专家系统在审计实务中的应用，本文主要内容关键词为：专家系统论文,实务论文，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、人工智能与专家系统
所谓“人工智能”就是智能机器所执行的通常与人类智能有关的功能。如判断、推理、设计、思考和问题求解等思维活动。
专家系统是一个智能计算机程序系统，其内部具有大量专家水平的某个领域的知识和经验，能够应用人工智能技术利用人类专家的知识与解决问题的方法和经验进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以解决那些需要专家决定的复杂问题。专家系统可以解决的问题一般包括解释、预测、诊断、设计、规划、监视、修理、指导和控制等。
二、审计专家系统
审计专家系统（ＡｕｄｉｔｉｎｇＥｘｐｅｒｔＳｙｓｔｅｍ）是建立在会计电算化和计算机人工智能技术基础上的一种计算机审计软件系统。与普通计算机辅助审计技术不同的是，它利用人工智能的原理，借助计算机模拟人类的思维过程，对会计电算化信息系统的数据进行计算、分析与推理，作出相应的判断，提出审计建议及线索，以供审计人员进行进一步的重点审计，从而得出审计结论。建立审计专家系统的目的就在于：提高审计效率，降低审计风险，进而保证审计报告的质量。
审计专家系统的工作过程大致分为三个阶段：初始化阶段、实质性测试阶段和完善工作底稿阶段。每一个阶段，系统会自动地根据审计人员事先所选择的要求和系统数据库中所存储的相关知识，分若干个推理判断的步骤，对被审计单位的会计资料及其他相关资料进行审查，并会自动地查找出所存在的各类错误、舞弊、异常数据和变动及其他不利于企业经营的情况，再以列表或审计意见初稿的形式向审计人员列示。而在每一阶段，审计人员都可以通过系统的人机对话界面对审查情况进行监控。
构建审计专家系统，首先就要构建系统的知识库与推理机。知识库要将各项审计专业知识分门别类地储存在审计专家系统的知识库中，以供推理机在进行具体审计工作时调用。这些知识是目前可能获得的所有审计依据，包括：以《会计法》、《公司法》、《企业会计制度》、《注册会计师法》和《独立审计准则》为主的各种法律、法规和制度。更应包括审计专家在长期实践中积累的
审计经验。知识库中储存的信息，可以通过知识库管理子系统的人机对话界面得到人类审计专家的进一步确认，也可以通过数据接口定期更新。推理机是根据系统知识库的信息对被审计单位的会计资料（包括各种凭证、账簿和报表）进行分析与判别，得出其是否合法合规的结论，并在指出错误纪录的同时对其可能发生的财务不利情况进行预警。
三、可利用的现有计算机技术
１．数据库系统。数据管理技术具有以下特点：数据结构化，易扩充，独立性强，并具有多种数据控制功能。在审计专家系统中，知识库是
整个系统的基础，审计专家系统执行审计程序的依据就存放在知识库中。一方面，可以保证存贮数据的安全与完整；另一方面，还可以运用适当的数据库管理系统（ＤＢＭＳ）对数据库的运行、扩充和维护实行有效控制，从而使审计专家系统的知识库更加完备。
２．集成电子表格。可用于辅助审计，编制审计表格、调整分录、试算工作底稿，进行财务与效益分析及分析性复核。同时还能进行预测决策分析以便进行效益审计，或能按指定的条件，对电算化会计系统的电子账户进行查询、分类、排序、汇总、统计等处理，对相关文件进行核对，检查等。集成电子表格的强大功能，尤其是一些统计分析功能使推理机所承担的汇总、统计、核对、分析等多种职能得以实现，从而实现了审计的计算机人工智能化。
３．计算机网络技术。在进行审计时，网络技术可用于计划和实施完成等各阶段。计划阶段，可通过计算机网络了解被审计单位的基本经营情况，进而制订相应的审计计划。实施阶段，审计系统在检查财务资料时，可经授权后越过防火墙，利用网络技术直接查询企业的经营资料，如凭证、账簿等。同时，在进行实质性测试时，审计系统还可以经过四通八达的网络，就被审计单位的情况向第三方要求验证。
四、审计专家系统的模块体系
如上所述，审计专家系统模拟人类专家思维进行审计的过程，分为初始化、实质性测试和完善收尾三个阶段，每一个阶段又可细分成若干个步骤，由此组成了审计专家系统的逻辑模块体系。所谓的“逻辑模块体系”是与系统的“物理模块体系”相对应的，是指系统完成一个完整的审计业务所需要运用的各个功能模块的总称，每一个阶段或步骤的功能能否有效地发挥就决定了建立审计专家系统的尝试能否成功。而后者则是指为了完成这些功能，系统所需要具备的物理条件。
为使审计专家系统有效地发挥这些功能，首先就要构造相应的部件，也就是要根据计算机和人工智能技术中的原理建立起相应的物理模块体系。一般地，作为一种模拟人类专家水平来解决问题的计算机专家系统（如下图所示），必须具备以下几个部件：（１）知识获取环节（ＫｎｏｗｌｅｄｇｅＡｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎＲｏｌｅ），用来选取知识源，保证知识的一致性使系统的知识得以不断的更新与补充；（２）知识表达环节（ＫｎｏｗｌｅｄｇｅＲｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎＲｏｌｅ），运用各种表达法，解决内码转换问题，使信息在系统内部各部件之间得以沟通；（３）知识库（ＫｎｏｗｌｅｄｇｅＢａｓｅ），包含各种案例、规划、策略等信息的结构化数据库，是系统执行人工智能功能的基础；（４）知识库管理子系统（ＫＢＭａｎａｇｅｍｅｎｔＳｕｂｓｙｓｔｅｍ），是知识库操作，与其他部件进行联系的桥梁；（５）推理机（ＲｅａｓｏｎｉｎｇＥｎｇｉｎｅ），专家系统的主要部件之一，根据程序，推断出问题的可能解；（６）解释环节（ｌｎｔｅｒｐｒｅｔａｔｉｖｅＲｏｌｅ），对推理机得出的解进行内码转换并传输。系统的知识表达环节是联系审计专家系统与外界信息的桥梁。人
类审计专家的知识和审计时遇到的问题都需要经过表达环节才能被系统接受。知识表达环节起到了接收与传递的作用。
系统的知识获取环节并不仅仅是一个数据传输接口，还应具有知识的收集、检查和精炼的作用。人类审计专家输入到系统的知识也叫“生知识”，这样的知识系统不易直接采用，它可能还包括了冗余成分和互相矛盾的地方。因此，知识获取环节不仅要通过知识表达环节“获取”知识，还要对知识进行一致性检查，冗余度检查等一系列检查，将“生知识”化为“精炼知识”，这样才能进入知识库为推理机所利用。
知识库是一个有层次的结构化数据库。主要用于存贮专家系统的知识。这些知识包括有关的政策法规、财政纪律、会计原理等，不仅来源于审计专家，还有各个行业的工程技术人员和法律人员等。与知识库相结合的是知识库管理子系统。这个子系统其实是由一系列知识库的操作命令程序组成的。这些操作命令主要包括：知识库的读写与更新、知识的存贮、查询和维护等。审计专家系统的其他部件与知识库之间的联系以及系统的人机对话功能的实现，都要通过知识库管理的子系统。
推理机是由一组具有推理策略的程序组成的，主要功能是查询和预警分析。推理机可根据系统知识库的数据，对被审计单位的财务数据自动地进行判断，就其合法性、合规性、真实性得出推理结果。这一结果经过解释环节输出，在系统的人机交互界面上，寻求人类审计专家的确认和进一步分析。
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