智能报销自动审核中的算法偏差与内部控制

孙歆然

东北财经大学，辽宁大连，116021；

摘要：智能报销自动审核提高处理效率和风险检查覆盖范围，也可能因历史数据、审核标签、规则编码和风险阈值不当产生算法偏差。此类偏差表现为系统持续高估或低估特定业务场景的风险，造成合规报销误拒、违规支出漏审和复核资源错配。传统内部控制偏重岗位分离、授权审批和系统安全，难以约束算法判断及其反馈。企业应把控制延伸至数据输入、算法判断、审核处置和结果反馈，通过数据与标签审查、差异化阈值、实质性人工干预、偏差监测和责任追溯形成闭环。

关键词：智能报销；自动审核；算法偏差；内部控制；风险识别

参考文献

[1]黄虹辉.基于大数据环境下构建事业单位财务报销自动审核系统[J].中国科技投资,2024(11):31-33.

[2]梁力军,张琼,戴佟昕.人工智能技术嵌入审计场景：伦理冲突、协同机制与融合路径[J].中国注册会计师,2026(1):40-45.

[3]财政部等.企业内部控制基本规范[S].2008.

[4]和军,李江涛.人工智能数据风险及其治理[J].中国特色社会主义研究,2024(6):42-51.

[5]郭强华,郭斐斐,尹譞.国际四大所“AI+审计”应用、挑战与治理研究[J].中国注册会计师,2026(1):102-112.

[6]财政部等.企业内部控制应用指引第18号——信息系统[S].2010.

[7]杨永兴.算法规制的路径转向：基于元规制理论的算法审计[J].中国海洋大学学报(社会科学版),2025(5):104-115.

[8]财政部.会计信息化工作规范:财会〔2024〕11号[S].2024.