传统的内部审计往往存在对财务报表、账簿等结构化数据的依赖，而忽视非结构化数据中的丰富信息，导致风险预警的效果大打折扣。人工智能（AI）技术的引入，能够在快速、准确处理大量数据的同时进行实时监测，大大提高了风险预警响应的及时性，为内部审计带来了新的机遇。

通过将AI技术深度嵌入内部审计财务风险预警中，能够形成“数据驱动决策、算法预判风险、系统闭环管控”的新型审计生态，从而全面提升内部审计对财务风险的预警能力。

大型企业在财务核算上，大多引入了财务共享服务中心（Financial Shared Service Center, FSSC）模式，将结构化和非结构化数据集中于一体并形成数据库，解决了多源异构数据的整合难题。

现阶段的内部审计工作中，仍难免掺杂着个人主观判断，而通过人工智能的神经网络模型，如多层感知（MLP）、循环神经网络（RNN）等技术，能够建立起统一的判断标准。

一是针对会计核算、税务管理、资金收支等不同风险类型，可借助AI技术制订标准化、差异化预案。二是实施整改销号动态跟踪管理，由系统自动核查整改结果，对未达标任务自动执行升级督办。三是减少人工干预，缩短风险响应时间，不断迭代风险管理能力。

目前，各类培训课程和继续教育大部分仍然停留在理论层面，缺少实际操作环节，应通过制订培训计划、承担培训费用、提供学习平台等方式来解决复合型人才短缺的问题。

一是通过搭建集中数据处理单元及标准化接口协议以提高数据录入的质量。二是采用分布式计算架构，实现关键指标的实时流处理。

内部审计财务风险预警在应用AI技术过程中，需要将AI嵌入到业务、财务等诸多环节，数据安全与隐私保护面临着重大风险与挑战，因此需要借助专业技术优化数据加密算法。

有AI技术参与生成的审计结论，由于其模型的复杂性，审计人员往往难以理解和解释其定性依据和原理，难以直观判断审计意见的合理性。因此必须减少审计人员的个人主观判断，并建立健全由第三方参与的监督复核机制，以减少算法中隐藏的偏见。

AI技术在会计核算的实时纠偏、财务风险的及时预警、经济运行的监督检查等方面发挥了积极的作用。目前，已经较为成熟的应用环节包括数据采集、模型训练、风险监测、阈值调整。

某集团型企业审计人员通过运用“AI机器人”采集并校验影像资料，筛查出采购流程倒置、结算周期异常、库存物资短缺等问题，解决了人工核对效率低下、风险预警时效性差等问题。

某集团型企业在模型训练过程中，将财务报表错报、漏报问题的筛查手段、方式和流程等历史问题加入AI的训练数据中，显著提高了模型识别和预测风险的准确性。

通过将AI技术嵌入财务风险预警系统，可实现将自动生成的风险线索依据风险程度分发给审计人员进行复核，并将预警结果进行交叉验证，减少冗余警报。

引入AI技术的财务风险预警系统可依据风险程度与发生概率为不同风险等级配置相应的预警阈值，指标突破阈值即触发相应预警。