隨著算法技術與數據科學的深度融合，審計范式正經歷從“基于樣本推斷”到“基于全量智能洞察”的根本性變革。這一變革旨在通過技術賦能，將審計工作從依賴有限樣本與人工經驗的事后監(jiān)督，升級為覆蓋全量數據、實時洞察風險的智能化防線，從而實現從合規(guī)校驗到風險預警與價值創(chuàng)造的根本性跨越。

算法驅動審計的興起背景

審計的本質是通過證據收集與分析，對財務報表的公允性、內部控制的有效性發(fā)表意見。在計算機技術尚未普及的時代，受限于數據存儲能力與計算成本，審計人員通常采用“抽 樣審計”模式——從被審計單位的海量交易中選取部分樣本進行檢查，通過樣本特征推斷總體結論。

一般來說，抽樣過程可分解為三個關鍵步驟：第一步，基于對被審計單位的了解（如行業(yè)特性、內部控制有效性）評估重大錯報風險。第二步，根據風險等級確定抽樣總體（如收入交易、采購付款憑證）與抽樣方法（隨機抽樣、分層抽樣、貨幣單元抽樣等）。第三步，通過檢查樣本的交易細節(jié)（如憑證附件、審批流程）、執(zhí)行實質性程序（如函證、重新計算），推斷總體的合規(guī)性與公允性。

抽樣技術工具主要包括Excel、審計軟件（如ACL、IDEA）。審計人員依據這些技術工具進行數據篩選與統(tǒng)計分析，輔以簡單的趨勢分析、比率分析等描述性統(tǒng)計方法。這些技術工具在數據量有限、業(yè)務結構簡單的環(huán)境下具有可行性，雖提升了數據處理效率，但本質仍是“小數據”思維下的局部驗證，其固有缺陷隨著數字經濟的發(fā)展日益凸顯。

一是樣本代表性風險。抽樣依賴審計人員的主觀判斷，難以覆蓋極端值或異常模式，易遺漏小概率但高影響的舞弊行為，風險覆蓋不全。二是難以對全量數據進行深度挖掘。樣本篩選依賴審計人員的經驗判斷，主觀性較強。樣本檢查需人工核對憑證與原始單據，耗時且易遺漏細節(jié)，如合同條款中的隱藏條款。特別是人工檢查樣本耗時耗力，難以對全量數據進行深度挖掘，如跨年度、跨業(yè)務的關聯(lián)分析。三是風險響應滯后。抽樣結果反映的是歷史時點的數據特征，難以對實時發(fā)生的交易，如高頻支付、區(qū)塊鏈環(huán)境下的即時結算等進行持續(xù)監(jiān)控，無法滿足企業(yè)對風險預警的實時性需求，如資金鏈斷裂前的異?，F金流模式等。

近年來，隨著數字化程度加深、數據類型多元化，以及算法技術的成熟，為審計從“抽樣推斷”轉向“全量洞察”提供了技術基礎與現實需求。算法驅動審計正是在此背景下興起的新范式，即通過算法對全量數據進行分析，識別模式、預測風險并生成實時洞察，推動審計從“事后驗證”向“事前預防、持續(xù)監(jiān)控”升級。

算法驅動審計的關鍵技術

算法驅動審計的本質是通過數據科學技術，對全量業(yè)務數據（包括結構化的賬務數據、非結構化的文檔/影像數據、半結構化的日志數據）進行采集、清洗、建模與分析，實現從“局部驗證”到“全局洞察”的跨越。算法驅動審計的前提是被審計單位的數據全面數字化與可獲取性。現代企業(yè)的ERP系統(tǒng)、財務共享平臺、銀行流水接口等，能夠提供覆蓋采購、生產、銷售、資金等全業(yè)務流程的結構化數據，如交易金額、時間戳、供應商ID；同時，合同管理系統(tǒng)、電子郵件、掃描影像等非結構化數據，如PDF格式的銷售合同、OCR識別的發(fā)票信息也被納入審計視野。全量數據的可用性，使得審計人員無需再依賴“樣本推斷”，而是直接分析“總體真相”。算法驅動審計的關鍵技術包括描述性分析算法、機器學習模型、自然語言處理（NLP）、知識圖譜技術、關聯(lián)規(guī)則挖掘、時序分析與預測等。

一是描述性分析算法。擴展傳統(tǒng)統(tǒng)計方法的能力邊界，如通過聚類分析（如K-means）對客戶/供應商進行分組，識別異常交易群體，如毛利率顯著低于同行業(yè)的客戶群；通過時間序列分析（如ARIMA模型）預測現金流趨勢，發(fā)現異常波動（如季度末突擊收款）。

二是機器學習模型。用于復雜模式的識別與預測。監(jiān)督學習（如隨機森林、XGBoost）是基于歷史舞弊案例標注數據，訓練模型識別高風險交易，如異常的供應商付款金額、審批流程缺失的采購訂單；無監(jiān)督學習（如孤立森林、DBSCAN）是發(fā)現數據中的離群點，如某員工頻繁操作與其職責無關的高金額賬戶，揭示潛在的舞弊行為；關聯(lián)規(guī)則挖掘（如Apriori算法）是分析交易要素間的隱藏關聯(lián)，如特定供應商與特定審批人的高頻綁定，發(fā)現利益輸送網絡。

三是自然語言處理（NLP）。算法驅動審計解析非結構化文本（如會議紀要、合同），提取關鍵字段并評估合規(guī)性。如通過實體識別（如供應商名稱、合同金額）提取合同關鍵條款，對比合同與實際執(zhí)行的差異，如約定的付款條件與實際付款時間的偏離；通過情感分析（如審計訪談記錄）輔助判斷管理層的誠信度。

四是知識圖譜技術。算法驅動審計整合審計法規(guī)、案例等知識，支持智能推理與風險預警。構建企業(yè)業(yè)務關系的網絡圖譜（如股東—子公司—供應商—客戶的多層關聯(lián)），識別隱蔽的關聯(lián)交易，如通 過多層空殼公司轉移資金，以及循環(huán)交易，如虛構銷售與采購的閉環(huán)鏈條。

五是關聯(lián)規(guī)則挖掘。算法驅動審計使用Apriori或FP-Growth算法發(fā)現數據間隱藏關系。如通過投標文件文本相似度分析識別圍標串標行為。

六是時序分析與預測。算法驅動審計應用ARIMA、LSTM模型預測財政支出趨勢，評估預算執(zhí)行合理性。

算法驅動審計的應用場景

算法驅動審計已滲透至審計計劃、風險評估、測試執(zhí)行與報告出具的全環(huán)節(jié)。一是審計計劃階段。通過分析歷史審計數據與行業(yè)特征，自動生成風險地圖，如哪些業(yè)務環(huán)節(jié)的錯報概率高于行業(yè)均值，指導審計資源的精準分配。二是風險評估階段。利用機器學習模型預測被審計單位的內部控制失效概率，如審批流程缺失率與舞弊風險的關聯(lián)度，替代傳統(tǒng)的“內部控制問卷調查”。三是測試執(zhí)行階段。對全量交易執(zhí)行自動化測試，如檢查所有超過閾值的付款是否經過雙人審批，并通過算法標記異常交易，如同一IP地址在短時間內提交多筆報銷申請。四是出具報告階段?；谒惴òl(fā)現的異常模式生成可視化報告，如資金流向熱力圖、風險事件時間軸，提升結論的可解釋性與決策支持價值。

算法驅動審計的核心內容

算法驅動審計通過機器學習模型、自然語言處理（NLP）、知識圖譜、關聯(lián)規(guī)則挖掘等技術重構傳統(tǒng)審計流程，覆蓋數據采集、分析、風險識別及報告生成全鏈條。一是全量數據分析。算法驅動審計突破傳統(tǒng)抽樣審計的局限性，利用SQL、Python等工具對海量財務、業(yè)務數據進行全量覆蓋分析。如某審計機構歸集267家預算單位的9類業(yè)務數據，構建31個分析模型，精準定位“三公”經費壓減不到位等問題。二是智能風險識別。算法驅動審計應用機器學習算法（如聚類分析、異常檢測）識別隱蔽違規(guī)行為。如通過動態(tài)規(guī)劃算法解析支付明細數據，篩查“套取住宿費”等虛假騙套線索；利用自然語言處理（NLP）技術分析合同文本，識別風險條款。三是自動化流程優(yōu)化。通過機器人流程自動化（RPA）替代重復性任務（如數據采集、憑證核對），提升效率。如某審計機構開發(fā)的“現場審計助手”支持代碼生成、表格識別等功能， 將招投標審計周期從數月縮短至數周。

算法驅動審計的實施程序

算法驅動審計實施程序主要包括數據采集與預處理、模型構建與訓練、風險分析與驗證、結果輸出與反饋等。一是數據采集與預處理，包括數據整合和質量清洗。數據整合是跨系統(tǒng)歸集財政、稅務、招投標等多源異構數據，構建標準化數據庫；質量清洗是通過數據清洗工具剔除冗余、缺失值，確保數據完整性。二是模型構建與訓練，包括特征工程和算法選擇。特征工程是提取交易金額、時間序列等關鍵特征，結合行業(yè)知識優(yōu)化模型輸入；算法選擇是根據場景選擇監(jiān)督學習（如隨機森林）、無監(jiān)督學習（如聚類）或深度學習模型。三是風險分析與驗證，包括異常檢測和對抗性測試。異常檢測是通過孤立森林、One-Class SVM等算法識別偏離正常模式的交易；對抗性測試是模擬數據投毒、提示注入等攻擊，驗證模型魯棒性。四是結果輸出與反饋，包括可視化報告和模型迭代。可視化報告是自動生成風險熱力圖及量化等級，輔助決策；模型迭代是基于審計人員反饋持續(xù)優(yōu)化算法參數。

算法驅動審計的實踐案例

算法驅動審計已有不少成功案例。如某審計機構通過機器學習分析招投標數據，識別MAC/IP地址重復、關聯(lián)企業(yè)投標等異常，發(fā)現違規(guī)線索并節(jié)約財政資金312萬元。又如，某審計機構應用DeepSeek大模型解析招投標文件，構建500余個風險提示模型，實現全流程自動化監(jiān)督。再如，某審計機構利用Python動態(tài)規(guī)劃算法解析支付明細，發(fā)現“虛報差旅費”“吃空餉”等問題1240個，形成疑點數據1.5萬條。筆者在對某公司營業(yè)收入真實性審計時，接入該公司的ERP系統(tǒng)，獲取了近三年全部36萬筆銷售訂單數據（包括客戶ID、訂單金額、發(fā)貨時間、收款日期、產品類別），并通過相關算法步驟發(fā)現異常情況，極大地提高了審計效率。

一是聚類分析。按該公司行業(yè)、地域、交易頻率將公司分為30類，發(fā)現某類“新注冊小型客戶”（成立時間小于1年、注冊資本小于100萬元）的交易占比 達10%，但平均毛利率比其他客戶高20%。二是關聯(lián)規(guī)則挖掘。分析公司客戶與銷售人員的綁定關系，發(fā)現某銷售人員負責的“新客戶”中，60%在次年第一季度即流失，且無后續(xù)售后服務記錄。三是時間序列匹配。對比訂單發(fā)貨時間與物流系統(tǒng)記錄的實際發(fā)貨日期，發(fā)現240筆訂單存在“先開票后發(fā)貨”（間隔超過7天），其中80%集中在年末。最終，算法模型標記了300余筆高風險收入交易（占樣本總量的2%，但涉及金額占總收入的10%），經人工核實確認其中22筆為提前確認收入的舞弊行為，審計效果顯著。

算法驅動審計的挑戰(zhàn)應對

一是數據質量問題。被審計單位的數據存在格式不統(tǒng)一（如ERP系統(tǒng)與財務系統(tǒng)的時間戳差異）、缺失值較多（如部分交易缺少審批記錄）、非結構化數據解析困難（如掃描合同中的手寫批注）等問題，影響算法的準確性。需要加強數據治理建設，應用自動化工具（如Python、SQL）對冗余、缺失、異常值進行智能清洗，提升數據可用性，構建高質量審計基礎。

二是數據泄露風險。全量數據的使用可能涉及客戶隱私、商業(yè)秘密，數據泄露風險也隨之上升。對于審計人員來說，保障數據安全是需要嚴格遵守的底線，要掌握數據脫敏、加密傳輸、權限管理等安全技能，成為“數據守護者”。算法驅動審計需平衡數據開放與安全，采用聯(lián)邦學習等 技術實現隱私計算。

三是算法可解釋性不足。深度學習等復雜模型的“黑箱”特性（如神經網絡的內部權重難以直觀理解），可能導致審計人員難以向監(jiān)管機構或管理層清晰說明風險判斷的依據，影響結論的可信度。算法驅動審計需要開發(fā)可解釋AI工具（如SHAP值分析），增強審計結論可信度。

算法驅動審計的未來方向

算法驅動審計正從工具輔助向智能主導演進，未來將深度融合大模型、區(qū)塊鏈等技術，推動審計從“事后監(jiān)督”轉向“實時預警+戰(zhàn)略建議”的全周期管理模式。算法驅動審計的未來方向是跨域融合、人機協(xié)同、持續(xù)審計等。

一是跨域融合。結合區(qū)塊鏈技術的不可篡改特性、隱私計算技術，進一步提升算法驅動審計的安全性與可靠性。二是持續(xù)審計。通過API接口接入被審計單位的實時業(yè)務系統(tǒng)，如電商平臺的訂單流、供應鏈的物流數據，算法對交易進行秒級監(jiān)控，一旦觸發(fā)預設風險閾值（如單日付款金額超過月均3倍），立即向審計人員推送預警信息。三是人機協(xié)同。算法驅動審計要明確AI算法與審計人員的職責分工，構建智能輔助決策平臺。算法承擔“數據清洗、異常檢測、模式識別”的基礎工作，審計人員聚焦“復雜判斷、專業(yè)質疑、溝通協(xié)調”的高價值環(huán)節(jié)，形成“機器提效+人工決策”的互補結構。

總之，從抽樣到全量，算法驅動審計盡管當前仍面臨數據質量、算法透明性等挑戰(zhàn)，但隨著數據基礎設施的完善與算法技術的成熟，算法驅動審計將成為未來審計的主流范式，并為社會經濟高質量健康發(fā)展提供更精準、更實時的價值保障。

作者：朱文峰

單位：深圳市投資控股有限公司

來源：審計觀察微信公眾號

編輯：孫哲

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