据 EY 英国和爱尔兰保证业务管理合伙人 Kath Barrow 称，这个新系统在首批 10 家公司中检测到两起可疑活动。客户随后确认这两起案件均为欺诈行为。
这一早期成功展示了行业中一些人认为AI在提高审计质量和减轻工作量方面具有巨大潜力的原因。他们希望，AI 系统能够摄取和分析大量数据，从而为审计师提供强大的新工具，用于警示作恶和其他问题的迹象。
然而，审计师对他们能在多大程度上依赖这项尚未广泛测试且常常被误解的技术存在严重分歧。
一些审计公司对 AI 系统能否被提供足够高质量的信息来可靠地检测多种不同潜在形式的欺诈持怀疑态度。如果审计师使用机密客户信息来开发 AI，也存在一些数据隐私方面的担忧。
这些问题意味着英国四大审计公司在处理方法上存在明显差异。尽管 EY 拒绝透露其软件的细节或发现的欺诈性质，Barrow 表示，结果表明这项技术在审计方面具有「潜力」。
然而，德勤英国业务的审计和保证 AI 负责人 Simon Stephens 指出，欺诈行为相对罕见，且往往彼此不同。这意味着 AI 系统可能无法识别出可供捕捉的明显模式。
监管机构可能会对如何部署这项技术发表最终意见。英国财务报告委员会（FRC）审计监管机构的保证技术负责人 Jason Bradley 表示，如果合理使用，AI 提供了「支持改善审计质量和效率」的机会。
但他警告称，公司需要拥有确保系统达到正确标准的专业知识。他说：「随着 AI 的使用增加，审计师必须具备批判 AI 系统的技能，确保输出的使用是准确的，并且能够以符合标准的方式部署工具。」
尽管传统审计软件必须被告知哪些数据模式表示欺诈或其他问题，AI 系统则通过机器学习和来自多个已知不端行为案例的数据来训练识别问题。随着时间的推移，随着它们积累经验，它们应该变得更擅长这样做。
如果这项技术能够减轻审计师的工作量，它可能会特别有用。全球各地的公司都在努力培训和招聘员工。它还可以帮助提高标准：近年来，审计师未能发现导致 Carillion、BHS 和 Patisserie Valerie 等企业倒闭的严重财务问题。
据 Barrow 说，EY 的实验使用了一种经过「大量欺诈计划」训练的机器学习工具，这些计划来自公开可用的信息和公司过去参与的案件。尽管现有广泛使用的软件寻找可疑交易，EY 表示其 AI 辅助系统更为复杂。它已被训练来寻找用于掩盖欺诈的交易，以及可疑交易本身。它在 10 个初始试验客户中检测到两个欺诈计划，因为训练数据中有类似模式。
Barrow 表示，AI 系统的作用是「提示您进一步探索」，她将其描述为审计师的「副驾驶员」。「它集中我们的努力去了解更多。」
然而，其他公司怀疑 AI 系统足够聪明以检测到复杂的欺诈。另一家四大审计公司 KPMG UK 回应了德勤的 Stephens 的担忧。
「欺诈的本质是不可预测的，因此使用已知欺诈案例来训练机器学习模型具有挑战性，」KPMG 表示。
Stephens 承认这项技术在审计中有其用途。但他认为它的作用要有限得多。「AI 可以自动执行一些更常规、可重复的任务，让我们的审计师专注于风险最大的领域，」他说。
德勤目前将 AI 的使用限制在较不复杂的任务上，提供明确的指示来寻找公司账目中的异常情况。
Stephens 表示，一个问题是公司可能将其详细的财务数据视为专有信息。这将使得难以使用这些私人信息来训练随后审计另一家公司的系统。
Barrow 承认存在挑战。她说，对于审计师来说，了解 AI 系统编码的工作方式、它产生的结果的真实含义以及用于训练它的数据的性质至关重要。
「我们需要通过……应用审计师的怀疑主义眼光来补充它，这样我们才能确保它适合目的，」她说。
她还认识到使用专有企业信息来训练 AI 系统的问题。但她说，有足够的公开可用信息可以补充 EY 自己的案例工作，并为公司自己的 AI 系统提供有意义的训练。
「技术已经在很大程度上应用于帮助我们进行风险评估、风险识别，」Barrow 说。「AI 将成为我们用来做这些事情的另一个工具。」
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