ChatGPT 时代下基于深度自编码网络的企业内部审计智能预警——以往来款项审计为例

要点总结

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关键要点

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论文重要性

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本文的研究为企业在ChatGPT时代下提升内部审计质量和效率提供了智能化决策支持。随着企业运营环境的复杂化，传统审计方法已难以应对日益增长的信息量。本文提出的基于深度自编码网络的方法，不仅显著提升了审计风险预警的精度和鲁棒性，还能够识别出导致风险的关键因素，具有较好的可解释性和普适性。未来研究可以进一步拓展至非结构化数据的审计分析，以更好地实现预警的最终目标。

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深度解读

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智能审计革新

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本文提出了一种基于深度自编码网络（DAE）的智能审计预警模型，结合了ChatGPT的技术内核，显著提升了企业内部审计的智能化水平。传统审计方法在面对日益复杂的企业经营环境时，难以应对信息熵激增的挑战。本文通过引入无监督学习和深度学习技术，构建了一个能够从多维度提取审计特征的模型，有效解决了传统机器学习在泛化能力和特征分析上的不足。该模型的核心优势在于其能够通过重构误差识别异常样本，从而实现对审计风险的事前预警。此外，模型还结合了注意力机制和双向长短期记忆网络（Bi-LSTM），进一步提升了特征挖掘的精度和鲁棒性。实验结果表明，该方法在不同预警时间窗口下均表现出较高的准确性和稳定性，为企业内部审计的数字化转型提供了强有力的技术支持。

多维度特征提取

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本文从业务匹配、期限结构、减值损失、关联交易、单体统计和文本信息六个维度提取了审计特征，构建了一个全面的审计预警指标体系。业务匹配层面通过分析应收/应付账款的余额占比、预提费用计发比等指标，识别企业是否存在隐藏收入或虚报采购的行为。期限结构层面则通过高账龄款项占比和应收账款周转率，评估企业的债务风险和回收效率。减值损失层面引入了坏账计提占比和实际坏账核销率，帮助企业识别潜在的财务舞弊行为。关联交易层面通过分析关联方往来的资金流动，揭示可能的利益输送和利润操控。单体统计层面则通过统计供应商和客户的账款变动情况，识别企业经营中的潜在风险。文本信息层面则利用自然语言处理技术，分析财务凭证摘要和合同文本的相似性，进一步捕捉企业的财务违规意图。这种多维度的特征提取方法，显著提升了审计预警模型的全面性和准确性。

无监督学习优势

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本文提出的审计预警模型采用了无监督学习技术，显著优于传统的监督学习方法。监督学习方法在处理类别不平衡的数据集时，往往会因过度学习大类样本而忽视小类风险样本，导致泛化性能欠佳。相比之下，无监督学习通过自编码器架构，能够在不依赖标签的情况下，通过重构误差识别异常样本，从而有效解决了类别不平衡问题。实验结果表明，本文提出的无监督模型在召回率和F1值上均显著优于传统的监督学习方法，尤其是在识别风险样本时表现出更高的准确性和鲁棒性。这种无监督学习的方法不仅降低了审计预警的漏判率，还为企业在复杂经营环境下的风险识别提供了新的思路。

集成迁移学习

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为了进一步提升审计预警模型的稳定性和泛化能力，本文引入了集成迁移学习技术。通过将多个自编码器模型进行集成，并结合迁移学习方法，模型能够在不同的训练样本和测试集下保持较高的预测精度。集成学习通过多个模型的并行训练和微调，有效减少了单一模型可能存在的偏差，提升了模型的稳定性。迁移学习则通过将源域的训练结果迁移到目标域，进一步缩小了不同企业样本之间的特征差异，确保了模型在不同审计场景下的适应性。实验结果表明，集成迁移学习方法在准确率和召回率上均表现出较高的稳定性，显著降低了审计预警的误判和漏判概率。这种集成迁移学习的框架，为企业内部审计的智能化提供了更为可靠的解决方案。

未来研究方向

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本文的研究为智能审计提供了新的思路，但仍存在一些局限性。未来的研究可以进一步拓展到非结构化数据的分析，如财报中的管理层讨论与分析（MD&A）、监管问询函回复等文本信息，以捕捉企业财务舞弊的潜在动机。此外，ChatGPT的自然语言处理能力可以进一步应用于审计领域，帮助审计人员从大量的非结构化数据中提取有价值的信息。未来的研究还可以探索如何将更多的外部数据源（如行业数据、宏观经济数据）纳入审计预警模型，以进一步提升模型的预测能力。最后，模型的实时性和可解释性也是未来研究的重要方向，如何在保证模型精度的同时，提升其在实际应用中的可操作性和透明度，将是未来智能审计研究的关键挑战。

完整论文

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