防范智能审计风险、推进智能审计健康快速发展，是当前审计领域的一项重要课题。笔者认为，可从以下两个方面入手：

一是加强智能审计技术优化与创新。任何技术都有局限性，只能通过优化与创新，不断突破局限性，促进技术日臻完美。

一方面，需加大新技术在智能审计中的应用，譬如，区块链技术在智能审计中的应用。区块链技术是一种通过互联网技术实现分布式账簿记录的系统，不同的网络地址分布着不同的区块，但是每个区块都有全链条交易信息（账簿副本）。区块链技术去中心化特征，使得每个节点区块都有全部的审计数据，大大缓解了存储容量压力，降低了存储风险。同时区块链利用时间戳技术保证本地端和远程端数据更新的顺序一致，为时间敏感型领域提供了支撑。时间戳技术是指在区块中标明数据的写入时间，形成不可篡改和不可伪造的区块链数据库。其可作为区块数据的“存在性”证明，由于其基于时间的流程不可逆转，导致数据记录既不可修改又无法撤销，确保了系统的可靠性和数据的真实性，不但提升了智能审计的抗风险能力，还强化了智能审计鉴证功能。

另一方面，需加强智能审计算法的优化与改进。在优化算法模型的同时，打破算法不透明的弊端，推进算法可视化推演，辅助审计人员审视算法运行机理，从而减少算法偏见，降低算法风险。在此基础上，建立风险导向智能审计模型，提高智能审计实时风险预警和治理决策能力。

二是建立适应智能审计的制度规范与人才培养体系。

一方面，加速建立健全智能审计制度规范。智能审计的核心是数据轨迹分析。数据轨迹有赖于畅通无阻的数据通道。传统信息化环境下，数据以结构化的标准数据为主体。人工智能时代，数据主要以非结构化的多元数据为主体。构建面向多元数据统一的数据标准，对于智能审计尤为重要。可以XBRL为基础，建立跨平台的智能审计数据追踪标准接口，使得各类数据畅通无阻，可以实现跨平台的数据挖掘与分析，提高智能审计的准确性和可靠性。在此基础上建立健全审计准则。针对智能审计中涉及的各类技术规范、数据标准、数据访问权限、人机责任以及分歧解决等方面，健全法规依据，更新审计准则，进而依据新的规范，建立智能审计风险信息库，加强风险识别与管理。

另一方面，加快建立适应智能审计的复合型审计人才培养体系。智能审计已不是单纯的审计。其智能的实现依赖于跨学科的技术创新与知识运用。智能审计将以财务报表为主体的财务监督拓展到以数据为核心的全面监督。审计人员必须熟悉数据科学、计算机科学以及审计对象领域下行业知识，了解智能审计系统内部基本的运行机理、熟悉外部操作规范及其结果运用，以自己的专业素养提高智能审计有效性，尽量减少人机分歧，实现人机互补，提高智能审计的可靠性。传统审计学科体系下的审计人员显然无法胜任智能审计工作。因此，重构高校审计专业课程体系，将数据挖掘与分析能力作为核心素养，培养复合型审计人才，是降低智能审计风险、促进智能审计创新与发展的关键所在。