深度学习技术在审计师舞弊识别中的应用与挑战探讨

2025-12-30 09:34:12

深度学习技术在审计师舞弊识别中的应用日益广泛，它不仅大大提高了审计效率，还显著增强了识别舞弊行为的准确性。从财务数据异常检测，到非结构化文档智能审查，再到员工行为与交易网络分析，深度学习技术正逐步改变传统审计方式。不过，这一技术的应用也面临着诸多挑战，如数据质量、模型可解释性以及计算资源等。本文将深入探讨这些问题，并提出相应的解决方案。

核心应用场景

深度学习在审计中有多个重要应用场景。不同行业在舞弊特征上存在差异，这对模型选择有重要影响。以下为不同行业的差异对照表：

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在财务数据异常检测方面，卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）能够处理时间序列特征，自动识别出异常交易模式。例如，根据某会计师事务所2022年审计报告（已脱敏），某企业利用RNN模型分析银行流水，发现了一家供应商频繁中标且报价异常的情况，进一步调查后发现是采购员违规设置招标参数导致的关联方交易舞弊。

此外，自然语言处理（NLP）和光学字符识别（OCR）技术结合，可以自动提取合同、邮件、审批记录等文本中的关键信息，帮助审计师快速识别潜在风险。同样依据上述审计报告，通过OCR识别发票信息并结合差旅政策库，成功检测出“同一日期多地住宿”的异常报销。

技术优势

深度学习技术的优势在于自动化与有效性。它可以替代人工抽样检查，实现全量数据分析，显著缩短问题发现周期。以某大型会计师事务所为例，他们开发了一个银行流水分析程序，通过大数据分析技术，快速识别虚假交易。无监督学习与监督学习相结合，能够适应不同行业和场景的舞弊模式，降低误判率。生成式AI通过预训练和微调阶段，学习大量自然语言文本，生成更准确的审计规则。这些技术的应用，让审计工作变得更加有效和准确。

实践挑战与应对策略

数据质量和隐私保护

对于深度学习而言，数据质量和隐私保护是不容忽视的问题。数据缺失、噪声或者隐私泄露都可能影响模型的准确性。因此，采用数据清洗、脱敏技术，并遵守相关法律法规（如GDPR），确保数据安全变得尤为重要。数据清洗可采用箱线图异常检测，设定合理的异常值阈值，对于缺失值可采用均值、中位数填充或SMOTE过采样等技术。

模型可解释性

模型的可解释性也是一个难题。复杂的决策过程往往难以向非专业人员解释清楚。这时，结合可解释人工智能（XAI）技术，生成决策逻辑链，增强模型透明度就显得非常必要。例如，通过决策树示意图展示XAI如何从“供应商集中度”推导“关联交易风险”。

计算资源与成本

计算资源与成本也是中小企业面临的一大挑战。为了降低成本，可以考虑采用分布式计算、云服务或轻量级模型（如MobileNet）来部署深度学习系统。这里的“轻量级模型”指参数量小于5M、可在移动端部署的模型架构。以下为不同部署方案对比：

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上市公司与中小企业在实施深度学习审计技术时存在差异。上市公司内控数据完备，建议采用全流程自动化审计，提高审计效率和准确性；中小企业内控数据可能不够完备，可先试点采购付款模块，逐步推进。

政策合规

2023年新发布的《生成式AI服务管理暂行办法》对审计AI有一定影响。生成式AI在审计中的输入输出需进行审核，确保符合法规要求。审计师在使用生成式AI生成审计规则时，要对输入数据的合法性、合规性进行审查，对输出的审计结果进行人工复核，避免违规风险。

未来趋势

展望未来，深度学习技术将继续与其他先进技术融合，形成更全面的舞弊识别解决方案。例如，区块链的不可篡改性可以增强审计证据的可信度；针对不同行业的舞弊特征，开发专用模型也将成为趋势。此外，人机协同审计将成为主流，AI负责数据处理和初步分析，而审计师则聚焦于高价值判断，如舞弊动机和影响评估。这种合作模式将大大提高审计工作的效率和质量。

深度学习技术在审计师舞弊识别中展现出了巨大的潜力。通过自动化处理、有效识别异常模式等功能，它不仅提高了工作效率，还增强了审计的准确性。尽管存在一些挑战，但通过采取适当措施，我们可以克服这些问题，充分发挥这项技术的优势。未来，随着技术的进步和发展，相信深度学习将在审计领域发挥更加重要的作用。