摘要：随着大数据、人工智能、区块链等智能技术的深度应用，审计反舞弊工作正迎来前所未有的变革。智能技术在提升舞弊识别效率、拓展审计覆盖范围的同时，也使舞弊手段呈现隐蔽化、技术化特征，给审计反舞弊带来数据风险、技术风险、伦理风险等新型挑战。本文系统分析智能环境对审计反舞弊的双重影响，剖析智能技术应用中的核心风险，并从技术优化、制度完善、人才培养、伦理治理四个维度提出应对措施，旨在为构建适应智能时代的审计反舞弊体系提供理论参考与实践指导。

关键词：智能环境；审计反舞弊；大数据；人工智能；风险防控

一、引言

数字经济背景下，大数据、AI、区块链等智能技术重塑审计生态，审计反舞弊作为经济监督核心，在维护市场秩序中作用关键。传统审计反舞弊依赖抽样、人工分析，难以应对隐蔽性舞弊，智能技术为突破这一局限提供了可能。 智能技术为审计反舞弊提供革命性工具：大数据实现全量筛查，AI 精准识别异常交易，区块链保障数据溯源不可篡改。但舞弊主体也利用智能技术升级手段，通过算法漏洞、数据污染等规避监督，形成“技术对抗”，对审计反舞弊提出新要求。 当前审计行业核心命题是如何拥抱智能技术红利、管控新型风险。本文结合智能技术审计应用实践，梳理其对审计反舞弊的双重影响，剖析风险点并构建应对框架，为行业转型提供思路。

二、智能技术对审计反舞弊的核心影响

智能技术通过重构数据处理方式、分析逻辑与监督模式，对审计反舞弊产生全方位影响，这种影响兼具赋能与挑战的双重属性。

（一）智能技术赋能审计反舞弊的革命性突破

1.舞弊识别能力的质效提升

传统审计依赖经验判断与抽样分析，易遗漏隐蔽性舞弊。智能技术通过三大路径突破这一局限：一是异常模式识别，AI 算法（如机器学习、神经网络）可通过训练历史舞弊案例，自动识别偏离正常规律的交易（如虚增收入的异常回款模式、关联方非关联化的资金往来），某会计师事务所应用该技术后，舞弊线索识别效率提升 300% ；二是非结构化数据分析，自然语言处理（NLP）技术可解析合同文本、邮件记录、社交媒体信息等非结构化数据，挖掘文字背后的舞弊痕迹（如合同条款中的模糊表述、员工邮件中的异常沟通）；三是网络关系图谱分析，通过构建企业间、人员间的关联关系网络，识别隐蔽的关联交易（如通过多层嵌套空壳公司进行利益输送），某监管机构利用该技术查处了一起涉及 23 家关联企业的财务造假案。

2.审计效率与覆盖范围的拓展

智能技术实现了审计模式从 “事后审计” 向 “实时监控” 的转变。自动化数据处理工具可对接企业 ERP 系统、银行流水、税务数据等多源信息，自动完成数据清洗、匹配与校验，将传统需要 3 天的基础工作缩短至 2 小时；连续审计监控系统（如实时风险预警平台）可实时扫描交易数据，一旦发现异常（如大额现金支付、凌晨转账）立即触发预警，使舞弊行为在发生初期即被察觉。更重要的是，全量数据分析替代了抽样审计，审计覆盖范围从传统的 5%-10% 提升至 100% ，彻底消除了 “抽样偏差” 导致的舞弊遗漏风险。

3.风险评估模型的动态优化

基于大数据的动态风险评估模型，可整合企业财务指标、行业数据、宏观经济、舆情信息等多维度变量，实时更新舞弊风险评分。例如，模型发现某企业 “应收账款周转率异常下降” 与“供应商集中度骤升” 同时出现时，会自动调高 “虚增收入” 风险等级，并提示审计重点核查；若结合舆情数据发现该企业 “高管频繁变更”，风险等级将进一步升级。这种动态评估相比传统的静态风险矩阵，更能捕捉舞弊的动态演变特征。

（二）智能环境下舞弊特征与手段的深刻变革智能技术在赋能审计的同时，也被舞弊主体用于升级手段，使舞弊行为呈现新特征：

1.舞弊隐蔽性显著增强

传统舞弊多通过伪造单据、虚增成本等显性方式实施，而智能环境下的舞弊更难察觉。例如，利用 AI 生成 “深度伪造” 的合同签章与单据扫描件，其逼真度可达到肉眼难辨的程度；通过算法操纵财务数据，使异常值分布在 “合理区间” 内（如将虚增收入分散到多个月份，确保各月增长率波动符合行业规律），规避传统审计的阈值检查。

2.技术依赖性与复杂性提升

舞弊主体开始直接利用智能系统的漏洞实施舞弊：一是数据污染，在审计数据输入端植入错误信息（如篡改物联网设备采集的生产数据），导致 AI 分析结果失真；二是算法攻击，通过反向工程破解审计模型的识别逻辑，设计出符合模型 “正常标准” 的舞弊模式（如针对审计AI 的关联交易识别规则，刻意规避关键关联要素）；三是系统权限滥用，内部人员利用管理员权限篡改日志记录，掩盖舞弊痕迹（如删除异常交易的审批记录）。

3.跨领域、链条化舞弊频发

智能技术的互联互通使舞弊突破了单一企业或环节的限制。例如，通过区块链技术伪造跨境贸易的物流信息与资金流，同时利用 AI 生成虚假的海关报关数据与商检记录，形成 “全链条” 舞弊证据链；或通过操控供应链金融平台的智能风控模型，使不符合条件的企业获得融资，涉及生产、物流、金融等多个领域。

三、智能环境下审计反舞弊面临的关键风险

智能技术的应用并未消除审计反舞弊风险，反而因技术特性与环境变化衍生出新型风险，这些风险贯穿于数据采集、模型构建、审计实施、结果应用的全流程。

（一）数据风险：审计基础的可靠性危机

1.数据质量与完整性缺陷

智能审计高度依赖数据输入的质量，若数据存在缺失、错误或偏见，将导致 “垃圾进、垃圾出” 的结果。例如，企业故意隐瞒部分关联方交易数据，或篡改 ERP 系统中的原始凭证信息，AI 模型基于不完整数据得出的结论将存在严重偏差。某调研显示， 65% 的智能审计失败案例源于数据质量问题。

2.数据安全与隐私泄露

审计过程中涉及大量企业敏感数据（如核心技术参数、客户信息），若智能系统存在安全漏洞，可能导致数据泄露。2023 年，某审计机构的云端数据库遭黑客攻击，导致 200 余家企业的财务数据外泄，引发严重信任危机。此外，为训练 AI 模型，审计机构可能收集大量个人信息（如企业高管的通讯记录），若处理不当将违反《个人信息保护法》等法规。

3.数据孤岛与协同壁垒

企业数据分散在财务、业务、税务、供应链等多个系统，且各系统数据标准不统一（如不同部门对 “关联方” 的定义存在差异），形成 “数据孤岛”。智能审计模型若无法打通这些壁垒，将难以进行跨领域分析（如匹配财务数据与物流数据以识别虚增收入）。部分企业出于商业机密保护，拒绝向审计机构开放核心业务系统接口，进一步加剧了数据获取的难度。

（二）技术风险：算法应用的内在局限

1.算法黑箱与可解释性不足

深度学习等 AI 算法的 “黑箱特性” 使审计结论缺乏透明的逻辑支撑。例如，某 AI 模型识别出某笔交易存在舞弊风险，但无法解释 “为何该交易被判定为异常”，审计人员难以判断模型结论的合理性，也无法向被审计单位解释审计依据。这种不可解释性不仅影响审计质量，还可能导致错误指控或遗漏舞弊。

2.算法偏见与模型失效

若训练数据存在偏见（如主要基于制造业案例训练的模型用于金融企业审计），AI 模型会形成 “系统性偏见”，误将行业特性识别为舞弊特征。此外，模型的适应性有限，当舞弊手段升级（如新型关联交易模式），而模型未及时更新时，会出现 “模型失效”—— 某审计机构的 AI 系统因未纳入 “数字货币交易” 的新特征，未能识别出通过虚拟货币进行的利益输送。

3.技术依赖与审计判断弱化

过度依赖智能工具可能导致审计人员的专业判断能力退化。部分审计人员盲目信任 AI 模型的结论，放弃了传统的职业怀疑精神，对模型识别的异常线索不再进行人工复核，或对模型未识别的高风险领域疏于关注。这种 “技术依赖症” 可能使审计沦为 “机器的执行者”，丧失审计监督的主动性。

（三）人员与技能风险：专业能力的适配性缺口

1.知识结构更新滞后

传统审计人员擅长财务分析与准则应用，但缺乏对智能技术的理解，难以应对智能环境下的反舞弊需求。例如，无法判断 AI 模型的参数设置是否合理，难以识别数据输入中的技术性篡改（如被审计单位通过修改物联网传感器的校准参数造假），对区块链存证的电子证据的验证方法也缺乏了解。

2.复合型人才短缺

智能审计反舞弊需要既懂审计准则与舞弊机理，又掌握大数据分析、AI 算法、网络安全等技术的复合型人才。但目前行业内这类人才严重不足：高校审计专业课程仍以传统会计审计知识为主，企业培训也多集中于工具操作而非原理理解；市场上具备跨领域能力的人才稀缺，导致审计机构面临 “高薪难聘” 的困境。

3.团队协作壁垒

智能审计团队通常由审计师、数据分析师、IT 专家组成，但不同背景人员的沟通存在障碍：审计师关注准则合规性，数据分析师侧重模型准确率，IT 专家聚焦技术实现，三者若无法有效协同，可能导致 “技术方案脱离审计需求”（如模型识别的异常指标与舞弊风险无关）或 “审计目标忽视技术可行性”（如要求实现无法落地的数据对接）。

四、智能环境下审计反舞弊的系统性应对措施

智能环境下审计反舞弊风险应对框架 为有效应对智能环境下的审计反舞弊风险，需构建“技术-制度-人员-伦理”四位一体协同框架，平衡技术赋能与风险防控。 一是构建全生命周期数据治理体系，统一数据标准，打通多系统数据接口，运用 AI 工具完成数据清洗，采用加密技术与权限管控保障数据安全。二是发展可解释 AI 与模型优化技术，通过可视化、反事实解释提升算法透明度，结合新案例动态更新模型，开展红队测试提升抗干扰能力。三是打造一体化智能审计平台，整合大数据、AI、区块链技术，打破数据孤岛，实现证据存证可追溯，并配套轻量化工具提升现场审计效率。首先优化智能审计程序，采用人机协同模式，明确AI 筛查与人工复核分工，加强对智能系统自身的审计，防范系统被操控风险。其次健全审计准则与法规，明确智能模型准确率、可解释性等标准，规范电子证据采信，推动出台伦理指南，界定相关法律责任。同时建立跨主体协同机制，加强审计机构、企业与监管部门的信息共享，开展国际合作应对跨境新型舞弊。 构建分层分类培养体系，对审计人员开展技术培训，对技术人员强化业务培训，鼓励考取跨领域证书。拓宽人才引进渠道，组建复合型团队，与高校合作定向培养人才，并建立相应激励机制。此外，持续强化职业怀疑与批判性思维，避免过度依赖技术，通过案例研讨与跨岗交流提升综合判断能力。确立数据、算法、职业三大伦理准则，坚守最小必要、公平无歧视、客观公正原则。推进算法治理与信息公开，公开模型相关信息，引入第三方伦理审查，并在审计报告中披露相关局限。明确多方责任边界，由模型开发方、审计机构、被审计单位各司其职，通过合同与约定书细化责任，降低合规与法律风险。 该体系全方位覆盖技术应用、制度规范、人才支撑与伦理约束，有助于审计行业在智能化转型中提升反舞弊效能，守住风险底线，更好地维护经济秩序与市场公平。

五、结论

智能环境推动审计反舞弊实现范式革新：大数据与 AI 突破了传统审计效率与覆盖范围的局限，让舞弊识别更精准、监督更实时。但技术应用也带来数据风险、算法偏见、人才不足等新问题，舞弊手段的技术化升级更增加了审计难度。这一“双刃剑”效应说明，智能技术并非万能，其价值需在技术应用与风险防控之间取得平衡。 构建智能时代审计反舞弊体系，需多方协同：技术上强化数据治理与可解释 AI；制度上完善准则、优化流程；人员上加快能力转型与团队建设；伦理上明确责任、防范合规风险。 未来，元宇宙、量子计算等新技术将使审计环境更复杂。审计行业应前瞻布局，持续创新技术、健全制度、培养人才，在技术变革中坚守审计本质，为维护经济秩序公平透明提供保障。

参考文献

[1] 中国注册会计师协会。中国注册会计师审计准则第 1101 号 —— 注册会计师的总体目标和审计工作的基本要求 [Z]. 2022.

[2] 财政部会计司。会计信息化发展规划（2021-2025 年）[Z]. 2021.

[3] 李明辉，刘笑霞。大数据时代审计模式的变革与创新 [J]. 会计研究，2020 （3）：159-170.

[4] 张龙平，李璐。人工智能对审计质量的影响研究 —— 基于技术赋能与风险防控的视角 [J]. 审计研究，2022 （2）：48-58.

[5] International Auditing and Assurance Standards Board. ISA 315 （Revised） Identifying andAssessing the Risks of Material Misstatement[Z]. 2019.

[6] Floridi， L.， & Cowls， J. （2019）. AI ethics： Mapping the issues. Big Data & Society， 6（2）.