Page 164 - 基于深度学习的人工智能技术研究

Research on Artificial Intelligence Technology Based on Deep Learning
基于深度学习的人工智能技术研究

掌控数据的动态变化情况。人工智能可以实现全样本审计和多层次分析，深度
挖掘是否存在贪污、舞弊等隐藏信息，不会因某个数据错误造成整体的风险，有
效降低错误的发生概率。此外，人工智能技术可以实现即时识别和连续监控，审
计人员难以根据财务数据及时作出合理的预判，而借助人工智能可以实现高效、

精准的识别分析。例如，当财务审计相关规定、标准发生变更时，审计人员需要
花费时间精力专门去学习才能适应这些变化。而依靠人工智能技术，可以直接输
入最新的规定或标准内容，能够实时生成报告，保证审计工作的实时性和动态化
发展。

3. 提升审计报告的利用价值
传统财务审计工作形成的报告内容单一，蕴含的信息量较少，难以为企业决
策提供全方位的支持。人工智能及时的应用，可以全面分析企业生产经营中的有
效信息，结合大数据、云计算等技术实现全面的信息处理，对审计信息进行整合

利用，提升审计报告的质量和价值。人工智能应用提高了审计报告的数据集成度，
不仅涵盖当期的审计评估内容，还收集往年的信息，集成财务、采购等不同部门
的信息，使企业内部不同部门、不同时期的信息实现有效联动。在此基础上，通
过对集成信息的对比分析，可以充分利用以往的审计结果，使当期的审计报告内

容更加全面、真实、准确，对于企业的正确决策具有很高的参考价值。
（三）人工智能在企业财务审计中的应用路径
1. 提高硬件设施水平
计算机算力提升可以处理规模庞大的数据，企业要加大硬件设施方面的投入

力度，根据会计准则提升自身的算力水平。可以基于商业智能开发智能管理会计
平台，基于业财融合一体化开发智能共享平台，以及基于人工智能的财务智能平
台，使财务数据与业务数据融为一体，将财务与业务真正融合起来，发挥财务对
业务发展的推动作用。要加强专家系统和神经网络在财务审计中的作用，为人工

智能的应用与财务工作的不断完善打下坚实的基础。
2. 增强软件服务能力
人工智能在财务审计中的运用需要一定的前提条件。首先，要保证原始财务
数据具有较高的可识别度，采用模板化的单据，要方便数据的识别与录入。其次，

要根据国家会计制度设置会计科目和账簿，制定统一化、规范化的技术标准，可
对经济业务进行快速、准确的判断。再次，要形成适应人工智能时代的管理制度，

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