Volume 3,Issue 1
Fall 2025
人工智能在会计审计中的融合应用研究
本文通过解构技术内核与审计功能的匹配机制，揭示机器学习、自然语言处理等技术在风险评估、异常检测等场景的应用规律。研究表明，数据异构性导致35% 的审计流程存在信息断点，算法黑箱引发的证据链可信性争议使
23% 的审计结论面临复核压力。研究提出构建动态知识图谱优化数据治理，开发可解释性算法增强技术透明度，并设计跨境审计协同框架应对合规挑战。技术演进趋势表明生成式 AI 将推动审计范式从验证型向预测型转变。
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