人工智能在内部审计财务风险预警中的应用

内部审计财务风险预警是指企业通过内部审计的日常监督机制，对潜在的财务风险进行主动识别、评估和预警，其核心在于将审计职能嵌入业务流程，实时监测关键财务指标，针对可能出现的风险，及时发出预警并采取干预措施。传统的内部审计往往存在对财务报表、账簿等结构化数据的依赖，而忽视非结构化数据中的丰富信息，可能因无法高效将结构化数据与非结构化数据相结合，导致风险预警的效果大打折扣。而人工审计更容易受到人为主观因素的影响，准确性、客观性与可靠性也难以保证。人工智能（AI）技术的引入，能够在快速、准确处理大量数据的同时进行实时监测，大大提高了风险预警响应的及时性，为内部审计带来了新的机遇。

一、AI技术赋能财务风险预警新生态

大数据背景下，内部审计所面临的环境日益复杂，企业需要更加精准、高效地识别和评估风险，通过将AI技术深度嵌入内部审计财务风险预警中，能够形成“数据驱动决策、算法预判风险、系统闭环管控”的新型审计生态，从而全面提升内部审计对财务风险的预警能力。

（一）数据驱动决策，构建多元化数据采集分析机制

大型企业在财务核算上，大多引入了财务共享服务中心（Financial Shared Service Center, FSSC）模式，将分散于各业务单元、重复性高、易于标准化的业务进行流程再造，将结构化和非结构化数据集中于一体并形成数据库，解决了多源异构数据的整合难题。例如，某企业将采购合同、发票、入库凭证、验收记录等资料均上传至FSSC平台，于后台集中审核，并保留全部影像资料和审核过程。这对于内部审计工作来说，既便于取证，也能提高效率。

（二）算法预判风险，协助构建风险预警模型

现阶段的内部审计工作中，虽然对风险识别与评估有一定的标准和理论基础，但在实操中仍难免掺杂着个人主观判断，同一事项在不同的内部审计团队中，可能会得出不同结论，而通过人工智能的神经网络模型，如多层感知（MLP）、循环神经网络（RNN）等技术，能够建立起统一的判断标准。例如，通过MLP对财务指标进行非线性变换，挖掘不同指标之间的潜在关系；通过RNN捕捉数据中的时间依赖关系，将风险特征标记在复杂的结构化数据中等。由此生成的风险预警报告，能够客观阐述风险构成因素，提高内部审计对财务风险预警的效率。

（三）系统闭环管控，健全风险处置和动态跟踪

一是针对会计核算、税务管理、资金收支等不同风险类型，可借助AI技术制订标准化、差异化预案。例如，针对资金流动性风险，若现金储备低于安全阈值，则应立即启动紧急授信、加快应收账款催收。二是实施整改销号动态跟踪管理，通过建立风险整改清单，明确责任人与整改时限，由系统自动核查整改结果，对未达标任务自动执行升级督办。三是减少人工干预，缩短风险响应时间，通过数据积累，不断迭代风险管理能力。

二、面临的挑战与应对措施

现阶段，AI技术在财务风险预警中面临人机协同、数据质量、信息安全以及技术可靠性验证等多重挑战，必须总结以往经验，积极探索有效措施予以应对。

（一）人机协同问题

AI技术与内部审计工作深度融合的背景下，审计人员不仅需要具备传统审计知识和技能，还需要掌握数据分析、AI训练和使用等相关技术。目前，各类培训课程和继续教育大部分仍然停留在理论层面，缺少实际操作环节，培养跨学科技能的内部审计人才路径狭窄、方式单一。针对此问题，应从政策支持与激励、院校教育、企业内部培养、行业资源共享等方面着手，通过制订培训计划、承担培训费用、提供学习平台等方式来解决复合型人才短缺的问题。

（二）数据采集质量与时效性

集团型企业在审计工作中往往面临海量数据的采集质量不高与时效性不强问题。由于组织机构复杂、业务单元众多，数据呈现多源异构的特征，采集环节容易受到人工录入错误、格式不统一等问题的影响。财务数据的归集存在滞后情况，如某集团在监控7家子公司300余个账户实时现金流过程中，数据更新频率仍为T+1，难以满足实时财务风险预警的需要。要解决此问题，需通过AI技术构建智能化的数据治理体系。一是通过搭建集中数据处理单元及标准化接口协议，嵌入自动化校验模块，以提高数据录入的质量。二是采用分布式计算架构，结合增量同步技术将数据更新频率压缩至T+0，实现关键指标的实时流处理。由此，最终形成覆盖数据采集、数据清洗、数据分析全过程的实时财务风险预警能力。

（三）信息安全性与隐私性保护

内部审计财务风险预警在应用AI技术过程中，需要将AI嵌入到业务、财务等诸多环节，数据安全与隐私保护面临着重大风险与挑战。通常情况下，企业FSSC平台包含了客户信息、合同价格以及核心财务数据等敏感信息，一旦泄露不仅损害企业和客户利益，还可能导致企业面临法律诉讼等一系列复杂衍生问题。此外，集团企业各业务板块的数据种类不同，其保密方法、保密程度也存在差异，难以统一标准，因此需要借助专业技术优化数据加密算法。例如，某企业一方面通过对称加密和非对称加密相结合的方式确保数据安全，另一方面通过物理、生物识别等身份验证技术手段规范对业务、财务信息的访问权限，同时将AI技术嵌入到现有的信息化平台中，减少数据提取和传输环节，以降低信息泄露的可能性。

（四）智能化技术可靠性验证

传统审计方式所出具的审计意见，需要经过反复核验以确保其定性准确、结论可靠。有AI技术参与生成的审计结论，由于其模型的复杂性，审计人员往往难以理解和解释其定性依据和原理，难以直观判断审计意见的合理性。同时，在AI模型训练过程中，审计人员难免存在一定的主观性，极易导致算法出现缺陷，进而影响审计结果。因此，在训练过程中，必须减少审计人员的个人主观判断，并建立健全由第三方参与的监督复核机制，以减少算法中隐藏的偏见。

三、AI技术在财务风险预警中的应用举例

AI技术在会计核算的实时纠偏、财务风险的及时预警、经济运行的监督检查等方面发挥了积极的作用。目前，已经较为成熟的应用环节包括数据采集、模型训练、风险监测、阈值调整。

（一）数据采集分析效率提升

某集团型企业集中建立了FSSC模式的管理系统，功能上涵盖了集团及所属各级子分公司从合同签订到款项支付，从会计核算到决算报表等经济事项的全流程线上处理，内容上包含了各环节输出的合同、结算单、发票、付款凭证等影像资料。审计人员通过运用“AI机器人”采集并校验影像资料，筛查出采购流程倒置（先采购入库后签订合同）、结算周期异常（货物发出未到即付款）、库存物资短缺（入出库与结余不符）等问题，从而对会计核算中可能出现的虚列成本、账外成本或虚增存货等账账不符、账实不符的现象作出预警，解决了人工核对效率低下、风险预警时效性差等问题，有效避免和化解财务风险。

（二）模型训练效果改善

风险评估模型具有复杂的迭代过程，需要选择逻辑回归、决策树、支持向量机以及神经网络等方法。某集团型企业在模型训练过程中，利用AI实时数据采集与分析功能，设定相应的阈值，建立合理化分析标准，将财务报表错报、漏报问题的筛查手段、方式和流程等历史问题加入AI的训练数据中，同时通过持续调整模型参数，显著提高了模型识别和预测风险的准确性，提高了审计人员在财务风险预警方面的能力。

（三）风险监测自动化

通过将AI技术嵌入财务风险预警系统，可实现将自动生成的风险线索依据风险程度分发给审计人员进行复核，并将预警结果进行交叉验证，减少冗余警报。复核后，审计人员根据风险级别，将风险线索分送各级管理与财务人员。

（四）阈值调整动态化

引入AI技术的财务风险预警系统可依据风险程度与发生概率为不同风险等级配置相应的预警阈值，指标突破阈值即触发相应预警。例如，某企业因行业竞争加剧致使客户账期延长，企业通过引入数字化供应链金融，缩短了回款周期，资金周转率有所提升，但若继续沿用该标准，则可能导致风险被低估，因此需要对阈值进行定期评估与动态调整。

文章摘自《中国内部审计》杂志2025年第6期

作者：关红光 刘宇昕

单位：中铁九局集团有限公司 沈阳铁路运输综合服务有限公司

编辑：孙哲

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