云审计的发展研究论文

在大数据环境下，计算机信息处理技术也面临新的挑战，要求计算机信息处理技术必须不断的更新发展，以能够对当前的计算机信息处理需求满足。下面是我给大家推荐的计算机与大数据的相关论文，希望大家喜欢!计算机与大数据的相关论文篇一 浅谈“大数据”时代的计算机信息处理技术 [摘 要]在大数据环境下，计算机信息处理技术也面临新的挑战，要求计算机信息处理技术必须不断的更新发展，以能够对当前的计算机信息处理需求满足。本文重点分析大数据时代的计算机信息处理技术。 [关键词]大数据时代;计算机;信息处理技术 在科学技术迅速发展的当前，大数据时代已经到来，大数据时代已经占领了整个环境，它对计算机的信息处理技术产生了很大的影响。计算机在短短的几年内，从稀少到普及，使人们的生活有了翻天覆地的变化，计算机的快速发展和应用使人们走进了大数据时代，这就要求对计算机信息处理技术应用时，则也就需要在之前基础上对技术实施创新，优化结构处理，从而让计算机数据更符合当前时代发展。 一、大数据时代信息及其传播特点 自从“大数据”时代的到来，人们的信息接收量有明显加大，在信息传播中也出现传播速度快、数据量大以及多样化等特点。其中数据量大是目前信息最显著的特点，随着时间的不断变化计算机信息处理量也有显著加大，只能够用海量还对当前信息数量之大形容;传播速度快也是当前信息的主要特点，计算机在信息传播中传播途径相当广泛，传播速度也相当惊人，1s内可以完成整个信息传播任务，具有较高传播效率。在传播信息过程中，还需要实施一定的信息处理，在此过程中则需要应用相应的信息处理工具，实现对信息的专门处理，随着目前信息处理任务的不断加强，信息处理工具也有不断的进行创新[1];信息多样化，则也就是目前数据具有多种类型，在庞大的数据库中，信息以不同的类型存在着，其中包括有文字、图片、视频等等。这些信息类型的格式也在不断发生着变化，从而进一步提高了计算机信息处理难度。目前计算机的处理能力、打印能力等各项能力均有显著提升，尤其是当前软件技术的迅速发展，进一步提高了计算机应用便利性。微电子技术的发展促进了微型计算机的应用发展，进一步强化了计算机应用管理条件。 大数据信息不但具有较大容量，同时相对于传统数据来讲进一步增强了信息间关联性，同时关联结构也越来越复杂，导致在进行信息处理中需要面临新的难度。在 网络技术 发展中重点集中在传输结构发展上，在这种情况下计算机必须要首先实现网络传输结构的开放性设定，从而打破之前计算机信息处理中，硬件所具有的限制作用。因为在当前计算机网络发展中还存在一定的不足，在完成云计算机网络构建之后，才能够在信息处理过程中，真正的实现收放自如[2]。 二、大数据时代的计算机信息处理技术 (一)数据收集和传播技术 现在人们通过电脑也就可以接收到不同的信息类型，但是在进行信息发布之前，工作人员必须要根据需要采用信息处理技术实施相应的信息处理。计算机采用信息处理技术实施信息处理，此过程具有一定复杂性，首先需要进行数据收集，在将相关有效信息收集之后首先对这些信息实施初步分析，完成信息的初级操作处理，总体上来说信息处理主要包括：分类、分析以及整理。只有将这三步操作全部都完成之后，才能够把这些信息完整的在计算机网络上进行传播，让用户依照自己的实际需求筛选满足自己需求的信息，借助于计算机传播特点将信息数据的阅读价值有效的实现。 (二)信息存储技术 在目前计算机网络中出现了很多视频和虚拟网页等内容，随着人们信息接收量的不断加大，对信息储存空间也有较大需求，这也就是对计算机信息存储技术提供了一个新的要求。在数据存储过程中，已经出现一系列存储空间无法满足当前存储要求，因此必须要对当前计算机存储技术实施创新发展。一般来讲计算机数据存储空间可以对当前用户关于不同信息的存储需求满足，但是也有一部分用户对于计算机存储具有较高要求，在这种情况下也就必须要提高计算机数据存储性能[3]，从而为计算机存储效率提供有效保障。因此可以在大数据存储特点上完成计算机信息新存储方式，不但可以有效的满足用户信息存储需求，同时还可以有效的保障普通储存空间不会出现被大数据消耗问题。 (三)信息安全技术 大量数据信息在计算机技术发展过程中的出现，导致有一部分信息内容已经出现和之前信息形式的偏移，构建出一些新的计算机信息关联结构，同时具有非常强大的数据关联性，从而也就导致在计算机信息处理中出现了新的问题，一旦在信息处理过程中某个信息出现问题，也就会导致与之关联紧密的数据出现问题。在实施相应的计算机信息管理的时候，也不像之前一样直接在单一数据信息之上建立，必须要实现整个数据库中所有将数据的统一安全管理。从一些角度分析，这种模式可以对计算机信息处理技术水平有显著提升，并且也为计算机信息处理技术发展指明了方向，但是因为在计算机硬件中存在一定的性能不足，也就导致在大数据信息安全管理中具有一定难度。想要为数据安全提供有效保障，就必须要注重数据安全技术管理技术的发展。加强当前信息安全体系建设，另外也必须要对计算机信息管理人员专业水平进行培养，提高管理人员专业素质和专业能力，从而更好的满足当前网络信息管理体系发展需求，同时也要加强关于安全技术的全面深入研究工作[4]。目前在大数据时代下计算机信息安全管理技术发展还不够成熟，对于大量的信息还不能够实施全面的安全性检测，因此在未来计算机信息技术研究中安全管理属于重点方向。但是因为目前还没有构建完善的计算机安全信息管理体系，因此首先应该强化关于计算机重点信息的安全管理，这些信息一旦发生泄漏，就有可能会导致出现非常严重的损失。目前来看，这种 方法 具有一定可行性。 (四)信息加工、传输技术 在实施计算机信息数据处理和传输过程中，首先需要完成数据采集，同时还要实时监控数据信息源，在数据库中将采集来的各种信息数据进行存储，所有数据信息的第一步均是完成采集。其次才能够对这些采集来的信息进行加工处理，通常来说也就是各种分类及加工。最后把已经处理好的信息，通过数据传送系统完整的传输到客户端，为用户阅读提供便利。 结语： 在大数据时代下，计算机信息处理技术也存在一定的发展难度，从目前专业方面来看，还存在一些问题无法解决，但是这些难题均蕴含着信息技术发展的重要机遇。在当前计算机硬件中，想要完成计算机更新也存在一定的难度，但是目前计算机未来的发展方向依旧是云计算网络，把网络数据和计算机硬件数据两者分开，也就有助于实现云计算机网络的有效转化。随着科学技术的不断发展相信在未来的某一天定能够进入到计算机信息处理的高速发展阶段。 参考文献 [1] 冯潇婧.“大数据”时代背景下计算机信息处理技术的分析[J].计算机光盘软件与应用，2014，(05)：105+107. [2] 詹少强.基于“大数据”时代剖析计算机信息处理技术[J].网络安全技术与应用，2014，(08)：49-50. [3] 曹婷.在信息网络下计算机信息处理技术的安全性[J].民营科技，2014， (12)：89CNKI [4] 申鹏.“大数据”时代的计算机信息处理技术初探[J].计算机光盘软件与应用，2014，(21)：109-110 计算机与大数据的相关论文篇二 试谈计算机软件技术在大数据时代的应用 摘要：大数据的爆炸式增长在大容量、多样性和高增速方面，全面考验着现代企业的数据处理和分析能力;同时，也为企业带来了获取更丰富、更深入和更准确地洞察市场行为的大量机会。对企业而言，能够从大数据中获得全新价值的消息是令人振奋的。然而，如何从大数据中发掘出“真金白银”则是一个现实的挑战。这就要求采用一套全新的、对企业决策具有深远影响的解决方案。 关键词：计算机 大数据时代 容量 准确 价值 影响 方案 1 概述 自从计算机出现以后，传统的计算工作已经逐步被淘汰出去，为了在新的竞争与挑战中取得胜利，许多网络公司开始致力于数据存储与数据库的研究，为互联网用户提供各种服务。随着云时代的来临，大数据已经开始被人们广泛关注。一般来讲，大数据指的是这样的一种现象：互联网在不断运营过程中逐步壮大，产生的数据越来越多，甚至已经达到了10亿T。大数据时代的到来给计算机信息处理技术带来了更多的机遇和挑战，随着科技的发展，计算机信息处理技术一定会越来越完善，为我们提供更大的方便。 大数据是IT行业在云计算和物联网之后的又一次技术变革，在企业的管理、国家的治理和人们的生活方式等领域都造成了巨大的影响。大数据将网民与消费的界限和企业之间的界限变得模糊，在这里，数据才是最核心的资产，对于企业的运营模式、组织结构以及 文化 塑造中起着很大的作用。所有的企业在大数据时代都将面对战略、组织、文化、公共关系和人才培养等许多方面的挑战，但是也会迎来很大的机遇，因为只是作为一种共享的公共网络资源，其层次化和商业化不但会为其自身发展带来新的契机，而且良好的服务品质更会让其充分具有独创性和专用性的鲜明特点。所以，知识层次化和商业化势必会开启知识创造的崭新时代。可见，这是一个竞争与机遇并存的时代。 2 大数据时代的数据整合应用 自从2013年，大数据应用带来令人瞩目的成绩，不仅国内外的产业界与科技界，还有各国政府部门都在积极布局、制定战略规划。更多的机构和企业都准备好了迎接大数据时代的到来，大数据的内涵应是数据的资产化和服务化，而挖掘数据的内在价值是研究大数据技术的最终目标。在应用数据快速增长的背景下，为了降低成本获得更好的能效，越来越趋向专用化的系统架构和数据处理技术逐渐摆脱传统的通用技术体系。如何解决“通用”和“专用”体系和技术的取舍，以及如何解决数据资产化和价值挖掘问题。 企业数据的应用内容涵盖数据获取与清理、传输、存储、计算、挖掘、展现、开发平台与应用市场等方面，覆盖了数据生产的全生命周期。除了Hadoop版本系统YARN，以及Spark等新型系统架构介绍外，还将探讨研究流式计算(Storm，Samza，Puma，S4等)、实时计算(Dremel，Impala，Drill)、图计算(Pregel，Hama，Graphlab)、NoSQL、NewSQL和BigSQL等的最新进展。在大数据时代，借力计算机智能(MI)技术，通过更透明、更可用的数据，企业可以释放更多蕴含在数据中的价值。实时、有效的一线质量数据可以更好地帮助企业提高产品品质、降低生产成本。企业领导者也可根据真实可靠的数据制订正确战略经营决策，让企业真正实现高度的计算机智能决策办公，下面我们从通信和商业运营两个方面进行阐述。 通信行业：XO Communications通过使用IBM SPSS预测分析软件，减少了将近一半的客户流失率。XO现在可以预测客户的行为，发现行为趋势，并找出存在缺陷的环节，从而帮助公司及时采取 措施 ，保留客户。此外，IBM新的Netezza网络分析加速器，将通过提供单个端到端网络、服务、客户分析视图的可扩展平台，帮助通信企业制定更科学、合理决策。电信业者透过数以千万计的客户资料，能分析出多种使用者行为和趋势，卖给需要的企业，这是全新的资料经济。中国移动通过大数据分析，对 企业运营 的全业务进行针对性的监控、预警、跟踪。系统在第一时间自动捕捉市场变化，再以最快捷的方式推送给指定负责人，使他在最短时间内获知市场行情。 商业运营：辛辛那提动物园使用了Cognos，为iPad提供了单一视图查看管理即时访问的游客和商务信息的服务。借此，动物园可以获得新的收入来源和提高营收，并根据这些信息及时调整营销政策。数据收集和分析工具能够帮助银行设立最佳网点，确定最好的网点位置，帮助这个银行更好地运作业务，推动业务的成长。 3 企业信息解决方案在大数据时代的应用 企业信息管理软件广泛应用于解决欺诈侦测、雇员流动、客户获取与维持、网络销售、市场细分、风险分析、亲和性分析、客户满意度、破产预测和投资组合分析等多样化问题。根据大数据时代的企业挖掘的特征，提出了数据挖掘的SEMMA方法论――在SAS/EM环境中，数据挖掘过程被划分为Sample、Explore、Modify、Model、Assess这五个阶段，简记为SEMMA： Sample 抽取一些代表性的样本数据集(通常为训练集、验证集和测试集)。样本容量的选择标准为：包含足够的重要信息，同时也要便于分析操作。该步骤涉及的处理工具为：数据导入、合并、粘贴、过滤以及统计抽样方法。 Explore 通过考察关联性、趋势性以及异常值的方式来探索数据，增进对于数据的认识。该步骤涉及的工具为：统计 报告 、视图探索、变量选择以及变量聚类等方法。 Modify 以模型选择为目标，通过创建、选择以及转换变量的方式来修改数据集。该步骤涉及工具为：变量转换、缺失处理、重新编码以及数据分箱等。 Model 为了获得可靠的预测结果，我们需要借助于分析工具来训练统计模型或者机器学习模型。该步骤涉及技术为：线性及逻辑回归、决策树、神经网络、偏最小二乘法、LARS及LASSO、K近邻法以及其他用户(包括非SAS用户)的模型算法。 Assess 评估数据挖掘结果的有效性和可靠性。涉及技术为：比较模型及计算新的拟合统计量、临界分析、决策支持、报告生成、评分代码管理等。数据挖掘者可能不会使用全部SEMMA分析步骤。然而，在获得满意结果之前，可能需要多次重复其中部分或者全部步骤。 在完成SEMMA步骤后，可将从优选模型中获取的评分公式应用于(可能不含目标变量的)新数据。将优选公式应用于新数据，这是大多数数据挖掘问题的目标。此外，先进的可视化工具使得用户能在多维直方图中快速、轻松地查阅大量数据并以图形化方式比较模拟结果。SAS/EM包括了一些非同寻常的工具，比如：能用来产生数据挖掘流程图的完整评分代码(SAS、C以及Java代码)的工具，以及交换式进行新数据评分计算和考察执行结果的工具。 如果您将优选模型注册进入SAS元数据服务器，便可以让SAS/EG和SAS/DI Studio的用户分享您的模型，从而将优选模型的评分代码整合进入 工作报告 和生产流程之中。SAS模型管理系统，通过提供了开发、测试和生产系列环境的项目管理结构，进一步补充了数据挖掘过程，实现了与SAS/EM的无缝联接。 在SAS/EM环境中，您可以从SEMMA工具栏上拖放节点进入工作区的工艺流程图中，这种流程图驱动着整个数据挖掘过程。SAS/EM的图形用户界面(GUI)是按照这样的思路来设计的：一方面，掌握少量统计知识的商务分析者可以浏览数据挖掘过程的技术方法;另一方面，具备数量分析技术的专家可以用微调方式深入探索每一个分析节点。 4 结束语 在近十年时间里，数据采集、存储和数据分析技术飞速发展，大大降低了数据储存和处理的成本，一个大数据时代逐渐展现在我们的面前。大数据革新性地将海量数据处理变为可能，并且大幅降低了成本，使得越来越多跨专业学科的人投入到大数据的开发应用中来。 参考文献： [1]薛志文.浅析计算机网络技术及其发展趋势[J].信息与电脑，2009. [2]张帆，朱国仲.计算机网络技术发展综述[J].光盘技术，2007. [3]孙雅珍.计算机网络技术及其应用[J].东北水利水电，1994. [4]史萍.计算机网络技术的发展及展望[J].五邑大学学报，1999. [5]桑新民.步入信息时代的学习理论与实践[M].中央广播大学出版社，2000. [6]张浩，郭灿.数据可视化技术应用趋势与分类研究[J].软件导刊. [7]王丹.数字城市与城市地理信息产业化――机遇与挑战[J].遥感信息，2000(02). [8]杨凤霞.浅析 Excel 2000对数据的安全管理[J].湖北商业高等专科学校学报，2001(01). 计算机与大数据的相关论文篇三 浅谈利用大数据推进计算机审计的策略 [摘要]社会发展以及时代更新，在该种环境背景下大数据风潮席卷全球，尤其是在进入新时期之后数据方面处理技术更加成熟，各领域行业对此也给予了较高的关注，针对当前计算机审计(英文简称CAT)而言要想加速其发展脚步并将其质量拔高就需要结合大数据，依托于大数据实现长足发展，本文基于此就大数据于CAT影响进行着手分析，之后探讨依托于大数据良好推进CAT，以期为后续关于CAT方面研究提供理论上参考依据。 [关键词]大数据 计算机审计 影响 前言：相较于网络时代而言大数据风潮一方面提供了共享化以及开放化、深层次性资源，另一方面也促使信息管理具备精准性以及高效性，走进新时期CAT应该融合于大数据风潮中，相应CAT人员也需要积极应对大数据带了的机遇和挑战，正面CAT工作，进而促使CAT紧跟时代脚步。 一、初探大数据于CAT影响 影响之机遇 大数据于CAT影响体现在为CAT带来了较大发展机遇，具体来讲，信息技术的更新以及其质量的提升促使数据方面处理技术受到了众多领域行业的喜爱，当前在数据技术推广普及阶段中呈现三大变化趋势：其一是大众工作生活中涉及的数据开始由以往的样本数据实际转化为全数据。其二是全数据产生促使不同数据间具备复杂内部关系，而该种复杂关系从很大程度上也推动工作效率以及数据精准性日渐提升，尤其是数据间转化关系等更为清晰明了。其三是大众在当前处理数据环节中更加关注数据之间关系研究，相较于以往仅仅关注数据因果有了较大进步。基于上述三大变化趋势，也深刻的代表着大众对于数据处理的态度改变，尤其是在当下海量数据生成背景下，人工审计具备较强滞后性，只有依托于大数据并发挥其优势才能真正满足大众需求，而这也是大数据对CAT带来的重要发展机遇，更是促进CAT在新时期得以稳定发展重要手段。 影响之挑战 大数据于CAT影响还体现在为CAT带来一定挑战，具体来讲，审计评估实际工作质量优劣依托于其中数据质量，数据具备的高质量则集中在可靠真实以及内容详细和相应信息准确三方面，而在CAT实际工作环节中常常由于外界环境以及人为因素导致数据质量较低，如数据方面人为随意修改删除等等，而这些均是大数据环境背景下需要严格把控的重点工作内容。 二、探析依托于大数据良好推进CAT措施 数据质量的有效保障 依托于大数据良好推进CAT措施集中在数据质量有效保障上，对数据质量予以有效保障需要从两方面入手，其一是把控电子数据有效存储，简单来讲就是信息存储，对电子信息进行定期检查，监督数据实际传输，对信息系统予以有效确认以及评估和相应的测试等等，进而将不合理数据及时发现并找出信息系统不可靠不准确地方;其二是把控电子数据采集，通常电子数据具备多样化采集方式，如将审计单位相应数据库直接连接采集库进而实现数据采集，该种直接采集需要备份初始传输数据，避免数据采集之后相关人员随意修改，更加可以与审计单位进行数据采集真实性 承诺书 签订等等，最终通过电子数据方面采集以及存储两大内容把控促使数据质量更高，从而推动CAT发展。 公共数据平台的建立 依托于大数据良好推进CAT措施还集中在公共数据平台的建立，建立公共化分析平台一方面能够将所有采集的相关数据予以集中化管理存储，更能够予以多角度全方面有效分析;另一方面也能够推动CAT作业相关标准予以良好执行。如果将分析模型看作是CAT作业标准以及相应的核心技术，则公共分析平台则是标准执行和相应技术实现关键载体。依托于公共数据平台不仅能够将基础的CAT工作实现便捷化以及统一化，而且深层次的实质研究有利于CAT数据处理的高速性以及高效性，最终为推动CAT发展起到重要影响作用。 审计人员的强化培训 依托于大数据良好推进CAT措施除了集中在上述两方面之外，还集中在审计人员的强化培训上，具体来讲，培训重点关注审计工作于计算机上的具 体操 作以及操作重点难点，可以构建统一培训平台，在该培训平台中予以多元化资料的分享，聘请高技能丰富 经验 人士予以平台授课，提供专业技能知识沟通互动等等机会，最终通过强化培训提升审计人员综合素质，更加推动CAT未来发展。 三、结论 综上分析可知，当前大数据环境背景下CAT需要将日常工作予以不断调整，依托于大数据促使审计人员得以素质提升，并利用公共数据平台建立和相应的数据质量保障促使CAT工作更加高效，而本文对依托于大数据良好推进CAT进行研究旨在为未来CAT优化发展献出自己的一份研究力量。 猜你喜欢： 1. 人工智能与大数据论文 2. 大数据和人工智能论文 3. 计算机大数据论文参考 4. 计算机有关大数据的应用论文 5. 有关大数据应用的论文

摘要： 近年来，随着电子 科技 日新月异的进步，人工智能更加普及，促进会计审计行业逐渐改变和成长。本文解释了人工智能审计的相关概念，并且重点回顾了关于人工智能对审计行业发展影响的相关文献，提出可能的改进措施，以期对行业未来发展的可能性和适应性作出理性探讨。

关键词： 人工智能；审计行业

近些年来，智能化的技术越来越普及，在不同领域迅猛发展。大数据的出现使信息可以广泛储存和查询；云计算技术的应用使数据信息的计算更加便捷、安全；移动互联技术则推动信息交换摆脱了时间和空间的限制。这些先进的技术对人工智能的发展应用都起到了巨大的推动作用。人工智能已延伸到人们工作生活的方方面面。2017年5月，普华永道事务所发表了关于引入人工智能的流程自动化方案。很快，四大会计师事务所都引进了会计机器人，这意味着人工智能正式进入审计领域。会计机器人能够快速准确输入存储信息，对会计师们是一个前所未有的挑战，要求他们掌握人工智能的内在本质和前沿动态，从而促进现代审计技术的进步。运用人工智能的审计系统不仅工作高效而且人工费用低，其全面普及是大势所趋，满足行业发展的需要。因此，这对于审计从业人员来说既是巨大的挑战，更是不可多得的机遇。

1、关于人工智能审计的概述

人工智能(ArtificialIntelligence)，从根本上来看是按照人类的思维方式进行编程、设计系统，从而完成各项代替人工的工作。按照人类的思维方式，即模拟人类的思维过程，首先是对人类思维的器官：人脑进行结构观察。根据观察结果设计出结构相似的机器，这是人工智能产生的基础。其次要依据大脑功能的实现过程设计系统的运行方式，这是模拟人类思维过程的重要环节，也是实现人工智能的关键途径。其重点在于找到人类大脑在思考的时候是如何传递信息，从而仿照设计机器的系统。所谓“人工智能”，就是机器操作，代替人工。人工智能审计则是把人工智能系统应用在审计领域，通过智能化的系统和机器操作一定的审计工作。该系统建立在对审计人员思考、实施过程的模拟之下，将基础审计工作分成三个阶段：首先是数据的采集。大量的基础数据将被收集在人工智能系统的数据库里，以方便接下来的数据应用。数据的应用主要体现在对数据的检查核对，人工智能系统可以快速筛选出待审计单位的相关数据信息，并与数据库信息比对，从而检查出错误、过时的信息，避免舞弊、篡改信息等各种不端行为。在数据审核完毕之后，人工智能系统还可以自动生成试算平衡表、利润表等各种财务报表以及工作底稿。基础工作由系统处理完成，在很大程度上减轻了审计人员的工作负担，他们的工作重点可以向更为复杂的分析阶段转变。最重要的是，审计人员能够随时随地检查系统处理数据的任一阶段，实现全方位的监控。人工智能技术的应用给审计行业的发展带来了巨大的改变。通过模拟审计人员的思考和实际操作过程，智能系统几乎可以处理全部的基础审计工作，并且人工智能的处理效率、正确率、以及数据信息的安全程度都要比审计人员要高得多。总之，人工智能的出现倒逼审计行业内部要进行一次彻底的、颠覆式的变革，虽然面对着未知的艰巨挑战，但是如果迎难而上，成功变革，对整个行业而言将会是一个质的飞越。

2、人工智能技术给审计行业带来的变革

.促使审计信息处理更加高效

陈敏洁(2018)的研究从基础审计工作出发，分析了人工智能对审计行业的影响。传统的基础审计工作主要含有海量数据的筛选，因此基础从业人员需要审阅大量的数据资料，除了合同单、审批单等文字信息，还有众多专业图表等晦涩难懂的数据信息。审计人员如果不够熟悉被审计单位所在的领域，处理起来还要花费大量时间了解，而人工智能的出现则极大地改善了这种情况。智能系统存储了很多不同领域的专业知识，因此，面对复杂的专业数据它可以快速调取出相应的信息进行比对，不需要花费大量时间了解专业背景。基础审计工作完成后，系统将相关报表呈献给审计人员，以便对其进行更深层次的分析。人工智能技术解决了审计信息在收集、传递和处理过程中的效率问题，做到了短时间内提供出高质量的报表，使审计人员专注于分析数据等专业的工作。

.推动审计技术和方法改进

康曦月(2017)以大数据发展为背景，分析了人工智能技术对审计方法的影响，她认为人工智能会促进总体审计的发展。当下，受到审计人员数量和能力的限制，被审计单位的数据并不能完全掌握。大数据的使用可以帮助审计人员掌握业务活动全部的信息，从而实现总体、全面的审计。另外，审计的地点也将不再局限于活动现场。通过移动技术，审计人员可以远程提取数据信息，并且进行相应的分析和监督。人工智能将不同单位的审计信息构建成信息网络，使审计人员更方便、高效地处理工作，传统的审计方法得以极大地改善，审计工作的效率也得到了很高的提升。

.促进审计工作数字化的发展

面对日益复杂的审计环境和大量的审计信息，立足于局部信息的传统审计方法已经不能满足时展的需要。在大量研究和调查的基础上，沈潇潇(2018)认为顺应人工智能的发展浪潮，大力推进数字化审计已经成为不可阻挡的趋势。数字化审计是在全面、广泛数据的基础上，通过人工智能自动筛选并调取出被审计单位相应的信息，这就大大减少了审计师关于筛选数据的工作量，并且全面过滤了有效的信息，实现审计信息高效、全面的应用。

3、人工智能在审计行业发展中的问题

.冲击传统审计工作

人工智能的程序可以代替基础审计会计人员完成简单且重复的工作，比如收集核对数据、审阅条款账目、制作财务报表等。根据杨雪梅(2018)等研究人员的预测，不久的将来，人工智能将会完全替代基础审计会计工作人员。传统审计工作该如何操作，审计人员该怎样转变其工作职能，大量失业人员又将何去何从？这些问题对审计从业者乃至整个审计行业的冲击都是巨大的。

.人工智能无法完全替代人工

在审计工作的实务操作中，人工智能是无法完全替代审计人员的。现场的审计环境复杂多变，会产生各种各样的、偏离人工智能设定好方向的问题，这就需要传统的审计人员依靠专业素养进行职业判断，进而作出合理的决策。经研究，朱镜桦(2018)提出，在智能化审计发展仍处于初级阶段的今天，审计人员必须加强实务操作的训练，提高个人职业素养，并且掌握计算机运用的能力，以适应多变的工作环境。会计机器人无法完全代替人类，但其引入却一定会给审计工作带来巨大的改变。

4、审计行业应对人工智能的发展策略

.适应多变的审计环境，培养全面的审计从业者

闫国举(2018)从审计人员的知识结构和职能角度分析，认为在 科技 的迅猛发展下，人工智能在审计行业的普遍应用是大势所趋，也是技术革新、顺应潮流的必然变革。这便要求审计人员具备更高的综合素质，传统的审计人员仅仅掌握审计知识和经验就可以处理审计实务，但是这并不足以应对当下的多变环境。因此，审计行业要明确从业者的职能转换，培养综合审计、经济、统计、计算机等多种科学的全面人才。大数据时代已经来临，面对海量的数据，审计人员不但要收集、核对数据，更要明辨真假是非，数据审计师将成为审计从业者的重点培养方向。

.依托会计信息管理系统，明确审计人员的职能转换

大数据时代，信息资源急剧增长，给事务所和企业决策提供了更加丰富的信息来源。梁日新(2018)指出企业的财务决策方式也发生了变化。依托于云计算，企业财务人员能够把相关信息进行罗列、整合，同时可以收集市场中竞争者的资料，从而辅助领导者作出最佳决策，这充分拓展了企业财务分析的范围。审计人员可以通过监控公司财务信息系统进行高效、便捷的审计，这不仅提高了工作效率，也可以最大化保证信息的安全可靠性。因此，在人工智能广泛应用的时代背景下，审计人员需要不断提高自身能力，做合格的监控者、管理者。最重要的是加强专业素养，熟悉会计知识，并且融会贯通，将其运用到会计信息管理系统的操作中。同时也要掌握相应的计算机科学知识技能，根据审计实务及时调整不适应实际情况的智能系统。除此之外，审计人员还必须加强应对风险的能力，通过大量的实务操作积累经验，提高自身职业判断的准确性，以防止意外风险的产生。总之，审计人员要明确其职能的转换是从单一的基础审计到综合全面的应用，通过自身熟练、专业的判断和处理来弥补人工智能的不足，应对审计行业的变革。

5、人工智能对审计行业的影响研究展望

参考文献

[1]康曦月.上市企业年报审计模式创新与改革——人工智能背景下[J].现代商贸工业,2017(1).

[2]梁日新.人工智能对会计行业的影响研究[J].现代商业,2018(15).

[3]沈潇潇.人工智能背景下注册会计师的信息化转型[J].财会学习,2018(21).

[4]杨雪梅,丁治伊,张涵.AI时代的到来对会计审计行业产生的利弊影响[J].环渤海经济瞭望,2018(6).

[5]闫国举.探讨人工智能技术对会计模式变革的影响研究[J].财会学习,2018(10).

[6]朱镜桦,陈晶.人工智能对于会计行业的影响及应对策略[J].财会学习,2018(17).

[7]陈敏洁.人工智能冲击对基础会计从业人员的影响[J].现代企业,2018(4).

作者：贾柚 单位：南京审计大学