張 晶 李 杰 朱皚綠 李自寧
國網(wǎng)甘肅省電力公司 甘肅 蘭州730000
人工智能的迅速發(fā)展使其在我們生活的方方面面得以應(yīng)用,極大的促進(jìn)了社會(huì)的效率。審計(jì)工作作為企業(yè)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的重要活動(dòng)之一,將人工智能技術(shù)應(yīng)用其中可以極大的提高審計(jì)的效率和質(zhì)量,促進(jìn)企業(yè)的良性發(fā)展,是未來審計(jì)工作發(fā)展的主要趨勢(shì)之一。
OCR技術(shù),即光學(xué)字符識(shí)別技術(shù),指的是可以智能的分析識(shí)別處理圖像文件,并將其轉(zhuǎn)換為文字文件的技術(shù)。簡而言之,它可以識(shí)別掃描圖像文件中的信息并將其輸出為文字文本。OCR技術(shù)出現(xiàn)的非常早,早在1950年代就已經(jīng)成熟應(yīng)用,隨著其既是的發(fā)展,現(xiàn)已經(jīng)應(yīng)用與社會(huì)的方方面面。在企業(yè)審計(jì)工作中,需要大量的文本轉(zhuǎn)化工作,但是由于面對(duì)不同的圖像處理系統(tǒng)識(shí)別有所區(qū)別,這使得OCR 技術(shù)沒有實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化和結(jié)構(gòu)化的應(yīng)用。比如就發(fā)票而且,在稅改之前,企業(yè)中有多種發(fā)票,由于不同地區(qū)和不同類型的發(fā)票存在明顯差異,這極大的影響了OCR及時(shí)的使用。而營改增后,這一問題得到有效緩解,極大的促進(jìn)了OCR技術(shù)在審計(jì)工作中的應(yīng)用。人工智能的發(fā)展也極大的促進(jìn)了OCR 技術(shù)的應(yīng)用,人工智能及時(shí)可以有效提高OCR 技術(shù)的識(shí)別能力和文本生成能力,提高審計(jì)的精準(zhǔn)性和效率。
2.1 圖像選擇和分類的準(zhǔn)確性 由于企業(yè)審計(jì)面對(duì)資料內(nèi)容包含多種類型的數(shù)據(jù),但就報(bào)銷票據(jù)就包括增值稅發(fā)票、產(chǎn)品明細(xì)表、實(shí)物圖例、倉庫收據(jù)其他圖像數(shù)據(jù)等。因此,需要先對(duì)各種數(shù)據(jù)進(jìn)行分類整合。而目前從機(jī)器人工智能的應(yīng)用效果看,由于樣本量大而訓(xùn)練較少,深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)模擬效率僅為90%,與需求理論值相差甚遠(yuǎn),并且會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)誤或遺漏問題。
2.2 信息識(shí)別的準(zhǔn)確性 當(dāng)前,OCR 技術(shù)應(yīng)用最為關(guān)鍵的是圖像信息的采集,主要由操作員使用配備的高拍儀完成采集。但是實(shí)際應(yīng)用中,會(huì)出現(xiàn)諸如對(duì)焦錯(cuò)誤、拍攝條件不佳以及拍攝角度不正確等問題,導(dǎo)致圖像模糊和失真等問題。而在打印時(shí)會(huì)出現(xiàn)文本溢表格以及文本覆蓋等文圖,極大地影響了信息識(shí)別精度。
2.3 收集和存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的安全性 接收?qǐng)D像數(shù)據(jù)必須通過安全文件傳輸協(xié)議從圖像系統(tǒng)中加載數(shù)據(jù)。在下載過程中,將不可避免地占用成像系統(tǒng)的帶寬。另外,由于網(wǎng)絡(luò)帶寬的限制,圖像和照片的下載速度很慢并且很耗時(shí)。如果在加載圖像數(shù)據(jù)后沒有專用的存儲(chǔ)設(shè)備,則數(shù)據(jù)安全性受到損害。
2.4 人才隊(duì)伍 將OCR 技術(shù)應(yīng)用于圖像處理,將大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為易于查看和分析的高質(zhì)量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),需要與多核CPU,高性能顯卡,大容量存儲(chǔ)硬盤等高性能計(jì)算設(shè)備配套使用。如果沒有適當(dāng)?shù)馁Y源投入,存儲(chǔ)的圖像和照片的數(shù)量將受到限制,并且無法實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的長期儲(chǔ)存,水人可以通過人工智能來提高圖像數(shù)據(jù)驗(yàn)證的準(zhǔn)確性并改善識(shí)別精度,降低人力成本,但同時(shí)也對(duì)人員素質(zhì)提出了更高的要求。因此,進(jìn)一步加強(qiáng)信息審計(jì)團(tuán)隊(duì)的組成,加快審計(jì)部門信息技術(shù)人員的技術(shù)培訓(xùn),將是促進(jìn)審計(jì)創(chuàng)新和發(fā)展的關(guān)鍵。
3.1 激活數(shù)據(jù)并擴(kuò)展審計(jì)內(nèi)容 按照傳統(tǒng)的審計(jì)模型,內(nèi)部審計(jì)只能分析主要業(yè)務(wù)系統(tǒng)和相關(guān)信息系統(tǒng)中的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。但是,數(shù)據(jù)庫除有結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)之外,更多是大量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。借助人工智能,基于OCR技術(shù)的審計(jì)的審計(jì)模式可以有效的分析這些非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù),審計(jì)分析的內(nèi)容和范圍將進(jìn)一步擴(kuò)大,審計(jì)價(jià)值將得到有效提高。
3.2 豐富風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警規(guī)則 以風(fēng)險(xiǎn)為導(dǎo)向的內(nèi)部審計(jì)是近年來的發(fā)展方向,風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別主要依靠審計(jì)輔助系統(tǒng)來提取風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)。由于提取風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)的規(guī)則主要基于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),因此非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)信息很少,通常難以識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)的所有來源。借助人工智能,實(shí)施基于OCR 技術(shù)的審計(jì),將所有內(nèi)容轉(zhuǎn)換為電子數(shù)據(jù),然后與現(xiàn)有結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配,有助于內(nèi)部審計(jì)及時(shí)識(shí)別風(fēng)險(xiǎn),及時(shí)做出應(yīng)對(duì)。
3.3 提高遠(yuǎn)程審計(jì)的效率和準(zhǔn)確性,進(jìn)一步降低審計(jì)風(fēng)險(xiǎn) 審計(jì)抽樣是遠(yuǎn)程審計(jì)的主要工作。傳統(tǒng)的審計(jì)模式主要使用兩種方法來提取審計(jì)樣本:一種是根據(jù)先前審計(jì)中發(fā)現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)來提取風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)。另一種是獲取審計(jì)區(qū)間的完整業(yè)務(wù)清單,根據(jù)經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行手動(dòng)評(píng)估和過濾,并提取樣本。但是,隨著業(yè)務(wù)規(guī)模的快速增長,樣本抽樣存在局限性,而基于時(shí)間和效率考慮,盲目增加樣本量不現(xiàn)實(shí)。借助人工智能,實(shí)施基于OCR技術(shù)的審計(jì)可以有效解決這一問題,實(shí)現(xiàn)對(duì)大量數(shù)據(jù)的詳細(xì)分析,提高遠(yuǎn)程審計(jì)的效率和準(zhǔn)確性,進(jìn)一步降低審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)。
4.1 商務(wù)活動(dòng)核查 基于OCR技術(shù)的審計(jì)人工智能應(yīng)用,可以跟蹤業(yè)務(wù)進(jìn)展,并快速確定是否存在違反紀(jì)律的證據(jù)并積極進(jìn)行核查。主要有以下內(nèi)容:
(1)核查違規(guī)購買問題,使用OCR技術(shù)識(shí)別發(fā)票、產(chǎn)品名稱等,審核員可以通過現(xiàn)場(chǎng)采訪和盤點(diǎn)來驗(yàn)證購買的真實(shí)性。
(2)核查超標(biāo)購買問題,對(duì)于品牌營銷,重要客戶以及其他官方活動(dòng),適量購買是正?,F(xiàn)象,但應(yīng)避免奢侈。使用OCR 技術(shù)確定發(fā)票、產(chǎn)品名稱和單價(jià),并將其轉(zhuǎn)換為Excel文本以進(jìn)行比較和過濾。
(3)核查行程,報(bào)銷差旅費(fèi)時(shí),使用OCR 技術(shù)確定車票類型,并監(jiān)控使用車輛的行為。
(4)核查消費(fèi)情況,識(shí)別發(fā)票并根據(jù)名稱信息過濾有關(guān)費(fèi)用,審核員可以結(jié)合現(xiàn)場(chǎng)訪談來了解實(shí)際情況,并確定消費(fèi)情況。
4.2 高頻交易和非標(biāo)采購核查
(1)同一業(yè)務(wù)部門連續(xù)從同一供應(yīng)商處進(jìn)行多次采購核查。根據(jù)過去的審計(jì)經(jīng)驗(yàn),這種情況在很大程度上是持續(xù)的。使用OCR 技術(shù)提取諸產(chǎn)品名稱和開票日期之類的信息以分析產(chǎn)品合理性,可以結(jié)合現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)一步核實(shí)資金的實(shí)際使用情況。
(2)核查同類物品的購買價(jià)格。使用OCR 確定發(fā)票產(chǎn)品名稱單價(jià),輸出文本以核查同類產(chǎn)品的購買價(jià)格,并過濾出相差較大的同類產(chǎn)品,可以結(jié)合現(xiàn)場(chǎng)審核進(jìn)一步驗(yàn)證。
在人工智能時(shí)代,內(nèi)部審計(jì)不再只是核查錯(cuò)誤和缺陷,而是更多地關(guān)注基于價(jià)值創(chuàng)造的整體企業(yè)發(fā)展?fàn)顩r,并為發(fā)展和轉(zhuǎn)型做出貢獻(xiàn)。人工智能可以利用自身的優(yōu)勢(shì)來收集、分析、匯總和分析大量數(shù)據(jù),并從更高,更廣泛和更全面的角度提供前瞻性審計(jì)建議。
探索科學(xué)(學(xué)術(shù)版)2020年12期