“從事審計近30年,我有幸見證了中國的飛速發(fā)展,更切身體會到科技的日新月異,但我們的審計技術(shù)幾乎是原地踏步,沒能與時代同拍。”在接受證券時報記者采訪時,某頭部會計師事務(wù)所合伙人的感慨,道出了審計行業(yè)當(dāng)下的集體焦慮。
數(shù)據(jù)量爆炸式增長且復(fù)雜性提升,手工操作效率低下而人力成本高企、風(fēng)險識別滯后且精準度不足……傳統(tǒng)審計模式在數(shù)字化浪潮中漸顯疲態(tài),人工智能(AI)技術(shù)正成為會計師事務(wù)所突破困局的關(guān)鍵抓手。在審計質(zhì)量要求攀升、合規(guī)監(jiān)管趨嚴的背景下,行業(yè)對AI價值的認知已達成共識,一場技術(shù)驅(qū)動審計變革的大幕正悄然拉開。
審計亟待AI賦能
在人工主導(dǎo)的傳統(tǒng)審計模式中,審計人員深陷重復(fù)性工作,面對海量數(shù)據(jù)效率低下;依賴經(jīng)驗判斷不僅易遺漏隱蔽關(guān)聯(lián)交易與復(fù)雜舞弊,審計標準執(zhí)行也受主觀影響,獨立性常遭干擾。更棘手的是,傳統(tǒng)抽樣方法難以覆蓋全量數(shù)據(jù),可能導(dǎo)致重要線索遺漏;對企業(yè)內(nèi)部控制體系難以穿透性核查。面對這些積弊,AI技術(shù)的出現(xiàn)為重構(gòu)審計模式帶來新的可能。
在立邦投資有限公司信息系統(tǒng)審計師解學(xué)振看來,AI對審計的賦能主要體現(xiàn)在三個方面:一是數(shù)據(jù)處理與分析,AI憑借強大的運算能力和算法,可快速處理全量數(shù)據(jù)、挖掘關(guān)聯(lián)與異常,克服傳統(tǒng)抽樣審計易遺漏問題,提升效率與精準度;二是風(fēng)險識別與預(yù)警,基于歷史與實時數(shù)據(jù)構(gòu)建模型持續(xù)監(jiān)控,突破傳統(tǒng)審計依賴經(jīng)驗判斷的滯后性;三是流程自動化,自動完成審計證據(jù)識別、提取、底稿生成等重復(fù)性工作,減少人工操作與失誤,告別傳統(tǒng)審計手動收集編寫的耗時且費力。
南通萬隆會計師事務(wù)所合伙人徐曙舉例道:“馬斯克團隊僅靠6名工程師和AI技術(shù),就在3天內(nèi)完成了政府資金使用情況的大型審計項目。他們通過聚類、分類及異常檢測算法分析資金流動,精準識別出不規(guī)則的支出模式。這表明,目前AI技術(shù)在海量數(shù)據(jù)、簡單重復(fù)性審計業(yè)務(wù)中具有很強的適配性,像政府資金審計、內(nèi)控審計等領(lǐng)域都能發(fā)揮優(yōu)勢?!?/p>
行業(yè)頭部先行嘗試
審計行業(yè)技術(shù)轉(zhuǎn)型的需求愈發(fā)迫切,但不同規(guī)模的會計師事務(wù)所因資源稟賦、業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)的差異,在技術(shù)升級的道路上呈現(xiàn)出截然不同的節(jié)奏與姿態(tài)。
“頭部所更傾向于開展AI審計,其資金充裕且客戶廣泛、業(yè)務(wù)量大,AI應(yīng)用能快速形成規(guī)模效應(yīng)。”南京審計大學(xué)內(nèi)部審計學(xué)院院長許漢友說。他舉例,德勤的生成式AI助手“DARTbot”嵌入審計全流程,能自動檢索分析財務(wù)數(shù)據(jù)、識別文件關(guān)鍵信息并預(yù)警異常,將人員從重復(fù)工作中解放;安永在底稿生成、函證制作、抽樣及報告輸出等環(huán)節(jié)實現(xiàn)RPA(機器人流程自動化)應(yīng)用;天職國際搭建“職慧”AI平臺,推出財報分析等多款工具,融合審計知識庫與邏輯輔助專業(yè)判斷。
某頭部會計師事務(wù)所合伙人透露,該所五年前啟動SACP智能云審計平臺研發(fā),經(jīng)持續(xù)完善,已集成函證地址核對、監(jiān)盤系統(tǒng)、智能對賬、資金流水核查、重大錯報輔助識別等近20項工具。這些工具有效減少機械重復(fù)工作,提升審計效率與風(fēng)險防控能力。目前該所每年在AI審計領(lǐng)域的投入已超1000萬元。
與頭部機構(gòu)的積極投入相比,中小型事務(wù)所的態(tài)度則更為謹慎。江蘇蘇港會計師事務(wù)所無錫分所合伙人何智解釋:“頭部所客戶多為公眾公司,經(jīng)營與財務(wù)數(shù)據(jù)公開披露,標準化、可比性強,便于AI對海量數(shù)據(jù)開展分析對比和風(fēng)險評估,因此引入動力充足;而中小所客戶以中小微企業(yè)為主,數(shù)據(jù)無需公開且缺乏廣泛可比來源,信息規(guī)范性不足,制約了AI審計工具的開發(fā)應(yīng)用?!?/p>
面臨多重現(xiàn)實挑戰(zhàn)
盡管AI審計的價值已得到驗證,但落地過程仍面臨多重現(xiàn)實阻力。從成本壓力到數(shù)據(jù)瓶頸,從技術(shù)合作到人才缺口,一系列挑戰(zhàn)讓AI審計的推廣之路布滿荊棘。
成本投入是第一道難關(guān)。知名財稅審專家劉志耕指出,AI審計涵蓋技術(shù)部署、數(shù)據(jù)整合、人才與運營等多項成本,這不僅需要大額初始投入,還要長期持續(xù)的維護和合規(guī)成本。
數(shù)據(jù)質(zhì)量與協(xié)同不暢形成“雙重瓶頸”。許漢友指出,銀行、央企動輒上千個系統(tǒng)在跑,標準不一、元數(shù)據(jù)缺失,導(dǎo)致模型訓(xùn)練經(jīng)?!袄M、垃圾出”;個人信息、跨境傳輸、行業(yè)敏感數(shù)據(jù)尚未有清晰的審計豁免條款,導(dǎo)致很多高價值數(shù)據(jù)被“封存”。
技術(shù)瓶頸同樣突出。江蘇蘇港會計師事務(wù)所首席合伙人王勝浩說:“算法可解釋性是難題,AI模型的‘黑箱’運算讓審計人員難以理解決策依據(jù),出具報告時存在顧慮。”他還提到,國內(nèi)部分事務(wù)所自主研發(fā)能力不足;缺乏完善的產(chǎn)學(xué)研合作機制,行業(yè)標準和規(guī)范尚未統(tǒng)一,制約規(guī)?;l(fā)展。
人才缺口則讓技術(shù)落地“后繼乏力”。AI審計需要“審計+技術(shù)”的復(fù)合型人才,但現(xiàn)有人才結(jié)構(gòu)難以滿足需求?!凹榷畷嫓蕜t又懂Transformer模型、流程挖掘的人才極度稀缺,四大所招聘這類崗位平均空缺期6—9個月。更值得警惕的是,初級員工若過度依賴AI,將導(dǎo)致職業(yè)判斷與舞弊嗅覺鈍化。”解學(xué)振說。
“審計行業(yè)的信息化建設(shè)本已滯后于企業(yè)的數(shù)字化進程,而在AI時代,想要實現(xiàn)追趕甚至超越,還要面臨信息安全、數(shù)據(jù)規(guī)模激增等現(xiàn)實挑戰(zhàn)的制約?!敝袑彵姯h(huán)會計師事務(wù)所執(zhí)行事務(wù)合伙人楊榮華感嘆道,“回到現(xiàn)實層面,AI指明了提質(zhì)增效、降本增效的路徑和方向,行業(yè)應(yīng)秉持歡迎和接受的態(tài)度?!?/p>
呼吁多方共建基礎(chǔ)設(shè)施
推動AI審計在行業(yè)內(nèi)全面落地,僅靠行業(yè)機構(gòu)單打獨斗難以實現(xiàn),需政策、監(jiān)管、行業(yè)、高校等多方協(xié)同發(fā)力,共同構(gòu)建可持續(xù)發(fā)展的生態(tài)體系。
在政策層面,需強化頂層設(shè)計與基礎(chǔ)設(shè)施保障。劉志耕呼吁建立統(tǒng)一的技術(shù)規(guī)范、標準與倫理框架,具體包括制定AI審計應(yīng)用指南,明確算法透明度要求、數(shù)據(jù)安全邊界及人機責(zé)任劃分;建立獨立的AI系統(tǒng)審計標準,定期校驗算法偏差與合規(guī)性等。
許漢友建議由財政部牽頭建立“審計AI合規(guī)審核平臺”,參照英國金融行為監(jiān)管局(FCA)的監(jiān)管模式,允許具備資質(zhì)的事務(wù)所參與試點,并提交算法說明、風(fēng)險評估報告。同時,應(yīng)盡快出臺審計人工智能應(yīng)用指引,明確模型性能閾值、數(shù)據(jù)安全要求及責(zé)任認定標準。中注協(xié)可聯(lián)合滬深交易所共建“審計數(shù)據(jù)共享平臺”,在數(shù)據(jù)脫敏前提下向事務(wù)所開放上市公司歷史財報、監(jiān)管問詢記錄及行業(yè)宏觀數(shù)據(jù),切實降低審計機構(gòu)的數(shù)據(jù)獲取成本。
行業(yè)層面,需聚焦資源共享與協(xié)同創(chuàng)新。王勝浩提議:“建立跨機構(gòu)交流平臺,促進頭部機構(gòu)與中小所的經(jīng)驗共享,減少重復(fù)投入?!毙袠I(yè)需協(xié)調(diào)整合資源,統(tǒng)一開發(fā)AI審計工具,并對審計準則進行適應(yīng)性調(diào)整,以契合AI審計的技術(shù)特性。
人才培養(yǎng)則需打通校企協(xié)同通道。徐曙認為:“教育部門、財政主管部門及行業(yè)協(xié)會應(yīng)協(xié)同推進AI審計人才培養(yǎng),既要培育具備AI技能的高校畢業(yè)生,也要為執(zhí)業(yè)審計人員提供分層分類的技能培訓(xùn)?!?/p>
AI正成為推動審計行業(yè)革新的核心力量,以全量數(shù)據(jù)處理、智能風(fēng)險預(yù)警和流程自動化重塑傳統(tǒng)模式,為效率與精準度提升注入新動能。盡管當(dāng)前面臨多重挑戰(zhàn),隨著多方協(xié)同構(gòu)建良性生態(tài),AI將深度融入審計全流程,推動行業(yè)從人工主導(dǎo)邁向人機協(xié)同的新范式。
編輯:喬楠