人工智能審計(jì)應(yīng)用的國際進(jìn)展

吳勇 余潔 王尚純 張超

一、引言

隨著機(jī)器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)視覺、語音識別、認(rèn)知計(jì)算、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等人工智能（AI）技術(shù)在眾多行業(yè)的深度應(yīng)用，對會(huì)計(jì)和審計(jì)領(lǐng)域產(chǎn)生了顛覆性的影響。根據(jù)權(quán)威機(jī)構(gòu)預(yù)測，到2025年，全球30%的企業(yè)審計(jì)工作將由人工智能完成（世界經(jīng)濟(jì)論壇,2015），到2030年，企業(yè)對人工智能的持續(xù)投資將使全球生產(chǎn)力提高到6.6萬億美元。人工智能的研究，歷史上經(jīng)歷了邏輯規(guī)則（利用邏輯學(xué)設(shè)定規(guī)則以協(xié)助做出邏輯判斷）、機(jī)器學(xué)習(xí)（利用大量資料訓(xùn)練機(jī)器使其具備類似人類的預(yù)測能力）、認(rèn)知能力（利用深度學(xué)習(xí)獲得人類感知能力）和自主學(xué)習(xí)（自主獲取和分析資料、自主適應(yīng)和決策）四次重要的興衰。20世紀(jì)90年代的專家系統(tǒng)（也稱為規(guī)則系統(tǒng)）曾一度在醫(yī)療和故障診斷領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用，但到本世紀(jì)初陷入低谷期。當(dāng)前隨著5G技術(shù)的應(yīng)用、計(jì)算能力和存儲(chǔ)能力的提升、新算法推陳出新以及分析維度的拓展，且可以與圖像識別等新興人工智能技術(shù)有效結(jié)合，人工智能在視覺、語音、文字、模式和知識等的識別與生成領(lǐng)域有著重要應(yīng)用，已逐步形成有效商業(yè)模式與完整產(chǎn)業(yè)生態(tài)圈。人工智能強(qiáng)調(diào)感知能力、記憶和思維能力、學(xué)習(xí)和自主適應(yīng)能力以及行為決策能力等，人工智能在會(huì)計(jì)與審計(jì)的創(chuàng)新應(yīng)用，將審計(jì)判斷的規(guī)則納入到流程自動(dòng)化技術(shù)中，可以根據(jù)被審計(jì)單位所處的環(huán)境和行業(yè)特性，智慧生成所需的決策信息，并具有自主學(xué)習(xí)和改善提升的能力，實(shí)現(xiàn)信息化、網(wǎng)絡(luò)化向自動(dòng)化、智能化的轉(zhuǎn)型。智能環(huán)境下，構(gòu)建完善的審計(jì)數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)，需要系統(tǒng)整合使用大量的外生變量，這些多源異構(gòu)的數(shù)據(jù)流可能包括社交媒體、天氣、物聯(lián)網(wǎng)（IoT)、航拍、新聞稿件以及其他與內(nèi)部數(shù)據(jù)源相關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)（Cho,Vasarhelyi和Zhang,2019;Brown Liburd和Vasarhelyi,2017），通過對海量大數(shù)據(jù)的深度挖掘和分析，可以有效識別異常和風(fēng)險(xiǎn)，提高審計(jì)效率，提升審計(jì)質(zhì)量。審計(jì)人員借助大數(shù)據(jù)分析和挖掘技術(shù)，一方面可以利用自動(dòng)化審計(jì)程序拓展審計(jì)取證范圍，提供更高保證程度的審計(jì)意見；另一方面，通過對審計(jì)過程中海量數(shù)據(jù)的深度挖掘分析，以及與自身發(fā)展以及同行業(yè)企業(yè)發(fā)展的對標(biāo)比對，能夠?yàn)楣芾韺犹峁└袃r(jià)值和更具洞察力的咨詢建議。

行業(yè)監(jiān)管和準(zhǔn)則制定機(jī)構(gòu)高度關(guān)注人工智能在審計(jì)實(shí)踐中的創(chuàng)新發(fā)展和推廣應(yīng)用。美國公眾公司會(huì)計(jì)監(jiān)督委員會(huì)（PCAOB）成立了數(shù)據(jù)和技術(shù)工作組，以獲得理論界和實(shí)務(wù)界對以人工智能、數(shù)據(jù)分析為代表的新一代信息技術(shù)的見解。2020年P(guān)CAOB在一份最新的研究報(bào)告中，分享了對當(dāng)前人工智能在識別和評估重大錯(cuò)報(bào)風(fēng)險(xiǎn)以及生成審計(jì)證據(jù)方面的實(shí)施意見。國際審計(jì)與鑒證準(zhǔn)則委員會(huì)（IAASB）的技術(shù)工作組2020年也發(fā)布了一份文件，探討了審計(jì)人員應(yīng)用自動(dòng)化工具和技術(shù)對審計(jì)工作可能產(chǎn)生的影響，并對審計(jì)準(zhǔn)則的發(fā)展、信息技術(shù)如何提升審計(jì)質(zhì)量，以及審計(jì)和財(cái)務(wù)專業(yè)人員的能力提升等提出了建議。

二、AI的概念及其分類

《牛津英語詞典》將人工智能定義為“計(jì)算機(jī)或其他機(jī)器表現(xiàn)或模擬智能行為的能力”。百度百科指出人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，旨在探究人類智能活動(dòng)的規(guī)律，構(gòu)造具有一定智能的人工系統(tǒng)，研究如何讓計(jì)算機(jī)去完成以往需要人的智力才能勝任的工作，該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等?；谥R管理的視角，人工智能是關(guān)于知識的學(xué)科，旨在探究知識表達(dá)、知識獲取、知識使用與知識創(chuàng)新的科學(xué)。人工智能作為一種自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)系統(tǒng)，可以通過計(jì)算機(jī)程序來模仿人類的判斷和認(rèn)知技能，感知外部的環(huán)境變化，以便做出決策、預(yù)測或采取合適的行動(dòng)。與其他理論方法不同的是，人工智能系統(tǒng)能夠從數(shù)據(jù)中“學(xué)習(xí)”，并且可以隨著時(shí)間的推移，基于更新的數(shù)據(jù)而自我進(jìn)化（Shaw,2019）。上述內(nèi)涵界定反映了人工智能學(xué)科的基本思想和基本內(nèi)容，即人工智能是研究如何使用計(jì)算機(jī)的軟硬件來模擬人類某些智能行為的基本理論、方法和技術(shù)。Ivy Munoko等（2020）認(rèn)為智能行為包括觀察和感知周圍環(huán)境的能力、從語音或文本中提取信息的能力、從獲得的信息中學(xué)習(xí)以及利用這些信息做出決策的能力等屬性。基于技術(shù)生態(tài)系統(tǒng)視角，人工智能技術(shù)作為一組技術(shù)的總稱，是指綜合利用機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine learning）、計(jì)算機(jī)視覺（Computer Vision）、虛擬代理（Virtual Agent）、自然語言處理/自然語言生成（Natural Language Processing/Natural Language Generation）、認(rèn)知計(jì)算（Cognitive Computing）等技術(shù)，使計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)類似人類的智能。

普華永道（2017）在一份報(bào)告中將人工智能系統(tǒng)劃分為三種類型。第一類為輔助型人工智能系統(tǒng)（Assisted AI），用以輔助支持人類進(jìn)行決策或采取行動(dòng)，具體表現(xiàn)為機(jī)械智能，主要執(zhí)行一些常規(guī)性的重復(fù)性任務(wù)。在使用這類輔助型人工智能系統(tǒng)時(shí)，人類保留了最終的決策權(quán)。日常工作中使用的一些智能程序即屬于此種類型，例如將語音轉(zhuǎn)換成文本的應(yīng)用程序，可以幫助企業(yè)的電話客服部門轉(zhuǎn)錄客戶電話，以便更好地了解和評估客戶需求，改善產(chǎn)品和服務(wù)（微軟,2019）。第二種是增強(qiáng)型人工智能系統(tǒng)（Augmented AI），作為人類決策的重要補(bǔ)充，注重從與人類和環(huán)境的互動(dòng)中學(xué)習(xí)，從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)和處理信息以解決問題，因此，表現(xiàn)出良好的分析智能和學(xué)習(xí)能力。此種情形下人類和人工智能系統(tǒng)共同做出決策。這類增強(qiáng)型人工智能系統(tǒng)能夠執(zhí)行一些以前難以完成的活動(dòng)。例如，智慧醫(yī)療診斷系統(tǒng)可以迅速掃描患者數(shù)據(jù)，并為臨床醫(yī)生提供準(zhǔn)確的解釋和初步判斷，輔助出具診斷意見。第三種類型是自主式人工智能系統(tǒng)（Autonomous AI），它可以不需要人類參與和協(xié)助，通過自主學(xué)習(xí)以適應(yīng)不同情況，并能獨(dú)立自主地做出決策或采取行動(dòng)，此種情形下人類將決策權(quán)委托給人工智能系統(tǒng)。自主式人工智能系統(tǒng)同時(shí)表現(xiàn)出直覺智能和同理心智能，其中，直覺智能使其能夠創(chuàng)造性地、有效地適應(yīng)新的環(huán)境，而同理心智能則使得它能夠理解人類的情感，對人類做出適當(dāng)?shù)幕貞?yīng)和影響，并能夠在無干預(yù)的情況下與人類進(jìn)行有效交互。自主式人工智能系統(tǒng)成功應(yīng)用于服務(wù)行業(yè)，例如與客戶互動(dòng)的聊天機(jī)器人（Huang&Rust,2018）。

三、AI等新一代信息技術(shù)對審計(jì)系統(tǒng)性影響的文獻(xiàn)研究

人工智能、數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、區(qū)塊鏈和機(jī)器人流程自動(dòng)化等新一代信息技術(shù)在審計(jì)領(lǐng)域取得了很好的應(yīng)用。人工智能作為一門研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人類智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的學(xué)科，人工智能領(lǐng)域的學(xué)者希望用計(jì)算機(jī)模擬人類的認(rèn)知體系，隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)和計(jì)算機(jī)運(yùn)算的發(fā)展，發(fā)現(xiàn)人腦的復(fù)雜程度和認(rèn)知過程的難度遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過人類的想象。數(shù)據(jù)分析基于數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域復(fù)雜的算法，實(shí)現(xiàn)描述性分析（數(shù)據(jù)集的定量總結(jié)）、診斷性分析（旨在剖析動(dòng)因與原因）、預(yù)測性分析（對未來發(fā)展的估計(jì)）和規(guī)范性分析（提供方案選擇和行動(dòng)建議）。機(jī)器學(xué)習(xí)作為人工智能的一個(gè)重要分支，通過給定輸入和輸出，讓計(jì)算機(jī)憑借結(jié)果來理解過程和認(rèn)知，利用智能算法以確保計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的學(xué)習(xí)過程。深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)子集，基于深度置信網(wǎng)絡(luò)，提出非監(jiān)督式貪婪逐層訓(xùn)練的算法，模仿人腦的學(xué)習(xí)過程，解決深層結(jié)構(gòu)最優(yōu)化的難題，因此機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)是一個(gè)遞進(jìn)的關(guān)系，前者是后者的底層基礎(chǔ)，而后者是在前者基礎(chǔ)上針對某個(gè)問題點(diǎn)的具體解決。區(qū)塊鏈以透明性、不可更改性和分布式系統(tǒng)為特征的非對稱加密技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)變化或欺詐的即時(shí)驗(yàn)證。機(jī)器人流程自動(dòng)化作為一種自動(dòng)化形式，其業(yè)務(wù)流程基于機(jī)器人和人工智能算法應(yīng)用，有助于將重復(fù)性、標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)范化的工作流程自動(dòng)化，消除人為干預(yù)。

關(guān)于人工智能技術(shù)對審計(jì)的影響，學(xué)者們持有正反兩種觀點(diǎn)。一方對人工智能應(yīng)用于審計(jì)工作持積極態(tài)度。Etheridge等（2000）利用人工智能技術(shù)學(xué)習(xí)各種獨(dú)立變量/財(cái)務(wù)比率之間的關(guān)系，以便為確定公司的財(cái)務(wù)健康狀況和評估企業(yè)的持續(xù)經(jīng)營能力提供決策依據(jù)。人工智能在審計(jì)領(lǐng)域的典型應(yīng)用包括識別風(fēng)險(xiǎn)較高的審計(jì)領(lǐng)域，對所有交易進(jìn)行審查，以選擇風(fēng)險(xiǎn)最大的交易進(jìn)行測試，并分析總分類賬內(nèi)的所有條目，以便檢測異常情況（Bowling和Meyer,2019）。人工智能還可用于分析并識別財(cái)務(wù)錯(cuò)報(bào)或者欺詐（Persico和Sidhu,2017年），監(jiān)測客戶自動(dòng)化內(nèi)部控制的執(zhí)行情況（Hunton和Rose,2010）。人工智能的語音和面部識別技術(shù)，成功地用于檢測語音中的欺騙性或面部模式中的緊張性，并在欺詐面談中發(fā)揮積極作用（Dickey et al.,2019）。Omoteso（2012）回顧了人工智能系統(tǒng)在審計(jì)行業(yè)應(yīng)用實(shí)施的利弊以及未來的研究發(fā)展和應(yīng)用方向。Issa、Sun和Vasarhelyi (2016)提出了人工智能應(yīng)用于審計(jì)工作24種不同的研究思路，并討論了人工智能對傳統(tǒng)手工勞動(dòng)可能產(chǎn)生的替代或補(bǔ)充效應(yīng)，鼓勵(lì)學(xué)者們探究人工智能驅(qū)動(dòng)審計(jì)轉(zhuǎn)型的模式和路徑。Kokina和Davenport (2017)闡述了人工智能如何引發(fā)審計(jì)實(shí)踐模式的轉(zhuǎn)變。Zhao K和Moffitt（2019）提出了一個(gè)“契約分析框架(Contract Analytics Framework,CAF)”，以指導(dǎo)審計(jì)人員利用文本分析技術(shù)從海量合同文本中分析或提取有用信息（Zhao kai和Moffitt,2019）。Appelbaum和Nehmer（2017）討論了 “無人創(chuàng)新”（包括無人機(jī)、機(jī)械機(jī)器人和機(jī)器人流程自動(dòng)化）如何應(yīng)用于會(huì)計(jì)和審計(jì)自動(dòng)化。Sun和Vasarhelyi（2017）聚焦如何利用深度學(xué)習(xí)來生成補(bǔ)充審計(jì)證據(jù)，支持審計(jì)人員的判斷，提高審計(jì)自動(dòng)化的效率和效果。

然而，人工智能在審計(jì)中的應(yīng)用并不總是完美的。Commerford,Dennis,Joe和Ulla（2020）基于會(huì)計(jì)師事務(wù)所170名被試對象的證據(jù)來源，研究了人工智能專家系統(tǒng)對審計(jì)師判斷的影響，結(jié)果表明高級專家系統(tǒng)的實(shí)施可能會(huì)改變審計(jì)師的判斷，從而在無意中有損審計(jì)質(zhì)量。此外，在將人工智能技術(shù)應(yīng)用于審計(jì)工作過程中，可能存在各種潛在的偏差，無論是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的偏差還是人機(jī)交互的偏差，都可能損害審計(jì)質(zhì)量，如何消除偏差的影響值得進(jìn)一步研究(Kokina&Davenport,2017)。

表3 審計(jì)領(lǐng)域人工智能應(yīng)用的倫理要素

四、國際“四大”審計(jì)業(yè)務(wù)中AI的應(yīng)用狀況

人工智能作為一種旨在模仿人類認(rèn)知能力和判斷力的新興技術(shù)，會(huì)計(jì)師事務(wù)所在其審計(jì)和咨詢業(yè)務(wù)中若能加以合理應(yīng)用，將能夠提供更加快捷、精準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)分析，能夠更深入地了解業(yè)務(wù)流程，有效識別高風(fēng)險(xiǎn)的審計(jì)領(lǐng)域，也能提高審計(jì)效率和審計(jì)質(zhì)量。國際“四大”會(huì)計(jì)師事務(wù)所積極探索人工智能在審計(jì)業(yè)務(wù)中的應(yīng)用，不斷加大在人工智能領(lǐng)域的投資，在審計(jì)計(jì)劃、風(fēng)險(xiǎn)評估、交易測試、分析和編制審計(jì)工作底稿等審計(jì)實(shí)踐中，人工智能正被用于執(zhí)行審查總賬、稅務(wù)合規(guī)、編制工作文件、數(shù)據(jù)分析、費(fèi)用合規(guī)、欺詐檢測和決策等（Bowling&Meyer 2019;Commerford et al.2020;CPA.com 2019;Kokina&Davenport,2017）。例如，普華永道（PwC）與H2O人工智能技術(shù)公司合作，研發(fā)了一款名為GL的創(chuàng)新機(jī)器人，其具有AI和機(jī)器學(xué)習(xí)功能，通過對海量大數(shù)據(jù)的深度分析，能夠幫助審計(jì)人員在短時(shí)間內(nèi)了解企業(yè)，發(fā)現(xiàn)舞弊和異常情況，2017年被《國際會(huì)計(jì)公報(bào)》評為“年度審計(jì)創(chuàng)新”，該款機(jī)器人已在加拿大、德國、瑞典、英國等12個(gè)國家的20個(gè)審計(jì)項(xiàng)目中成功應(yīng)用。安永（EY）開發(fā)了一款基于云計(jì)算平臺(tái)的EY Atlas，將AI融入到審計(jì)師的支持性環(huán)境，這款整合了人工智能和語音識別能力的智能審計(jì)程序?yàn)閱T工和客戶帶來領(lǐng)先的研究體驗(yàn)。此外，安永還在存貨審計(jì)業(yè)務(wù)中使用了帶有AI的無人機(jī)對牛群實(shí)施盤點(diǎn)，使得存貨數(shù)據(jù)收集更加實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確，(EY,2016)。畢馬威（KPMG）聯(lián)合微軟和IBM Watson推出了KPMG Clara，這是一個(gè)全新的 “自動(dòng)化、敏捷、智能和可擴(kuò)展”的審計(jì)平臺(tái)，整合了預(yù)測分析和認(rèn)知技術(shù)的各種功能，能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的風(fēng)險(xiǎn)評估（KPMG,2018）。德勤（Deloitte）開發(fā)了一款GRAPA的審計(jì)專家系統(tǒng)，能夠協(xié)助審計(jì)人員在制定審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)策略時(shí)，高效獲取以往審計(jì)庫中以及全球所有同事知識庫中的知識和經(jīng)驗(yàn)，為風(fēng)險(xiǎn)評估提供支持。此外，德勤的Argus是一個(gè)智能工具，可以分析、搜索和定位文件中的修訂內(nèi)容，能夠幫助審計(jì)人員識別合同中的微小差異，使得以往耗時(shí)耗力的文本分析工作變得快捷高效（德勤,2018）。Davenport和Raphael（2017）給出了一個(gè)德勤“認(rèn)知審計(jì)”策略的例子，該策略的基本思路是“審計(jì)流程標(biāo)準(zhǔn)化-標(biāo)準(zhǔn)化流程數(shù)字化-數(shù)字化流程自動(dòng)化”，并在審計(jì)過程中融入先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，最后，利用認(rèn)知（增強(qiáng)）技術(shù)對審計(jì)分析和決策系統(tǒng)進(jìn)行改造。

五、審計(jì)領(lǐng)域AI應(yīng)用的商業(yè)倫理

當(dāng)越來越多的人工智能相關(guān)技術(shù)應(yīng)用于審計(jì)實(shí)踐時(shí)，研究人員、專業(yè)人士和監(jiān)管者逐漸意識到，在享受技術(shù)帶來效率與便捷的同時(shí)，也產(chǎn)生了倫理風(fēng)險(xiǎn)問題，尤其是在高度監(jiān)管的行業(yè)（Kaplan和Haenlein,2020；Munoko、Brown-Liburd和Vasarhelyi,2020）。人工智能系統(tǒng)是最不透明的，深度學(xué)習(xí)和所謂的“生成對抗網(wǎng)絡(luò)模型”使機(jī)器自我學(xué)習(xí)。但是，機(jī)器的行為常常是不可理解的，也不受人類審查。不僅人們無法知曉系統(tǒng)如何決策，而且所使用的數(shù)據(jù)也是不公開的。因此，偏見和錯(cuò)誤可能進(jìn)入系統(tǒng)。因此，學(xué)術(shù)界和實(shí)踐界都致力于建立適當(dāng)?shù)娜斯ぶ悄軅惱?、治理和法律框架，以便有效預(yù)防和降低這種風(fēng)險(xiǎn)。例如，歐洲科學(xué)與新技術(shù)倫理小組（EGESNT）于2018年發(fā)布了《關(guān)于人工智能、機(jī)器人和自主系統(tǒng)的聲明》，為控制和管理人工智能及相關(guān)技術(shù)的開發(fā)和使用提供了基礎(chǔ)，該項(xiàng)聲明中提出了人的尊嚴(yán)、責(zé)任、正義等十三項(xiàng)原則，作為未來建立全球倫理標(biāo)準(zhǔn)和立法行動(dòng)的倫理指南。歐盟于2019年先后頒布了《可信AI倫理指南》（Ethics Guidelines for Trustworthy AI）和《算法責(zé)任與透明治理框架》（A governance framework for algorithmic accountability andtransparency），探索建立歐盟人工智能戰(zhàn)略提出的“建立適當(dāng)?shù)膫惱砗头煽蚣堋?。同樣?019年中國人工智能治理委員會(huì)發(fā)布了《新一代人工智能治理原則》，發(fā)展負(fù)責(zé)任的人工智能，其中規(guī)定了組織在開發(fā)人工智能應(yīng)用時(shí)應(yīng)遵循的八條規(guī)則，以保護(hù)人類和社會(huì)的權(quán)利。在學(xué)術(shù)界，Bostrom和Yudkowsky（2014）探討了使用人工智能可能產(chǎn)生的倫理問題，以及如何防止機(jī)器傷害人類和其他與道德相關(guān)的生物，以及界定機(jī)器道德地位面臨的挑戰(zhàn)。Jobin、Ienca和Vayena （2019）基于將實(shí)質(zhì)性的倫理分析以及適當(dāng)?shù)膱?zhí)行戰(zhàn)略相結(jié)合的目標(biāo)，確立了制定工智能倫理準(zhǔn)則的一系列基本原則，包括透明度、正義、公平和公正、非惡意、責(zé)任和問責(zé)以及隱私（Jobin et al.,2019）。Wright和Schultz（2018）設(shè)計(jì)了一個(gè)框架來識別人工智能在商業(yè)自動(dòng)化應(yīng)用中的倫理影響。Munoko,Brown-Liburd和Vasarhelyi（2020）專注于審計(jì)領(lǐng)域，提出人工智能審計(jì)應(yīng)用面臨的挑戰(zhàn)，并從個(gè)人、制度和社會(huì)政治三個(gè)層面，分析了審計(jì)實(shí)踐中應(yīng)用人工智能技術(shù)需要關(guān)注的倫理要素（Munoko et al.,2020），具體見表3。

六、面向AI應(yīng)用的CPA考試模式變革及課程體系優(yōu)化

人工智能等新一代信息技術(shù)在會(huì)計(jì)和審計(jì)領(lǐng)域的應(yīng)用，根據(jù)既定業(yè)務(wù)邏輯進(jìn)行判斷，自動(dòng)完成數(shù)據(jù)輸入、分類合并、匯總統(tǒng)計(jì)和自主學(xué)習(xí)，智慧管理和監(jiān)控自動(dòng)化的業(yè)務(wù)和財(cái)務(wù)流程，智慧識別業(yè)務(wù)和財(cái)務(wù)流程中的風(fēng)險(xiǎn)控制點(diǎn)，降低中間環(huán)節(jié)發(fā)生錯(cuò)誤的可能性，提供優(yōu)質(zhì)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，提高舞弊的難度。同時(shí)具備高精準(zhǔn)度、高效率、不休息、不間斷的特性。另外，每個(gè)步驟可被監(jiān)控和記錄，作為審計(jì)證據(jù)以滿足合規(guī)要求，部分合規(guī)和審計(jì)工作將有可能實(shí)現(xiàn)全查而非抽查，全面提升審計(jì)質(zhì)量。此外，通過大數(shù)據(jù)分析進(jìn)行全樣本資料判斷，并以可視化界面呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)分析結(jié)果，經(jīng)由分析圖表中所呈現(xiàn)的異常與偏差，將復(fù)雜數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有意義的信息，協(xié)助審計(jì)人員識別可能的審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)與問題，助力企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管控，提升營運(yùn)績效。可根據(jù)企業(yè)所處的環(huán)境和行業(yè)特性，智慧生成所需決策信息，并通過自主學(xué)習(xí)和持續(xù)改善，提供有別于傳統(tǒng)的審計(jì)服務(wù)，審計(jì)師可以在財(cái)務(wù)決策、經(jīng)營分析、預(yù)算管理及分析等方面為企業(yè)的運(yùn)營改善與流程優(yōu)化，提供更加廣泛、更有價(jià)值、更具針對性的建議。大數(shù)據(jù)分析以及人工智能相關(guān)技術(shù)運(yùn)用能力將是重塑審計(jì)師核心競爭力的關(guān)鍵，也是未來審計(jì)師重要的職業(yè)機(jī)會(huì)。

面對人工智能及其相關(guān)技術(shù)在會(huì)計(jì)和審計(jì)領(lǐng)域的深度應(yīng)用，注冊會(huì)計(jì)師需要為客戶提供與網(wǎng)絡(luò)安全管理和IT治理和風(fēng)險(xiǎn)管理相關(guān)的新服務(wù)（Tysiac,2019）。特別是2020年新冠疫情爆發(fā)后，遠(yuǎn)程辦公成為常態(tài)，在線服務(wù)發(fā)展迅速，會(huì)計(jì)行業(yè)更加關(guān)注如何利用移動(dòng)互聯(lián)技術(shù)支持加強(qiáng)客戶關(guān)系、提升協(xié)同合作、提高工作彈性和靈活性。國際財(cái)務(wù)報(bào)告準(zhǔn)則的變革、5G技術(shù)的應(yīng)用、大數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)的推進(jìn)、人工智能自主學(xué)習(xí)的發(fā)展，都為審計(jì)人員的轉(zhuǎn)型發(fā)展提供了契機(jī)和平臺(tái)。因此，數(shù)字時(shí)代的注冊會(huì)計(jì)師必須具備人工智能及其他新興技術(shù)的思維方式和技能，掌握大數(shù)據(jù)分析、商業(yè)智能、IT治理和風(fēng)險(xiǎn)管理、網(wǎng)絡(luò)安全等相關(guān)知識。

為了適應(yīng)這一變化，注冊會(huì)計(jì)師考試內(nèi)容也需要做針對性修改。2020年1月，美國國家會(huì)計(jì)委員會(huì)協(xié)會(huì)（NASBA）和美國注冊會(huì)計(jì)師協(xié)會(huì)（AICPA）提出了一個(gè)新的“核心課程+學(xué)科”的注冊會(huì)計(jì)師考試模式。新模式中每位參加注冊會(huì)計(jì)師考試的候選人都需要（1）通過“核心課程”中與會(huì)計(jì)、審計(jì)、稅務(wù)和技術(shù)相關(guān)的所有科目，以及（2）選擇并通過三個(gè)“學(xué)科”中的一個(gè)，包括信息系統(tǒng)和控制、商業(yè)報(bào)告和分析，以及稅務(wù)合規(guī)和規(guī)劃。其中信息系統(tǒng)與控制學(xué)科包含諸如信息安全和隱私以及網(wǎng)絡(luò)安全等一系列高級應(yīng)用主題。2020年5月，AICPA理事會(huì)以“壓倒性”的投票支持率通過擬提議的注冊會(huì)計(jì)師考試模式，預(yù)計(jì)將在2024年1月前施行新的注冊會(huì)計(jì)師考試（Coffey, 2020）。

此外，為了使得畢業(yè)生能夠適應(yīng)數(shù)字時(shí)代注冊會(huì)計(jì)師的知識和能力要求，亟需優(yōu)化設(shè)計(jì)本科生和研究生教育教學(xué)的課程體系。在2018年會(huì)計(jì)評審標(biāo)準(zhǔn)中，美國大學(xué)商學(xué)院協(xié)會(huì)（AACSB）更新了關(guān)于“會(huì)計(jì)專業(yè)畢業(yè)生的信息技術(shù)技能、敏捷性和知識（A5）”的指導(dǎo)意見。該標(biāo)準(zhǔn)明確指出，會(huì)計(jì)專業(yè)應(yīng)納入人工智能和其他新興技術(shù)相關(guān)的課程，如數(shù)據(jù)管理/安全和數(shù)據(jù)分析（統(tǒng)計(jì)建模、文本分析、預(yù)測分析或數(shù)據(jù)可視化等）（AACSB，2018）。目前，AI的深度學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練模型耗時(shí)，并且模型的正確性檢驗(yàn)復(fù)雜，需要有效率的算法，還需要有足夠的學(xué)習(xí)樣本。其次，會(huì)計(jì)和審計(jì)專業(yè)需要很多的先驗(yàn)知識，尤其是自然語言處理技術(shù)先驗(yàn)知識的建立及驗(yàn)證較為困難，準(zhǔn)確度仍待提升。因此，會(huì)計(jì)和審計(jì)專業(yè)人員將面臨轉(zhuǎn)型，未來審計(jì)服務(wù)將會(huì)被進(jìn)一步細(xì)分，部分項(xiàng)目由審計(jì)人員與數(shù)據(jù)分析師以及人工智能方面的專家協(xié)同合作完成，部分項(xiàng)目審計(jì)人員基于數(shù)據(jù)分析師和人工智能系統(tǒng)提供的有價(jià)值的決策信息為依據(jù)，再利用自身的專業(yè)判斷能力給出最終結(jié)論。審計(jì)人員基于內(nèi)、外部海量大數(shù)據(jù)的深度挖掘分析，能夠及時(shí)揭示被審計(jì)單位經(jīng)營管理過程中的各類問題，有效識別異常和風(fēng)險(xiǎn)，為管理層提供極具價(jià)值和洞察力的咨詢建議，真正成為助力客戶公司價(jià)值發(fā)現(xiàn)、價(jià)值創(chuàng)造、價(jià)值鑒證的商業(yè)伙伴，重塑審計(jì)人員與客戶公司共創(chuàng)價(jià)值的審計(jì)價(jià)值生態(tài)鏈系統(tǒng)。

七、結(jié)論

人工智能作為一門綜合性學(xué)科，目的是使計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)我們認(rèn)為需要以人類智慧方式實(shí)施的行為，以便將過去由人類完成的流程或功能逐步由計(jì)算機(jī)自動(dòng)化實(shí)現(xiàn)，還可以進(jìn)一步優(yōu)化流程或功能的效率，也能增強(qiáng)個(gè)人完成任務(wù)的能力。人工智能被視為第四次工業(yè)革命的引擎，在眾多領(lǐng)域有著極其廣泛的商業(yè)應(yīng)用。在人工智能的審計(jì)應(yīng)用過程中，可以極大地提升審計(jì)工作的自動(dòng)化程度，大幅減少審計(jì)過程中的人工勞動(dòng)，為會(huì)計(jì)和審計(jì)帶來了巨大的應(yīng)用前景。但是由于受到標(biāo)準(zhǔn)限制和保守主義行為等的影響，審計(jì)行業(yè)的人工智能應(yīng)用一直發(fā)展緩慢，雖然幾家國際大型事務(wù)所已經(jīng)開發(fā)了包含一些人工智能技術(shù)的應(yīng)用，但這些應(yīng)用仍然未接近外部審計(jì)的主流。人工智能在會(huì)計(jì)和審計(jì)領(lǐng)域的應(yīng)用還處于起步階段，然而，其發(fā)展?jié)摿薮螅瑹o疑將是這個(gè)行業(yè)的未來。隨著大數(shù)據(jù)分析和認(rèn)知技術(shù)的出現(xiàn)，借貸記賬法下繁瑣的檢查和交叉驗(yàn)證等傳統(tǒng)審計(jì)工作將會(huì)由AI程序自動(dòng)執(zhí)行，但這并不意味著人類審計(jì)師的終結(jié)，理解、監(jiān)測和改進(jìn)AI系統(tǒng)和程序的新型審計(jì)師則會(huì)蓬勃發(fā)展。