风险导向视角下审计判断专家系统构建，本文主要内容关键词为：专家系统论文,视角论文,导向论文,风险论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、审计判断专家系统的涵义及结构
专家系统属于人工智能的一个十分重要的分支。被誉为“专家系统之父”的Feigenbaum(1980)对专家系统做了如下定义：“……一个使用知识和推理过程来解决那些需要杰出的专业人员才能解决的问题的智能程序。在这一层次上解决问题所必需的知识，加上推理过程，可以认为是对从事该领域的专家水平的模拟。”简单地说，专家系统就是一个能仿效人类判断决策能力的计算机系统。20世纪80年代以来，专家系统引起了几乎所有科学领域的关注，并得到了广泛的应用。目前，审计判断专家系统正日益受到各大国际会计公司的重视。
一般而言，专家系统由知识库组件、知识获取组件、推理机、解释组件、对话组件及综合数据库构成（见图1）。
图1 专家系统基本流程
其中，知识库存放专家的专门知识，如与专门领域相关的书本知识、常识性知识以及专家凭经验得到的试探性知识。问题的求解是运用专家提供的专门知识来模拟专家思维的过程。这样，知识库中拥行知识的数量和质量成为系统性能和问题求解能力的关键因素。综合数据库主要用于存放关于问题求解的初始数据、求解状态、中间结果、假设、目标以及最终求解结果。推理机是在一定的控制策略下针对综合数据库中的当前信息，识别和选取知识库中的已有信息进行推理。知识获取组件是一种自更新系统，它的主要功能是实现专家系统的自学习，不断完善综合数据库。解释组件是根据用户的提问，对系统给出的结论、求解过程和系统当前的求解状态提供说明，便于用户理解系统的问题求解以及专家或知识工程师发现和定位知识库的错误，也有利于领域内的专业人员或初学者从问题的求解过程中得到直观的知识。对话组件是将专家或用户的输入信息翻译为系统可接受的内部形式，并将处理结果转化为用户易于理解的外部形式其中知识库组件，推理机和综合数据库是目前大多数专家系统的主要构件，知识获取组件、解释组件和对话组件是所有专家系统都期望具有的组件，但并非都能实现。
审计判断专家系统，就是模拟审计专家在审计判断过程中的思维方式与推理方法，用计算机模拟审计人员的各项能力，从而辅助审计人员进行判断决策的系统。该系统能综合专家系统和会计管理信息系统两方面的成果，是一种有效的决策辅助工具。
在面临复杂多变的环境时，运用审计判断专家系统可以迅速排序，可以减少单个审计人员的判断偏误或不同审计人员判断结论不一致的可能性，获取最佳策略。审计判断专家系统也可在业务发生时进行实时监测，不仅可以查出错报，而且能及时阻止作弊行为发生。审计判断专家系统还可开发出融合审计人员的专业知识和技能的辅助审计支持系统，大大提高审计判断的质量和效率。
二、审计判断专家系统的构建
基于风险导向视角的审计判断专家系统的操作流程和应用功能为：对话组件（审计师）—推理—检测—控制，形成一个闭环的控制系统，利用审计判断专家系统的学习功能不断地补充知识和规则，并将实时性和非实时性结合起来，构建一个高效的审计风险判断系统。进入系统界面（对话组件），审计师（使用者）输入对被审计单位的了解结果，可以用定性和定量的方式来表示，经过解释和知识获取组件的处理后进入推理系统，结合知识库中原有的规则和事实，对输入的不同层次风险因素获取组件进行预处理后进入推理系统，结合知识库中原有的规则和事实，对不同层次风险因素的识别、筛选和分析，并利用解释组件加以证实或否定，分解出会计报表剩余风险，即重大错报风险。最终输出的内容为对每个报表项目的重大错报风险的描述，包括定性和定量的结果。
在执行风险评估时，专家系统各组件的基本功能如下：
1.知识库组件以计算机易于处理的格式（形式）存储以各种方式获得的专家知识（包括推理规则）。它与一般数据库的差别在于：一般数据库是固定的，即是被动的，而知识库有创造性，能主动地加以更新和扩充。知识库主要包括专家知识库、故障字典库、元器件库等。
在审计判断专家系统中，首先从风险评估角度出发，构建多层次结构化的数据库，将审计风险层次分为企业战略系统风险、环节风险和剩余风险三个层次，并分别从各个层次进一步细化专家的风险评估经验和判断规则。
2.对话组件，是用户输入的自然语言的处理（如用户输入某些问题或向专家系统提出问题和要求等），向用户输出各种答案或结论的语言处理，各种图形和表格的处理，向用户描述推理过程或所得结论的依据等。其主要目的就是让系统和用户之间尽可能以便于实现的方式交换各自的信息。
3.推理机是专家系统的主要部件之一，主要功能是根据一定的控制策略有选择地从知识库中选取有关知识，然后对所求问题进行逐步推理，直到取得满意的结果为止。推理机包括两个部分：一是控制策略，即推理的方向和推理规则的选择策略。二是推理方法，主要是指精确推理和非精确推理。所谓精确推理就是指推理所得结论是完全确定的（即或是肯定的，或是否定的）。而非精确推理具有一定的非确定性，因此经常用一些不确定性度量（如可信度、隶属度函数、概率等）来标识。本系统采用非精确推理方法，主要运用可信度理论、贝叶斯概率理论和模糊理论等几种，因为故障诊断要处理的问题不仅是复杂的、而且需要有相当的灵活性和模糊性。在审计判断专家系统中，将风险征兆按既定层次并按控制策略和推理方法输入专家系统进行推理，有选择地选取相关知识，直到取得合理结果。
4.知识获取组件是专家系统的重要组成部分，其主要功能是从书籍、文献和其他资料中提取或精炼出有价值的知识，然后把这些知识转换成计算机易于存储、搜索和管理的形式，最后把这些已形式化的有价值的知识按一定的数据结构形式存入知识库。在审计判断专家系统中，知识获取组件负责将专家经验（规则）和客户经济活动、关于企业的事件、其他经营组织和环境因素（比如现在以及预计的经济和行业环境、企业战略、核心业务的业绩等）进行预处理，并存储在知识库中，以备推理机调用。
5.解释组件，是对给出的结论做必要的解释和论证，以使用户能发现错误结论的根源（如知识不完备，甚至是错误或矛盾的），或提高对正确结论的可信度。因此审计判断专家系统在工作过程中需要自动记录下执行的全过程。在一个较完善的审计判断专家系统中，解释组件是必不可少的。对推理机得出的解进行内码转换并传输。推理机得出的结果经过解释环节输出，显示在系统的人机交互界面上，寻求决策人员的确认和进一步分析。在本系统中即表现为风险评估结果的最终输出。
图2 审计判断专家系统流程
基于上述描述，审计判断专家系统形成图2所示的风险评估循环递推的过程，审计师在审计流程中不断反复运用审计判断专家系统：首先设定目标，通过对话组件进入审计判断专家系统装置；然后通过该装置的内部有效运行机制获取解释信息，形成或产生新认识，调整更新概念框架，根据概念框架计算或修正期望值；最后识别、评估产生财务报表重大错报风险的环境和活动，使之与风险评估结果协调，缩小审计判断偏误，动态地提高审计效果，最终控制审计风险，正确出具审计报告。
虽然审计判断专家系统是一种有效的决策辅助工具，但在实际运用过程中不可盲目或过度依赖该系统。毕竟机器不可代替人脑，专家系统只能在一定程度上减少审计师的判断偏误，有效提高工作效率，审计意见的正确出具必须依赖审计人员的判断。