标签：审计 头疼 人类 审计师 柯洁 学习 围棋 深度 攻城略地

管人类才刚刚开始理解人工智能，或者更具体的讲，机器学习的动态功能，但这一概念已经存在了数十年。
Internet的兴起以及计算机处理速度和数据存储能力的提高，带来了数据的海量爆发式增长。这些精确、富有意义的数据，使机器学习成为现代生活的重要组成部分，更进一步催生了包括深度学习在内的革命性算法进步。在区区24个月内，完成了对人类3000年围棋经验碾压式的胜利。
不得不让我们怀疑，深度学习在未来几年内，有能力对几乎每个行业，带来颠覆性的影响，审计行业也不例外。
深度学习是机器学习的一个子集，它通过使用人工神经网络来更接近地模仿人类学习，从而执行更复杂的任务，如视觉对象识别。
深度学习最著名的例子正是谷歌公司的阿尔法狗（AlphaGo）。这套系统熟练掌握了围棋技能，围棋对弈的智力复杂程度超过了国际象棋，此前人们认为计算机永远无法与人类最优秀的围棋棋手匹敌。与以往通过棋局数据库学习获胜策略的项目不同，AlphaGo完全通过自学成才，不仅击败了人类对手，而且还使用了极富创造性的获胜招式。创造了阿尔法狗的谷歌子公司DeepMind首席执行官戴密斯·哈萨比斯（DemisHassabis）表示，“我们非常惊讶，它们推翻了数百年来公认的智慧”（Hassabis，2017年）。
如今，深度学习系统已实现了商业化应用，并且在“四大”会计师事务所中得到运用：例如，毕马威使用IBMWatson来分析商业抵押贷款投资组合；德勤与加拿大人工智能公司KiraSystems合作，代替人类“阅读”成千上万的复杂文件（如合同、租赁协议和发票等），同时提取和组织如关键词或短语等文本信息。
在大数据时代，审计师可以获取的结构化信息只是更广泛数据世界中的一个片段或抽象概念。但这种“暗物质”却以非结构化的形式存在着：深度学习分析一系列内外部信息来源的能力意味着，大数据有机会提供补充的审计证据以及审计描述的素材。
“例如，利用深度学习来分析社交媒体帖子和新闻文章的内容，可以帮助审计师了解潜在的法律风险、业务风险、内部控制风险或管理层欺诈风险……审计师能够通过分析客户的评论，识别存在问题的产品或服务……财报电话会议问答环节的情绪评分，则可助力审计师预判内部控制的重大薄弱环节。”（Sun&Vasarhelyi，2018年）
在审计中使用深度学习，可能不仅包括提取固定的单词或短语集，甚至不仅限于明确表达的内容：
“审计师与管理层、内部审计师、员工、前任审计师、银行人员、法律顾问、承销商、分析师或其他利益相关方进行面谈。这些受访者使用的语言、以及他们在访谈中回答问题的方式，可能与答案本身一样重要，因为其中或许潜藏着欺诈的迹象。例如，使用具有不确定性的表达，比如‘有点儿’、‘也许’或‘大概’，以及回应迟疑，都可能预示着隐瞒或伪造的情况。”（Sun&Vasarhelyi，2017年）
技术正在推动会计行业转型，并且可能彻底改变审计工作。无论是有志于从事审计工作的行业新人，亦或者是经验丰富的审计老将，了解最重要的驱动着审计变革的新技术，无疑能更有效升级你的技能包。如果你还不知道是哪些新种技术，不妨阅读https://cn.accaglobal.com/insights/c90/audit-and-tech.htmlACCA与CAANZ一同完成的这份前瞻性报告。针对机器人流程自动化

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来源： https://blog.csdn.net/ant1985830/article/details/114519853

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