摘要：随着当前我国信息化技术水平的提升，人工智能的应用范围持续变广，将其应用在风险导向审计工作中能够为企业争得发展的契机。本文将深入探究人工智能在风险导向审计中的创新与应用，分别由优化审计流程、提升审计效率等多方面入手，制定出更为高效的应用策略，旨在顺利开展风险导向审计工作。

关键词：人工智能；风险导向审计；创新；应用

引言：在数字化发展的时代背景下，企业面临的内外环境十分复杂，且生产经营风险系数也在日益提升。若沿用传统的审计模式，则无法精准或者全面识别企业发展风险。为了能够更好地改善企业发展现状，需要应用风险导向审计模式，融入人工智能技术，帮助企业审计人员精准且高效地识别评估风险，提高审计质量。

一、人工智能与风险导向审计的契合点

首先，数据处理能力的契合。人工智能具有较强的数据处理与分析能力，所以将其与风险导向审计相融合能够快速分析并挖掘海量的数据信息，进而找出数据当中的异常情况以及潜在风险点[1]。这样风险评估工作就会更加全面，给其提供准确的数据支撑。

其次，风险识别与评估的契合。将人工智能与风险导向审计相融合可以创建风险评估模型，从而分析历史数据或者实时数据，发挥出机器学习与深度学习算法的应用优势，帮助企业精准识别与评估风险。

最后，审计效率与质量提升的契合。人工智能与风险导向审计的结合可以实现部分审计工作自动化的发展目标，初步整理并分析数据内容，提高审计工作开展的效率，制定极具针对性的审计流程与标准，有效降低审计风险。

二、人工智能在风险导向审计中的创新与应用策略分析

（一）风险识别环节

企业在生产运营的过程中会涉及合同文本、电子邮件等大量的非结构化数据，凭借人工智能当中的自然语言处理技术，分析这部分数据内容，并快速提炼出和企业发展风险相关的信息要素。比如，企业的会议纪要主要是记录企业管理层的讨论内容，识别企业发展的风险因素。通过调用自然语言处理技术，可以有效提取会议主题，找出产品质量问题等的隐患。在智能解析合同文本时，帮助企业提前防范风险，找出不完善的知识产权条款或者违约责任等相关内容。应用大数据分析技术收集被审计单位内部涉及的各项财务数据、市场数据及业务数据等，采取关联性分析的办法，可以察觉潜在的风险点[2]。智能分析企业生产设备运行数据或者供应链物流数据，了解企业不同客户群体的业务差异。由此为基准，识别市场风险以及企业发展面临的信用风险。

（二）风险评估环节

将人工智能应用至风险导向审计工作中，实时监测并动态评估企业发展风险，打破信息壁垒。实时连接企业信息系统，从而帮助工作人员获取最为前沿的市场数据。由其得到的数据为基准更新风险评估模型的内容，这样审计工作人员就可以随时随地掌握企业风险产生的变化情况。比如，企业的关键财务指标出现异常状况时，凭借人工智能的手段，可以重新评估风险水平并发出预警。借助传感器设备或者信息技术，实时监测企业生产设备的运行情况。若发觉异常，则可以触发风险评估流程，对风险等级进行调整，动态评估企业面临的政策风险与市场风险，给企业发展制定的决策提供参考依据[3]。应用机器学习算法创建风险评估模型，结合数据输入的特征，自动化评估设置风险等级。建模较为复杂的非线性关系，学习历史风险事件数据，由此为基准帮助企业制定风险应对策略。

（三）风险应对环节

机器人流程自动化与智能审计软件均是较为重要的自动化审计工具，可以利用这些工具执行企业部分审计任务。开发智能审计助手，审计人员可以使用语音或者文字等的形式实时交互信息内容。并且审计助手也能够快速回答审计工作人员提出的审计程序或者法规政策等相关的问题，处理特殊风险场景审计问题。专家系统可以结合工作人员录入的信息展开推理和判断，提供相对应的解决建议，进而提高风险导向审计的专业性。比如，可以使用光学字符识别技术，自动化识别并录入纸质发票或者合同。用机器人流程自动化技术自动完成数据信息的汇总、核对等的工作任务，对比财务报表，及时发掘数据潜在的异常隐患，提高审计工作开展的准确性，降低人工操作的错误率[4]。实时监控企业费用报销流程，若发觉存在虚假报销等情况，及时展开风险预警以及调查处理。此外，在风险应对环节，使用人工智能技术生成智能审计程序，结合风险评估的结果与风险类型，推荐和其相符的审计方法，优化审计步骤，要注重提高审计程序的针对性。比如，在高风险领域，系统可以结合风险场景组合审计程序，学习历史审计数据以及风险应对案例。增加审计样本量，实行更具科学性的审计测试方法，及时纠错，从而确保审计工作的准确性与全面性。

（四）审计报告环节

凭借人工智能中的数据可视化技术，将原本复杂的审计数据以一种图形或者图表的形式直观地展现出来。比如，在制作企业财务指标变化趋势图时，可以使用热力图直观展现出企业各个业务范畴中的风险分布状况，便于工作人员更好地理解并解读审计报告。管理人员也能够通过该报告了解企业发展现状，使用交互式数据可视化工具进行缩放或者点击的操作，了解各个审计数据存在的关联性。同时也可以使用GIS等技术展示企业业务分布地形图，帮助企业重新调整战略布局形势，提高风险管控开展的效果[5]。智能生成审计报告，依据既定的报告模板以及格式要求，整理审计建议及审计结论，注重提高报告撰写的准确性。审计人员需要认真核对并补充完整初稿的内容，使用自然语言生成技术，把较为复杂的审计数据或者分析结果转变成为通俗易懂的文字表达形式。保障报告内容的规范性与一致性，这样能够有效减少由于人为因素形成的报告质量问题发生概率。这样管理层就可以直观掌握企业发展风险，制定市场竞争方案，增强企业核心竞争力。

结语：综上所述，人工智能在风险导向审计中的创新与应用具有广阔的发展前景以及现实意义。企业凭借人工智能技术，全面、准确地识别并综合性评估企业面临的风险。建立AI风险预警系统，挖掘财务数据，调整自动化审计流程。不断完善和其相关的应用机制，帮助审计人员展现出自身的专业优势，提高人机协同工作效果。

参考文献：

[1]刘桐.人工智能背景下现代风险导向审计的应用分析[J].现代经济信息，2020（16）：96，98.

[2]邓红辉.风险导向的经济责任审计智能化：架构思路·现实基础·路径选择[J].商业会计，2021（18）：56-59.

[3]赵卫国.人工智能在风险导向审计中的应用[J].合作经济与科技，2021（24）：146-147.

[4]许维超.人工智能对风险导向审计的影响[J].价值工程，2020，39（12）：98-100.

[5]苏冬冬.基于风险导向的经济责任审计智能化路径研究[J].中国乡镇企业会计，2024（6）：151-153.