人工智能对审计行业的影响研究

(天津科技大学 天津 300222)

计算机技术和移动互联网的发展表明，信息化正在改变着人类生活的环境。智能化是信息技术发展的一个新阶段。人工智能是产业智能化升级的强大工具，正在改变着我们生活的各个领域，人工智能应用也渗透到了审计领域。而目前人工智能审计正处于发展阶段，审计师对于人工智能缺乏全面的了解，我国对于如何将人工智能应用于审计中没有统一的规范与标准。与此同时，企业领导者需要实时信息，并且报告用户希望公司披露更多非财务信息。利益相关者希望审计人员使用新的工作方式来提高效率，从而缩短审计报告的时间，同时继续提高审计质量。随着市场环境的不断变化，外部监管要求越来越严格，审计工作量逐渐增加。如何有效控制审计风险，加强审计工作，提高审计效率，增加审计范围，减少人工操作造成的数据不一致或其他错误等问题一直是审计的首要任务。

我国人工智能审计研究热点总体以电算化审计—计算机审计—信息化审计为路径不断变迁，以大数据为基础，以云计算、云审计等技术平台为依托。但我国人工智能审计研究还处于初级阶段，尚缺乏人工智能审计的技术支持及应用实例。针对此问题，通过阅读大量的国内外文献和相关资料，结合德勤事务所人工智能审计系统的案例，本文深入探讨人工智能技术在审计领域的应用现状，分析人工智能应用于审计领域的意义及其面临的障碍，提出相应的应对策略，有助于获取经验，降低审计风险，提高审计质量，使人工智能在审计领域更健康，更可持续得发展。

一、人工智能概述

人工智能(AI)可以追溯到1956年，由麦卡锡领导的一群具有前瞻性的年轻科学家参加会议，人工智能的术语也从这里被首次提出。60多年来，人工智能取得了很大的进步，成为一个广泛的跨界科学。目前比较流行的关于人工智能的定义都围绕一个核心思想，即让机器像人一样思考，让机器拥有智能，代替人工。在日常生活中，人们在人脸识别访问，人工智能导航系统，人工智能语音助手等各个方面应用了人工智能技术。人工智能是一门研究模拟人类智能，实现机器智能的一门科学，研究人员希望机器人不止能够做一些繁重繁琐的工业任务或者数理计算，而是希望机器人能够有独立思考的能力，也就是有自我。总体来说，它的系统编程和设计是以人类的思维方式为依据，进而代替人类去工作的。

人工智能审计是将人工智能系统应用于审计领域，并通过智能系统和机器进行某些审计工作。该系统基于对审计师思考和实施过程的模拟，并将基本审计工作分为三个阶段：数据的采集，数据的应用，数据的审核。数据审查完成后，人工智能系统还可以自动生成各种财务报表，如试算表，利润表和工作文件。基本工作由系统完成，大大减少了审计人员的工作量，他们的重点可以转移到更复杂的分析阶段。通过模拟审计员的思维和实际操作流程，智能系统几乎可以处理所有基本的审计工作。人工智能的效率，准确性和安全性远高于审计人员。

近年来，国际四大会计师事务所不断加大对人工智能研发的投入，并于2016年开发出智能机器人。其中，德勤数据研究院专注于开发智能软件服务，审计云平台加快了完成审计业务流程的效率，提高审计师与客户之间的协同服务水平。普华永道会计师事务所通过智能机器人完成流程自动化，帮助审计人员执行重复，机械和密集型任务。使审计人员将更多人力、物力投入到关键的审计程序上，能够更加准确地分析和判断审计事项，从而提升审计质量。

二、人工智能在审计领域的应用典型案例

(一)德勤人工智能审计系统分析

传统的注册会计师事务所审计工作主要由五部分构成，从接受业务委托到计划审计工作再到生成工作底稿，审计师需要利用自己的工作经验和职业判断完成整个过程，因此也会耗费大量的人力和时间成本，降低审计效率。

德勤事务所于2016年3月10日宣布将人工智能引入财务领域，这将帮助审计人员从阅读合同和其他文件的繁琐工作中解脱出来。2018年9月下旬，其创建的智能金融数据分析平台Spotlight正式启动。Spotlight是其为审计业务自行开发的领先财务数据分析解决方案，为审计团队提供自助分析服务，使审计人员能够控制自己的审计数据并从数据中提取重要价值，这也将为客户在提高业务洞察力，风险规避和战略决策等方面给予强有力的支持。

德勤人工智能审计系统的工作流程主要为三个：从初始化到实质性测试再到完成工作底稿。在每个阶段，系统根据审计员选择的要求和存储在系统数据库中的相关知识自动划分推理和判断的步骤，检查被审计单位的会计信息和其他相关资料，并自动查出各种错误，欺诈，异常数据和变更，以及其他可疑的业务运营情况。在每个阶段，审核员都可以通过系统的人机界面监控审核。通过快速计算和决策，有利于最大限度地提高生产效率和降低风险。基本工作由系统完成，大大减少了审计人员的工作量，他们的重点可以转移到更复杂的分析阶段。

(二)人工智能应用审计领域的意义

1.提高审计工作效率

在审计企业的过程中，审计师必须阅读大量的会计凭证，财务数据，合同和相关的数字数据。这个基础的数据处理过程就占用了审计人员相当多的时间和人力，而如今的人工智能系统代替了人的工作，相比于人的手工作业，人工智能系统能够全天24小时不间歇的工作，而且人工智能系统的准确率比手工处理数据的准确性高得多，无疑会为审计人员节省大量的时间，而人工智能这一数据处理过程，可能只需一个审计人员来操作系统便可完成。人工智能会自动筛选出关键的财务信息以供审计人员识别与分析，这也让整个审计过程由传统的审计模式向更高效轻松的审计模式转变，大大提高了审计工作的效率。

2.降低审计抽样风险

一直以来，受事务所人力和时间成本的限制，传统的审计过程无法实现全样本审计，一直采用的是抽样审计的方法，由此也就产生了相应的抽样风险，抽样审计只是选用了一部分的企业财务数据，对这一部分样本进行分析和评估，可能无法发现企业隐藏的审计信息，从而忽视了企业的重大舞弊行为。但传统审计中若想要降低审计抽样风险，就必须扩大样本范围，这也给审计造成了更高的时间成本和人力投入，所以传统审计的抽样风险是不可避免的。但随着人工智能在审计行业的应用，系统可以实现全样本审计，获取全部的财务信息和审计证据等，对其进行全面审计，需要的时间和人力大大降低，这一繁复的过程将由系统自动化完成，由此审计的抽样风险自然不复存在了。

3.改进审计工作方法

传统审计的初步工作往往是在处理大量的财务数据，纸质的会计凭证和合同单等的初步处理都需要投入大量的人力和时间，而在当今的互联网大数据时代，人工智能系统逐渐代替人工实现信息的初步处理，处理的结果再交由审计人员深入分析，这极大地简化了审计过程，使一些人免于繁琐和繁琐的数据收集和处理。去做更深层次的数据处理结果分析和评估。审计的目标也从审计财务报表的真实性和可靠性转变为为企业提供审计分析，预警和建议，使得企业更加快速的发展。

4.提高审计工作质量

若审计人员要审计某一不熟悉的行业，必须了解该行业相关的会计准则和相关的政策，以免造成审计结果不准确，而人工智能在审计过程中会实时调取最新的法律政策和会计准则等，使得审计人员在审计企业时能跟上最新的政策方向，做出恰当的审计判断。其次，人工智能能够精确的抓取审计需要的大量财务信息，识别其中的审计风险，提高审计证据的准确性，这是人工所无法做到的。再次，人工智能系统能对数据库中的信息综合分析和评估，归纳总结出数据之间的规律，甚至可以与同行业其他企业的数据横向比对，以达到为企业提供更有价值的审计建议的目的，大大提高了审计工作的效果。

三、人工智能应用审计领域面临的障碍

(一)审计系统风险增加

人工智能是依靠互联网产生和发展的。互联网自诞生之日起就伴随着互联网的安全问题，黑客攻击和病毒入侵是互联网的风险来源。人工智能依托于互联网和机器设备，一旦机器出现故障或者系统故障，亦或是网络受到黑客攻击和病毒入侵，或者数据录入出现问题，操作人员操作不当等，都有可能造成系统数据泄露和损坏，带来更大的审计风险。此外，审计数据的真实性和准确性也难以得到保障，数据容易被隐藏或者篡改，这都给审计工作增加了难题。若审计人员无法从大量的审计数据中识别判断出审计数据的真实性和准确性，无疑会影响其审计的结果，增加审计系统风险。

(二)缺乏审计判断能力

现阶段，人工智能可以处理一些基础的工作，却无法做出行之有效的职业判断，审计判断是审计人员多年来工作经验和专业技能积累的结果，在审计的实务操作中，总会有很多新的问题出现，这就需要审计人员根据自己多年来积累的工作经验和形成的敏锐的职业触觉予以判断并制定合理的解决问题的方案。而人工智能只是根据设定好的程序处理问题，一旦有新的问题出现，由于其没有独立的思考能力，将影响审计工作的效率和质量。

(三)审计数据整合困难

当前的人工智能需要大量的数据支持，而这些数据至少要是电子数据，但是很多企业的财务系统并不能完全整合在一起，更别说有的企业甚至还不是无纸化信息，非结构化的数据很难处理，若审计人员想用人工智能处理数据，还需要先把杂乱的数据录入整合到人工智能系统中，这种数据的预处理工作同样要耗费大量的时间和投入很多人力。因此，在现阶段想要实现人工智能审计的一大难题就是数据的整合，打通企业的各种系统，才能获得大量可为人工智能所用的结构化数据，审计效率才会大大提高。但是，在审计行业内，打通企业各个系统所需要的人力财力都不是一朝一夕可以做到的，要实现人工智能处理数据，还有很长的路要走。

四、审计行业应对人工智能的策略

(一)谨慎关注系统安全

人工智能技术在当前并不完全成熟，其需要改进和发展的地方还有很多，因此系统存在的风险也应该被注意，毕竟，人工智能没有独立思考的能力，也不能完全取代审计人员做出判断。因此，审计人员在审计过程中应该多多关注系统的安全问题，对需要的信息保持职业怀疑，以防止信息出现不准确或者不真实的情况，影响最后的审计结果。注册会计师在审计过程中应时刻保持谨慎，避免因系统安全问题导致的重大审计风险。

(二)提高专业判断能力

审计人员可以努力提高他们的专业技能，这些技能不能被机器取代，增强他们应对风险的能力，并通过大量的实务操作积累经验，以提高专业判断的准确性。通过自己的专业判断和处理弥补人工智能的缺点，应对审计行业的变化。同时，审计人员还需要拓宽自己的知识领域，不仅要掌握传统审计人员具备的职业判断能力，还应学习计算机应用技术，成为具有专业素质的专业审计人才，以便根据具体的审计实践及时完善不适合实际情况的智能系统。将审计人员的需求与人工智能系统有效结合，才能更好的推动这场变革的进程。

(三)促进会计数据整合

人工智能在审计领域发展的首要条件并不是技术如何发展，而是基础的数据如何完整的整合到系统中，这是第一个难题。当有了结构化的数据后，系统的审计工作将变得非常高效，同时也会节省大量的时间和人力成本。因此现阶段，审计行业应致力于打通各企业各系统的数据，整合到一起，形成大量的结构化数据。虽然一开始需要投入不小的资金和相关成本，但对审计行业造成的利益是巨大的，因此，要想改变这个行业的发展模式，应当先致力于打通企业的系统，促进数据的全面整合。

通过研究，我们可以很容易地发现，人工智能技术的应用给审计行业的发展带来了巨大的变化。一方面，人工智能审计使审计员从简单和重复的数据处理工作中解脱，提高了审计效率和质量，并降低审计风险。另一方面，人工智能审计也面临着审计系统风险增加，人工智能审计系统无法完全代替人工，缺乏审计判断能力，企业数据整合困难等问题。对此，审计人员在审计过程中应该谨慎关注审计系统安全问题，不断积累经验，提高自己的职业判断能力，弥补人工智能审计系统的不足。此外，我们应该认识到，在未来的审计行业中，人工智能审计是必然趋势。国内各大会计师事务所应积极迎合审计行业的变化，致力于打通各个企业的财务系统，促进财务数据全面整合，将计算机技术与审计专业领域结合，转变审计发展的方向，提高审计和服务水平的质量，使人工智能技术渗透到审计工作的各个方面。