智能化审计技术在内部审计中的应用价值研究
计算机审计技术在企业内部审计中的应用
管理信息系统由于利用计算机信息技术给企业 的内部管理带来更
多 的便 利 ， 因此被广泛应用到企业生产经营的各个环节 ， 同 时 也 让 传 统 的 审计 方 法 面 临 着从 未 有 过 的 挑 战 ．而 计 算 机 审 计 技 术 却 能 以 独 特 的
随着 现 代企 业 制度 的建 立 ， 内部 控 制 已 逐 渐 受 到 运 营 商 的重 视 ， 建 立 完 善 的 内 部控 制 制度 已是 企 业 加 强 内 部 经 营 管 理 势 在 必 行 之 举 。 同 时 。现代 审 计所 使 用 的风 险导 向 审计 也 成 为 企 业 加 强 内 部 控 制 的一 种 外在压力 ， 企业应 及时抓住 机遇 ， 加快建立 现代企业制 度的步伐 ， 在 专 业 人 员 的 帮 助 和指 导下 ， 不 断 完善 和加 强 内部 控 制 。 本 文 分 析 了计 算 机 审 计 对企 业 内部 控 制 的作 用 及 加 强控 制 的 具 体 方 法 ，虽 然 仍 存 在 一 些 不 够 完善 的 地方 ， 但 希 望在 以后 的工 作 实 践 中 加 强 积 累 经 验 ， 不 断 改进 工 作 中 的不 足 ， 从 而更 好 地 开 展 今 后 的工 作 。 作 为应 用越 来 越 多 的 审计
引 言
的计算机审计系统和操作平台 ，对企业内部财务信息系统 及会计 工作
能 够 实 施 实 时 有 效 的 监 控 与评 价 ， 改 变 从 前 传 统 的手 工 审 计 模 式 ， 从 而 提 高 了 内 部 审计 部 门使 用 计算 机 审计 实 现 实 时 审 计 的监 督 和评 价 的作 用。 要 建 立 实 时审 计 系 统 的企 业 可 以通 过 回顾 审 计 整 个 过 程 ， 找 出 薄 弱
人工智能在内部审计中的应用研究
人工智能在内部审计中的应用研究一、前言随着信息技术的快速发展和社会经济的不断进步，内部审计在企业管理中的作用越来越重要。
同时，人工智能技术的逐渐成熟和广泛应用，也为内部审计提供了更多的可行性方案和技术支持。
本文将探析人工智能在内部审计中的应用研究，希望能够对相关领域的专业人士和研究者有所启发。
二、人工智能在内部审计中的应用2.1 数据采集与分析内部审计中最为基础也最具挑战性的工作是数据的采集和分析。
传统的内部审计方法只能通过手动的方式逐步分析企业的财务数据，耗费大量的时间和人力，同时也存在着精度不高、易出错等问题。
人工智能技术的出现，为内部审计提供了更为高效且准确的数据采集和分析方案。
利用机器学习、数据挖掘、自然语言处理等技术，可以对大量的财务数据进行自动化分析，生成具有可操作性的结论和结果，从而实现内部审计的高效自动化。
2.2 风险评估和监测内部审计的另一个重要任务是风险评估和监测，即对企业的运营过程中存在的潜在风险进行分析和预警，并及时采取措施予以处理。
人工智能技术可以基于大量的历史数据进行风险预测和评估，快速发现潜在的风险并提出有效的解决方案。
此外，在内部审计的过程中，借助人工智能技术还可以实现对企业风险的实时监测，保障企业运营的稳定和安全。
2.3 审计规则制定内部审计规则的制定对于保证内部审计的准确性和有效性非常重要。
传统的内部审计规则通常需要审计人员进行主动学习和制定，容易受到人为因素的干扰，且适用对象有限。
而借助人工智能技术，可以实现基于大量实际数据的规则自动生成，实现从案例中学习，快速发现并制定适用于企业的审计规则。
这种方法不仅能够提高内部审计的准确性，更可以实现规则的自动化生成，减轻企业的工作负担。
三、发展趋势和优势人工智能技术在内部审计中的应用得到越来越多的关注和重视，这也促使着它在未来的内部审计中扮演更加重要的角色。
未来人工智能技术将面临以下两个方面的发展趋势和优势：3.1 深度学习深度学习是机器学习的分支，通过在多层神经网络中学习来实现对数据的分析和决策。
人工智能时代企业财务审计应用之研究
人工智能时代企业财务审计应用之研究一、人工智能技术在财务审计中的应用1. 数据分析在财务审计中，数据分析是一项至关重要的工作。
人工智能技术通过数据挖掘和模式识别，能够快速、精准地对大量的财务数据进行分析和比对。
利用机器学习算法和大数据技术，能够实现对财务数据的实时监控和智能化分析，从而发现潜在的审计风险和异常情况。
2. 自动化审计流程通过人工智能技术，企业可以实现财务审计流程的自动化。
利用智能化的审计软件和系统，能够实现对财务数据的自动提取、整理和分析，大大提高审计效率和准确性。
自动化审计流程也能够减少人为因素的干扰，提高审计的客观性和公正性。
3. 风险预警和预测人工智能技术能够通过对历史数据的深度学习和分析，实现对财务风险和潜在问题的预警和预测。
利用机器学习算法和风险模型，能够对企业的财务数据进行多维度的分析和评估，提前发现潜在的风险和问题，为企业的财务管理和决策提供及时的参考和支持。
二、人工智能时代下企业财务审计的发展趋势1. 数据驱动的审计模式随着人工智能技术的不断发展和普及，数据驱动的审计模式将成为未来企业财务审计的主流趋势。
通过对海量的财务数据进行分析和挖掘，能够为企业的风险管理和内部控制提供更加科学和可靠的支持，实现审计工作的精准化和智能化。
2. 专业化和定制化的审计服务借助人工智能技术，企业能够实现对财务审计服务的专业化和定制化。
通过对企业的财务数据和业务特点进行深度学习和分析，能够为企业提供个性化的审计方案和服务，更好地满足企业的审计需求和实际情况。
3. 多元化的审计技术人工智能技术的不断创新和应用，正推动着财务审计技术的多元化发展。
除了传统的数据分析技术，人工智能技术还能够运用自然语言处理、图像识别等多种技术手段，实现对财务信息的全方位审计和监控，为企业的财务风险管理和内部控制提供更加全面和深入的支持。
三、人工智能时代下企业财务审计面临的挑战1. 技术应用的深度和广度在人工智能技术的应用过程中，企业可能面临技术应用的深度和广度不足的问题。
利用人工智能技术提升审计行业内部控制与风险管理
利用人工智能技术提升审计行业内部控制与风险管理随着科技的不断发展，人工智能技术在各个行业中的应用越来越广泛。
审计行业作为金融领域的重要组成部分，也开始逐渐运用人工智能技术来提升其内部控制与风险管理能力。
本文将探讨如何利用人工智能技术来提升审计行业的内部控制与风险管理。
首先，人工智能技术可以在审计行业中用于数据分析和挖掘。
审计工作需要对大量的数据进行收集、整理和分析，以便发现潜在的风险和问题。
传统的手工分析方法效率较低，而人工智能技术可以通过自动化和智能化的方式处理大规模数据，快速发现数据中的异常情况和潜在的风险点。
例如，人工智能技术可以通过机器学习算法对历史数据进行分析，识别出与正常模式不符的交易行为，从而发现潜在的欺诈行为。
其次，人工智能技术还可以应用于审计过程中的风险评估和控制测试。
审计人员需要对企业的内部控制制度进行评估，以确定其有效性和可靠性。
传统的评估方法主要依赖于人工判断和抽样测试，容易受到主观因素和样本偏差的影响。
而人工智能技术可以通过对大量数据的分析和模式识别，自动评估企业的内部控制制度，并提供客观的评估结果。
同时，人工智能技术还可以自动化执行控制测试，减少人工测试的工作量和时间成本，提高测试的准确性和全面性。
此外，人工智能技术还可以在审计行业中应用于风险预警和监测。
审计人员需要及时了解企业的风险情况，以便采取相应的措施进行风险管理和控制。
传统的风险监测方法主要依赖于人工分析和报告，存在信息滞后和遗漏的问题。
而人工智能技术可以通过对大量数据的实时监测和分析，及时发现潜在的风险信号，并通过智能化的方式生成预警报告。
例如，人工智能技术可以通过对企业的财务数据和市场数据的分析，预测企业的盈利能力和市场风险，帮助审计人员及时采取措施进行风险管理。
最后，人工智能技术还可以在审计行业中应用于自动化审计和智能化决策。
传统的审计工作主要依赖于人工的判断和决策，容易受到主观因素和个人经验的影响。
而人工智能技术可以通过对大量数据的学习和分析，自动化执行审计程序，并根据分析结果生成智能化的决策建议。
探索人工智能在内部审计中的应用实践
探索人工智能在内部审计中的应用实践人工智能（Artificial Intelligence，AI）作为一项颠覆性的技术，正在各个领域展现出巨大的潜力。
内部审计作为企业内部控制的重要环节，也可以借助人工智能技术来提升效率和准确性。
本文将探索人工智能在内部审计中的应用实践。
一、数据分析和挖掘内部审计的核心任务之一是对企业数据进行分析和挖掘，以发现潜在的风险和问题。
传统的审计方法往往需要大量的人力和时间，而人工智能技术可以通过自动化和智能化的方式，快速地对大量数据进行处理和分析。
人工智能技术可以通过机器学习算法，对企业的财务数据、交易记录等进行模式识别和异常检测。
通过对历史数据的学习，人工智能系统可以自动识别出异常交易、虚假报表等问题，帮助审计人员快速定位风险点。
此外，人工智能技术还可以通过自然语言处理和文本挖掘的方式，对企业的合同、报告等文本信息进行分析。
通过对文本内容的理解和语义分析，人工智能系统可以自动识别出可能存在的合规问题和违规行为。
二、风险评估和预测内部审计的另一个重要任务是对企业的风险进行评估和预测。
传统的风险评估方法往往基于经验和直觉，存在主观性和片面性的问题。
而人工智能技术可以通过对大量数据的分析和建模，提供更准确和全面的风险评估结果。
人工智能技术可以通过对企业的历史数据和外部数据的分析，建立风险预测模型。
通过模型的训练和优化，人工智能系统可以预测出未来可能出现的风险事件，并提供相应的预警和建议。
这样，审计人员可以提前采取相应的措施，降低风险的发生概率和影响程度。
三、自动化审计流程传统的内部审计流程往往需要大量的人力和时间，而人工智能技术可以通过自动化和智能化的方式，提高审计效率和准确性。
人工智能技术可以通过自动化的方式，对审计流程中的一些重复性和繁琐的任务进行处理。
例如，人工智能系统可以自动对企业的财务数据进行清洗和整理，提高数据的准确性和一致性。
同时，人工智能系统还可以通过自动化的方式，对审计报告和相关文档进行生成和整理，提高审计报告的质量和效率。
人工智能技术在商业银行内部审计中的应用前景探析
经济智库105人工智能技术在商业银行内部审计中的应用前景探析人工智能是引领未来的战略性技术，语音识别、自然语言处理、知识图谱、机器学习等技术的迅猛发展，促使社会各领域从数字化、网络化向智能化加速跃升，人工智能技术的商用已成为未来的大趋势。
作为新一轮产业变革的核心驱动力，人工智能将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量。
当前我国银行业智能化起点低，银行业本质上是一个数据密集型行业，人工智能在这一领域的应用空间非常广阔，将极大改变银行业的整体面貌，在未来变革中将起到关键性引领作用。
背景一批科技企业经过大量的研究实践，已经掌握了较为成熟的人工智能技术，积累了丰富的应用场景，能够为银行人工智能审计建设提供必要的技术支持。
一些国际先进银行已经开始在量化交易、投顾、安保、客服等方面应用人工智能，如，苏格兰皇家银行用智能顾投取代传统理财师、瑞银用亚马逊的数字助理负责客户服务、汇丰银行用人工智能识别洗钱等。
德勤、安永等知名会计师事务所也开始在审计领域应用人工智能，并已经显现出较好的效果。
当前，银行的内审工作仍建立在大量人工操作基础之上，审计人员不仅要审阅大量的文档，从中搜集所需的关键信息，还要分析海量业务数据，查找违规问题。
人工智能技术的应用，不仅可以大幅减少审计人员在重复性工作上的投入，降低审计差错率，还可以挖掘非结构化数据在风险研判方面的价值，从而使审计人员把更多的精力放在提升审计质量上。
当前人工智能在银行内审应用场景中存在的制约因素分析虽然人工智能在银行内审工作的应用方面具有广阔的前景，但受技术发展和银行自身条件的制约，人工智能在银行内审的应用场景还受到诸多因素制约，具体表现在以下几个方面：一是人工智能发展对现有审计体制流程会形成冲击。
人工智能是影响面广的颠覆性技术，可能导致审计作业模式的重构，冲击现有管理模式、改变审计人力结构，将对内部审计组织架构产生深远影响。
在发展人工智能的同时，必须辅以配套的管理机制和流程，加强前瞻引导，顺利实现人机共同协作审计。
大数据技术在内部审计中的应用分析
大数据技术在内部审计中的应用分析随着社会经济的不断发展，企业的规模越来越大，业务活动也越来越复杂，这就给企业的内部审计工作带来了巨大挑战。
传统的审计工作往往面临着数据量庞大、数据来源多样、数据分散等问题，使得内部审计工作变得繁琐和耗时。
为了提高内部审计工作的效率和精度，大数据技术被引入到内部审计中，成为了提升内部审计工作水平的利器。
本文将从大数据技术在内部审计中的应用情况、优势和挑战等方面进行详细分析。
1. 数据收集与整合大数据技术可以帮助内部审计部门快速、高效地收集各类数据。
通过大数据技术，内部审计部门可以实现对企业内部各个系统、部门产生的海量数据进行整合存储，将分散的数据源统一起来，形成一个全面的数据平台，便于审计工作的进行。
2. 数据分析大数据技术可以帮助内部审计部门实现对数据的深度挖掘和分析。
内部审计人员可以通过大数据技术对企业的巨大数据量进行分析，挖掘其中的潜在问题和风险，发现异常模式和异常数据，帮助企业及时发现和解决问题。
3. 风险预警大数据技术可以帮助内部审计部门建立风险预警系统，及时发现潜在的风险和问题。
通过对企业大数据的分析，可以建立一套完善的预警体系，实现对风险的自动识别和实时监控，及时发现潜在的问题，减轻企业的风险损失。
二、大数据技术在内部审计中的优势2. 高度自动化大数据技术可以实现对大量数据的自动处理和分析，极大地提高了内部审计工作的效率。
通过大数据技术，内部审计部门可以实现对数据的自动收集、整合、分析和报告，减少了人工的介入，提高了审计的自动化水平。
3. 提高审计效果大数据技术可以帮助内部审计部门更准确地找到企业内部的问题和风险，帮助企业更好地管理和控制风险。
通过大数据技术，内部审计部门可以更全面、深入地了解企业的经营状况和风险情况，提高了审计的精度和效果。
1. 技术门槛高大数据技术相对复杂，需要专业的技术人才来支持和维护。
对于一些中小型企业来说，引入大数据技术可能面临技术人才短缺和技术门槛较高的问题。
大数据下企业内部审计发展研究文献综述
大数据下企业内部审计发展研究文献综述在当今数字化和信息化的时代，大数据的兴起给各行各业带来了巨大的机遇和挑战。
企业内部审计作为保障企业治理和风险管理的重要环节，也受到了大数据技术的深刻影响。
本文旨在综述关于大数据下企业内部审计发展的研究文献，探讨其对现代企业内部审计的意义和作用。
一、大数据对企业内部审计的影响随着互联网和信息技术的发展，企业内部数据规模呈现爆炸式增长。
传统的内部审计方法已经无法满足对大规模、高复杂度数据的处理需求。
而大数据技术的应用为企业内部审计带来了新的机遇。
首先，大数据技术可以加快内部审计的效率，提高数据分析的速度和准确性。
其次，大数据分析工具可以发现隐藏在大规模数据背后的潜在问题和风险，提供更全面和深入的审计结果。
此外，大数据还可以实现对审计过程的实时监控，确保审计活动的有效性和安全性。
二、大数据下企业内部审计的方法与模式在大数据时代，企业内部审计需要采用更加先进和创新的方法与模式。
研究文献中提出了一系列适应大数据环境的内部审计方法，如数据挖掘、机器学习、人工智能等。
数据挖掘技术可以通过对大规模数据的分析和模式识别，发现异常情况和潜在风险。
机器学习和人工智能可以通过模型训练和算法优化，实现对大数据的智能化处理和诊断。
此外，还有一些新兴的审计模式，如持续审计、实时审计等，可以更好地适应大数据时代的审计需求。
三、大数据下企业内部审计的挑战与应对策略尽管大数据技术给企业内部审计带来了许多机遇，但也面临着一些挑战。
首先，大数据的采集和存储需求巨大，涉及到数据隐私和安全等问题。
其次，大数据分析需要专业的人才和技术支持，企业内部审计团队需要不断提升自身的能力。
此外，大数据分析可能会面临数据质量不高、模型不准确等问题，需要采取合适的数据清洗和验证方法。
为了应对这些挑战，企业可以通过建立完善的大数据治理和风险管理机制，加强内部审计团队的培训和引进外部专业人才，同时加强与技术公司和高等院校的合作，共同推动大数据下企业内部审计的发展。
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智能化审计技术在内部审计中的应用价值研究作者：魏昭来源：《新财经》2019年第18期[摘要]随着时代的不断发展，智能化技术也有明显的进步，这项技术渐渐应用于人类的日常生活当中，生产效率得到了提高。
然而，将智能化技术也逐步应用在内部审计中时，由此延伸出了智能化审计技术。
其技术的出现解放了审计人员的繁杂工作的同时提升了审计工作的效率，大幅度提高了内部审计的准确性。
随着未来计算机行业的不断发展，智能化审计技术也会随之发展，针对上述情况，应对智能化审计技术在内部审计中的作用以及相应价值做出调研和分析。
[关键词]智能化;审计技术;内部审计[中图分类号]F239.451 智能化审计技术简介传统内部审计最基本的要素是依靠人力资源来完成的，数据的处理和分析都需要人工计算的方式来进行。
对计算机实际发展中，能提升内部审计数据的实际效率和精确性，单纯凭借计算机软件不能真正意义上的实现自动、智能化。
因此，人们需要对数据进行把控干预，并将其数据进行准确有效的辨别。
伴随网络中人工智能、大数据等现代媒体技术的发展，提高了智能化技术的同时，有效使用于审计工作中。
因为传统审计技术和智能化技术相比效率低，不具备自动、智能化特征，所以在内部审计里更倾向使用智能手段和技术，借助其施展平台对数据进行有效分析和挖掘，然后完成相关数据的自动计算，工作人员只需要对设定好的数据相关条件对所得出的结论数据进行检查就可完成审计工作，内部审计里，对审计技术可以借助智能化的方式运行，采用人工审计网络技术让其根据自身存在状况问题，进行合理分析确保有效实施，及时对问题进行发送报告，确保审计行业健康发展。
2 智能化审计技术在内部审计中的应用价值2.1 提升了内部审计效率提高内部审计的实效是智能化审计技术发展的初始目标，原始计算机审计的相关模式需要输入有关数据，而智能化的审计技术可以通过数据和云计算等有关方式将数据存储在平台内部之中，当进行内部审计时，审计工作人员将使用工具进行合理设定获取数据挖掘实际参数，这样平台也能对其数据进行自我挖掘，减少很多的数据输入工作，对于智能化的运用，其人机交互的现象是最终得出的结果，并能节约审计工作人员处理后期工作的时间。
通过运用技术使内部审计效率提高，进而节约成本。
2.2 实现了风险的有效识别内部审计的工作包括对风险进行识别，通过内部审计可以有效发现业务实施中存在的一些问题，并对问题存在的风险进行评估。
与智能化内部审计相比，依靠人的思维能力、敏感性是传统内部审计运行的主要方式，尽管审计中借助计算机特点能对具体数据进行计算，得出可能存在的隐患，但在真实性和可靠性方面仍有缺陷。
而在智能化审计技术的人工神经网络技术可以有效解决此问题。
当前有学者将审计技术与BP神经网络进行有机结合，通过模拟BP网络训练有效识别审计内部可能存在的风险，结论显示，在BP神经网络与内部审计结合后能识别其在进行审计时的安全状况分析，其准确程度和实际人工审计数据丝毫不差。
进而，借助智能化计划能有效对风险进行化解识别。
2.3 有利于持续审计的实现审计是在事件正在发生的时候进行同步审计或在事情发生以后短时间内完成审计的方式叫作持续审计。
只是进行单纯的事后审计虽然能发现存在的安全隐患，但是很多情况下只能被动地去解决可能存在的一些问题。
内部审计当前发展的重点是持续进行审计，其借助智能化发展促进持续审计有效发展。
实际计算机技术中速度存在较大优势，但是平台化运行方式可以对全部数据进行实时动态监控，而有关人员能把实施流程和细节借助指令实现有效准确审计，奠定持续审计的实践基础，确保有效降低传统审计下的滞后性、风险性的问题。
3 智能审计在企业内部审计中的具体运用3.1 财务共享环境下的内部职能审计3.1.1 审计数据采集智能化的审计模式中实现审计数据实施特征，在大数据基础上，各个数据领域取得了成效，包含业务、财务、管理数据以及进行实时监控等。
企业财务共享中心是按照其趋势而进行建造的，能让数据形成无纸化和电子化存储。
大量数据也包围着企业外部，包含电子商务网站销售信息、网络社区及其采集、员工外部通话记录、竞争者信息等。
在企业的内外部出现典型的4V特征，能够将审计单位的实施数据和内部智能审查数据进行适度统计，挖掘客观有用的内外部数据进行有效调查分析进行对比，进而得出客观公正的结论使其具有一定可信性，最终能对其被审计单位的经营情况做出更为真实客观且有根据的评价，这样可以更好地发挥内部审计在其中的决策作用。
对内部智能审计数据进行分类。
内部审计有效完成是由两种审计方法构成，审计采集数据，其类别是比较基准数据和被审计数据。
这两种数据进行区分得出数据，分析数据的基础之上，确保企业在实施统计过程中有效對数据进行统计，对数据在企业内部进行相关审计时，可以利用比较基准数据包含企业可比信息、规模相似竞争企业的相关数据等，而分支机构数据包括预算和预算预测数据以及以往的企业可比信息等，这些信息可以采用内外部进行收集，因而具有稳定性和真实性，很大程度上减少了人为进行操作和控制，采集信息的途径包括互联网数据、国内国外政府数据库等。
当然为了尽可能替身基准数据的全方位可靠性，内部审计工作人员要制定其自身企业战略定位，选择适合企业发展的相关指标，在制定指标以后进行分析和对比寻找缺点与差距，对其存在的疑点问题，企业部门进行相关整改，最终保证审计数据的有效获取。
企业内部财务实施共享的服务中心是审计数据获取的有效来源。
结合审计对象实施特点，对审计数据形成进行有效获取，确保无纸、电子化进行内部实施存储，审计途中要借助智能化的手段，确保企业在计算机行业快速发展的同时，能健康有序发展。
3.1.2 审计数据的处理与存储审计分析数据具有较高程度的有效、完整和准确以及可靠性都是需要外部审计和内部管理层进行认可的，有时候为了保证数据的质量，会对各渠道收集的数据进行预先处理，用数据集成和清洗的方式消除无效数据，提升空间存储的有效使用率。
当前传统存储设备性能和升级算法不能适应财务共享模式和非结构数据进行处理的需求，因而在智能审计模式的标准下可以使用其核心是HDFS分布的文件系统，MAPREDUCE编程模型等，其可以运用数据处理平台，达到对大数据标准下大规模数据的分析处理。
而且以低成本构建的方式以及伸缩性高、容错性高的优点进行分布系统，易于数据的查询和处理。
在智能审计的相关模式下，数据存储可以使用数据仓库进行存储，并构建数据集市，让其归属于数据仓库并按分类形成数据类型。
3.1.3 深度学习在智能审计数据分析中的应用内部审计项目会根据不同的内容和目的的划分是依靠财务报表、经濟责任和效益审计来完成的，智能审计数据分析是通过各个项目下进行构建评价指标体系并进行分析对比的过程。
结合内部审计数据分析和人工智能技术，让数据分类问题得到妥善解决。
首先，要对智能审计数据分析模型进行构建。
内部审计数据是由深度学习网络的输入层所构成的，通过系统深度的学习网络模型能对实际审计项目数据参数进行全面有效分析。
同时，能有效覆盖内部实施审计对象要求的结构、非结构化的内部需求。
审计数据能否达到评判的要求将直接影响判断的难度及数据跨越的维度，从而导致确定审计项目也具有一定难度。
针对这一现象，可以减少数据特征的相关维度，在内部审计中可以运用深度学习网络模型，进行逐步抽象，最终有效输出符合相关审计项目所需要的变量。
其次，进行有深度的学习训练。
在实际应用中深度学习网络模式已经有了多方面的进展，信息数据取得的途径是由易到难，深度学习的应用模式主要有三种，即自动编码器、卷积神经网和深度信任网络等。
无监督学习是自动编码器的一种，是较为基础的应用其通过不断输入值和解码进行指标参数从而进行调整。
经过各种训练在网络中可以获得抽象特征，能代表信息号输入，用来解决无监督训练的需要，这就是深度学习训练的第一个阶段，而其二个阶段就是对其监督训练方式进行改善，提升识别和预测能力进而学习准确刻画的网络特征，将输入值取得更好的特征标准，最终分类输出数据。
3.2 内部智能审计数据分析系统的设计通过开展内部智能审计数据分析系统的设计和研发，利用验证模型检验其是否可行和适用，使用案例手段调查实际状况，将案例企业的经济效益指标进行对比，促进其系统不断优化审计和进行完善。
对审计单位内部财务共享内部数据的信息中心进行考察，将收集获取的内外部信息进行有效分析，进而对被审计单位实际状况得出结论，让企业经营管理水平能够让管理层面和审计工作人员进行了解。
其设计定位是对于系统的设计需要支持大量审计项目的实际需求，要进行设置在系统中的各项评价指标，以此给决策层展示直接通过系统生成的可视化审计报告并提供参考书籍分析，准确展示内部系统服务实施管理项目，确保内部审计工作健康有序进行。
审计数据分析系统是由审计项目、码表管理、审计结果、数据更新四个模板构成的。
以系统为MATLAB2015a和数据库是SQLANYWHERE来进行技术支撑，通过定时输入企业值和比较基准值，由审计人员根据相关目的进行分析，继而开展下一步审计活动，最终系统生成相关图形数据报告，将其经营管理成果以更为直观的方式展现在企业决策层面前。
4 结论高度的智能化态势发展是企业内部审计不断完善的结果，其主要归功于逐渐成熟的企业内部管理方式。
当然，无论审计技术发展到任何程度，仍需解决的是提高效率和质量的获取问题。
对此，对智能审计的相关应用需要进行调研和分析，在实现路径上不进行客观性的设计，只是简单从宏观视角去建造智能审计数据分析的模型。
当人工智能不断发展，智能审计也会逐步发展。
企业在运用此技术时，学会总结相关经验，对问题进行分析反馈并解决，最终实现各项业务、流程的智能审计，为企业经营和发展奠定良好的基础。
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