□文/邓楚实

（中国矿业大学徐海学院 江苏·徐州）

［提要］ 现代科学技术日新月异，深刻地影响着社会和经济发展，改变着传统行业的运作模式。深层神经网络广泛运用于人工智能的各项领域，对未来审计工作带来全方位的挑战。本文在概述深层神经网络的内涵及其现阶段在审计工作中应用的基础上，介绍文本分析、语音识别、图像和视频解析、判决支持等深层神经网络的应用，重点分析建立被审计企业审计证据综合系统、政府监管部门和全社会监督平台、被审计企业审计研判综合系统和云审计平台等深层神经网络在未来审计工作中的应用场景。

一、引言

随着中国经济社会的快速发展，国民整体的商业行为也在快速地增加。中国社会科学院城市与竞争力研究中心与企查查大数据研究院联合发布的《2020中国企业发展数据年报》显示，截至2021年2月，我国现有在业/存续的市场主体1.44亿家，其中企业4，457.2万家，2020年我国新增注册市场主体2，735.4万家，同比增长12.8%。大量的在业/存续和新增市场主体对审计工作的需求量是巨大的。然而，这些市场主体还在大量的使用传统审计工作模式。这些传统的审计工作模式存在滞后性和定制化程度低的弊端。传统审计工作存在的滞后性主要体现在依靠传统的现场采样和核查，这种模式非常依赖于审计人员自身的专业能力和实践经验进行主观判断，并且这种模式很容易陷入“数据陷阱”。这种传统审计工作模式在面临审计资料巨大和较低水平的审计人员时极易增大审计的风险。……