摘要：随着 AI 技术的不断进步，审计行业正在经历深刻的变革，尤其是在审计取证领域。传统审计取证受限于数据处理能力、信息覆盖范围和审计周期，存在效率低、证据不足问题。AI 凭借强大数据分析、异常识别与预测能力，显著提升审计取证精准度与效率。本研究分析 AI 时代下 AI 技术对审计取证过程的影响，阐述其优化非结构化数据识别提取、动态识别异常交易、验证数据一致性等作用，进而增强审计证据充分性、相关性与可靠性。不过 AI 应用面临数据质量不佳、算法不透明、审计人员能力不匹配等风险挑战。为此文章提出加强数据治理、提升 AI 系统可解释性、培养复合型人才、完善行业制度等策略，为智能化审计可持续发展提供理论与实践指导。

关键词：AI 时代；审计取证；风险挑战；应对策略；智能审计

一、引言

在信息化与数字化加速推进的背景下 AI 技术正逐步融入各行业领域，审计这一高度依赖信息分析与判断的专业领域亦经历着深刻技术变革。 模式主要依托人工经验，仅能选取部分数据实施分析，难以实现全范围覆盖，在处理效率、准确性及时效性方面均面临较多制约。伴随技术迭代，AI 在数据处理、异常识别及预测分析等维度的优势逐步显现，为审计取证工作提供了新型工具与技术支撑。

AI 的应用通过实现信息自动提取、风险实时识别和审计过程全程记录，提升了审计证据的充分性、相关性和可靠性，推动审计从抽样审计向全数据审计转变、从事后验证向实时监控演进。该技术可处理海量数据以弥补人工审计的信息盲区，并通过模式识别提升审计效率与准确率。

尽管 AI 在审计取证中展现出 差不齐、模型透明度不足、审计人员技术能力不匹配等问题。如何在技 合规性，成为当前行业关注的核心议题。本文将分析 AI 技术在审计 解决策略，并对未来发展趋势展开展望。

二、AI 技术在审计取证中的应用

随着企业数据规模迅速扩大和业务 传统审计取 效率、识别准确性和信息覆盖方面面临较多限制。AI 凭借在数据处理 入审计取证各环节，提升了取证工作的广度、深度和精度。AI 不仅实现信息提取与异常识别的 动审计模式由抽样审计向全覆盖审计转变，由事后验证向实时监控发展。

（一）非结构化信息的识别与提取

现代审计中，合同、发票、报销凭证、会议纪要等非结构化文档蕴含大量关键证据，但其结构不统一、语言多样、内容复杂，导致传统人工取证面临效率低、受审计人员经验差异影响大、存在主观判断及识别错误风险等问题。AI 借助语言处理和字符识别技术，可从海量文本中提取关键信息、识别条款内容并自动分类比对，在减少人工操作的同时提升文档处理效率及信息提取的准确性与一致性，在处理大量合同和票据核对任务中展现出较高应用价值。

（二）异常交易识别与风险预警

在审计中识别不符合业务逻 心环节，传统方法依赖人工经验和静态报表分析，难以有效捕 常业务模型，对交易频率、金额波动、资金流向等 处理企业复杂资金流动和频繁交易时，可快速发现资金拆 时 AI 系统与风险数据库对接，结合宏观经济、行业趋势和内部财务数 风险领域，推动审计从被动响应向主动识别转变。

（三）流程挖掘与数据一致性验证

AI 不仅具备数据处理能力，还能在审查业务流程中发挥重要作用。通过读取企业 ERP 系统、财务系统和其他信息系统中的日志和交易记录，AI 能够重建完整的业务流程图并识别潜在异常路径或未经授权的变更。在采购审计中，AI 可检查各环节合规执行情况，排查跳过审批、频繁更换供应商、订单金额拆分等舞弊迹象；在资金审计中，AI 系统能自动比对银行流水和会计凭证，确保数据一致性与真实性，及时发现漏账、重复记账或资金挪用等问题。通过对流程数据的深入分析，AI 将审计从单点检查转向流程追踪，提升了审计的系统性和精准性。

（四）外部信息整合与背景调查

传统审计多依赖企业内部信息，而在信息高度开放互联的环境下，企业经营风险的重要线索常存在于外部。AI 技术通过大规模数据采集与智能整合，借助网络爬虫和语义分析工具，从工商登记、司法公开、舆情平台、媒体报道及社交网络等渠道获取企业多维度信息，基于这些信息构建企业及高管关联网络图，识别股权变更、法人变动、未披露诉讼案件、财务造假等风险点，并将外部信息与企业账面数据对比，助力审计人员全面掌握企业经营环境和管理层诚信情况，为审计判断提供更充分的支持。

三、AI 对审计证据特征的影响

（一）提升审计证据的充分性

传统审计因人力与时间成本限制，审计人员常仅能对企业业务活动作抽样测试，难实现全覆盖，这易致关键异常或舞弊行为遗漏，也可能因样本偏差影响审计结论可靠性。AI 技术应用突破此限制，其强大数据处理与分析能力可对企业全周期、全流程、全量数据高效扫描与深度挖掘，大幅提升审计证据充分性。如 AI 可同时对 ERP 系统、财务系统、业务系统及外部数据源交叉分析与关联验证，短时间生成海量高质量证据材料，既覆盖传统审计难触及的非结构化数据，又通过机器学习算法自动识别异常模式与潜在风险点，显著降低遗漏关键证据可能性。AI实时监控功能还能动态捕捉业务活动中异常信号，使审计证据获取从静态抽样转为动态全覆盖，为审计结论提供更全面可靠的数据支撑，有效提升审计质量与效率。

（二）增强审计证据的相关性

传统审计中，审计人员多依靠个人经验与主观判断评估证据与审计目标的关联性，该方式效率较低，且可能因认知偏差导致关键信息被忽视或误判。AI 技术引入后，通过预设算法模型与规则引擎，能够基于特定审计目标自动筛选、匹配并验证高度相关的数据，显著提升审计证据的针对性与逻辑严密性。例如，在收入真实性审计中，AI 可快速关联销售合同、发货单、发票等传统证据，并整合银行流水、客户支付行为、物流轨迹等多维数据，构建完整的业务闭环证据链；同时，还能通过自然语言处理技术分析邮件、聊天记录等非结构化文本，挖掘潜在关联信息，甚至识别异常交易模式或舞弊信号。这种以目标为驱动的数据智能取证方式，减少了人为干扰，使审计证据与具体认定目标之间的逻辑关系更清晰、可验证，大幅提升审计结论的精准度。

（三）提高审计证据的可靠性

传统审计中审计人员多凭个人经验与主观判断评估证据和审计目标关联性，此方式效率低且可能因认知偏差致关键信息被忽视或误判。AI 技术引入后通过预设算法模型与规则引擎，能基于特定审计目标自动筛选匹配验证高度相关数据，显著提升审计证据针对性与逻辑严密性。如收入真实性审计中 AI 可快速关联销售合同发货单发票等传统证据并整合银行流水客户支付行为物流轨迹等多维数据构建完整业务闭环证据链，还能通过自然语言处理技术分析邮件聊天记录等非结构化文本挖掘潜在关联信息甚至识别异常交易模式或舞弊信号。这种以目标驱动数据的智能取证方式减少人为干扰，使审计证据与具体认定目标间逻辑关系更清晰可验证，大幅提升审计结论精准度。

四、AI 审计取证的风险挑战

AI 技术为审计取证带来效率与准确性提升的同时，其应用过程也伴随潜在风险与挑战。这些问题既关系审计质量稳固性，也直接影响审计结论公信力及审计机构法律责任。在 AI 深度嵌入审计流程的背景下，审计人员与会计师事务所需充分认识并妥善应对各类挑战，以确保技术赋能不偏离审计本质与规范。

（一）数据质量风险制约AI 模型有效性

AI 模型的学习与决策高度依赖输入数据质量，基础数据若存在错误、遗漏或偏差会导致 AI 输出结果失真，“垃圾进、垃圾出”的逻辑使数据源完整性、准确性和一致性成为影响 AI 审计成效的核心要素。实际操作中企业内部账实不符、数据冗余、系统分散、口径不一致等问题会直接影响 AI 对业务逻辑的判断能力，甚至可能无形中放大异常信号或掩盖真实风险，IT 系统老旧、业务流程复杂导致的多源数据难以整合会加剧数据预处理与清洗的复杂性，历史数据存储缺乏规范性管理会使模型训练面临严重数据偏倚问题，且数据质量问题不仅源于管理失误，还可能被人为利用为审计舞弊手段，如恶意篡改字段、隐藏字段逻辑跳转等行为可能规避系统风险监测机制造成重大错判。

（二）算法模型“黑箱”引发判断不透明问题

当前主流 AI 模型如深度神经网络、自然语言处理算法等虽具备强大学习能力与预测精度，但因计算过程高度复杂、缺乏清晰逻辑表达路径，其决策机制呈现“黑箱”特征，这种不可解释性严重制约审计人员对 AI 输出结果的理解、质疑与修正能力。实际取证中审计人员可能难以判断模型识别某类交易为异常的原因，也无法根据业务逻辑对结果进行反向验证，且一旦 AI 参与结果成为审计结论主要依据，其不可追溯性将直接影响审计证据可靠性与监管审查合法性，尤其在法律诉讼或问责情境下，缺乏明确解释路径的审计过程难以提供有效辩护。此外，AI 模型的构建、训练和更新多由技术人员完成，审计人员作为使用者与开发者之间存在信息壁垒，若缺乏有效沟通机制，可能导致对模型功能与限制认知不足，进而在无意中误用或滥用系统输出结果，带来潜在合规风险。

（三）审计人员专业胜任能力的适应难题

AI 技术广泛应用对审计人员知识结 力提出新挑战，传统财务与会计知识体系难以完全应对AI 主导的复杂技术流程，审计人员需掌握数据 程、系统分析等交叉学科知识才能有效理解运用 AI 工具。

目前多数审计从业人员缺乏系统化信息技术培训，对 AI 模型构造原理、运行逻辑、风险点掌握不足，应用中易形成“依赖而不懂”现象，这既削弱专业判断力又易导致对 AI 结果盲目接受，形成“形式上的自动化、实质上的放任审计”。部分会计师事务所在人才培养体系上仍以传统审计项目为主，未及时更新培训内容，甚至对 AI 系统引入持观望态度，缺乏有效技术支持机制，致使技术红利难以真正转化为审计质量提升。

（四）职业道德与法律责任的界限模糊

AI 在审计取证中的广泛介 责任链条使责任划分日益复杂，“人机协同”环境下审计意见多 责任归属难以界定。如AI 系统识别出高风险交易 时系统设计方、数据提供方、签署人之间的主要法律 偏差性、歧视性或漏洞导致错误判断时算法开发者或平台方 涉及的数据隐私保护、商业秘密泄露等伦理争议中数据滥用、模型歧视等 原会 信力造成严重伤害

五、应对策略与发展建议

面对 AI 审计取证带来的风险挑战，审计行业需从制度建设、技术规范、人才培养与行业治理等多维度积极应对以推动智能化审计健康稳健发展，且需在强化人机协同、提升专业判断力基础上，实现 AI 技术与审计业务深度融合，助力审计质量和效率双重提升

（一）加强数据治理，夯实AI 取证的数据基础

AI 系统有效运行高度依赖数据 被审计单位构建完善数据治理机制，涵盖数据标准化体系建设 据需通过统一格式转换、字段映射和清洗算法提高结构 立数据质量评估制度，从时效性、准确性、完整性和 查、实施中强化实时监控与动态验证，确保 AI 模型运行的数据基 业、跨部门的数据共享协同机制，为智能审计提供更丰富、广泛和可信的外部数据支撑

（二）提升AI 系统的可解释性与审计透明度

为缓解算法“黑箱”问题需鼓励开发高可解释性和透明度的 AI 模型，如基于规则引擎的推理系统、因果图模型、可视化决策树等以便审计人员理解决策路径并进行人工复核，AI 工具开发商应明确标注模型假设条件、训练数据来源及局限性帮助使用者科学评估输出结果适用性，事务所内部需建立“AI 输出复核机制”对高风险判断设置强制人工确认环节并对人机判断过程形成完整审计工作底稿以满足后期监管复核与法律证据需要，审计报告中可适度披露AI 参与的判断环节、处理逻辑与复核流程以提升审计过程透明度、增强委托人及公众信任度。

（三）构建复合型人才队伍，增强人机协同能力

智能审计对人才结构提出转型要求，事务所需加快“财会 + 数据 + 技术”多元复合型人才培养，可通过设立专项培训课程、联合高校开展跨学科教育、建立“审计 +AI”人才储备计划等方式系统提升审计人员的数据素养、系统认知与算法理解能力，同时应积极引进数据科学家、IT 工程师等技术人才与传统审计人员组成跨职能审计团队实现人机优势互补，在项目执行过程中强化人机协作的任务分工机制，即 AI 负责高频事务识别与模式分析、审计人员负责结果解读风险判断与结论确认，真正实现“AI 辅助、人工主导”的审计治理新范式。

（四）完善制度保障，厘清责任边界与伦理规范

为应对 AI 介入审计带来的伦理和法律责任模糊问题需加快出台相关法律法规与行业准则以明确 AI 在审计取证中的角色定位与责任划分，可由监管机构牵头制定行业指导文件对 AI 参与审计的适用场景、风险管理、结果验证、责任追溯等方面作出具体规定，在责任分工上应明确审计人员始终是最终判断与签署审计意见的主体而AI 仅为辅助决策工具，同时需加强行业伦理教育与技术应用伦理审查以防范 AI 滥用、审计信息泄露及算法歧视等问题并保障审计工作的公平性与独立性。

六、结论与展望

随着AI 技术的快速发展，审计取 专业领域 历深刻变革 I 正以空前的深度介入审计全流程，从文档识别、异常检测到流程挖掘、风险 逻辑思维。其广泛应用有效突破了传统审计在效率、范围和精准度上的局 实时分析 追踪”的智能审计目标逐步落地，不仅大幅提升了审计工作的技术含量与价值创造能力，更为审计行业的数字化转型提供了有力支撑。

然而 AI 技术融入并非万能其实际应用仍面临数据质量参差不齐、算法黑箱、判断解释性不足、责任划分模糊等诸多挑战。AI 不是替代传统审计经验与判断力而是对其拓展提升在推动技术应用的同时需正视其局限性，重视制度配套建设和人员素养提升，确保审计专业核心价值不被技术削弱。

未来 AI 赋能审计取证将向智能化、规范化、融合化发展。智能化方面 AI 模型可解释性和自我优化能力提升以增强复杂交易及潜在舞弊识别水平；规范化层面相关行业准则、伦理 则和法律制度将完善以明确 AI 与审计人员职责边界和行为标准；融合化层面AI 技术将与区块链、大数据、云计算等新兴技术协同应用构建审计全生命周期数据链条和控制机制。

新时代审计人员需以开放心态迎接智能化浪潮，主动提升数据分析与系统思维能力，实现从“经验驱动”向“数据驱动”转型。行业监管者与事务所管理层需协同创新、稳健推进，为智能审计构建可靠安全公正的发展环境。

总之 AI 不仅是审计工具变革的标志更是审计理念、模式和生态的深度重塑者。在技术与制度双轮驱动下 AI将在保障审计独立性、提升审计效率、增强风险识别能力等方面发挥更大作用，引领审计行业迈向更高效、公正、智慧的新时代。

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作者简介：林江轩，审计专业硕士研究生，研究方向：组织治理与审计基金项目：研究生科研创新项目“AI 时代的审计取证研究”（gzlcx20243408）