摘要: 人工智能技术在审计领域的深度融合，为实质性审计程序的创新发展提供了重要技术支撑。本文系统探讨了人工智能在实质性审计程序中的应用效果及相应风险控制策略。研究表明，人工智能技术通过自动化数据处理、智能风险识别和全量分析等手段，显著提升了审计效率与准确性，实现了审计范围从抽样向全面、从静态向动态的拓展。然而，其在数据质量、算法透明度、人员适应能力及法律伦理等方面也带来新的挑战。针对这些风险，本文提出加强数据质量控制、推动可解释算法应用、强化复合型审计人才培养、完善相关法律框架等具体措施，旨在为促进人工智能在审计领域的规范应用和可持续发展提供理论参考与实践指引。