信永中和數(shù)智 | 人工智能技術(shù)在監(jiān)督體系中的應(yīng)用場(chǎng)景和路徑

一、人工智能技術(shù)和企業(yè)側(cè)應(yīng)用

DeepSeek極大降低了使用人工智能的成本，后續(xù)還會(huì)有技術(shù)持續(xù)降低人工智能的使用成本，也會(huì)有技術(shù)持續(xù)的提升人工智能輸出結(jié)果的確定性和穩(wěn)定性，投資成本不斷降低，投資回報(bào)不斷提升，這兩點(diǎn)為企業(yè)側(cè)大規(guī)模的應(yīng)用提供了條件，會(huì)讓人工智能技術(shù)“飛入尋常百姓家”。

人工智能的企業(yè)側(cè)應(yīng)用有獨(dú)立的特點(diǎn)，總結(jié)下來(lái)，有四點(diǎn)：

人工智能在解決企業(yè)側(cè)諸多領(lǐng)域的主要矛盾方面會(huì)有其天然的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，當(dāng)下探討人工智能在企業(yè)側(cè)的應(yīng)用，或正當(dāng)其時(shí)，或未雨綢繆。

要探索人工智能在企業(yè)側(cè)的應(yīng)用，首先要研究企業(yè)業(yè)務(wù)的過(guò)程和特點(diǎn)，其次要考慮是用人工智能技術(shù)沿著原來(lái)的路跑，還是因?yàn)橛辛巳斯ぶ悄芗夹g(shù)，可以三步并做一步，可以抄近路。整體看下來(lái)，抄近路才能顯示高階技術(shù)的優(yōu)越性。

對(duì)人的監(jiān)督、對(duì)事的監(jiān)督、對(duì)資金的監(jiān)督、對(duì)財(cái)務(wù)的監(jiān)督衍生出財(cái)務(wù)監(jiān)督、審計(jì)監(jiān)督、政治監(jiān)督、綜合監(jiān)督，構(gòu)成了一個(gè)龐大的體系，當(dāng)然，體系內(nèi)每一類(lèi)監(jiān)督要互聯(lián)互通，融會(huì)貫通。每一類(lèi)監(jiān)督又有諸多規(guī)則進(jìn)行約束，這些規(guī)則總結(jié)下來(lái)，對(duì)于工作過(guò)程，可以用橫向到邊的全覆蓋、縱向到底的全級(jí)次、穿透式來(lái)概括，“工作量大”，當(dāng)然還要加高效，也就是要“想辦法”；對(duì)于工作成果，國(guó)家審計(jì)、國(guó)資追責(zé)體系、集團(tuán)治理層與管理層的預(yù)期又豎起一個(gè)又一個(gè)的臺(tái)階。

概括起來(lái)，我們認(rèn)為，不管對(duì)包括審計(jì)監(jiān)督、財(cái)務(wù)監(jiān)督在內(nèi)的監(jiān)督體系如何定位，不論監(jiān)督體系在國(guó)家戰(zhàn)略、集團(tuán)戰(zhàn)略中承擔(dān)何種角色，對(duì)重點(diǎn)工作推動(dòng)承擔(dān)何種角色，對(duì)重大風(fēng)險(xiǎn)和重要問(wèn)題的發(fā)現(xiàn)承擔(dān)何種角色，對(duì)問(wèn)題的解決和風(fēng)險(xiǎn)的緩釋中承擔(dān)何種角色，監(jiān)督體系所面臨的最大矛盾是審計(jì)監(jiān)督的質(zhì)效與滿(mǎn)足外部監(jiān)管、公司治理和管理要求的矛盾。

矛盾的形成是系統(tǒng)性的，根因是抽樣審計(jì)的方法論和作業(yè)方式，是缺少與時(shí)俱進(jìn)的數(shù)字化和智能化工具，是缺少對(duì)過(guò)程和結(jié)果的知識(shí)總結(jié)，以及資源投入不足（人和資金投入不足）。根本的解決方式也在上述四個(gè)問(wèn)題之中，總結(jié)下來(lái)，監(jiān)督體系要實(shí)現(xiàn)兩個(gè)轉(zhuǎn)變。

一是從從事后到事中、事前轉(zhuǎn)變，最終實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)控和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警，將監(jiān)督關(guān)口前移，在此過(guò)程中，可首先實(shí)現(xiàn)從周期性到持續(xù)性轉(zhuǎn)變，提高時(shí)效性；

二是從抽樣到全量的轉(zhuǎn)變，只有實(shí)現(xiàn)了對(duì)全級(jí)次公司全過(guò)程數(shù)據(jù)的全量審計(jì)，且全量審計(jì)的模型是有效的，才能從根本上解決問(wèn)題，達(dá)成監(jiān)管、治理層、管理層的預(yù)期。

要解決監(jiān)督體系的主要矛盾，就要在結(jié)果的有效性、時(shí)效性，以及覆蓋度上下功夫，做功課。人工智能技術(shù)恰是同時(shí)兼顧到有效性、時(shí)效性、覆蓋度的選擇。

根據(jù)對(duì)監(jiān)督、人工智能技術(shù)的分析，人工智能在審計(jì)監(jiān)督領(lǐng)域的應(yīng)用路徑可以概括為“一條主線(xiàn)，兩個(gè)方向”，所謂一根主線(xiàn)是全量審計(jì)，這是最底層的技術(shù)，兩個(gè)方向首先是審計(jì)的細(xì)分領(lǐng)域里，首先要有知識(shí)儲(chǔ)備，要有規(guī)則化的能力，也要有結(jié)合技術(shù)抄近路的方法論儲(chǔ)備；其次要跟蹤技術(shù)，評(píng)估、選擇效果、成本兼具的、投資回報(bào)率劃算的落地技術(shù)。

一條主線(xiàn)：全量審計(jì)

全量審計(jì)是區(qū)別于抽樣審計(jì)的一種方法，因數(shù)據(jù)量大、成本高而生的抽樣審計(jì)碰到了難以逾越的困境，而數(shù)據(jù)運(yùn)算、儲(chǔ)備成本的降低使得對(duì)全量數(shù)據(jù)進(jìn)行審計(jì)成為可行。我們執(zhí)行了大量的全量審計(jì)項(xiàng)目，總結(jié)出預(yù)期、可見(jiàn)即可得、自相似、一致性等全量審計(jì)的原則，并因此而演繹出不同的、具體的方法，并與專(zhuān)家對(duì)小數(shù)據(jù)的分析相結(jié)合，打通流程，積累了大量的案例。以我們的實(shí)踐而論，全量審計(jì)的方法論、案例、流程已經(jīng)具備基礎(chǔ)，后可訓(xùn)練人工智能，把全量審計(jì)推向更廣、更深、更快，也讓企業(yè)多樣化場(chǎng)景可以被有效監(jiān)控起來(lái)，人工智能技術(shù)會(huì)讓全量審計(jì)的高門(mén)檻變低，讓全量審計(jì)的成本變低，具備商業(yè)上大范圍應(yīng)用的基礎(chǔ)。只有全量審計(jì)才能讓對(duì)全級(jí)次單位、全部業(yè)務(wù)的監(jiān)督具備基礎(chǔ)。

方向一：審計(jì)細(xì)分領(lǐng)域知識(shí)儲(chǔ)備與規(guī)則化

專(zhuān)業(yè)側(cè)的知識(shí)積累、規(guī)則提取說(shuō)起來(lái)簡(jiǎn)單，最大的是我們的思維障礙，正如用中文說(shuō)習(xí)慣了的東西，突然換成用英文來(lái)表達(dá)，還要演講，這是巨大的思維跨越，如墻亦如紙，跨過(guò)去，或者有方法，如紙，沒(méi)有，則如墻。從實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)來(lái)看，三種方法可嘗試，很多很頂尖的監(jiān)督側(cè)的專(zhuān)家需要進(jìn)行思維轉(zhuǎn)化，或者能有兩棲的專(zhuān)家作為橋梁嫁接技術(shù)專(zhuān)家，或者有簡(jiǎn)單的工具（如表格化）讓頂尖的專(zhuān)家進(jìn)行輸出。在專(zhuān)業(yè)側(cè)，我們提到了“抄近路”，這是一種“上帝視角”，以目標(biāo)鳥(niǎo)瞰全局，重組要素、方法與流程，此類(lèi)專(zhuān)家看似可遇不可求，實(shí)則不然，思維習(xí)慣而已，亦可培養(yǎng)。

方向二：技術(shù)跟蹤與落地評(píng)估

技術(shù)側(cè)，受兩方面的影響，一是因業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)、管理的數(shù)字化、智能化的特點(diǎn)變而變，只有工具同頻，才可能做好有效的監(jiān)督，應(yīng)該講業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)、管理側(cè)的數(shù)字化、智能化的程度和進(jìn)展要快于監(jiān)督側(cè)；二是技術(shù)本身，輸出準(zhǔn)確性、穩(wěn)定性、成本水平共同構(gòu)成的均衡結(jié)果。

一條主線(xiàn)、兩個(gè)方向，共同向前走，就會(huì)走出人工智能應(yīng)用之路。

1. 更好還是更快

我們一直以來(lái)的觀點(diǎn)是，企業(yè)監(jiān)督應(yīng)用側(cè)的場(chǎng)景，更好（更強(qiáng)功能的實(shí)現(xiàn)）比更快（效率的提升）更重要，兩者呈現(xiàn)倍數(shù)關(guān)系，不能實(shí)現(xiàn)的更好效果的效率提升意義不大；在效果不變的情況下，如果能有3-5倍以上的效率，對(duì)效率應(yīng)用的投資才有價(jià)值，“投資者”的價(jià)值感才會(huì)強(qiáng)烈。

2. 復(fù)雜性和階段性

審計(jì)監(jiān)督業(yè)務(wù)具有復(fù)雜性，包括輸入信息的復(fù)雜性，可能源于多個(gè)系統(tǒng)、數(shù)據(jù)質(zhì)量不佳，可能會(huì)有紙質(zhì)、電子數(shù)據(jù)等等，可能會(huì)有公司的內(nèi)部數(shù)據(jù)，也可能會(huì)有來(lái)自于外部的公開(kāi)數(shù)據(jù)；處理規(guī)則的復(fù)雜性，用到的方法可能包括對(duì)比、歸納、分析等，涉及到大量的制度、規(guī)則、要求，以及數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)；輸出結(jié)果的復(fù)雜性。把審計(jì)的過(guò)程展開(kāi)，在輸入-處理-輸出的每個(gè)環(huán)節(jié)，每一次的輸入、處理、輸出，可能會(huì)涉及到多次的小的“輸入-處理-輸出”，且涉及到多類(lèi)技術(shù)，如紙質(zhì)單據(jù)需要用OCR來(lái)識(shí)別、處理、輸出，NLP提取合同關(guān)鍵條款，質(zhì)量不佳的數(shù)據(jù)需要訓(xùn)練出足夠聰明的人工智能分類(lèi)、整理---總體上講，場(chǎng)景雖專(zhuān)，技術(shù)卻廣。

道高魔就高，在監(jiān)督領(lǐng)域，道通常會(huì)在魔之后。有效模型的壽命通常不會(huì)長(zhǎng)，人類(lèi)智能在應(yīng)對(duì)可理解模型時(shí)會(huì)更有“智慧”，所以有效模型在被理解之后，問(wèn)題、風(fēng)險(xiǎn)，以及產(chǎn)生問(wèn)題和風(fēng)險(xiǎn)的過(guò)程、方法就會(huì)進(jìn)化，模型亦需要不斷進(jìn)化以適應(yīng)。

基于人工智能技術(shù)的進(jìn)度速度，對(duì)輸入-處理-輸出環(huán)節(jié)的處理總體上會(huì)呈現(xiàn)階段性，所以在場(chǎng)景選擇上，要在總體的規(guī)劃基礎(chǔ)上，小步快跑，積點(diǎn)呈線(xiàn)，累線(xiàn)成面，不斷迭代，在評(píng)估投資回報(bào)率時(shí)，要用比較短的周期如2-5年來(lái)考慮，在下一個(gè)周期內(nèi)，或許在比摩爾定律更快的周期內(nèi)，會(huì)有更便宜、更準(zhǔn)確、更穩(wěn)定的技術(shù)應(yīng)用出現(xiàn)。

3. 高價(jià)值場(chǎng)景

在具體場(chǎng)景的選擇上，要考慮業(yè)務(wù)基礎(chǔ)和技術(shù)基礎(chǔ)。業(yè)務(wù)基礎(chǔ)主要是數(shù)據(jù)基礎(chǔ)、業(yè)務(wù)可規(guī)則化的程度，在審計(jì)場(chǎng)景下，數(shù)據(jù)的完整性、數(shù)據(jù)質(zhì)量不重要，重點(diǎn)是要通過(guò)“以用促治”，只有用起來(lái)，不完整、不好才能變完整，才能變好。技術(shù)基礎(chǔ)是技術(shù)的可實(shí)現(xiàn)性、穩(wěn)定性與技術(shù)成本。不能不談成本，只談技術(shù)，也不能只談技術(shù)，不談準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。

審計(jì)監(jiān)督、財(cái)務(wù)監(jiān)督有很多場(chǎng)景，也有很多高價(jià)值場(chǎng)景，如對(duì)境外資產(chǎn)的監(jiān)督、對(duì)金融風(fēng)險(xiǎn)的監(jiān)督、對(duì)招采的監(jiān)督、對(duì)工程項(xiàng)目的監(jiān)督、對(duì)資金的監(jiān)督、對(duì)貿(mào)易的監(jiān)督、對(duì)財(cái)務(wù)信息質(zhì)量的監(jiān)督等等。在某些集團(tuán)內(nèi)，這些場(chǎng)景或場(chǎng)景的一部分是可以拿出來(lái)使用人工智能技術(shù)的。

在評(píng)估具體的場(chǎng)景時(shí)，可按照審計(jì)過(guò)程展開(kāi)，考慮技術(shù)對(duì)方法、路徑影響，做張魚(yú)骨圖，評(píng)估每一個(gè)枝枝叉叉的業(yè)務(wù)基礎(chǔ)、技術(shù)基礎(chǔ)，平衡效果、成本，以最終確定高價(jià)值（?。﹫?chǎng)景。

4. 穿透式監(jiān)管

于穿透式監(jiān)管，首先是業(yè)務(wù)問(wèn)題，其次才是技術(shù)問(wèn)題。于全級(jí)次單位中確定重點(diǎn)單位，于全業(yè)務(wù)、全職能中確定重點(diǎn)領(lǐng)域是穿透式監(jiān)管中最重要的兩個(gè)方面。

對(duì)于重點(diǎn)單位的評(píng)估，應(yīng)以指標(biāo)為核心，以管理報(bào)表、財(cái)務(wù)報(bào)表、業(yè)務(wù)報(bào)表為對(duì)象，通過(guò)報(bào)表數(shù)據(jù)和指標(biāo)的偏差程度來(lái)確定；對(duì)于重點(diǎn)領(lǐng)域的評(píng)估，應(yīng)以審計(jì)模型為核心，以交易數(shù)據(jù)、行為數(shù)據(jù)為對(duì)象，進(jìn)行效果和可行性評(píng)估，以確定重點(diǎn)審計(jì)領(lǐng)域。

確定重點(diǎn)單位、重點(diǎn)領(lǐng)域需要模型，對(duì)于重點(diǎn)單位、重點(diǎn)單位的監(jiān)管需要更多、更復(fù)雜的模型，才能于萬(wàn)軍中精準(zhǔn)打擊“問(wèn)題與風(fēng)險(xiǎn)”。

在確定兩個(gè)重點(diǎn)的模型，以及確定重點(diǎn)后的精準(zhǔn)定位模型方面，人工智能技術(shù)都能發(fā)揮重要作用。

五、寫(xiě)在最后

對(duì)于企業(yè)側(cè)的人工智能技術(shù)，目前比較多的還是私域環(huán)境下的專(zhuān)家輔助系統(tǒng)，更快、更精準(zhǔn)的找到包括制度、規(guī)則、行業(yè)知識(shí)、案例、Know-how在內(nèi)的“知識(shí)”，或許在人工智能技術(shù)足夠便宜的時(shí)候，還能訓(xùn)練出具備頂尖專(zhuān)家水平的“智腦”和“快手”，那是以后的事情，當(dāng)下需要我們做的，是盯著主要矛盾，順勢(shì)而為，不羨魚(yú)而結(jié)網(wǎng)，探索高價(jià)值場(chǎng)景下的應(yīng)用，從“一”破局。