(一)什么是人工智能
人工智能( ArtificialIntelligence,Al)是一个横跨多个学科领域的概念，它致力于研发能够模拟、延伸和扩展人类智能的系统。其中，NIST的定义尤为广泛接受:人工智能是指由机器展示出来的智能行为，这些机器能够执行通常需要人类智能才能完成的任务，如视觉感知、语音识别、决策制定、语言间的翻译等。
(二)人工智能的应用
人工智能是一项革命性的技术。机器学习、自然语言处理等技术的进步使人工智能在医疗健康、金融、制造、零售等众多行业得到了丰富的应用。
1.医疗健康行业。人工智能正显著改变着疾病诊断与治疗的方式。通过深度学习算法,AI系统能精准分析医学影像，辅助医生早期识别癌症等疾病，提高了诊断的准确率和效率。此外， AI还用于基因组学研究,加速新药研发过程，并通过分析患者个体数据，支持精准医疗策略的制定,实现个性化治疗方案。
2.金融服务行业。人工智能在金融行业的风险管理和投资管理中发挥着关键作用。通过大数据分析,企业能够快速评估用户信用风险，优化信贷审批流程;同时，AI还能有效检测金融欺诈，保护用户资产安全;在投资领域，AI提供了智能投顾服务，依据市场趋势和个人偏好，为投资者提供定制化投资建议，增强了决策的科学性。
3.制造行业。人工智能推动了从传统制造到智能制造的演变。通过收集设备数据，AI能够进行预测性维护，提前预警潜在故障，避免非计划停机;在生产过程中，AI优化了生产线的调度与资源配置，提升了生产效率和产品质量;在库存管理方面，企业可以通过AI预测客户需求变化，从而实现动态库存管理，减少库存积压，降低运营成本。
4.零售行业。利用人工智能技术，零售业为用户打造了全新的消费体验。AI算法通过收集和分析消费者购物数据和浏览记录等，可以提供精准个性化商品推荐，帮助企业有效提高销售额和用户粘性。通过自然语言处理技术，AI也实现了智能客服机器人的普及，快速准确回答用户问题，有效节约传统零售业的人力运营成本。
(三)人工智能的风险
人工智能的迅猛发展如同一把双刃剑，其卓越的效能极大地拓展了人类的生产力边界，但同时也伴随着不容忽视的风险与不确定性，对企业和社会安全构成了多重挑战。
1.可靠性和责任风险。AI系统的复杂性和不确定性意味着故障和错误难以完全避免。一旦发生，将对企业的运营效率和产品质量造成直接影响，进而可能损害企业声誉和财务状况。因此，明确AI 决策的责任归属成为亟待解决的问题。
2.隐私和透明度风险。AI模型在处理大量个人数据时，能够精准预测用户特征和行为模式。然而，未经妥善管理和保护的数据容易引发隐私泄露，不仅侵犯个人权益，还可能因数据失真而导致社会层面的误判与伤害。增强模型透明度,确保数据使用的正当性和合理性，是维护信任的关键。
3.知识产权与版权风险。AI生成的内容，如信息、代码或创意作品，若未经适当授权即被商业利用，极易触犯知识产权与版权法规，招致法律诉讼和品牌信誉受损。建立健全的版权管理机制，对于规避此类风险至关重要。
4.员工滥用和结果准确性风险。AI系统的效果高度依赖于使用者的专业素养与操作规范。员工不当使用或对AI 输出缺乏审慎评估，可能导致结果偏差，甚至滥用技术资源，影响决策质量与组织目标实现。
5.误导、偏见和歧视风险。AI算法的训练数据及设计逻辑往往映射着开发者的主观认知，易受人为偏见的影响。这不仅限于性别、种族、年龄等社会属性上的歧视，还可能体现在对特定群体的误解。
（四)人工智能的审计关注点
在人工智能技术迅速发展的背景下，审计师面临的新挑战要求深入理解AI的特有风险，以精准评估和管理这些风险。对于人工智能的审计程序应包括但不局限于:
1.Al战略与治理架构。企业应当将人工智能技术的应用纳入企业的战略和治理的范围，从人工智能应用的战略与发展、数据的用、建模、评估、部署和监控等维度，建立全面的信息技术治理机制。
2.信息技术管理机制。在安全策略方面，企业应制定严格的数据保护政策，包括加密、访问控制及定期安全审计，防范数据泄露与恶意攻击。在可靠性保障方面，企业应实施冗余设计与容错机制，确保AI系统在异常情况下的稳定运行。在责任界定方面，企业应明确AI操作中的角色与职责，包括数据管理、模型训练与维护，以及决策审核流程。
3.AI模型生命周期管理措施。企业应在人工智能模型全生命周期中，对系统和模型的开发、更新，以及相应的访问控制和运行监控建立充分的技术控制措施，包括但不限于以下关注点:
(1)系统开发和变更。在系统开发方面，使用可解释性模型和技术,提供模型决策过程文档;充分的算法训练，评估模型预测中的偏差并调整模型;对数据质量进行检查和预处理;区分训练和测试数据，避免过度学习的挑战。在程序变更方面，实施监控机制，以检测模型是否存在漂移。
(2)访问管理。充分了解人工智能提供商的访问控制措施，避免供应商过度访问企业内部信息;为人工智能程序建立访问权限控制，避免人工智能过度访问企业的系统和程序;为人员参与建立明确政策,实施标准化数据输入协议，并提供持续培训以支持一致和准确的数据输入，减少人工干预偏差。
(3)系统运行。实施实时监控，建立警报和明确的响应协议，以便及时解决问题;建立业务连续性计划,当人工智能不可用时快速启用备用方案。
