“從事審計(jì)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(jì)技術(shù)幾乎是原地踏步，沒能與時(shí)代同拍?！痹诮邮茏C券時(shí)報(bào)記者采訪時(shí)，某頭部會計(jì)師事務(wù)所合伙人的感慨，道出了審計(jì)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(xiǎn)識別滯后且精準(zhǔn)度不足……傳統(tǒng)審計(jì)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(jì)師事務(wù)所突破困局的關(guān)鍵抓手。在審計(jì)質(zhì)量要求攀升、合規(guī)監(jiān)管趨嚴(yán)的背景下，行業(yè)對AI價(jià)值的認(rèn)知已達(dá)成共識，一場技術(shù)驅(qū)動(dòng)審計(jì)變革的大幕正悄然拉開。

審計(jì)亟待AI賦能

在人工主導(dǎo)的傳統(tǒng)審計(jì)模式中，審計(jì)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(yàn)判斷不僅易遺漏隱蔽關(guān)聯(lián)交易與復(fù)雜舞弊，審計(jì)標(biāo)準(zhǔn)執(zhí)行也受主觀影響，獨(dú)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(jì)模式帶來新的可能。

在立邦投資有限公司信息系統(tǒng)審計(jì)師解學(xué)振看來，AI對審計(jì)的賦能主要體現(xiàn)在三個(gè)方面：一是數(shù)據(jù)處理與分析，AI憑借強(qiáng)大的運(yùn)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(jì)易遺漏問題，提升效率與精準(zhǔn)度；二是風(fēng)險(xiǎn)識別與預(yù)警，基于歷史與實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)構(gòu)建模型持續(xù)監(jiān)控，突破傳統(tǒng)審計(jì)依賴經(jīng)驗(yàn)判斷的滯后性；三是流程自動(dòng)化，自動(dòng)完成審計(jì)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(jì)手動(dòng)收集編寫的耗時(shí)且費(fèi)力。

南通萬隆會計(jì)師事務(wù)所合伙人徐曙舉例道：“馬斯克團(tuán)隊(duì)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(jì)項(xiàng)目。他們通過聚類、分類及異常檢測算法分析資金流動(dòng)，精準(zhǔn)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(jì)業(yè)務(wù)中具有很強(qiáng)的適配性，像政府資金審計(jì)、內(nèi)控審計(jì)等領(lǐng)域都能發(fā)揮優(yōu)勢?！?/p>

行業(yè)頭部先行嘗試

審計(jì)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(jì)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(jì)，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)?！蹦暇徲?jì)大學(xué)內(nèi)部審計(jì)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(jì)全流程，能自動(dòng)檢索分析財(cái)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(bào)告輸出等環(huán)節(jié)實(shí)現(xiàn)RPA（機(jī)器人流程自動(dòng)化）應(yīng)用；天職國際搭建“職慧”AI平臺，推出財(cái)報(bào)分析等多款工具，融合審計(jì)知識庫與邏輯輔助專業(yè)判斷。

某頭部會計(jì)師事務(wù)所合伙人透露，該所五年前啟動(dòng)SACP智能云審計(jì)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(cuò)報(bào)輔助識別等近20項(xiàng)工具。這些工具有效減少機(jī)械重復(fù)工作，提升審計(jì)效率與風(fēng)險(xiǎn)防控能力。目前該所每年在AI審計(jì)領(lǐng)域的投入已超1000萬元。

與頭部機(jī)構(gòu)的積極投入相比，中小型事務(wù)所的態(tài)度則更為謹(jǐn)慎。江蘇蘇港會計(jì)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(cái)務(wù)數(shù)據(jù)公開披露，標(biāo)準(zhǔn)化、可比性強(qiáng)，便于AI對海量數(shù)據(jù)開展分析對比和風(fēng)險(xiǎn)評估，因此引入動(dòng)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(jì)工具的開發(fā)應(yīng)用。”

面臨多重現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)

盡管AI審計(jì)的價(jià)值已得到驗(yàn)證，但落地過程仍面臨多重現(xiàn)實(shí)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(jì)的推廣之路布滿荊棘。

成本投入是第一道難關(guān)。知名財(cái)稅審專家劉志耕指出，AI審計(jì)涵蓋技術(shù)部署、數(shù)據(jù)整合、人才與運(yùn)營等多項(xiàng)成本，這不僅需要大額初始投入，還要長期持續(xù)的維護(hù)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(dòng)輒上千個(gè)系統(tǒng)在跑，標(biāo)準(zhǔn)不一、元數(shù)據(jù)缺失，導(dǎo)致模型訓(xùn)練經(jīng)常“垃圾進(jìn)、垃圾出”；個(gè)人信息、跨境傳輸、行業(yè)敏感數(shù)據(jù)尚未有清晰的審計(jì)豁免條款，導(dǎo)致很多高價(jià)值數(shù)據(jù)被“封存”。

技術(shù)瓶頸同樣突出。江蘇蘇港會計(jì)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(yùn)算讓審計(jì)人員難以理解決策依據(jù)，出具報(bào)告時(shí)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(jī)制，行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范尚未統(tǒng)一，制約規(guī)模化發(fā)展。

人才缺口則讓技術(shù)落地“后繼乏力”。AI審計(jì)需要“審計(jì)+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。“既懂會計(jì)準(zhǔn)則又懂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(gè)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?！苯鈱W(xué)振說。

“審計(jì)行業(yè)的信息化建設(shè)本已滯后于企業(yè)的數(shù)字化進(jìn)程，而在AI時(shí)代，想要實(shí)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(shí)挑戰(zhàn)的制約。”中審眾環(huán)會計(jì)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(shí)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(dòng)AI審計(jì)在行業(yè)內(nèi)全面落地，僅靠行業(yè)機(jī)構(gòu)單打獨(dú)斗難以實(shí)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(qiáng)化頂層設(shè)計(jì)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(biāo)準(zhǔn)與倫理框架，具體包括制定AI審計(jì)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(jī)責(zé)任劃分；建立獨(dú)立的AI系統(tǒng)審計(jì)標(biāo)準(zhǔn)，定期校驗(yàn)算法偏差與合規(guī)性等。

許漢友建議由財(cái)政部牽頭建立“審計(jì)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(diǎn)，并提交算法說明、風(fēng)險(xiǎn)評估報(bào)告。同時(shí)，應(yīng)盡快出臺審計(jì)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(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)。中注協(xié)可聯(lián)合滬深交易所共建“審計(jì)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(cái)報(bào)、監(jiān)管問詢記錄及行業(yè)宏觀數(shù)據(jù)，切實(shí)降低審計(jì)機(jī)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(jī)構(gòu)交流平臺，促進(jìn)頭部機(jī)構(gòu)與中小所的經(jīng)驗(yàn)共享，減少重復(fù)投入。”行業(yè)需協(xié)調(diào)整合資源，統(tǒng)一開發(fā)AI審計(jì)工具，并對審計(jì)準(zhǔn)則進(jìn)行適應(yīng)性調(diào)整，以契合AI審計(jì)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(rèn)為：“教育部門、財(cái)政主管部門及行業(yè)協(xié)會應(yīng)協(xié)同推進(jìn)AI審計(jì)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(jì)人員提供分層分類的技能培訓(xùn)?！?/p>

AI正成為推動(dòng)審計(jì)行業(yè)革新的核心力量，以全量數(shù)據(jù)處理、智能風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警和流程自動(dòng)化重塑傳統(tǒng)模式，為效率與精準(zhǔn)度提升注入新動(dòng)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(jì)全流程，推動(dòng)行業(yè)從人工主導(dǎo)邁向人機(jī)協(xié)同的新范式。