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随着人工智能技术的迅猛发展，其在各领域的应用日益广泛，经济责任审计领域也受到其深刻影响。传统经济责任审计模式在面对日益复杂的经济环境和海量数据时，逐渐暴露出效率低下、精准度不足等问题。人工智能凭借其强大的数据处理、分析能力和智能决策优势，为经济责任审计模式创新带来了新的契机。本文将围绕人工智能应用对经济责任审计模式创新的影响机制这一主题展开探讨，分析其内在动因与影响路径，并提出切实可行的转型路径。
在人工智能时代，经济责任审计模式创新的重要性日益凸显。本文首先分析了人工智能对经济责任审计模式创新的影响机制，其次探讨了经济责任审计模式从传统向智能新模式转型的实现路径，包括顶层设计方面明确转型战略方向，为转型提供宏观指引；数据治理与技术平台搭建方面夯实转型基础，保障数据有效利用与技术支持；算法模型开发与迭代方面提升审计智能化水平，实现精准高效审计。通过这些研究，旨在为经济责任审计模式创新提供理论支撑与实践指导，推动审计工作适应时代发展需求，提高审计质量与效率，更好地发挥经济责任审计在经济社会中的监督与服务作用。
一、人工智能对经济责任审计模式创新的影响机制分析
（一）人工智能应用驱动经济责任审计模式创新的内在动因
1.传统模式的痛点
在经济责任审计的传统模式中，面临着诸多棘手问题。随着经济活动的日益复杂和数据量的爆炸式增长，海量数据成为审计人员难以承受的负担。传统审计手段在处理这些数据时，不仅效率低下，而且容易出现疏漏，难以全面、准确地把握审计对象的真实情况。同时，传统审计评价主观性较强。审计人员往往凭借个人经验和专业知识进行判断，不同人员对同一审计事项的评价可能存在差异，这在一定程度上影响了审计结果的公正性和权威性。
最后，传统审计覆盖范围有限，难以做到深入全面。由于时间和资源的限制，审计人员通常只能选取部分样本进行审查，无法对所有经济活动进行细致审计，这就可能导致一些潜在的问题被忽视。而且，传统审计效率低下，从审计准备到报告出具，整个过程耗时较长，无法及时为决策提供有效支持。
2.人工智能技术的赋能优势
人工智能技术为解决传统审计模式的痛点提供了强大助力。其具备卓越的数据处理能力，能快速、准确地处理海量数据，挖掘数据背后的潜在信息，为审计提供全面、精准的数据支持。人工智能还拥有出色的模式识别能力，可以自动识别数据中的异常模式和潜在风险，帮助审计人员及时发现审计对象的违规行为和潜在问题。此外，人工智能的预测预警能力能够根据历史数据和实时信息，对审计对象的未来发展趋势进行预测，提前发出风险预警，为审计工作的前瞻性和预防性提供保障。
（二）人工智能技术对经济责任审计各要素的影响路径
1.对审计目标的影响
传统经济责任审计目标主要集中在鉴证与评价上，而人工智能的应用使其向“预警、预防与增值”延伸。通过大数据分析和预测模型，人工智能可以提前发现潜在的经济风险和违规行为，实现风险预警。同时，根据预警信息采取相应的预防措施，避免风险的发生和扩大。此外，人工智能还能通过对审计数据的深度分析，为审计对象提供有价值的建议和改进措施，实现审计的增值功能。
2.对审计内容的影响
人工智能使全面审计和持续审计成为可能。借助大数据技术和智能算法，审计人员可以对审计对象的所有经济活动进行全面审查，不留死角。同时，实现持续审计，实时监测审计对象的经济活动，及时发现新出现的问题。此外，人工智能还能深化对重大决策和政策执行效果的审计，通过分析相关数据和指标，评估决策的科学性和政策的执行效果。
3.对审计方法的影响
传统审计方法主要采用抽样分析，而人工智能实现了从抽样分析向全量分析的转变，能够对所有数据进行审查，提高审计的准确性和全面性。同时，审计方法从传统查账向数据挖掘、网络关系分析、语义分析等方向转变。通过数据挖掘技术，发现数据中的隐藏规律和关联关系；利用网络关系分析，理清经济活动的复杂网络；借助语义分析，理解文本数据的真实含义。
4.对审计流程的影响
人工智能重构了“审计准备 - 实施 - 报告 - 整改”全流程。在审计准备阶段，利用人工智能技术快速收集和分析审计对象的相关信息，制定更加科学合理的审计计划。在审计实施阶段，实现自动化审计，提高审计效率。在审计报告阶段，借助自然语言处理技术生成高质量的审计报告。在整改阶段，通过智能跟踪系统实时监督整改情况，确保整改到位。
5.对审计组织方式的影响
人工智能推动组建人机协同的复合型团队。审计团队不再仅仅由审计人员组成，还包括数据分析师、人工智能专家等专业人员。同时，改变了分工协作模式，审计人员负责审计业务的整体规划和决策，数据分析师和人工智能专家负责数据处理和技术支持，实现优势互补，提高审计工作的整体效能。
二、经济责任审计模式从传统模式向智能新模式转型的实现路径
（一）顶层设计：明确转型战略方向
首先，要确立转型的总体目标，即构建一个高效、精准、智能的经济责任审计体系，提升审计的质量和效率，更好地服务于组织治理和决策。这需要明确智能新模式应具备的特征，如自动化、数据驱动、实时监测等。其次，制定详细的转型规划，包括短期、中期和长期目标。短期目标可以是完成部分审计流程的智能化改造，如引入数据分析工具辅助审计工作；中期目标则是实现主要审计环节的智能化，如建立智能审计预警系统；长期目标则是全面实现经济责任审计的智能化，形成人机协同、高效运转的审计模式。同时，要明确转型的责任主体和分工。成立专门的转型领导小组，由高层领导担任组长，负责统筹协调转型工作。各部门应明确自身在转型中的职责和任务，形成协同推进的工作格局。
（二）数据治理与技术平台搭建：夯实转型基础
数据是智能审计的核心资产，因此数据治理至关重要。要建立完善的数据管理体系，明确数据的采集、存储、使用和安全等环节的规范和流程。一方面，拓宽数据采集渠道，整合财务、业务、外部市场等多源数据，确保数据的全面性和准确性。例如，除了传统的财务数据，还应收集业务系统的交易数据、客户反馈数据等，以全面评估领导干部的经济责任履行情况。另一方面，加强数据质量管理，建立数据清洗、校验和更新机制，提高数据的质量和可用性。对采集到的数据进行深度清洗，去除重复、错误和无效的数据，确保数据的准确性和一致性。同时，定期对数据进行更新和维护，保证数据的时效性。
（三）算法模型开发与迭代：提升审计智能化水平
第一，开发针对性算法模型。算法模型是智能审计的核心驱动力量。要根据经济责任审计的特点和需求，开发一系列针对性的算法模型。例如，开发风险预警模型，通过对历史数据和实时数据的分析，建立风险指标体系，当数据出现异常时及时发出预警信号，帮助审计人员提前发现潜在的风险和问题。第二，开发审计分析模型。利用机器学习算法对审计数据进行分类、聚类和关联分析，挖掘数据背后的规律和模式，为审计人员提供有价值的审计线索。例如，通过对财务数据的分析，发现异常的交易模式和资金流向，判断是否存在违规行为。第三，算法模型需要不断迭代和优化。随着审计业务的发展和数据的变化，原有的算法模型可能不再适用。因此，要建立算法模型的评估和更新机制，定期对算法模型的性能进行评估，根据评估结果对模型进行优化和改进。
（四）审计人员转型与培训：适应智能审计需求
第一，要加强审计人员的培训，制定系统的培训计划。培训内容应包括数据分析技术、人工智能基础知识、智能审计工具的使用等方面。通过开展内部培训、外部培训、在线学习等多种形式的培训活动，提升审计人员的数据分析能力和信息技术应用水平。第二，鼓励审计人员自主学习和创新实践。建立激励机制，对在智能审计领域取得突出成绩的审计人员给予奖励和表彰，激发审计人员的学习积极性和创新精神。同时，组织审计人员参与智能审计项目实践，让他们在实际工作中积累经验，提高解决实际问题的能力。
（五）标准与规范建设：保障转型有序推进
第一，建立完善的标准和规范体系。这是经济责任审计模式转型的重要保障。要制定智能审计的操作标准和流程规范，明确各个环节的工作要求和质量控制标准。例如，规定数据采集的格式和范围、算法模型的开发和验证流程、审计报告的撰写规范等，确保智能审计工作的标准化和规范化。第二，加强行业交流与合作。借鉴国内外先进的智能审计经验和标准。参与行业标准的制定和修订工作，推动经济责任审计智能新模式的标准化发展。同时，建立监督和评估机制，定期对智能审计工作进行检查和评估，确保标准和规范的有效执行。
三、小结
本文围绕人工智能对经济责任审计模式创新展开研究，分析了人工智能应用驱动审计模式创新的内在动因，阐述了其对审计各要素的影响路径，并提出了从传统模式向智能新模式转型的实现路径。未来，随着人工智能技术的持续发展，经济责任审计智能新模式将不断成熟和完善。一方面，人工智能与审计的融合将更加深入，实现全流程智能化；另一方面，审计人员的角色将转变，更多从事策略制定与综合判断工作。同时，需关注技术带来的风险，加强安全管理与伦理规范，确保经济责任审计在人工智能助力下健康、可持续发展，为经济社会稳定运行提供有力保障。
（作者：钟燕 单位：广西玉柴物流集团有限公司）
