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发表于 2025-08-14 01:44:30 股吧网页版
审计行业期待AI赋能 多重瓶颈如何突破?
来源:证券时报 作者:胡敏文

  “从事审计近30年,我有幸见证了中国的飞速发展,更切身体会到科技的日新月异,但我们的审计技术几乎是原地踏步,没能与时代同拍。”在接受证券时报记者采访时,某头部会计师事务所合伙人的感慨,道出了审计行业当下的集体焦虑。

  数据量爆炸式增长且复杂性提升,手工操作效率低下而人力成本高企、风险识别滞后且精准度不足……传统审计模式在数字化浪潮中渐显疲态,人工智能(AI)技术正成为会计师事务所突破困局的关键抓手。在审计质量要求攀升、合规监管趋严的背景下,行业对AI价值的认知已达成共识,一场技术驱动审计变革的大幕正悄然拉开。

  审计亟待AI赋能

  在人工主导的传统审计模式中,审计人员深陷重复性工作,面对海量数据效率低下;依赖经验判断不仅易遗漏隐蔽关联交易与复杂舞弊,审计标准执行也受主观影响,独立性常遭干扰。更棘手的是,传统抽样方法难以覆盖全量数据,可能导致重要线索遗漏;对企业内部控制体系难以穿透性核查。面对这些积弊,AI技术的出现为重构审计模式带来新的可能。

  在立邦投资有限公司信息系统审计师解学振看来,AI对审计的赋能主要体现在三个方面:一是数据处理与分析,AI凭借强大的运算能力和算法,可快速处理全量数据、挖掘关联与异常,克服传统抽样审计易遗漏问题,提升效率与精准度;二是风险识别与预警,基于历史与实时数据构建模型持续监控,突破传统审计依赖经验判断的滞后性;三是流程自动化,自动完成审计证据识别、提取、底稿生成等重复性工作,减少人工操作与失误,告别传统审计手动收集编写的耗时且费力。

  南通万隆会计师事务所合伙人徐曙举例道:“马斯克团队仅靠6名工程师和AI技术,就在3天内完成了政府资金使用情况的大型审计项目。他们通过聚类、分类及异常检测算法分析资金流动,精准识别出不规则的支出模式。这表明,目前AI技术在海量数据、简单重复性审计业务中具有很强的适配性,像政府资金审计、内控审计等领域都能发挥优势。”

  行业头部先行尝试

  审计行业技术转型的需求愈发迫切,但不同规模的会计师事务所因资源禀赋、业务结构的差异,在技术升级的道路上呈现出截然不同的节奏与姿态。

  “头部所更倾向于开展AI审计,其资金充裕且客户广泛、业务量大,AI应用能快速形成规模效应。”南京审计大学内部审计学院院长许汉友说。他举例,德勤的生成式AI助手“DARTbot”嵌入审计全流程,能自动检索分析财务数据、识别文件关键信息并预警异常,将人员从重复工作中解放;安永在底稿生成、函证制作、抽样及报告输出等环节实现RPA(机器人流程自动化)应用;天职国际搭建“职慧”AI平台,推出财报分析等多款工具,融合审计知识库与逻辑辅助专业判断。

  某头部会计师事务所合伙人透露,该所五年前启动SACP智能云审计平台研发,经持续完善,已集成函证地址核对、监盘系统、智能对账、资金流水核查、重大错报辅助识别等近20项工具。这些工具有效减少机械重复工作,提升审计效率与风险防控能力。目前该所每年在AI审计领域的投入已超1000万元。

  与头部机构的积极投入相比,中小型事务所的态度则更为谨慎。江苏苏港会计师事务所无锡分所合伙人何智解释:“头部所客户多为公众公司,经营与财务数据公开披露,标准化、可比性强,便于AI对海量数据开展分析对比和风险评估,因此引入动力充足;而中小所客户以中小微企业为主,数据无需公开且缺乏广泛可比来源,信息规范性不足,制约了AI审计工具的开发应用。”

  面临多重现实挑战

  尽管AI审计的价值已得到验证,但落地过程仍面临多重现实阻力。从成本压力到数据瓶颈,从技术合作到人才缺口,一系列挑战让AI审计的推广之路布满荆棘。

  成本投入是第一道难关。知名财税审专家刘志耕指出,AI审计涵盖技术部署、数据整合、人才与运营等多项成本,这不仅需要大额初始投入,还要长期持续的维护和合规成本。

  数据质量与协同不畅形成“双重瓶颈”。许汉友指出,银行、央企动辄上千个系统在跑,标准不一、元数据缺失,导致模型训练经常“垃圾进、垃圾出”;个人信息、跨境传输、行业敏感数据尚未有清晰的审计豁免条款,导致很多高价值数据被“封存”。

  技术瓶颈同样突出。江苏苏港会计师事务所首席合伙人王胜浩说:“算法可解释性是难题,AI模型的‘黑箱’运算让审计人员难以理解决策依据,出具报告时存在顾虑。”他还提到,国内部分事务所自主研发能力不足;缺乏完善的产学研合作机制,行业标准和规范尚未统一,制约规模化发展。

  人才缺口则让技术落地“后继乏力”。AI审计需要“审计+技术”的复合型人才,但现有人才结构难以满足需求。“既懂会计准则又懂Transformer模型、流程挖掘的人才极度稀缺,四大所招聘这类岗位平均空缺期6—9个月。更值得警惕的是,初级员工若过度依赖AI,将导致职业判断与舞弊嗅觉钝化。”解学振说。

  “审计行业的信息化建设本已滞后于企业的数字化进程,而在AI时代,想要实现追赶甚至超越,还要面临信息安全、数据规模激增等现实挑战的制约。”中审众环会计师事务所执行事务合伙人杨荣华感叹道,“回到现实层面,AI指明了提质增效、降本增效的路径和方向,行业应秉持欢迎和接受的态度。”

  呼吁多方共建基础设施

  推动AI审计在行业内全面落地,仅靠行业机构单打独斗难以实现,需政策、监管、行业、高校等多方协同发力,共同构建可持续发展的生态体系。

  在政策层面,需强化顶层设计与基础设施保障。刘志耕呼吁建立统一的技术规范、标准与伦理框架,具体包括制定AI审计应用指南,明确算法透明度要求、数据安全边界及人机责任划分;建立独立的AI系统审计标准,定期校验算法偏差与合规性等。

  许汉友建议由财政部牵头建立“审计AI合规审核平台”,参照英国金融行为监管局(FCA)的监管模式,允许具备资质的事务所参与试点,并提交算法说明、风险评估报告。同时,应尽快出台审计人工智能应用指引,明确模型性能阈值、数据安全要求及责任认定标准。中注协可联合沪深交易所共建“审计数据共享平台”,在数据脱敏前提下向事务所开放上市公司历史财报、监管问询记录及行业宏观数据,切实降低审计机构的数据获取成本。

  行业层面,需聚焦资源共享与协同创新。王胜浩提议:“建立跨机构交流平台,促进头部机构与中小所的经验共享,减少重复投入。”行业需协调整合资源,统一开发AI审计工具,并对审计准则进行适应性调整,以契合AI审计的技术特性。

  人才培养则需打通校企协同通道。徐曙认为:“教育部门、财政主管部门及行业协会应协同推进AI审计人才培养,既要培育具备AI技能的高校毕业生,也要为执业审计人员提供分层分类的技能培训。”

  AI正成为推动审计行业革新的核心力量,以全量数据处理、智能风险预警和流程自动化重塑传统模式,为效率与精准度提升注入新动能。尽管当前面临多重挑战,随着多方协同构建良性生态,AI将深度融入审计全流程,推动行业从人工主导迈向人机协同的新范式。

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