包括企业的敏感信息和个人的隐私数据。在数据收集、处理和使用过程中，如何确保数据的安全性和隐私性成为了一个重要问题。如果数据保护措施不到位，就可能导致数据泄露或被滥用，进而侵犯到企业的商业秘密和个人的合法权益。
（二）算法偏见与公平性。人工智能审计所使用的算法模型往往基于历史数据进行训练和优化，如果历史数据中存在偏见或歧视，那么算法模型就可能继承并放大这些偏见。这可能导致在审计过程中对某些群体或个体产生不公平的待遇或误判。例如，算法可能因性别、种族、年龄等因素而对不同群体产生不同的评估结果，从而引发伦理争议。
（三）透明度与责任性。人工智能审计的决策过程往往具有高度的复杂性和不透明性，这使得审计结果的解释和验证变得困难。当审计结果出现争议或错误时，如何明确责任主体并追究责任成为了一个难题。此外，由于算法的决策过程难以被人类完全理解和掌控，这也增加了审计结果的不确定性和风险性。
（四）伦理规范与监管。随着人工智能审计的广泛应用，如何制定和完善相应的伦理规范和监管机制成为了一个紧迫的任务。伦理规范需要明确人工智能审计应遵循的原则和底线，如尊重隐私、保障公平、促进透明等。同时，监管部门也需要加强对人工智能审计的监管力度，确保其合法合规地运行。然而，目前在这一领域还存在着法律空白和监管不足的问题，需要各方共同努力加以解决。
（五）伦理教育与培训。面对人工智能审计带来的伦理挑战，加强伦理教育和培训也是至关重要的。审计师和相关从业人员需要了解人工智能技术的基本原理和潜在风险，掌握伦理规范和道德准则的要求，提高伦理意识和责任感。同时，还需要加强跨学科的合作与交流，促进技术、法律、伦理等领域的协同发展。
四、破局人工智能审计伦理迷雾：创新策略引领审计之路
针对人工智能审计伦理问题，我们可以从多个维度出发，制定全面而有效的解决方案。
（一）加强数据隐私保护。完善法律法规：政府应加快制定和完善与数据隐私保护相关的法律法规，明确数据收集、处理、存储和使用的标准和规范，为人工智能审计提供坚实的法律基础。强化技术防护：采用先进的加密技术、匿名化处理等手段，确保审计过程中涉及的个人隐私和企业敏感信息不被泄露。同时，建立严格的数据访问权限管理制度，防止未经授权的数据访问。提升公众意识：通过教育和宣传，提高公众对数据隐私保护的认识和重视程度，鼓励企业和个人积极采取措施保护自己的数据隐私。
（二）消除算法偏见与促进公平性。算法审查与评估：建立独立的算法审查机构，对人工智能审计所使用的算法进行定期审查和评估，确保其不含有任何形式的偏见和歧视。数据多样性：在算法训练过程中，确保使用多样化的数据集，以反映不同群体和个体的特征和需求，从而避免算法因数据偏见而产生不公平的结果。透明度与可解释性：提高人工智能审计算法的透明度和可解释性，使审计结果能够被人类理解和验证。这有助于发现潜在的偏见和错误，并及时进行纠正。
（三）增强透明度与责任性。建立审计日志：记录人工智能审计过程中的所有操作和决策，形成完整的审计日志。这有助于追溯审计结果的形成过程，明确责任主体。公开审计报告：在遵守相关法律法规和保密要求的前提下，公开人工智能审计的报告和结果，接受社会监督。这有助于提升审计的公信力和透明度。明确责任机制：建立明确的责任机制，对人工智能审计过程中出现的错误和不当行为进行追责。同时，鼓励企业和个人积极承担社会责任，共同维护审计的公正性和准确性。
（四）完善伦理规范与监管机制。制定伦理规范：行业协会和权威机构应制定人工智能审计的伦理规范，明确审计过程中应遵循的原则和底线。这有助于引导企业和个人树立正确的伦理观念和行为准则。加强监管力度：政府和相关监管部门应加强对人工智能审计的监管力度，确保其合法合规地运行。对于违反法律法规和伦理规范的行为，应依法予以惩处。推动国际合作：人工智能审计具有跨国界的特点，需要各国政府和国际组织加强合作，共同制定国际标准和规范，推动全球范围内的人工智能审计伦理治理。
（五）加强伦理教育与培训。纳入教育体系：将人工智能伦理纳入高等教育和职业培训体系，培养具备伦理素养和专业技能的审计人才。开展专业培训：针对现有审计人员和企业管理人员开展人工智能伦理和审计技能的培训，提升其应对伦理挑战的能力。推广伦理文化：在企业内部和社会上推广人工智能伦理文化，营造尊重隐私、保障公平、促进透明的良好氛围。
综上所述，应对人工智能审计伦理问题需要政府、企业、行业协会和社会各界共同努力，从加强数据隐私保护、消除算法偏见与促进公平性、增强透明度与责任性、完善伦理规范与监管机制以及加强伦理教育与培训等多个方面入手，制定全面而有效的解决方案。
（作者单位：西安石油大学经济管理学院）
主要参考文献：
［1］张庆龙.下一代财务：数字化与智能化［J］.财会月刊，2020（10）.
［2］伏志强，孙伟平.科技向“善”：人工智能发展的价值遵循［J］.甘肃社会科学，2021（02）.
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［4］高锦萍，白羽新，高居平，万岩.人工智能时代的会计伦理：内涵、转向与考量［J］.会计研究，2022（03）.
［5］邢春玉，李莉，张莉.内部审计：从数字化到智能化［J］.财会月刊，2021（02）.
［6］陈伟.基于RPA的审计机器人：机遇、挑战与方法［J］.中国注册会计师，2020（10）.
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