随着算法技术与数据科学的深度融合，审计范式正经历从“基于样本推断”到“基于全量智能洞察”的根本性变革。这一变革旨在通过技术赋能，将审计工作从依赖有限样本与人工经验的事后监督，升级为覆盖全量数据、实时洞察风险的智能化防线，从而实现从合规校验到风险预警与价值创造的根本性跨越。

算法驱动审计的兴起背景

审计的本质是通过证据收集与分析，对财务报表的公允性、内部控制的有效性发表意见。在计算机技术尚未普及的时代，受限于数据存储能力与计算成本，审计人员通常采用“抽 样审计”模式——从被审计单位的海量交易中选取部分样本进行检查，通过样本特征推断总体结论。

一般来说，抽样过程可分解为三个关键步骤：第一步，基于对被审计单位的了解（如行业特性、内部控制有效性）评估重大错报风险。第二步，根据风险等级确定抽样总体（如收入交易、采购付款凭证）与抽样方法（随机抽样、分层抽样、 货币单元抽样等）。第三步，通过检查样本的交易细节（如凭证附件、审批流程）、执行实质性程序（如函证、重新计算），推断总体的合规性与公允性。

抽样技术工具主要包括Excel、审计软件（如ACL、IDEA）。审计人员依据这些技术工具进行数据筛选与统计分析，辅以简单的趋势分析、比率分析等描述性统计方法。这些技术工具在数据量有限、业务结构简单的环境下具有可行性，虽提升了数据处理效率，但本质仍是“小数据”思维下的局部验证，其固有缺陷随着数字经济的发展日益凸显。

一是样本代表性风险。抽样依赖审计人员的主观判断，难以覆盖极端值或异常模式，易遗漏小概率但高影响的舞弊行为，风险覆盖不全。二是难以对全量数据进行深度挖掘。样本筛选依赖审计人员的经验判断，主观性较强。样本检查需人工核对凭证与原始单据，耗时且易遗漏细节，如合同条款中的隐藏条款。特别是人工检查样本耗时耗力，难以对全量数据进行深度挖掘，如跨年度、跨业务的关联分析。三是风险响应滞后。抽样结果反映的是历史时点的数据特征，难以对实时发生的交易，如高频支付、区块链环境下的即时结算等进行持续监控，无法满足企业对风险预警的实时性需求，如资金链断裂前的异常现金流模式等。

算法驱动审计的关键技术

六是时序分析与预测。算法驱动审计应用ARIMA、LSTM模型预测财政支出趋势，评估预算执行合理性。

算法驱动审计的应用场景

算法驱动审计已渗透至审计计划、风险评估、测试执行与报告出具的全环节。一是审计计划阶段。通过分析历史审计数据与行业特征，自动生成风险地图，如哪些业务环节的错报概率高于行业均值，指导审计资源的精准分配。二是风险评估阶段。利用机器学习模型预测被审计单位的内部控制失效概率，如审批流程缺失率与舞弊风险的关联度，替代传统的“内部控制问卷调查”。三是测试执行阶段。对全量交易执行自动化测试，如检查所有超过阈值的付款是否经过双人审批，并通过算法标记异常交易，如同一IP地址在短时间内提交多笔报销申请。四是出具报告阶段。基于算法发现的异常模式生成可视化报告，如资金流向热力图、风险事件时间轴，提升结论的可解释性与决策支持价值。

算法驱动审计的核心内容

算法驱动审计的实施程序

算法驱动审计的实践案例

一是聚类分析。按该公司行业、地域、交易频率将公司分为30类，发现某类“新注册小型客户”（成立时间小于1年、注册资本小于100万元）的交易占比 达10%，但平均毛利率比其他客户高20%。二是关联规则挖掘。分析公司客户与销售人员的绑定关系，发现某销售人员负责的“新客户”中，60%在次年第一季度即流失，且无后续售后服务记录。三是时间序列匹配。对比订单发货时间与物流系统记录的实际发货日期，发现240笔订单存在“先开票后发货”（间隔超过7天），其中80%集中在年末。最终，算法模型标记了300余笔高风险收入交易 （占样本总量的2%，但涉及金额占总收入的10%），经人工核实确认其中22笔为提前确认收入的舞弊行为，审计效果显著。

算法驱动审计的挑战应对

一是数据质量问题。被审计单位的数据存在格式不统一（如ERP系统与财务系统的时间戳差异）、缺失值较多（如部分交易缺少审批记录）、非结构化数据解析困难（如扫描合同中的手写批注）等问题，影响算法的准确性。需要加强数据治理建设，应用自动化工具（如Python、SQL）对冗余、缺失、异常值进行智能清洗，提升数据可用性，构建高质量审计基础。

二是数据泄露风险。全量数据的使用可能涉及客户隐私、商业秘密，数据泄露风险也随之上升。对于审计人员来说，保障数据安全是需要严格遵守的底线，要掌握数据脱敏、加密传输、权限管理等安全技能，成为“数据守护者”。算法驱动审计需平衡数据开放与安全，采用联邦学习等 技术实现隐私计算。

三是算法可解释性不足。深度学习等复杂模型的“黑箱”特性（如神经网络的内部权重难以直观理解），可能导致审计人员难以向监管机构或管理层清晰说明风险判断的依据，影响结论的可信度。算法驱动审计需要开发可解释AI工具（如SHAP值分析），增强审计结论可信度。

算法驱动审计的未来方向

算法驱动审计正从工具辅助向智能主导演进，未来将深度融合大模型、区块链等技术，推动审计从“事后监督”转向“实时预警+战略建议”的全周期管理模式。算法驱动审计的未来方向是跨域融合、人机协同、持续审计等。

总之，从抽样到全量，算法驱动审计尽管当前仍面临数据质量、算法透明性等挑战，但随着数据基础设施的完善与算法技术的成熟，算法驱动审计将成为未来审计的主流范式，并为社会经济高质量健康发展提供更精准、更实时的价值保障。（作者单位系深圳市投资控股有限公司）

来源：《审计观察》杂志2025年第12期