原创2024-09-18小艾老师

CISA认证是由信息系统审计与控制协会（ISACA）颁发的，针对信息系统审计、控制与安全领域的专业认证。它表明持证人在评估和审计信息系统的安全性、可靠性和有效性方面具备专业知识和技能。CISA 认证在信息技术和审计领域具有较高的认可度。

AI技术就像是一把双刃剑。它能让我们的审计工作变得更高效，比如，通过AI工具，我们可以快速分析海量数据，找出那些容易被忽视的风险点。这给审计工作带来了很大便利，效率翻倍。

但是，AI系统的复杂性也给我们的审计工作带来了新的难题。比如说，AI算法的“黑箱”问题，有时候我们很难理解这些算法是如何做出决策的，还有如何确保AI算法的安全性、合规性和道德性，也是一个亟待解决的问题。

今天，小艾老师就来跟大家聊聊未来我们IT审计师必需得关注的两大课堂：“AI审计”与“审计AI”。

AI审计：利用AI工具提升审计效率

传统的IT审计方法

在AI时代之前，IT审计主要依赖于一系列传统的审计方法，这些方法在IT审计中也同样适用。

另外还有些细分方法，比如测试数据法，平行模拟法，嵌入审计模块法，虚拟实体法，受控处理法，程序代码检查法，系统运行监测法，风险评估法等。但其实万变不离其宗，只要把上面的这七个方法搞懂，大部分 IT 审计场景其实都能应付了。

AI时代的IT审计技术

随着AI技术的发展，IT审计领域也迎来了新的技术和方法，这些技术提高了审计效率和质量。

机器学习：AI算法可以用于分析大量数据，识别异常行为和潜在的风险，这对于传统的数据分析方法是一个巨大的补充。
自然语言处理（NLP）：利用NLP技术，审计人员可以自动化地处理和分析大量的文本数据，如合同、政策文件和通信记录。
预测分析：通过使用AI模型进行预测分析，审计人员可以预测未来的风险和问题，从而提前采取预防措施。
计算机辅助审计(CAAT)：也称为利用计算机审计，是指审计人员在审计过程和审计管理活动中，以计算机为工具来执行和完成某些审计程序和任务。
大数据审计技术：大数据审计是指遵循大数据理念，运用大数据技术方法和工具，开展跨层级、跨系统、跨部门和跨业务等的深入挖掘与分析。大数据审计技术包括大数据智能分析技术、大数据可视化分析技术及大数据多数据源综合分析技术等。

AI在IT审计中的应用

AI技术在IT审计中的应用不仅限于理论，许多实际案例已经证明了其有效性。比如：

自动化审计工具：AI驱动的审计工具可以自动化执行常规的审计任务，如访问日志分析和配置合规性检查。
风险评估模型：AI可以帮助构建更精确的风险评估模型，通过分析历史数据和实时数据来预测潜在的风险。
智能监控系统：利用AI技术，可以实时监控IT系统的活动，及时发现和响应安全威胁。
自动化数据分析：传统审计往往需要手动分析大量数据，这既耗时又容易出错。AI审计工具能够快速处理和分析大数据集，识别出异常模式和趋势，从而提高审计的准确性。
智能报告生成：AI可以自动生成审计报告，提炼出关键信息，帮助审计师更快地与管理层沟通审计结果。这不仅提高了工作效率，也增强了报告的准确性和规范性。

审计AI：对AI系统的审计，确保“安全性、合规性以及道德性”

随着AI技术的广泛应用，如何确保AI系统的安全性、合规性以及道德性，成为了审计师面临的新挑战。审计AI即是对AI系统、算法和数据进行审计，以确保其符合相关法规和伦理标准。

审计AI主要审计哪些东西？

算法审查：审计师需要对AI模型的算法进行审查，确保其没有偏见、歧视或不公正的决策。例如，在金融领域，审计师需确保信贷评分模型不因性别、种族等因素而产生偏差。
数据质量评估：AI系统的性能往往依赖于其训练数据的质量。审计师需要对数据源进行审查，确保其准确性、完整性和可靠性。此外，还需关注数据隐私和安全性，确保不违反相关法律法规。
透明性和可解释性：AI系统的决策过程往往不透明，审计师需要评估其可解释性，以便管理层和利益相关者理解AI的决策依据。这对于增强信任和合规性至关重要。
伦理和社会影响评估：评估AI应用的伦理和社会影响，确保AI技术的负责任使用。

审计AI会遇到哪些困难？