由於人工智慧技術的快速發展，相關的技術也開始被應用於稽核領域。機器學習是人工智慧技術重要的發展，透過機器學習的不同演算法的應用，稽核人員可以開始對所取得的資料進行智慧化分析，而非傳統的規則式分析。
ACL 是全球第一套具備有機器學習功能的通用稽核軟體，其創新發展與適用於稽核人員的 使用介面，讓稽核人員可以快速地進入到人工智慧工作的新環境，和新時代的工作環境快速接軌。機器學習的概念包含:

1.Supervised Learning (監督式學習）
要學習的資料內容已經包含有答案欄位，讓機器從中學習，找出來造成這些答案背後的可能知識。ACL在監督式學習模型提供有分類(Classification) and 回歸(Regression)等方法。
2.Unsupervised Learning (非監督式學習）
要學習的資料內容並無已知的答案，機器要自己去歸納整理，然後從中學習到這些資料間的相關規律。在非監督式學習模型方面，ACL提供集群(Cluster) 方法。

2020.01發布AN14.2.1版新增培訓(Train),預測(Predict)與分群(Cluster)等機器學習指令運用。

機器學習在稽核的應用

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參考資料來源:
https://help.highbond.com/helpdocs/analytics/142/user-guide/en-us/Content/analytics/analyzing_data/machine_learning/predicting_classes_and_numeric_values.htm?cshid=predict-classes-numeric-values