8、使用机器学习技术预测审计意见

使用机器学习技术预测审计意见

1. 引言

在当今快速发展的数字化世界中，企业面临着日益复杂的财务审计需求。审计意见不仅影响企业的声誉，还直接关系到股东、投资者和其他利益相关者的决策。传统的审计方法依赖于人工审核，耗时且容易出错。随着机器学习技术的兴起，越来越多的研究开始探索如何利用这些技术来提高审计意见预测的准确性。本文将探讨如何通过机器学习技术来预测审计意见，从而为企业提供更可靠的审计结果。

2. 文献综述

近年来，许多研究致力于开发能够预测审计意见的模型。Serrano等人[8]构建了一种新的模型，用于预测合并财务报表的审计意见。该研究选择了多家西班牙公司作为样本，使用多层感知器人工神经网络技术。结果显示，该方法在预测审计意见方面的准确率超过86%。此外，Thuy Ha等人[9]通过分析财务比率和非财务数据之间的关系，如公司规模、审计公司类型、上一年度的持续经营意见以及审计师对公司财务报表的意见，评估了480个数据样本，发现当前利润（EBT）比率、财务杠杆比率以及上一年度的持续经营意见是影响审计师意见的关键因素。

Medina等人[10]提出了一种识别和评估审计师行为潜在变化的方法，使用了聚类分析和提升方法。研究表明，尽管前者具有更高的特异性，后者具有更高的敏感性，但两者的结果相对可比。Zarei等人[11]使用Probit模型分析了96家伊朗公司在2012-2016年的财务报表，发现财务比率和审计公司类型在传达资格意见方面具有较高的能力。Manurung等人[12]使用支持向量回归方法检验了破产的可能性，模型预测性能良好，R²值为0.5014。

尽管已有研究取得了显著进展，但在预测审计意见方面仍存在一些挑战。现有模型虽然能提供一定