企业在很大程度上依赖内部审计职能来实现业务目标，满足监管要求以及有效的处理风险。然而，传统的审计方式正面临诸多挑战，由于过度依赖人工操作，审计师疲于应对不断变化的监管环境和海量数据，难以及时识别新兴风险。这些瓶颈使得企业在当今快速变化的商业环境中难以灵活调整、持续发展。
幸运的是，前沿工具与创新方法正为这些问题提供革命性的解决方案。将人工智能（AI）的模式识别与数据处理能力和敏捷Scrum快速迭代、循序渐进的方法相结合，正在为内部审计开辟全新的可能性。
研究空白
长期以来，AI与敏捷Scrum被视为两个独立领域，如同分别拼好的拼图碎片。AI擅长数据分析与异常识别，而敏捷则强调灵活性与快速响应变化。那么，如果将二者融合，会发生什么？试想一下，像IBM Watson或谷歌云异常检测工具这样的AI系统，与敏捷冲刺（sprint）协同工作，会带来怎样的效率跃升？
现有研究往往聚焦于人工智能的优势（如欺诈识别、问题预测）或敏捷在增强团队协作方面的能力。但如果让人工智能的实时洞察来指导冲刺过程呢？人工智能能否用于规划冲刺任务或确定任务优先级呢？
因此，构建一个整合AI与敏捷的实践框架显得尤为必要。例如，借助Tableau这类具备预测分析能力的工具，可向审计团队精准标注风险最高的领域。通过分析人工智能与敏捷在不同场景下的互动模式，可见二者结合能让审计更快速、更精准、更具适应性，助力企业实现审计现代化，使其能够跟上复杂商业环境中快速变化的节奏。
尽管已有研究分别探讨了敏捷和AI在审计中的应用，但少有研究会关注二者的结合情况。本文将先分别剖析两种方法，再将其整合为一个统一框架。
AI通过提升效率与洞察力，正深刻改变内部审计的运作方式。其先进的机器学习（ML）能力在欺诈检测方面十分有用，因为它们能比人工方法更快地识别可疑模式和行为。AI还具备异常检测能力，能够通过筛选海量数据集，找出可能预示潜在风险的异常情况。这些能力有助于主动降低风险。具体而言，机器学习可识别欺诈模式，而其他人工智能工具则能标记财务和运营异常。
自然语言处理（NLP）通过快速分析大型数据集来简化流程，减少手工工作和人为错误。这种智能审计方法使审计人员能够专注于战略分析，而非繁琐的任务，最终使审计更具洞察力、效率和价值。
随着AI智能体的持续进化，其在重塑行业、优化流程和推动创新方面的潜力，正远远超越我们过去的想象。
审计流程中的敏捷Scrum
敏捷方法，特别是Scrum，为传统审计提供了更具弹性的替代方案。通过短周期迭代、定期站会和复盘会议，Scrum支持持续审查与动态调整，使审计能快速响应组织变化。它强调与利益相关者的紧密协作，确保审计目标与企业战略保持一致；同时，其渐进式推进机制允许在获取新信息后及时调整方向。
Scrum中的三个核心角色至关重要：产品负责人根据业务需求确定审计任务的优先级；Scrum主管确保团队遵循敏捷原则并清除障碍；开发团队（即审计人员及相关专业人员）则高效执行具体任务。这些机制共同作用，使敏捷Scrum成为企业实现更灵活、高效、贴近业务需求的内部审计的理想选择。
AI在审计流程中的价值
AI不仅提升效率，更能深化审计洞察。基于机器学习的自动化系统可承担数据校验、对账等重复性工作，释放审计人员精力，使其专注于风险识别、分类以及与利益相关方的沟通。NLP工具还能自动生成结构清晰、内容完整的审计报告，提升输出质量与一致性。
AI驱动的实时监控系统（如SAP的“预测性会计”模块）能够即时发现潜在问题，提供早期预警，实现主动式风险管理。更进一步，AI支持预测性分析——通过分析历史数据趋势，预判潜在风险点与合规漏洞，帮助企业提前部署防范措施。例如，谷歌云AI等平台可从庞大数据集中挖掘出预示新兴风险的隐藏模式，让审计人员在问题恶化前及时介入。
此外，基于Tableau或Power BI等平台构建的AI增强型交互式仪表盘，可实时展示审计进展与关键绩效指标，提升决策效率，帮助审计团队动态响应组织需求与监管环境的变化。
人工智能的演进：从智能到行动
随着新应用的涌现，AI智能体（AI agents）正在彻底改变任务执行的方式。未来，AI智能体的数量甚至可能超过人类。与仅具备分析能力但缺乏实际操作的“原始”AI不同，AI智能体能够将知识转化为实际行动。
这种转变对内部审计尤为重要，在内部审计中，AI智能体可以实现常规流程的自动化，使审计人员能够专注于创新和风险管理。AI智能体可能会取代传统的业务应用程序，这些应用程序接口主要用作创建、读取、更新、删除（CRUD）数据库操作。AI智能体不依赖静态软件，而是可以通过应用程序编程接口（API）和中间件动态整合数据库，确保安全高效的交互。通过利用现有工具和框架，AI智能体能够生成软件代码并自主执行复杂任务。随着AI智能体的不断发展，有望以前所未有的方式重塑行业、优化运营并推动创新。
应用场景：GitHub Copilot 在内部审计中的实践
由于人工智能在内部审计中的应用仍处于早期阶段，与依赖历史先例的传统案例研究相比，应用场景提供了更实用的框架。由于人工智能与内部审计职能的整合仍在发展中，实际应用案例有限。应用场景提供了结构化的、基于场景的分析，展示了人工智能与敏捷 Scrum 方法相结合如何提升审计流程。下图概述了各种人工智能驱动的应用场景，如自动化内部审计脚本、风险评估、合规监控和欺诈检测。这些例子说明了 GitHub智能助手等人工智能工具如何通过生成脚本、自动化常规检查和增强数据驱动决策能力来优化审计职能。
人工智能分析能够实时检测模式和异常，发现可能被忽视的潜在欺诈或合规风险因素。同时，敏捷的灵活框架使审计团队能够快速调整并响应这些见解。
例如，应用场景提供了人工智能当前适用性的具体例子，而非仅参考过去的实施情况。人工智能生成的 Python 脚本可以核对跨部门的财务交易，减少人为错误并提高效率。同样，人工智能驱动的网络安全审计可以分析系统日志中的异常，实时标记未授权的访问尝试。这些应用场景可作为实施蓝图，使审计人员能够试验人工智能驱动的解决方案，验证其有效性，并迭代改进流程 —— 这与敏捷 Scrum 的持续改进原则一致。内部审计人员可以弥合人工智能的理论潜力与其实际应用之间的差距，为更高效和具有风险意识的审计实践铺平道路。
人工智能与Scrum的协同作用
人工智能与敏捷Scrum之间的协同作用增强了每种方法的优势，为内部审计带来了显著优势。人工智能与敏捷Scrum方法的结合加强了内部审计实践。人工智能分析能够实时检测模式和异常，发现可能被忽视的潜在欺诈或合规风险因素。同时，敏捷的灵活框架使审计团队能够快速调整并响应这些见解。
在冲刺评审期间，团队评估使用人工智能识别风险领域，并相应地调整优先级。这种灵活响应式方法帮助审计人员将精力集中在最关键的领域，减少风险监督中的盲点。
这种整合还提升了报告能力。现代可视化工具简化了详细审计报告的编制过程，而敏捷框架通过冲刺评审和回顾提供了定期完善这些成果的机会。例如，冲刺评审通常会展示交互式仪表板，让利益相关者清晰了解审计发现和进展情况（如下图）。
这种技术能力与方法灵活性的结合创造了一个更具动态性的审计环境。企业能够快速应对新出现的风险，同时保持对其运营的战略一致。这形成了一种更强大的风险管理方法，更适合当今快速变化的商业环境。
结论
AI与敏捷Scrum的融合，正在为内部审计带来根本性变革，重塑风险与合规管理的方式。尽管目前AI在审计中的实际应用仍有限，但通过构建具体应用场景，我们得以更务实地探索其潜力。这些场景展示了AI与敏捷如何协同推动审计工作的现代化。
如今，先进的AI工具已能承担编写脚本、数据核对、风险评估等耗时任务，不仅大幅降低人为错误，也提升了审计的准确性。例如，定制化的Python脚本可自动完成跨部门数据验证，智能风控模型则能及时标记异常交易，帮助审计人员精准锁定重点。
当AI与Scrum的灵活机制结合，审计团队便能根据实时发现快速调整方向。尤其在冲刺评审中，一旦AI发现异常，团队即可立即切换重点。报告环节也实现质的飞跃：可视化分析工具生成的交互式仪表盘，让复杂信息一目了然，便于决策。这些报告还会在每个冲刺周期中不断优化，更贴合利益相关方的需求。同时，系统还能持续监控合规状态，提前发现诸如违规支出或安全漏洞等问题，防患于未然。
当然，这一新模式也面临挑战，如数据质量、AI透明度以及对敏捷方法的接受度等问题。但只要坚持良好的数据治理、采用可解释的AI技术，并辅以充分的培训，这种融合方式必将带来更高的效率、更强的风险感知能力和更扎实的合规保障。对于希望在变革中保持领先的组织而言，这是一条切实可行的前进之路。
作者：托马斯?J?贝尔三世
来源：ISACA微信公众号
编辑：孙哲