随着信息技术的迅猛发展,全球性信息化迅速到来,经济领域高科技成果的层出不穷,给审计信息化进程带来一定的压力和动力。本项研究以人工智能理论与技术、审计理论技术为研究共同基础,采用了理论分析和实证检验相结合的研究方法,重点研究了基于人工智能方法的金审工程问题,较为完备的研究了智能化审计总体系统、智能化内部控制评价系统、内部控制评价中的定性仿真以及神经网络在审计智能中的应用。主要研究内容和创新成果如下:(1)首次把智能理论技术与审计理论技术进行了融合。计算机审计是在信息化环境下的一门新的审计学科,是一种崭新的审计方式。构建了计算机审计的基本理论框架,提出了计算机审计的一般模型,主要包括计算机环境下的审计对象、审计作业模式、审计基本方式、审计技术方法等。提出了智能化审计系统的总体结构,包括现场审计实施系统、联网审计实施系统、审计办公系统和信息资源库四个部分。分析了数据采集与转换,包括数据采集与分析的基本特征,数据采集智能化,并构建了审计数据采集与转换系统。(2)提出并设计了内部控制智能评价系统。从知识角度总结了国外、国内内部控制制度和体系。分析内部控制需要解决的问题,设计了内部控制智能评价系统,包括系统的整体结构、系统的知识库、数据库、推理机制等。将内部控制与定性仿真方法相结合,研究了QSIM算法,设计了基于定性推理的内部控制评价系统结构,以及系统处理流程和系统功能结构等概念模型。把内部控制的业务循环进行了简化与抽象,并对业务循环的各系统模块进行了分解,建立定性的成因推理模型。(3)研究了人工神经网络在审计智能中的应用,以神经网络为工具进行审计中问题线索的发现。分析了数据挖掘、神经网络与审计的关系,借鉴了国外神经网络在审计方面的应用,建立了神经网络方法在审计分析性复核过程应用模式。选定BP神经网络为工具,构建了人工神经网络与财务危机发现模型,进行了数据实验,表明了方法的有效性。建立了基于自组织特征映射的纳税情况审计模型,税种选择为增值税,进行模型实验,结果表明了模型的有效性。