李冬艷，王澤霞，應(yīng)亞飛

（杭州電子科技大學(xué)會(huì)計(jì)學(xué)院，浙江杭州310018）

人工智能對(duì)注冊(cè)會(huì)計(jì)師行業(yè)的影響

李冬艷，王澤霞，應(yīng)亞飛

（杭州電子科技大學(xué)會(huì)計(jì)學(xué)院，浙江杭州310018）

人工智能在大數(shù)據(jù)技術(shù)的推動(dòng)下得到了高速發(fā)展和廣泛應(yīng)用，正逐漸影響注冊(cè)會(huì)計(jì)師行業(yè)的發(fā)展。文章論述了人工智能的涵義和研究領(lǐng)域，探討了人工智能對(duì)注冊(cè)會(huì)計(jì)師行業(yè)的影響并提出應(yīng)對(duì)之策。希望能對(duì)未來人工智能在注冊(cè)會(huì)計(jì)師行業(yè)的應(yīng)用提供一些參考。

大數(shù)據(jù)技術(shù)；人工智能；注冊(cè)會(huì)計(jì)師行業(yè)

近年來，人工智能發(fā)展迅猛，尤其在大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、移動(dòng)互聯(lián)等信息技術(shù)出現(xiàn)后，人工智能更是得到了飛速發(fā)展和前所未有的高度關(guān)注。2014年，《經(jīng)濟(jì)學(xué)人》所做的調(diào)查顯示，未來20年最有可能受到人工智能沖擊的行業(yè)中包括會(huì)計(jì)、審計(jì)等行業(yè)。2016年，冬季達(dá)沃斯論壇指出，到2020年，全球的15個(gè)主要工業(yè)化國家中，人工智能與機(jī)器人的崛起將使低成本、勞動(dòng)密集的就業(yè)崗位流失。2016年3月，谷歌AlphaGo以4∶1的絕對(duì)優(yōu)勢(shì)打敗圍棋世界冠軍李世石，這將人工智能推到了社會(huì)輿論的風(fēng)口浪尖。人工智能正在影響著各個(gè)行業(yè)，包括注冊(cè)會(huì)計(jì)師行業(yè)。2016年，畢馬威宣布引入IBM Watson認(rèn)知技術(shù)。德勤與Kira Systems聯(lián)手，將人工智能引入會(huì)計(jì)、稅務(wù)、審計(jì)等工作當(dāng)中。這標(biāo)志著人工智能在審計(jì)領(lǐng)域的時(shí)代已經(jīng)到來，人工智能給審計(jì)工作提供新的技術(shù)和方法，要求會(huì)計(jì)師事務(wù)所和注冊(cè)會(huì)計(jì)師們把握人工智能的內(nèi)涵和研究領(lǐng)域，促進(jìn)現(xiàn)代審計(jì)技術(shù)和方法的進(jìn)一步發(fā)展。

一、人工智能的涵義與研究領(lǐng)域

（一）人工智能的涵義

人工智能是集理論、方法、技術(shù)、應(yīng)用系統(tǒng)于一體的用于研究、開發(fā)、模擬、擴(kuò)展人類智能的技術(shù)科學(xué)。人工智能可以歸為計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，相關(guān)研究包括：圖像識(shí)別、語言識(shí)別、專家系統(tǒng)、機(jī)器人、語言處理等。隨著理論和技術(shù)的日益成熟，人工智能也逐漸完善，應(yīng)用領(lǐng)域逐步擴(kuò)大，在未來將是人類的最佳助手、人類智慧的儲(chǔ)存容器。著名學(xué)者尼爾遜教授——美國斯坦福大學(xué)人工智能研究中心的負(fù)責(zé)人，認(rèn)為：“人工智能是關(guān)于知識(shí)的學(xué)科，即怎樣表示知識(shí)以及怎樣獲得知識(shí)并使用知識(shí)的科學(xué)?！倍槭±砉ご髮W(xué)教授溫斯頓則認(rèn)為：“人工智能就是研究如何使計(jì)算機(jī)去做過去只有人才能做的智能工作。”這兩種定義都表明人工智能的基本內(nèi)容和思想：人工智能是通過探究人類智能的活動(dòng)規(guī)律，從而設(shè)計(jì)出具有一定智能的人工系統(tǒng)，以此研究怎樣讓計(jì)算機(jī)去完成以前需要人類智力才能完成的工作。簡(jiǎn)單來說，人工智能是對(duì)人思維、意識(shí)、想法的信息處理過程的模擬，但人工智能絕不等于人的智能。

（二）人工智能的研究領(lǐng)域

目前，人工智能正在向多專家協(xié)同系統(tǒng)、多種專家系統(tǒng)開發(fā)工具、大型分布式人工智能開發(fā)環(huán)境、并行推理及分布式環(huán)境下的多智能體協(xié)同系統(tǒng)等方向發(fā)展。人工智能主要有以下六大研究領(lǐng)域。

1.專家系統(tǒng)。專家系統(tǒng)是一種智能軟件，是人工智能研究中最活躍、成就最多、開展最早的領(lǐng)域。它主要依靠人類專家已有的知識(shí)體系構(gòu)建一個(gè)新的知識(shí)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了人工智能從理論研究向?qū)嶋H應(yīng)用的重大突破。與傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)程序不同的是，專家系統(tǒng)沒有固定算法，它經(jīng)常要在不精確、不確定、不完全的信息基礎(chǔ)上做決策。目前，專家系統(tǒng)廣泛應(yīng)用于石油化工勘探、地質(zhì)勘探、文化教育、心理咨詢、醫(yī)療診斷等各方面。隨著人工智能技術(shù)的不斷進(jìn)步，專家系統(tǒng)也將更完善更全面。

2.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種運(yùn)算模型，由大量的節(jié)點(diǎn)（或稱神經(jīng)元）和之間相互聯(lián)接構(gòu)成。每個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一種特定的輸出函數(shù)，稱為激勵(lì)函數(shù)。每?jī)蓚€(gè)節(jié)點(diǎn)間的連接都代表一個(gè)對(duì)于通過該連接信號(hào)的加權(quán)值，稱之為權(quán)重，這相當(dāng)于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的記憶。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過對(duì)大腦或自然神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本特性的抽象和模擬，實(shí)現(xiàn)一些特定方面的功能。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有超強(qiáng)的自學(xué)能力，可以自動(dòng)從已有的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)中總結(jié)規(guī)律（亓慧，2008）[1]。目前，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多用于處理復(fù)雜多維的非線性問題，具有很強(qiáng)的學(xué)習(xí)性、適應(yīng)性和可靠性，開始逐步運(yùn)用于舞弊風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別領(lǐng)域。

3.機(jī)器學(xué)習(xí)。機(jī)器學(xué)習(xí)是目前人工智能研究的核心領(lǐng)域之一，主要研究如何使計(jì)算機(jī)本身模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)活動(dòng)。機(jī)器學(xué)習(xí)的研究主要在三個(gè)方面進(jìn)行：如何更深入研究模擬人類學(xué)習(xí)的思維模式和過程；如何針對(duì)具體任務(wù)建立學(xué)習(xí)系統(tǒng)；機(jī)器學(xué)習(xí)的方法還能往哪些方面拓展。當(dāng)前，機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用已經(jīng)遍及人工智能的絕大多數(shù)領(lǐng)域，隨著信息技術(shù)和大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展，機(jī)器學(xué)習(xí)將取得進(jìn)一步突破性發(fā)展（蔡自興、徐光，2003）[2]。

4.模式識(shí)別。模式識(shí)別是指用計(jì)算機(jī)代替人類或幫助人類感知的模式，主要是聽覺模式和視覺模式的識(shí)別。模式識(shí)別作為人工智能的新興領(lǐng)域之一，正處于大發(fā)展之中。目前，它在軍事領(lǐng)域有著極其重要的用途，也普遍應(yīng)用于人們的日常生活之中。隨著模式識(shí)別的研究應(yīng)用領(lǐng)域不斷擴(kuò)大，未來必將有更廣闊的發(fā)展空間。

5.問題求解。問題求解研究如何糾正管理活動(dòng)中由于突發(fā)狀況引起的非預(yù)期效應(yīng)與預(yù)期效應(yīng)之間的偏差。AlphaGo的出現(xiàn)是人工智能在問題求解領(lǐng)域的巨大突破，是人工智能發(fā)展的重要成就之一。問題求解主要應(yīng)用于下棋程序和數(shù)學(xué)求解程序，是人工智能研究最廣泛、最基礎(chǔ)的領(lǐng)域。

6.人工生命。人工生命是指通過計(jì)算機(jī)人工模擬生命系統(tǒng)來研究生命的領(lǐng)域，計(jì)算機(jī)通過仿真生命現(xiàn)象以體驗(yàn)自適應(yīng)機(jī)理。目前，人工生命學(xué)科主要包括人工生命的計(jì)算理論、仿生系統(tǒng)、進(jìn)化與學(xué)習(xí)綜合系統(tǒng)、人工生命應(yīng)用、人工建模與仿真、進(jìn)化動(dòng)力學(xué)等研究?jī)?nèi)容，處于國際科學(xué)研究前沿，是人工智能研究中最前沿、最尖端的領(lǐng)域?，F(xiàn)有的相關(guān)成果有人工腦、進(jìn)化機(jī)器人、細(xì)胞自動(dòng)機(jī)、人工核苷酸、自催化網(wǎng)絡(luò)等。

二、人工智能對(duì)注冊(cè)會(huì)計(jì)師行業(yè)的影響

隨著全球經(jīng)濟(jì)的增長、科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步，注冊(cè)會(huì)計(jì)師行業(yè)不斷壯大、完善，審計(jì)質(zhì)量亦隨之不斷提升。近年來，隨著人工智能的日益成熟，它的應(yīng)用領(lǐng)域越來越廣泛，功能也更加完善全面。KPMG公司董事會(huì)主席兼CEO Lynne Doughtie表示：“審計(jì)行業(yè)的認(rèn)知時(shí)代已經(jīng)到來。”畢馬威引入IBM Watson認(rèn)知技術(shù)、德勤與Kira Systems聯(lián)手，這標(biāo)志著：人工智能已經(jīng)運(yùn)用到傳統(tǒng)的審計(jì)工作中，部分審計(jì)師的工作將被人工智能所代替，人工智能正影響著注冊(cè)會(huì)計(jì)師行業(yè)的發(fā)展。

（一）快速獲取審計(jì)信息，提高審計(jì)工作效率

一直以來，審計(jì)工作都是維持經(jīng)濟(jì)秩序有序進(jìn)行的重要保障，是公司治理的重要組成部分。為了更高效地進(jìn)行審計(jì)工作，注冊(cè)會(huì)計(jì)師不僅要求具備扎實(shí)的專業(yè)能力，還要求擁有超強(qiáng)的忍耐力和謹(jǐn)慎態(tài)度，以勝任長時(shí)間處理繁雜瑣碎數(shù)據(jù)資料的工作。一般，審計(jì)時(shí)經(jīng)常需要閱讀大量的合同文件、審批單、報(bào)關(guān)單等等，并從難懂晦澀的資料中找出關(guān)鍵字或關(guān)鍵圖片。這些工作不僅枯燥乏味，而且耗費(fèi)大量的時(shí)間。人工智能的出現(xiàn)可以非常有效地解決這些問題，代替注冊(cè)會(huì)計(jì)師快速完成信息的搜集和掘取工作。除此之外，人工智能還能清點(diǎn)庫存、處理對(duì)客戶的確認(rèn)回復(fù)等等。人工智能的出現(xiàn)打破了信息傳遞在成本、速度、質(zhì)量之間產(chǎn)生的一系列瓶頸問題，做到既有效率又有效果，使注冊(cè)會(huì)計(jì)師集中精力于提升專業(yè)技能和處理更有價(jià)值的事情上。

（二）促使審計(jì)方法變革

大數(shù)據(jù)時(shí)代下，信息技術(shù)飛速發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析技術(shù)逐步成熟完善，信息量急劇擴(kuò)大，人工智能得以充分拓展。在此背景下，原有的審計(jì)方法將被改變，審計(jì)效能將得到大幅提升。首先，審計(jì)范圍將從抽樣審計(jì)轉(zhuǎn)變?yōu)榭傮w審計(jì)。原本因?yàn)橛邢薜臅r(shí)間和被審計(jì)單位資料雜多等原因，抽樣審計(jì)更適合。但隨著人工智能結(jié)合大數(shù)據(jù)技術(shù)的廣泛應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)總體審計(jì)將是大勢(shì)所趨。審計(jì)可以覆蓋與被審計(jì)單位相關(guān)的所有數(shù)據(jù)，利用人工智能可以做到全面審計(jì)，注冊(cè)會(huì)計(jì)師由此可以掌握被審計(jì)單位所有的業(yè)務(wù)活動(dòng)信息，從而提升了審計(jì)工作的系統(tǒng)性和全面性，降低了抽樣審計(jì)可能帶來的重大審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)。其次，審計(jì)工作方式將由現(xiàn)場(chǎng)為主轉(zhuǎn)變?yōu)榉乾F(xiàn)場(chǎng)為主的遠(yuǎn)程指導(dǎo)審計(jì)方式。目前，審計(jì)工作仍是現(xiàn)場(chǎng)審計(jì)，這種審計(jì)方式不僅使審計(jì)人員感到疲憊厭煩，被審計(jì)單位員工也會(huì)排斥甚至不配合。人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)的出現(xiàn)讓遠(yuǎn)程審計(jì)成為可能。將來，審計(jì)人員無需離開事務(wù)所，只需要遠(yuǎn)程抽取數(shù)據(jù)進(jìn)行審計(jì)、分析、監(jiān)控即可，被審計(jì)單位也只要通過網(wǎng)絡(luò)傳輸數(shù)據(jù)和資料，使審計(jì)工作更便捷、更高效、更輕松。

（三）推進(jìn)數(shù)字審計(jì)高效發(fā)展

在大數(shù)據(jù)時(shí)代，面對(duì)“海量”、“全面”的數(shù)據(jù)庫，原本適用于“小數(shù)據(jù)”、“局部”的數(shù)字審計(jì)技術(shù)將不再適用。目前，注冊(cè)會(huì)計(jì)師的數(shù)字審計(jì)技術(shù)仍然停留在“精準(zhǔn)”的基礎(chǔ)上，適用于當(dāng)前用樣本推算總體的思維方式。注冊(cè)會(huì)計(jì)師需要盡可能精準(zhǔn)地量化被審計(jì)單位的業(yè)務(wù)活動(dòng)情況，分析部分?jǐn)?shù)據(jù)來推斷總體。但隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，數(shù)字審計(jì)的目標(biāo)將不僅僅是“局部”，“全面”和“高效”將成為注冊(cè)會(huì)計(jì)師追求的目標(biāo)（秦榮生，2014）[3]。人工智能可以有效利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)化、系統(tǒng)性的數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)字分析，不僅減少注冊(cè)會(huì)計(jì)師的工作量，而且真正做到全局性、高效性。

（四）促進(jìn)審計(jì)技術(shù)迅猛進(jìn)步

人工智能的核心技術(shù)之一是機(jī)器學(xué)習(xí)，它是使計(jì)算機(jī)

具有智能的根本途徑。機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用遍及人工智能的各個(gè)領(lǐng)域，它主要使用歸納、綜合而不是演繹。機(jī)器學(xué)習(xí)作為一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科，專門研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識(shí)或技能，重新組織已有的知識(shí)結(jié)構(gòu)以不斷改善自身的性能。目前，機(jī)器學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)領(lǐng)域非常廣泛，包括語音識(shí)別、文本分類、字符識(shí)別等。在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，注冊(cè)會(huì)計(jì)師可以將機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用于頻繁項(xiàng)集挖掘、聚類問題、分類問題、語音識(shí)別問題等方面，做到實(shí)時(shí)糾正被錯(cuò)誤分類的審計(jì)數(shù)據(jù)，及時(shí)縷清數(shù)據(jù)之間的相互關(guān)系問題。

三、注冊(cè)會(huì)計(jì)師行業(yè)應(yīng)對(duì)人工智能的策略

人工智能的出現(xiàn)和發(fā)展，在很大程度上減輕注冊(cè)會(huì)計(jì)師的工作負(fù)擔(dān)，影響審計(jì)技術(shù)、審計(jì)方法的發(fā)展。與此同時(shí)，注冊(cè)會(huì)計(jì)師部分工作也將被人工智能所替代?？梢灶A(yù)見，未來對(duì)注冊(cè)會(huì)計(jì)師的要求將越來越高，必須保持住自己的核心競(jìng)爭(zhēng)力才能不被時(shí)代淘汰，才能不被人工智能所替代。審計(jì)實(shí)務(wù)界、理論界、會(huì)計(jì)師事務(wù)所和注冊(cè)會(huì)計(jì)師本身應(yīng)該未雨綢繆，及時(shí)采取措施積極應(yīng)對(duì)人工智能帶來的挑戰(zhàn)。

（一）夯實(shí)審計(jì)技能，拓展知識(shí)結(jié)構(gòu)

目前，注冊(cè)會(huì)計(jì)師的知識(shí)結(jié)構(gòu)以財(cái)會(huì)類知識(shí)為主，少有同時(shí)精通計(jì)算機(jī)、信息技術(shù)等其他領(lǐng)域的人才。面對(duì)人工智能的飛速發(fā)展和應(yīng)用，注冊(cè)會(huì)計(jì)師應(yīng)該提高警覺，單一化的知識(shí)結(jié)構(gòu)已經(jīng)無法滿足工作需求。人工智能時(shí)代的注冊(cè)會(huì)計(jì)師需要熟悉各種財(cái)務(wù)軟件，精通數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)識(shí)別。如果仍然只會(huì)按照書本執(zhí)行審計(jì)程序，那么這類注冊(cè)會(huì)計(jì)師必將被人工智能取代。在大數(shù)據(jù)的大環(huán)境下，注冊(cè)會(huì)計(jì)師必須不斷學(xué)習(xí)拓寬知識(shí)面、提升信息技術(shù)專業(yè)技能，只有這樣，才能在龐大的數(shù)據(jù)庫中選用適當(dāng)?shù)姆椒ê头治龉ぞ呖焖贉?zhǔn)確地獲取所要的數(shù)據(jù)和相關(guān)信息，才能駕馭人工智能。

（二）注重審計(jì)人員培訓(xùn)，提高審計(jì)專業(yè)技能

除了注冊(cè)會(huì)計(jì)師需要時(shí)刻豐富自己的知識(shí)儲(chǔ)備，不斷學(xué)習(xí)提升各項(xiàng)技能，會(huì)計(jì)師事務(wù)所對(duì)員工也需要定期進(jìn)行培訓(xùn)，保證審計(jì)人員能始終緊跟時(shí)代步伐。當(dāng)前，多數(shù)會(huì)計(jì)師事務(wù)所還停留在只培訓(xùn)審計(jì)人員專項(xiàng)審計(jì)技能的基礎(chǔ)上，對(duì)于其他方面技能和知識(shí)的培訓(xùn)還很匱乏，更糟糕的是，有些會(huì)計(jì)師事務(wù)所的審計(jì)培訓(xùn)淪為形式，并未落到實(shí)處。隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展進(jìn)步，審計(jì)人員現(xiàn)有的知識(shí)結(jié)構(gòu)已經(jīng)無法滿足社會(huì)需求，會(huì)計(jì)師事務(wù)所應(yīng)該增加各種高級(jí)財(cái)務(wù)軟件使用、數(shù)據(jù)處理及分析軟件使用、數(shù)據(jù)挖掘等技能的培訓(xùn)。健全審計(jì)人員培訓(xùn)機(jī)制，有計(jì)劃、有針對(duì)性的對(duì)不同層次的審計(jì)人員進(jìn)行有差異的多樣化培訓(xùn)。

（三）健全審計(jì)人員培養(yǎng)模式，塑造綜合審計(jì)人才

大數(shù)據(jù)、人工智能在審計(jì)領(lǐng)域的推廣應(yīng)用是未來發(fā)展的必然趨勢(shì)，是技術(shù)革新、順應(yīng)潮流的必然變革。這便要求審計(jì)人員具備更高的綜合素質(zhì)，顯然，傳統(tǒng)的審計(jì)人員知識(shí)結(jié)構(gòu)太過單一，同時(shí)具備計(jì)算機(jī)科學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)、審計(jì)學(xué)的綜合審計(jì)人才微乎其微。這種固化的單一知識(shí)結(jié)構(gòu)在大數(shù)據(jù)環(huán)境下非常影響審計(jì)效果和效率，簡(jiǎn)單、機(jī)械、重復(fù)繁瑣的審計(jì)工作也將被人工智能所取代。因此，審計(jì)行業(yè)急需綜合審計(jì)人才，豐富現(xiàn)有審計(jì)人員的知識(shí)技能。作為各領(lǐng)域人才培養(yǎng)基地的高校應(yīng)該意識(shí)到，制定復(fù)合型、綜合型的審計(jì)人才培養(yǎng)方案刻不容緩。大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)來臨，面對(duì)海量的數(shù)據(jù)，審計(jì)人員必須具備鑒別數(shù)據(jù)真實(shí)性、可靠性的能力，數(shù)據(jù)審計(jì)師的培養(yǎng)將會(huì)是未來高校審計(jì)人才培養(yǎng)計(jì)劃的重點(diǎn)領(lǐng)域之一。

（四）關(guān)注人工智能安全性，時(shí)刻保持謹(jǐn)慎原則

雖然人工智能發(fā)展歷史悠久，隨著世界科技水平的不斷增長，人工智能變得越來越高效、實(shí)用和多功能化。但人工“智能”真的能發(fā)展成為人類“智慧”嗎？從AlphaGo與李世石第四局的圍棋博弈中便可窺見一斑，李世石轉(zhuǎn)換思維后另辟蹊徑，打敗了之前連贏三局的AlphaGo。由此可見，人工智能雖然能在極大程度上模仿人類思維過程，并長時(shí)間高效處理單一活動(dòng)，但是相比于人腦的學(xué)習(xí)能力和靈活性，還是存在巨大差距的。人腦的最大優(yōu)勢(shì)便是“創(chuàng)造”活動(dòng)，而人工智能只能“模仿”，這也決定了人工智能無法應(yīng)對(duì)變化的業(yè)務(wù)活動(dòng)。將人工智能引入審計(jì)行業(yè)，在保證高效快速獲取數(shù)據(jù)，截取關(guān)鍵信息，處理文件的同時(shí)，注冊(cè)會(huì)計(jì)師要關(guān)注并保證人工智能運(yùn)用過程中的可靠性和安全性。對(duì)于人工智能，注冊(cè)會(huì)計(jì)師在使用過程中必須保持謹(jǐn)慎態(tài)度，以防出現(xiàn)數(shù)據(jù)信息泄露、獲取錯(cuò)誤信息等重大問題。

四、總結(jié)

大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)來臨，智能審計(jì)必將成為未來的發(fā)展趨勢(shì)，人工智能的出現(xiàn)在給注冊(cè)會(huì)計(jì)師行業(yè)帶來便捷的同時(shí)也帶來壓力和挑戰(zhàn)。一方面，它將注冊(cè)會(huì)計(jì)師從繁瑣、重復(fù)的審計(jì)工作中解救出來。另一方面，注冊(cè)會(huì)計(jì)師必須不斷汲取最新知識(shí)，需要時(shí)刻保持先進(jìn)性，保持住自己的核心價(jià)值才能不被淘汰?？偠灾?，在這個(gè)不斷發(fā)展不斷變革的時(shí)代，審計(jì)師需要時(shí)刻保持危機(jī)意識(shí)，在挑戰(zhàn)中進(jìn)步，在逆境中成長。

[1]亓慧，2008.議當(dāng)代人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域和發(fā)展?fàn)顩r[J].福建電腦（5）：33.

[2]蔡自興，徐光.人工智能及其應(yīng)用[M].北京：清華大學(xué)出版社，2003：51-93.

[3]秦榮生，2014.大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)對(duì)審計(jì)的影響研究[J].審計(jì)研究（6）：23-28.

（責(zé)任編輯：D校對(duì)：T）

F233

A

1004-2768（2016）11-0142-03

2016-08-26

國家自然基金項(xiàng)目“上市公司舞弊風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)及監(jiān)管機(jī)制研究——來自證券市場(chǎng)經(jīng)驗(yàn)證據(jù)”的后續(xù)研究成果（71172098）

李冬艷（1991-），女，浙江寧波人，杭州電子科技大學(xué)會(huì)計(jì)學(xué)院碩士研究生，研究方向：注冊(cè)會(huì)計(jì)師審計(jì)；王澤霞（1965-），女，浙江淳安人，博士，杭州電子科技大學(xué)會(huì)計(jì)學(xué)院教授，研究方向：會(huì)計(jì)審計(jì)；應(yīng)亞飛（1991-），女，浙江諸暨人，杭州電子科技大學(xué)會(huì)計(jì)學(xué)院碩士研究生，研究方向：注冊(cè)會(huì)計(jì)師審計(jì)。