人工智能和机器学习在审计中的应用

22/24人工智能和机器学习在审计中的应用第一部分审计自动化与机器学习技术整合 2第二部分异常值检测与舞弊识别 5第三部分数据分析与审计抽样优化 7第四部分自然语言处理与文本文档审阅 10第五部分风险评估与预测性分析 13第六部分机器学习算法在审计中的应用 15第七部分审计程序的优化与效率提升 19第八部分职业道德规范与技术使用 22

第一部分审计自动化与机器学习技术整合关键词关键要点审计数据分析与机器学习

1.机器学习算法（如异常检测和聚类）可以快速分析和识别具有可疑模式或异常值的大型数据集。

2.通过自动化数据验证和分析流程，机器学习技术可以显著提高审计效率和准确性。

3.机器学习模型可以识别基于历史数据的模式和趋势，帮助审计师识别潜在的风险领域和欺诈行为。

审计程序自动化

1.机器学习技术可以自动化重复性和耗时的审计任务，如文件审查、数据提取和分析。

2.流程自动化释放审计师的时间，让他们专注于更高价值的活动，如风险评估和异常调查。

3.通过消除人工错误和偏见，自动化程序可以提高审计过程的可靠性和一致性。

审计分析

1.机器学习算法可以运用预测模型和高级统计技术，对财务数据进行深入分析。

2.通过识别趋势和异常值，机器学习技术可以帮助审计师深入了解业务运营并预测未来的风险。

3.数据可视化工具使审计师能够以交互方式探索和理解审计结果，促进与利益相关者的决策制定。

风险评估

1.机器学习技术可以分析内部和外部数据，识别和评估对组织产生威胁的潜在风险。

2.基于风险的审计方法利用机器学习模型来优先考虑审计活动，将资源分配到风险最高的领域。

3.机器学习可以增强审计师对欺诈和错误识别能力，从而提高审计质量和信誉。

异常检测

1.机器学习算法可以检测数据集中的异常值或模式，这些异常值可能表明潜在的欺诈或错误。

2.异常检测技术可以识别审计师手动审查时可能错过的可疑交易和活动。

3.实时异常检测可以帮助审计师及时采取行动，减轻风险和防止损失。

审计质量保证

1.机器学习技术可以自动化审计质量控制流程，如同行评审和程序再执行。

2.通过提供客观和一致的评估，机器学习算法可以提高审计质量保证流程的效率和有效性。

3.机器学习可以识别潜在的偏见和错误，增强审计过程的独立性和信誉。审计自动化与机器学习技术整合

随着审计领域的不断发展，审计自动化与机器学习（ML）技术相结合正在产生革命性的影响。这一整合使得审计师能够利用技术的力量，提高审计效率、有效性和准确性。

1.审计流程自动化

审计自动化工具通过执行繁琐、重复性的任务，大幅减少了人工审计工作量。这些工具可以：

*提取和分析数据：从多个来源收集和处理大量数据，实现数据标准化和一致性。

*执行测试程序：应用预定义规则和算法，对数据进行分析和测试，识别异常和潜在风险。

*生成报告和工作底稿：自动化报告和工作底稿的生成过程，节省时间并减少错误。

2.机器学习应用

ML算法在审计中发挥着至关重要的作用，使审计师能够利用数据模式和见解。ML技术可以：

*异常检测：识别与历史趋势或基准不同的异常值，帮助审计师关注可能存在风险或欺诈的领域。

*预测分析：利用历史数据和预测模型预测未来风险，使审计师能够采取预防措施并优化审计策略。

*文档分析：分析大量的非结构化数据，如合同和电子邮件，以识别关键条款、合规性问题和潜在风险。

3.集成优势

审计自动化与ML技术相结合，产生了以下优势：

*提高效率：自动化任务和利用机器学习技术，显著减少了审计时间和成本。

*增强准确性：自动化工具和ML算法减少了人为错误，提高了审计结果的可靠性。

*扩展范围：通过自动化繁琐的任务，审计师可以扩大审计范围，覆盖更多领域和更大量的数据。

*数据驱动决策：ML技术提供的数据见解使审计师能够做出基于证据的决策，并专注于高风险领域。

*改善风险管理：预测分析和异常检测技术帮助审计师及早识别潜在风险，制定缓解计划。

4.实施考虑

整合审计自动化和ML技术时，需要考虑以下事项：

*数据质量：确保用于训练ML算法的数据的准确性和完整性至关重要。

*解释能力：ML模型应该能够解释其决策，以增强审计师的信心。

*持续改进：定期审查和更新ML算法，以适应不断变化的审计环境。

*技能发展：审计师需要获得使用和理解自动化和ML技术的技能。

*合规性和治理：确保技术的使用符合审计标准和法规。

结论

审计自动化与机器学习技术整合为审计行业带来了变革性的影响。通过自动化任务、利用机器学习技术，审计师可以提高效率、准确性和审计范围。这种整合使审计师能够专注于更具战略性的领域，并为组织提供更深入的洞察力。随着技术的不断发展，预计审计自动化和ML技术将在未来审计实践中发挥越来越重要的作用。第二部分异常值检测与舞弊识别关键词关键要点异常值检测与舞弊识别

主题名称：基于规则的异常值检测

1.使用预定义的规则和阈值识别异常交易或活动。

2.适用于具有明确模式和规则的场景，如发票开支或采购订单。

3.易于实施和解释，但可能缺乏灵活性且无法检测到新形式的舞弊。

主题名称：基于统计的异常值检测

异常值检测与舞弊识别

导言

异常值检测是利用算法和统计技术识别数据集中偏离正常模式的异常数据点的过程。在审计中，异常值检测可用于识别潜在的舞弊行为，因为舞弊活动往往会产生异常的财务或运营模式。

机器学习技术

机器学习算法，如监督学习和无监督学习，可用于构建异常值检测模型。监督学习模型需要标记的数据集，其中包含正常和异常数据点。无监督学习模型则不需要标记的数据集，而是从数据中寻找模式和异常情况。

异常检测算法

常用的异常值检测算法包括：

*孤立森林算法：将数据点随机划分为树形结构，孤立度高的数据点更有可能是异常值。

*本地异常因子算法：计算每个数据点与周围邻居的距离，距离较大的数据点可能是异常值。

*主成分分析（PCA）：将高维数据投影到低维空间，从而识别与主要模式偏差较大的异常值。

舞弊识别

异常值检测在审计中可用于识别潜在的舞弊行为，包括：

*虚增收入：虚假发票或虚假服务记录，导致异常高的收入。

*隐瞒费用：未记录的支出或供应商的发票，导致异常低的费用。

*资产挪用：资产账面价值与实际价值之间的差异，表明资产被挪用。

*关联方交易：与关联方的异常交易，可能用于洗钱或其他舞弊目的。

应用

异常值检测在审计中的应用包括：

*交易审核：识别异常交易并进一步调查潜在的舞弊行为。

*分析财务报表：检测财务报表中可能表明舞弊的异常趋势或比率。

*合规审计：识别违反法律或法规的潜在舞弊行为。

*内部控制评估：评估内部控制的有效性，并识别可能被绕过以实施舞弊的弱点。

优势

异常值检测在舞弊识别方面的优势包括：

*效率：可快速处理大量数据，识别可能需要进一步调查的异常值。

*自动化：自动化检测过程，节省审计师的时间和精力。

*客观性：基于数据和算法，减少主观判断和人为错误。

局限性

异常值检测的局限性包括：

*误报：算法可能会将正常数据点标记为异常值，导致误报。

*漏报：复杂或隐蔽的舞弊行为可能不被算法检测到，导致漏报。

*数据质量：异常值检测模型依赖于数据质量，低质量或不完整的数据可能会影响检测准确性。

结论

异常值检测是利用机器学习技术在审计中识别潜在舞弊行为的有力工具。通过分析数据并识别偏离正常模式的数据点，审计师可以提高舞弊识别的效率和有效性。然而，重要的是要认识到异常值检测的局限性，并将其与其他审计程序结合使用，以全面评估舞弊风险和检测舞弊行为。第三部分数据分析与审计抽样优化关键词关键要点【数据抽样优化】

1.人工智能算法可以自动分析大量数据，识别模式和异常，这将使审计师能够更有效地选择和优化审计样本，既能降低风险，又能节省时间和资源。

2.机器学习技术可以根据历史审计数据和行业基准，预测潜在的风险领域和异常值，指导审计师进行更有针对性的抽样，确保审计工作的有效性和效率。

3.云计算和其他分布式计算平台的出现，使审计师能够并行处理海量数据，显著缩短数据分析和样本选择的过程，为更加及时的审计提供了便利。

【异常值检测】

数据分析与审计抽样优化

摘要

数据分析技术与机器学习算法的应用为审计抽样优化提供了新的契机。本文探讨了这些技术在审计抽样中优化样本选择、风险评估和审计发现方面的应用。

引言

传统的审计抽样方法通常基于随机抽样或分层抽样，这可能会导致样本的代表性不足或审计效率低下。数据分析和机器学习技术可以帮助审计师克服传统抽样方法的局限性，通过识别异常值、模式和风险因素来改善抽样过程。

样本选择优化

*异常值检测：算法可以检测交易或账户中的异常值，表明存在潜在的错误或舞弊风险。通过将这些异常值纳入抽样框架，审计师可以提高样本的代表性并专注于高风险领域。

*模式识别：机器学习算法可以识别交易模式和账户行为中的模式。这些模式可以揭示可能表明欺诈或异常活动的规律。审计师可以使用这些信息来调整抽样策略，确保样本能够覆盖所有关键模式。

*风险分析：数据分析可以用于评估交易或账户的风险。例如，使用逻辑回归或决策树算法，可以根据特定特征（例如交易金额、交易类型或客户类型）预测欺诈风险。审计师可以根据这些风险评估结果对抽样框架进行优先级排序，优先考虑高风险交易或账户。

风险评估优化

*风险建模：机器学习算法可以创建预测模型，估计账户余额或交易活动中的欺诈风险。这些模型可以考虑大量变量并揭示传统风险评估技术可能无法发现的复杂关系。

*审计程序定制：基于机器学习算法的风险评估结果，审计师可以定制审计程序，针对特定风险进行定制测试。例如，对于高风险账户，审计师可以增加测试程序的范围和强度，而对于低风险账户，可以减少测试程序。

*持续监测：机器学习算法可以进行持续监测，实时识别新风险或异常情况。这使审计师能够及时应对变化的风险格局并调整审计策略。

审计发现优化

*异常值挖掘：数据分析技术可以对大量数据进行扫描，发现以前无法检测到的异常值。这些异常值可能是舞弊、错误或其他风险事件的征兆。

*预测分析：机器学习算法可以预测未来事件或趋势。例如，一个算法可以根据历史数据预测未来欺诈行为的可能性。审计师可以使用这些预测来优先确定审计资源，重点关注最有可能发生舞弊的领域。

*分析证据：数据分析工具可以对审计证据进行自动化分析，提取关键见解并识别证据之间的潜在联系。这可以帮助审计师更有效、更准确地评估证据。

结论

数据分析和机器学习技术的应用正在改变审计抽样实践。这些技术通过优化样本选择、风险评估和审计发现，为审计师提供了提高审计效率和有效性的新工具。随着技术的不断发展，我们预计这些技术在审计领域的应用将继续增长，从而进一步提高审计的质量和可靠性。第四部分自然语言处理与文本文档审阅关键词关键要点【自然语言处理与文本文档审阅】

1.自动提取和分类文档数据：NLP技术可识别和提取财务报表、合同和电子邮件等文本文档中的关键数据，如交易信息、应收账款余额和合同条款，从而简化数据收集和分类流程。

2.文本分析和洞察挖掘：NLP算法可对文本数据进行分析，识别异常值、关联模式和潜在欺诈迹象，帮助审计师发现潜在风险和关注领域。

3.自动生成审计报告：使用NLP技术，审计报告可以从审计工作底稿中自动生成，节省了大量手动编写和审查时间，提高了审计效率。

【大数据分析与审计数据挖掘】

自然语言处理与文本文档审阅

自然语言处理（NLP）在审计中发挥着日益重要的作用，特别是用于文本文档审阅。NLP技术使审计师能够分析大量非结构化文本数据，例如合同、电子邮件、财务报表和其他通信，以识别风险和异常情况。

文本分类

NLP技术可用于将文本文件分类到预先定义的类别中。例如，审计师可以使用文本分类器将电子邮件分类为不同的类型，例如促销电子邮件、客户服务查询或财务交易。这可以帮助审计师专注于可能包含重要审计证据的特定类别的电子邮件。

实体识别

NLP技术还可以识别文本中的特定实体，例如组织、人员、日期和金额。例如，审计师可以使用实体识别器来标识财务报表中的关键财务数据，例如收入、费用和利润。这可以加速审计流程，并提高审计证据的准确性。

情绪分析

NLP技术还可以分析文本的情绪内容。例如，审计师可以使用情绪分析仪来识别客户电子邮件或社交媒体帖子中的负面情绪。这可以帮助审计师识别可能存在欺诈或舞弊风险的领域。

审计程序自动化

NLP技术可以自动化审计程序的某些方面，例如：

*文件审查：NLP工具可以扫描大量文本文件，识别异常模式或不一致性。这比人工审查要快得多，并且可以提高审计覆盖率。

*合规检查：NLP工具可以帮助审计师检查文本文件是否符合监管规定或内部政策。

*舞弊检测：NLP工具可以分析文本文件以识别欺诈或舞弊的语言模式或迹象。

数据分析和可视化

通过NLP分析的文本数据可以与其他审计数据源相结合进行更深入的分析。例如，审计师可以将从客户电子邮件中提取的情绪数据与财务表现数据相结合，以识别可能存在风险的领域。

好处

NLP在审计中应用的潜在好处包括：

*提高效率：NLP技术可以自动化审计程序的耗时方面，从而腾出审计师的时间专注于更复杂的任务。

*增强准确性：NLP工具可以分析大量数据，并比人工审查更准确地识别异常情况。

*改进风险评估：NLP技术可以帮助审计师识别可能存在风险或异常情况的领域，从而进行更有效的风险评估。

*加强审计证据：NLP工具可以提供基于数据的审计证据，从而提高审计报告的可靠性。

挑战

尽管NLP在审计中具有巨大的潜力，但也有其挑战：

*数据质量：文本数据来源的质量直接影响NLP工具的准确性。

*算法偏见：NLP算法可能存在偏差，这可能会影响其发现结果。

*可解释性：理解NLP模型的决策可能是困难的，这可能影响审计师对审计结果的信心。

展望

NLP在审计中的应用预计将继续增长。随着NLP技术变得更加复杂，它将能够处理更广泛的审计任务。此外，NLP与其他新兴技术（例如数据分析和机器学习）的集成将进一步增强审计效率和有效性。第五部分风险评估与预测性分析关键词关键要点风险评估

1.数据驱动决策：人工智能和机器学习可以通过分析大量数据，识别潜在的风险领域并预测未来的风险。审计师可以利用这些见解来优先考虑审计活动，专注于最重要的风险。

2.自动化风险识别：人工智能和机器学习算法可以自动识别风险因素并生成风险清单。这有助于审计师节省时间，提高效率，并确保风险评估过程的全面性和一致性。

3.持续风险监测：人工智能和机器学习可以实现持续的风险监测。算法可以持续分析数据以识别新兴风险，并向审计师发出警报，以便他们及时采取行动。

预测性分析

1.预测审计结果：人工智能和机器学习可以利用历史数据和当前数据预测审计结果。这有助于审计师识别需要进一步调查的账户或交易，并优化审计计划。

2.识别异常值：算法可以识别与正常模式有显著差异的异常值。这些异常值可能表明存在错误、欺诈或其他需要调查的问题。

3.趋势分析：人工智能和机器学习可以分析时间序列数据以识别趋势和模式。这些见解可以帮助审计师了解业务的财务状况，并预测未来的财务表现。风险评估与预测性分析

利用人工智能（AI）和机器学习（ML），审计师可以增强风险评估和预测性分析流程，提高审计效率和有效性。

风险评估

*风险识别：ML算法可以分析海量数据，识别审计风险领域的异常情况和模式。通过与历史数据和行业最佳实践相比较，可以发现潜在的审计问题和重大风险。

*风险评估：AI模型可以评估识别出的风险，根据其潜在影响和发生的可能性对它们进行优先级排序。这使审计师能够专注于最重要的领域，提高审计效率。

*连续监控：通过使用实时数据源，AI可以持续监控风险指标，在风险发生变化时发出警报。这使审计师能够及时响应改变的风险状况，并调整审计策略。

预测性分析

*欺诈检测：ML算法可以分析交易数据，检测欺诈性活动的异常模式。通过识别异常值和可疑活动，可以提高欺诈检测的准确性和效率。

*财务预测：AI模型可以利用历史财务数据和外部经济因素，预测财务业绩和财务报表中关键指标的趋势。这有助于审计师评估财务业绩的可靠性，并识别潜在的财务问题。

*审计规划：预测性分析可以帮助审计师计划审计，优先考虑高风险领域和预测可能遇到的挑战。通过了解潜在风险，审计师可以优化审计资源分配，并专注于对审计师意见和公司财务报表至关重要的领域。

案例研究

一家大型审计公司使用AI驱动的风险评估工具，识别客户财务报表中的潜在风险。该工具分析了数百万笔交易数据，并检测到与历史模式不一致的异常情况。进一步调查发现，该公司隐瞒了重大的应付账款，导致财务报表失实。

另一家使用了ML算法来预测财务业绩的审计公司，能够提前几个月预测客户的财务困难。这使得审计师能够及时采取措施，保护利益相关者的利益，并防止潜在的财务危机。

收益

AI和ML在审计中的应用带来了以下收益：

*提高风险评估的准确性和效率

*早期识别欺诈和财务问题

*优化审计规划和资源分配

*提高审计意见的可靠性

*增强对利益相关者的信心

随着审计技术的发展，AI和ML在风险评估和预测性分析中的应用预计将继续增长。这些技术将使审计师能够更好地识别和应对风险，提高审计质量，并为利益相关者提供更可靠和有用的财务信息。第六部分机器学习算法在审计中的应用关键词关键要点异常检测

1.运用无监督机器学习算法，如聚类和孤立森林，识别审计数据中与正常模式显着偏差的异常值。

2.自动化异常值识别过程，提高审计效率，并减少对人为偏见的依赖。

3.及早检测异常行为，有助于审计师快速做出响应，采取补救或预防措施。

文本分析

1.利用自然语言处理(NLP)模型，从非结构化文本数据（如合同、电子邮件、社交媒体帖子）中提取有价值的信息。

2.自动化关键信息的识别和提取，例如关键术语、相关实体和敏感数据。

3.提高审计证据的收集和分析效率，并降低误报的风险。

预测性分析

1.利用监督机器学习算法，如决策树和线性回归，预测未来的审计风险和审计结果。

2.根据历史数据和当前趋势，识别高风险领域和潜在问题。

3.提高审计计划的有效性，并优先考虑审计资源，以解决最关键的风险。

审计抽样

1.应用统计机器学习技术，如贝叶斯定理和蒙特卡罗模拟，优化审计抽样策略。

2.确定最佳样本量和抽样方法，以提高抽样效能和准确性。

3.减少审计成本和工作量，同时确保审计意见的可靠性。

审计自动化

1.利用机器人流程自动化(RPA)和机器学习技术，自动化审计流程，如发票处理、余额确认和分析程序。

2.提高审计效率，释放审计师的时间，专注于更复杂和增值的审计活动。

3.标准化审计程序，提高审计质量和一致性。

风险评估

1.应用机器学习算法，处理大规模数据，评估和分级审计风险。

2.利用外部数据源和审计知识库，提高风险评估的准确性和客观性。

3.优化资源配置，重点关注最重大的风险领域，提高审计效率。机器学习算法在审计中的应用

机器学习算法为审计行业带来了革命性的转变，使其能够更加高效、准确和可靠地执行审核任务。以下是一些机器学习算法在审计中的主要应用：

异常检测

监督机器学习算法（如支持向量机和决策树）可用于检测财务和运营数据中的异常值。这些算法可以对历史数据进行训练，以识别异常的模式和行为，例如欺诈、错误或异常交易。

欺诈识别

无监督机器学习算法（如聚类和异常值检测算法）可用于识别欺诈性活动。这些算法可以识别数据中的模式，揭示可能难以通过传统审计程序发现的欺诈行为。

审计证据分析

自然语言处理(NLP)算法可用于分析文本、图像和音频文件等非结构化审计证据。这些算法能够从大批量的非结构化数据中提取相关信息，例如合同条款、收据和电子邮件，从而提高审计效率并降低错误风险。

审计计划和风险评估

机器学习算法可用于协助审计师制定审计计划并评估审计风险。这些算法可以分析过往的审计结果、行业基准和财务数据，以确定高风险领域，并确定需要重点关注的特定程序和测试。

审计过程自动化

机器学习算法可以实现审计过程的自动化，例如数据提取、分析和报告生成。这些算法可以减少手动工作量，提高准确性，并释放审计师的时间让他们专注于更具战略性和价值的情报活动。

具体算法实例：

*线性回归：预测连续变量的值，例如收入或费用，基于历史数据和输入的预测变量。

*逻辑回归：预测二分类结果，例如是否存在欺诈，基于历史数据和输入的预测变量。

*决策树：通过一系列规则创建树形结构，将数据分类为不同的类别，例如风险等级或异常类型。

*支持向量机：通过在高维空间中创建超平面将数据分隔为不同的类别，用于异常检测和分类任务。

*神经网络：由相互连接的神经元组成，可以从数据中学习复杂模式和非线性关系，用于图像和文本分析等任务。

应用优势：

*增强效率：自动化审计流程，节省时间，允许审计师专注于战略性任务。

*提高准确性：减少人为错误，并通过分析大量数据提高检测异常和欺诈行为的能力。

*加强分析：利用先进的机器学习算法，从非结构化数据中提取相关信息，并进行深入的数据分析。

*个性化审计：基于独特的行业风险和运营特点定制审计方法，提高审计的有效性和价值。

*风险管理：通过识别和评估风险，机器学习为审计师提供了管理风险和确保金融报告可靠性的宝贵工具。

实施注意事项：

*确保数据质量和可靠性，以获得准确的结果。

*建立合适的治理框架，以管理机器学习模型的开发、部署和维护。

*培训审计师使用机器学习技术，并培养对其局限性的理解。

*与数据科学家和机器学习专家合作，以确保机器学习算法的有效性和可靠性。

*持续监控机器学习模型的性能，并根据需要进行调整和改进。

总之，机器学习算法在审计中发挥着越来越重要的作用，通过增强效率、提高准确性、加强分析、个性化审计和改善风险管理，为行业带来了显著的进步。随着机器学习技术的发展，预计其在审计领域的应用将继续扩大和深入。第七部分审计程序的优化与效率提升关键词关键要点审计风险评估和控制测试的自动化

1.利用机器学习算法对历史审计数据进行分析，识别异常模式和高风险领域，优化审计计划和资源配置。

2.通过自然语言处理技术，自动提取和分析财务数据中的关键信息，提高控制测试的准确性和效率。

3.应用计算机视觉技术，自动化凭证和文件的审查，减少人工检查的需要，提升审计效率。

审计取样的优化

1.利用统计抽样方法，结合机器学习算法，确定具有代表性的样本规模，优化审计效率。

2.应用大数据分析技术，对审计数据进行多维抽样，提高审计覆盖率和可靠性。

3.通过风险评估，将机器学习模型与传统抽样方法相结合，根据审计风险调整抽样率，提高审计效果。审计程序的优化与效率提升

人工智能（AI）和机器学习（ML）正在改变审计领域，通过自动化繁琐的任务和提供新的见解，从而优化审计程序并提高效率。

自动化例行任务

AI驱动的工具可以执行传统上由审计师手动完成的例行且耗时的任务，例如：

*数据提取和验证

*样本选择和测试

*文件审查和异常检测

这些任务的自动化释放了审计师的时间，让他们专注于更复杂和增值的任务，例如：

*风险评估

*欺诈检测

*异常调查

提高取样效率

ML算法可以优化取样方法，提高审计证据的准确性，同时减少所需的样本量。通过对数据进行建模和识别潜在的风险领域，ML可以帮助审计师：

*专注于高风险交易或账户

*根据风险水平进行分层抽样

*优化样本大小以确保足够的可信度

加强异常检测

AI和ML算法可以分析大量数据，并识别审计师可能难以手动检测的异常。这些算法使用复杂模式识别技术来：

*检测异常值和异常交易

*找出潜在欺诈或舞弊的行为

*识别违规或控制缺陷

持续监督与监控

AI驱动的审计平台提供持续的监督和监控，使审计师能够实时跟踪审计进展。通过使用仪表板和自动警报，审计师可以：

*及早发现潜在问题

*监控关键风险指标

*优化资源分配

数据分析和洞察

ML算法可以通过挖掘隐藏的模式和关联，为审计师提供宝贵的见解。这些见解可以帮助审计师：

*了解审计对象中的趋势和模式

*识别新兴风险和威胁

*为管理层提供有关业务运营的洞察

效率提升的定量数据

研究表明，AI和ML在审计中的应用可以带来显着的效率提升：