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安永声称成功利用人工智能发现审计欺诈行为

发布时间：2023-12-04 22:56 来源：FT中文网

安永英国和爱尔兰保险管理合伙人凯斯•巴罗(Kath Barrow)表示，在首批被检查的10家公司中，新系统发现两家存在可疑活动。客户随后证实，这两起案件都是欺诈。

会计师事务所安永称，其人工智能系统可快速发现可疑活动，但业界对于依赖这项新技术存在分歧。

安永的系统在首批检查的10家公司中发现两家公司存在可疑活动，但怀疑论者表示，由于欺诈行为各不相同，人工智能可能发现不了某些蛛丝马迹。

今年早些时候，“四大”会计师事务所之一安永(EY)试用了一种被训练用于识别欺诈的人工智能系统，审查了部分英国审计客户账户，结果令人震惊。

安永英国和爱尔兰保险管理合伙人凯斯•巴罗(Kath Barrow)表示，在首批被检查的10家公司中，新系统发现两家存在可疑活动。客户随后证实，这两起案件都是欺诈。

这一早期成功说明了为什么一些业内人士认为人工智能在提高审计质量和减少工作量方面具有巨大潜力。他们希望，由人工智能驱动的系统吸收和分析大量数据的能力可以提供一个强大的新工具，提醒审计师注意不法行为和其他问题的迹象。

然而，审计机构对于能在多大程度上依赖这项尚未得到广泛测试、而且往往不甚被理解的技术存在严重分歧。

一些审计公司对人工智能系统能否获得足够高质量的信息来可靠地检测多种不同的潜在欺诈形式持怀疑态度。如果审计人员使用机密的客户信息来开发人工智能，那么也存在一些对数据隐私的担忧。

这些问题意味着，英国大型审计公司之间的做法存在明显差异。尽管安永拒绝透露其软件的细节或所发现的欺诈行为的性质，但巴罗表示，调查结果表明，该技术在审计方面具有“用武之地”。

“这感觉像是我们应该开发或探索的东西。”她说。

然而，“四大”会计师事务所之一德勤(Deloitte)英国业务审计和鉴证业务人工智能主管西蒙•斯蒂芬斯(Simon Stephens)指出，欺诈行为相对罕见，而且往往彼此不同。这就意味着人工智能系统不一定能识别出某些蛛丝马迹。

“欺诈……每一种都是独一无二的，每一种的实施方式都略有不同，”斯蒂芬斯说，“从本质上讲，欺诈是通过使用新技术的或用新弱点来规避保护措施，而人工智能目前在这方面应对不佳。”

监管机构可能对如何部署这项技术拥有最终决定权。审计监督机构英国财务报告委员会(Financial Reporting Council)的鉴证技术主管杰森•布拉德利(Jason Bradley)表示，如果使用得当，人工智能提供了“支持提高审计质量和效率”的机会。

但他警告说，公司需要专业知识来确保系统按照正确的标准运行。他说：“随着人工智能应用的增长，审计人员必须具备批评人工智能系统的技能，确保输出的使用是准确的，并能够以符合标准的方式部署工具。”

虽然传统的审计软件必须被告知哪些数据模式表明欺诈或其他问题，但人工智能系统经过训练，可以使用机器学习和来自多个过去已知不当行为案例的数据来发现问题。随着时间的推移，随着经验的积累，他们应该会做得更好。

如果能够减少审计员的工作量，该技术可能会特别有用。世界各地的公司都在努力培训和招聘员工。它还有助于提高标准：近年来，审计机构遗漏了严重的财务问题，导致了外包商Carillion、零售商BHS和咖啡馆连锁店Patisserie Valerie等企业的倒闭。

根据巴罗的说法，安永的实验使用的机器学习工具经过了“大量欺诈计划”的培训——这些计划来自公开可用的信息和该公司过去参与的案件。安永表示，虽然现有的广泛使用的软件会查找可疑交易，但其人工智能辅助系统更为复杂。它经过训练，可以寻找通常用于掩盖欺诈的交易，以及可疑交易本身。该公司表示，在最初的10个试验客户中发现了这两种欺诈行为，因为培训数据中存在类似的模式。

“它所做的事情就是在说：这是你应该进一步探索的东西，”巴罗将人工智能系统描述为审计人员的“副驾驶”。“它让我们集中精力去了解更多东西。”

然而，其他公司怀疑人工智能系统是否足够聪明，能检测到复杂的欺诈行为。另一家“四大”会计师事务所毕马威英国(KPMG UK)附和了德勤的斯蒂芬斯的担忧。

毕马威表示：“欺诈本质上是不可预测的，因此使用已知的欺诈案例来训练机器学习模型具有挑战性。”

斯蒂芬斯承认这项技术在审计中有其用途。但他认为它的作用要有限得多。他说：“人工智能可以自动化一些更平凡、可重复的任务，让我们的审计人员能够专注于风险最大的领域。”

德勤目前将人工智能的使用限制在不太复杂的任务上，并就在公司账户中寻找何种异常提供了明确的指示。

斯蒂芬斯说，其中一个问题是，一家公司可能会将其详细的财务数据视为专有信息。这将使得使用这些私人信息来训练一个随后审计另一家公司的系统变得困难。

“任何开发人工智能的人都必须认识到这一点。”他说。

巴罗承认存在挑战。她表示，对于审计人员来说，了解人工智能系统的编码工作方式、产生的结果的真正含义以及用于训练它的数据的性质至关重要。

“我们需要补充.... 运用审计师的怀疑态度，这样我们就能清楚它是否符合目的。”她说。

她还认识到使用公司专有信息来训练人工智能系统的问题。但她表示，有足够的公开信息来补充安永自己的案例，并为该公司自己的人工智能系统提供有意义的培训。

巴罗说：“技术已经在很大程度上帮助我们进行风险评估和风险识别。人工智能将日益成为我们可以使用的另一种工具。”

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