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通过人工智能和自动化降低审计风险

上市公司必须遵守复杂的会计和投资者保护规定，而这种情况并非一成不变。政府当局在不断增加规定的同时，也在更新现有的规定。这给在一个国家管理合规的组织带来了巨大的任务。对于跨国公司来说，这项工作变得越来越困难。审核和遵守众多复杂法规的挑战最终被传递给审计和保险公司。

高股权

当流程变得越来越紧密地联系在一起，企业内外的功能变得相互依赖时，不合规可能会产生严重的后果——远远超出公司的范围。这意味着，对于审计师来说，确保遵从性的责任要大得多。最近，几家审计公司出庭为未报告客户违规行为和未能发现欺诈行为辩护。为了管理这些类型的负债，审计公司现在正在整个审计生命周期中部署软件。这给审核员提供了额外的工具来实现以下目标:

• 扩大范围
• 识别高风险交易。
• 在财务报告中发现异常和舞弊。
• 优化资源。
• 增加利润。
• 保护他们和客户的品牌形象。

优化审计和保证

审计公司正在与科技公司合作，探索机器人过程自动化、机器学习、数据分析和人工智能的使用。这些技术自动化了重复的手工任务，识别了隐藏的欺诈模式，并定位了强制流程被规避的场景。审计员识别客户日常运营中的风险和控制，然后识别控制目标、战略目标、风险的频率和类型。从数据集成和分析的基础阶段到认知智能的高级阶段，技术正在帮助所有领域的审计公司。

技术优化了审计周期，提高了速度和准确性，降低了成本，并确保了审计人员的有效部署。可以从新技术中受益的审计过程包括:

• 评估参与风险和谈判协议-数据分析不仅可以帮助识别客户参与的风险，还可以缩小工作范围，正确估计所需的工作量。这减少了成本超支的风险。
• 计划审计工作-大型审计需要对时间表、资源、范围覆盖、地点覆盖、实体覆盖、合并工作、沟通战略以及风险和缓解制定详细计划。数据分析和RPA有助于最终确定计划，并提供整个审计过程和所需里程碑的清晰视野。计划中的任何缺陷都可能导致重要材料覆盖区域的损失。数据分析帮助确定要覆盖的内容，而RPA可以指导计划。
• 执行审计现场工作-在当前的审计过程中，分析和取证通常处于次要地位，这主要是人工的，侧重于广泛的数据收集。随着自动化的发展，取证变得更加重要，并降低了不合规的风险。人工智能支持的语义智能编译大量数据，并自动推荐对重要控件的改进和补救。控制故障几乎是实时检测到的，这使审计人员能够标记关注，并使企业能够在问题到达监管机构之前采取纠正措施。
• 识别异常行为-有了机器学习，审计师可以识别合同中的异常行为并测量其影响。它们还可以堵塞容易出现欺诈的漏洞。
• 生成报告和分析- RPA，结合分析和自然语言处理，可以帮助生成跨垂直领域、位置和实体的报告。它还可以用用户友好的表示方式提供详细的报告，并突出需要注意的区域。

自动化的风险

虽然人工智能提供了巨大的机会，但企业必须考虑到相关的风险。其中一个危险对于人工智能来说是普遍存在的:在算法中嵌入人类的偏见。

去年，在线巨头亚马逊(Amazon)发现该工具对女性有偏见，于是放弃了由机器学习驱动的实验性招聘技术。人工智能还导致了从种族麻木到彻头彻尾的种族主义者的在线图片搜索。

这些问题并不新鲜。所指出的哈佛商业评论英国种族平等委员会(Commission for Racial Equality)的结论是，英国一所医学院的自动化系统歧视女性或非欧洲姓名的申请者。那件事发生在1988年。

在一份关于人工智能的报告中，美国内部审计师协会(Institute of Internal Auditors)将偏见列为必须考虑的重要风险之一。该协会还警告称，潜在的人为逻辑错误、测试和监管不足，以及可能造成的财务或声誉损失都有风险。

组织必须仔细考虑在审计中使用人工智能，并了解该技术的局限性。

即使取得了如此巨大的进步，审计工作仍需要人工干预。在CFO.com汤森路透(Thomson Reuters)联席首席运营官布莱恩•佩卡瑞利(Brian Peccarelli)指出，应收账款的可收回性、商誉和其他无形资产的估值，将继续由人类主导。

然而，数字技术的发展大大降低了报告风险。审计公司可以提供更优质的服务，优化资源，扩大覆盖面，及早发现过程中的缺陷，轻松跟踪整个审计过程。