人工神经网络审计模型及在金融领域中运用的探讨随着金融行业的快速发展，传统审计方法在应对复杂金融交易和大规模数据处理时面临挑战。人工神经网络（ANN）作为一种强大的机器学习工具，因其出色的模式识别和预测能力，为审计工作提供了新的技术手段。本文探讨了人工神经网络审计模型的构建方法，分析了其在金融审计中的应用潜力，包括风险识别、异常交易检测以及信用评估等方面。通过结合案例分析，本文进一步讨论了该技术在提升审计效率和准确性方面的优势，同时也对实际应用中可能面临的数据质量、模型可解释性等挑战进行了探讨。研究旨在为金融审计领域的智能化发展提供理论支持和实践参考。