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智审未来:AI技术重塑审计流程与价值创造

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课程详情

数字浪潮下,企业数据以前所未有的体量、速度和多样性涌来,传统审计手段在“数据海洋”中犹如孤舟,审计覆盖率、深度与时效性均遭遇天花板。与此同时,AI技术在自然语言处理、机器学习、智能自动化等领域取得突破性进展,正重新定义审计的每一个环节。

这意味着,审计工作的核心将从重复性的手工劳作,转向高价值的分析、判断与决策。AI能够7x24小时不间断地执行数据清洗、异常模式识别、风险建模和报告生成,将审计师解放出来,专注于更关键的洞察挖掘和战略建议。

本课程是一次面向未来的深度探索,我们将系统解析如何将前沿AI工具与技术,无缝嵌入审计全流程,赋能审计团队实现从“人力驱动”到“算法驱动”的质的飞跃,全面提升审计的精准度、效率与战略影响力。

【课程收益】
掌握AI审计实战能力:从传统方法到智能工具的跨越
构建精准风控新范式:从被动查错到主动预警的升级
引领审计价值重塑:从效率提升到战略决策的转型

【课程流程】
8:30 签到
9:00 课程开始
第一讲:AI技术与审计的融合
一、AI技术概述
1、AI技术的发展历程与现状
2、AI在审计领域的应用场景
3、AI技术对审计工作的变革影响
二、审计工作的现状与挑战
1、传统审计方法的局限性
2、当前审计工作面临的痛点问题
3、数据量增长与审计效率的矛盾
三、AI赋能审计的价值
1、自动化审计流程:提升效率,减少人工干预
2、智能化风险识别:精准定位潜在风险
3、数据驱动的审计决策:提升审计质量

第二讲:AI工具在审计流程中的应用
一、AI在审计规划中的应用
1、数据分析与风险评估
2、利用AI工具制定审计计划
【案例分析】AI助力审计规划的高效实施
二、AI在审计执行中的应用
1、自动化数据采集与处理
2、智能化数据分析与异常检测
【案例分析】AI工具提升审计执行效率
三、AI在审计报告中的应用
1、自动化报告生成
2、数据可视化与动态报告
【案例分析】AI驱动的审计报告优化

第三讲:AI提升审计效率的关键领域
一、数据处理与分析
1、大数据处理技术在审计中的应用
2、AI驱动的数据分析方法
【案例分析】如何通过AI优化数据处理流程
二、风险识别与预警
1、AI在风险识别中的核心作用
2、实时风险预警与动态监控
【案例分析】AI赋能风险识别的成功实践
三、审计质量提升
1、AI技术对审计质量的优化
2、智能化审计流程的质量控制
【案例分析】AI驱动的审计质量提升

第四讲:AI赋能审计的疑难解决与实践
一、AI项目实施中的常见问题
1、技术选型与平台选择
2、数据管理与隐私保护
【案例分析】AI项目实施中的关键步骤与注意事项
二、AI赋能审计中的疑难问题解决
1、如何将AI技术与现有审计流程深度融合
2、如何提升审计团队对AI技术的接受度与应用能力
【案例分析】AI赋能审计中的成功与失败案例
三、AI赋能审计的未来展望
1、AI技术的发展趋势与审计工作的结合点
2、如何持续提升企业对AI技术的应用能力
学员行动指南:如何将所学应用到实际工作中

课程总结与行动计划
一、课程总结
回顾课程重点内容
总结AI赋能审计的核心价值与应用场景
二、行动计划
提供课后资源与持续学习建议

16:30 讲解结束,互动问答
17:00 课程结束 

参课须知

参会费用涵盖会议资料、茶点以及午餐。
线下课程参与须知:
1、如确认参加此课程,请尽快与您的客户代表联系或在线注册,以便为您保留席位;
2、如您有问题希望与演讲嘉宾互动及咨询,请尽快将您的问题提交给我们,本次课程问题收集将于10月23日下午17: 00截止,请于此时间之前将问题发送至指定邮箱,我们会安排您与嘉宾互动,互动机会有限,请从速报名。互动问题提交邮箱:info@bolue.cn;
3、课程确认函将于课程前1 - 3个工作日发送至参会代表邮箱,届时请注意查收,若未如期收到请及时致电咨询;
铂略财务培训客服电话:400 616 3899;
4、铂略财务培训不排除课程嘉宾因临时时间变动无法如期出席的可能,如发生类似情况,我们将第一时间通知参会代表;
5、铂略财务培训对上述内容具有最终解释权,课程参与细则请详见报名表格中的相应条款。

讲师介绍

林老师

财务管理实战专家
亚太鹏盛税务师事务所高级合伙人
厦门市高级会计人才信息库成员

讲师最近课程 共计23门 >

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学习时长规则说明

1、学习时长指用户看课所用的实际时间,也就是说一个用户一天的学习时长最多为24小时。

2、一个用户一天中的同一时刻如果播放多门课,只有最先进入的一门课计入该时刻的学习时长,如例1。

3、用户倍速播放时产生的学习时长以实际时间为准,如例2。

例1:用户某天9点到10点在PC上看了A课,9点30分到10点30分在手机上看了B课,那么学习时长为1.5小时,其中A课1小时,B课0.5小时。

例2:用户以2倍速观看了1小时的课程,那么学习时长为0.5小时。

*学习任务的完成情况统计与学习时长无关,是以在整个课程内容中,已观看部分的覆盖情况来判定的。