AI审计在中小企业的应用困境与优化路径

引 言

人工智能（AI）是随着数字化浪潮发展而兴起的一种新技术，在各种行业领域都有着广泛的运用，在审计领域也不例外。而利用人工智能强大的数据处理功能、精准的风险识别能力和强大的分析预测能力进行审计就是人工智能审计。同时，利用人工智能技术开展审计工作能有效提高中小型企业的工作质量和工作效率，使其在激烈的市场竞争中处于优势地位。然而，尽管AI审计已广受认可，但在中小企业实际应用中仍面临诸多挑战，诸如实践成效不显著、技术水平有待提升、软硬件设备亟须改进等问题。本文将对此进行深入研究和分析，以期探寻更为有效的解决方案。

一、AI审计在中小企业的应用现状

一些有远见的中小企业已经开始用AI开展审计工作了，主要运用在财务报表审计、内部控制审计等方面的基础层面。采用AI算法对海量财务数据进行快速校验和分析判断，能准确发现数据异常现象；借助AI审计软件，原本需耗时数周的财务数据核对工作得以缩短至数日完成，同时显著降低了错误率。同时，在内控审计过程中利用AI的技术模拟和评估企业的业务流程，发现内部控制方面的缺陷，比如运用流程挖掘技术清楚地看到业务流程中是否有不规范的操作等。但整个行业里面，企业使用AI审计的时间还很短，整个应用的范围还不够广、深度还不够深，大部分企业还没有充分发掘出AI审计所能给企业带来的优势。

二、AI审计在中小企业的应用困境

（一）数据质量参差不齐

通常情况下，大多数中小企业尚未建立系统的数据管理制度，大量数据依赖人工手动录入。因此，数据失真、关键字段遗漏以及表单、单据格式混乱等现象在所难免。由于缺乏完善的管理系统或制度建设，导致企业信息系统分散，各子系统数据标准不统一，形成众多“数据孤岛”。此外，一些存放在Excel表格中或是本地电脑文件夹里的原始数据没有统一规范的数据库可以支撑，所以在使用AI审计的过程中往往会耗费巨大的算力来处理大量无效数据。

（二）复合型人才供需失衡

AI审计要落实需要“审计思维+技术能力”并存，这就需要既有审计知识，又懂技术的人才才能做到，但中小企业在用人方面往往存在“引才难、育才更难”的问题，具有AI技能的审计人员通常优先考虑加入大中型企业或科技公司，受薪资待遇、发展机会等多重因素制约，中小企业在人才引进方面面临一定难度；然而，企业在聘用专业内审人员后，由于缺乏系统培训，加之现有人员多依赖传统的抽样审计方法开展工作，不理解AI系统中决策树模型、神经网络等关键技术原理及规则，无法正确操作和维持相关的AI审计系统。

（三）技术成本高昂

一是引入AI审计系统前期需要支付一笔较高金额的软硬件投入，并且还需要一直保持每年向软件提供商支付后续维护费：年收入过千万元的小企业进行半年以上的核算需要40万元以上。而对于年营收未过千万元的大多数企业而言，该投入占其年度审计费用就超过六成。但由于这些企业整体营业量不大，在企业通过提高业务量产生更多的业务中形成累积的数据之前，难以发挥出大数据下的效率优势，在成本上更没有优势，而是仍然需要跟随传统审计，并因此形成“双重成本负担”。二是技术投入回报期无法跟得上企业经营周期。中小企业缺乏足够的时间来收回投入的技术成本，没有大规模的数据支持也很难拥有高效运用AI的条件，只能选择维持原有的审计方式不变。而且中小企业本身的资金非常有限，无法承受高额的技术投入成本，同时还要不断跟进AI技术的迭代升级，加大技术研发投入。所以不少企业都还处在观望状态。

（四）安全与隐私风险担忧

审计的数据涉及企业很多秘密数据，例如企业的财务数据、客户的个人信息等，AI审计系统在数据的存储、传输和处理过程中很容易遭到黑客的入侵以及恶意的数据泄露行为。由于中小企业本身的信息安全防护相对薄弱，一旦发生重大安全事故，将严重威胁企业生存。此外，AI算法的不透明性也引发用户对数据隐私保护的担忧，担心AI技术可能会被不当使用或泄露敏感数据。

三、AI审计在中小企业的优化路径

（一）强化数据治理

中小企业需要从源头上规范好数据全生命周期管理，建立完善的数据管理制度，规范数据采集、存储、传输、使用的具体流程，比如统一财务、业务的数据编码规则，在《数据录入操作手册》中规定“客户分类”“产品型号”是必填项；用轻量级的工具打破信息孤岛，比如用API接口连通财务软件和进销存软件，使销售数据可以直接同步到应收账款；引进自动化数据清洗工具，通过规则引擎自动识别重复项、修复格式错误，将数据预处理的效率提升至原来的150%以上。

（二）加大人才培养与引进力度

针对企业的人才短板，可采取“内部转型+外部借力”的组合手段，一是对内实行“AI审计技能认证计划”，每周线上安排两小时课程开展学习和实操，通过场景模拟带教的方式教授内审人员掌握基本的数据抽取、模型调优等工作技能；二是对接当地高校，建设“实习基地”，按审计专业、人工智能专业方向有目的地引进审计实习岗和人工智能实习岗同学，并采取项目式实践方式对其进行选拔、培养储备，同时开拓“校企共建”合作路径，提高人才培养质量；三是可以与第三方技术企业签订“驻场支持”协议，由技术顾问在约定的时间范围内来企业针对其各类具体业务提供咨询和技术上的支持。

（三）合理控制技术成本

中小企业可以通过租用云服务获取AI审计系统，节约购买硬件和维护系统的花费，选择性价比较高的AI审计软件，并结合本企业的情况选择适合自己的功能模块，不用全部购买。此外，中小企业可以与其他企业进行合作，采用共购、共享的技术，这样就可以将本来需要自己掏钱购买的软件费用进行分摊。最后，企业可以利用开源的AI技术节约研发成本。

（四）加强安全与隐私保护

建立信息安全防护体系，并部署好防火墙、入侵检测等安全防护设备，防止外来入侵。定期对AI审计系统的安全性能进行检查并进行漏洞修复，保证系统能够正常运行，完善数据隐私保护制度，对数据使用制定严格的规定并严格限定其数据访问权限，对于涉及敏感信息的数据进行脱敏处理，另外还要选择有良好信誉、能为数据安全提供保障的AI技术供应商，通过与供应商签订保密协议等形式降低数据安全风险。

结 语

人工智能审计在中小企业审计过程中，能够显著提升其审计效率和风险防控水平，但同时也面临诸多挑战如数据质量不佳、复合型人才匮乏、技术成本高昂、安全与隐私风险等问题。对此，中小企业应从强化数据治理、加大人才培养与引进力度、合理控制技术成本、完善安全及隐私保护措施等方面入手，有针对性地解决人工智能审计在应用过程中的问题，充分发挥AI审计的优势，实现审计模式升级转型，助力企业可持续健康发展，在激烈的市场竞争中获得优势，长久生存下去。未来，中小企业还需借力政策扶持，如申请数字化转型补贴降低初期投入。同时，行业协会可搭建AI审计共享平台，推动技术资源普惠。唯有多方协同破解痛点，方能让AI审计真正成为中小企业提质增效的利器，赋能其在数字时代稳健前行。