人工智能的发展虽有利于审计风险的识别和规避，但在降低审计风险的同时，其自身存在的弊端，如设备故障危机、系统投毒风险、数据发生泄漏等，也为审计工作的开展带来了新的风险挑战。因此，在采用人工智能技术构建风险管控体系同时，我们还需要完善法律制度、加强人工智能人才培养，以确保审计工作的高效与安全。

　　一、审计风险的内容

　　审计风险是审计机构和审计人员在实施审计的过程中，由于种种原因造成审计结果不能准确客观反映事实的可能性。审计风险具有以下几方面特征：

　　（一）普遍性。审计活动的各个环节都有存在审计风险因素的可能性，包括审计计划制定不当、审计证据收集欠缺、审计程序设计不足、审计报告编制疏忽、审计评估不够充分等，加剧了风险的普遍性。

　　（二）客观性。在审计过程中，受有限空间和时间的影响，仅仅做到降低风险发生频率和减少损失的程度。为了节省人力，提高效率，经常通过抽样的方法来判断总体。无论是统计抽样还是判断抽样，都会存在一定程度的误差，不可能完全消除风险。

　　（三）隐蔽性。它是指审计风险不容易被直接察觉，源于审计工作的复杂性和不确定性。审计工作涉及到大量数据和复杂流程，潜在风险点隐藏在数据的深处，考虑到审计人员对风险的认知和经验判断有限，无法全面准确识别和评估潜在审计风险。

　　（四）可控性。尽管审计风险存在，但是并非无法控制，通过采取适当的审计方法和程序，审计人员可以识别和评估审计风险，按照重要性的程度，采取措施来将其降低到可以接受的水平。

　　二、人工智能对消除审计风险的积极作用

　　通过以上分析，我们了解到审计风险尽管难以完全消除，但其确实是可控的。得益于人工智能的迅猛发展与广泛应用，我们能够有效规避并降低审计风险，从而最大程度地减少其潜在影响。

　　（一）全面分析评估数据。在人工智能问世之前，审计工作主要依赖于抽样方法，但是随着人工智能技术出现，全面审计的实现也将只是时间问题。传统审计受到成本和人力制约，抽样审计本身存在一定风险性，不能保证审计结果精确性。而人工智能可以对财务数据进行挖掘、提取和比对，对被审计单位的行业状况、合作竞争关系、宏观经济环境、法律监管等外界因素，以及企业的战略目标、竞争优势、经营风险等内部因素进行全方面评估，帮助审计人员更加客观分析风险。

　　（二）提前锁定异常指标。人工智能可以通过发现数据中的异常和趋势，提前发现潜在的风险。利用人工智能对被审单位报表进行分析，与抽取到的同类型被审单位的相关指标进行比对分析，训练学习模型，并用来判断异常值，包括支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等，在学习训练过程中学习数据正常模式，使用模型判断新输入的数据，是否符合已学习的正常模式，筛选出不合适的数据，并将其视作异常数据值，突出显示出来，再构建复杂的神经网络模型，帮助审计人员迅速识别、关注异常值，发现并查找相关原因，修正异常值。

　　（三）降低人为错误影响。在进行沟通调查时，尽管有专人负责访谈记录，但由于人为因素的限制，往往难以确保访谈内容的快速、真实和完整记录。然而，随着人工智能技术的日益成熟，智能语音识别功能的引入可以有效减少人为错误和遗漏，从而极大地提升了审计访谈记录的准确性和效率。同时，人工智能的应用能够有效减少人为干预审计的程度，降低被审计单位隐瞒事实或恶意篡改审计报告的风险。在审计过程中，人工智能可以实时记录并留痕，确保每一步操作都可追溯。若最终得出的结论与事实不符，人工智能能够迅速识别错误信息并触发报警机制，帮助审计人员根据留下的痕迹迅速追溯原因。

　　三、人工智能发展带来的新型审计风险

　　人工智能降低了传统风险，但是科技是一把双刃剑，在应用人工智能规避风险同时，我们也应当警惕新技术的发展带来的新的风险和挑战。

　　（一）设备故障危机。人工智能拥有强大的数据处理与分析能力，但其核心仍依赖于机器的稳定运行。一旦机器遭遇硬件故障、软件漏洞或网络中断等问题，人工智能的性能与稳定性便会受到严重影响。在此情境下，审计人员若高度依赖人工智能进行大数据筛选、分析及风险评估，则极易因系统故障而引发失误。此外，高昂的设备维修与升级费用也常使人望而却步，导致系统漏洞无法及时修补。若设备在未经充分维护的情况下强行运行，将进一步加剧数据分析的不准确性及风险评估的偏差，最终增大审计失误的风险。

　　（二）系统投毒风险。调查访谈信息、公开渠道信息、相关法律法规及财务报表等输入型数据的信息安全问题至关重要，其潜在的投毒风险对模型的稳定性与准确性构成重大挑战。攻击者可能会针对训练数据源或与之相关的外界数据库进行恶意篡改，通过注入恶意样本或更改数据标签，破坏数据集的完整性与真实性。这种行为不仅削弱了模型的学习能力，增加了预测和分类错误的风险，更可能导致模型生成错误或语义不连贯的内容，执行非预期操作。最终，这将对审计结论产生不良影响，导致结论与事实不符，严重损害审计质量。

　　（三）数据发生泄漏。网络遭受攻击的频率不断攀升，攻击方法和手段也愈发多样化和复杂化。同时，人工智能技术的广泛应用，进一步推动了数据需求量的激增。然而，这种数据量的急剧增长也带来了数据传输和存储方面的安全隐患，通过人工智能将不同角度独立数据收集和分析，数据泄漏的风险显著增加。更为严重的是，当这些数据涉及到国家机密和敏感信息时，一旦遭受攻击或发生泄漏，后果将不堪设想。数据失泄密不仅对经济社会发展造成巨大损失，还可能会导致国家安全受到严重威胁。

　　四、人工智能降低审计风险的若干思考

　　综合以上分析，智能审计无疑是审计行业发展的必然趋势。人工智能在审计系统中的应用不仅显著提升了工作效率，减少了人工成本，还极大地满足了行业发展的迫切需求。然而，在享受智能审计带来的变革时，我们更应扬长避短，切实降低审计风险。具体而言，需要从以下几个关键方面着手。

　　（一）构建风险管控体系。应用人工智能技术来构建风险管控体系，是我们应对当前复杂多变的审计环境的重要举措。这一体系应重点关注信息安全、异常判断、沟通调查等方面，通过智能化手段进行及时的风险识别与预警。随着风险管控体系的不断完善，我们不仅可以提高风险判断的准确性和效率，还能够促进人工智能在审计应用中的深度融合，进一步提升审计工作的质量和效率。同时，我们还应加强硬件设施的铺设与升级，为人工智能技术的应用提供坚实的物质基础。在完善技术的同时，增加对设施的投入，确保人工智能系统能够稳定运行，满足审计工作的实际需求。通过构建风险管控体系，我们能够充分利用人工智能的优势，有效应对审计风险，推动审计工作不断向前发展。

　　（二）健全完善法规制度。我国立法部门可借鉴欧盟委员会发布的首份全球人工智能法案，结合我国国情，制定适用于人工智能的法律法规。确保智能技术的应用在法律的监管与支持下，成为法定审计的坚实基石。完善相关法律，是智能化技术在审计过程中充分发挥作用的关键前提。同时，为降低泄密风险，我们应依据《中华人民共和国保守国家秘密法》，完善配套法规，严格限制涉及国家安全和利益的数据在网络中的互联共享，确保保密数据仅在最小范围内传播。此外，我们应密切关注公开的大数据，一旦发现危害国家安全的情况，立即采取必要的应急处置措施，推动保密工作在人工智能时代实现转型升级。

　　（三）加强人工智能人才培养。审计人员应当正确认识人工智能给审计带来的影响和改变，顺应时代发展要求，完成工作角色的转变，积极加强数据挖掘与分析技能和监督管理技能的学习，确保在发现系统投毒、恶意篡改软件等不当行为时，能够迅速发现并予以纠正。同时，审计人员还需要具备综合职业素养，提升职业道德、培养积极的职业心态、树立正确的职业价值观、养成良好的职业习惯，严格遵守相关法律法规，严格执行相关职业准则，有意识强化管理决策的技能和提高职业判断的能力，提升审计职业素养。