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)、計算機(jī)視覺、語音識別、認(rèn)知計算、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，對會計和審計領(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、計算能力和存儲能力的提升、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，人工智能在會計與審計的創(chuàng)新應(yīng)用，將審計判斷的規(guī)則納入到流程自動化技術(shù)中，可以根據(jù)被審計單位所處的環(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，實現(xiàn)信息化、網(wǎng)絡(luò)化向自動化、智能化的轉(zhuǎn)型。智能環(huán)境下，構(gòu)建完善的審計數(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，提高審計效率，提升審計質(zhì)量。審計人員借助大數(shù)據(jù)分析和挖掘技術(shù)，一方面可以利用自動化審計程序拓展審計取證范圍，提供更高保證程度的審計意見；另一方面，通過對審計過程中海量數(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，能夠為管理層提供更有價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)注人工智能在審計實踐中的創(chuàng)新發(fā)展和推廣應(yīng)用。美國公眾公司會計監(jiān)督委員會（PCAOB）成立了數(shù)據(jù)和技術(shù)工作組，以獲得理論界和實務(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告中，分享了對當(dāng)前人工智能在識別和評估重大錯報風(fēng)險以及生成審計證據(jù)方面的實施意見。國際審計與鑒證準(zhǔn)則委員會（IAASB）的技術(shù)工作組2020年也發(fā)布了一份文件，探討了審計人員應(yīng)用自動化工具和技術(shù)對審計工作可能產(chǎn)生的影響，并對審計準(zhǔn)則的發(fā)展、信息技術(shù)如何提升審計質(zhì)量，以及審計和財務(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算機(jī)科學(xué)的一個分支，旨在探究人類智能活動的規(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。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?；诩夹g(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)知計算（Cognitive Computing）等技術(shù)，使計算機(jī)實現(xiàn)類似人類的智能。

普華永道（2017）在一份報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，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，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。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，并能獨立自主地做出決策或采取行動，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)，例如與客戶互動的聊天機(jī)器人（Huang&Rust,2018）。

三、AI等新一代信息技術(shù)對審計系統(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)器人流程自動化等新一代信息技術(shù)在審計領(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)者希望用計算機(jī)模擬人類的認(rèn)知體系，隨著計算機(jī)科學(xué)和計算機(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)、計算機(jī)科學(xué)、統(tǒng)計學(xué)領(lǐng)域復(fù)雜的算法，實現(xiàn)描述性分析（數(shù)據(jù)集的定量總結(jié)）、診斷性分析（旨在剖析動因與原因）、預(yù)測性分析（對未來發(fā)展的估計）和規(guī)范性分析（提供方案選擇和行動建議）。機(jī)器學(xué)習(xí)作為人工智能的一個重要分支，通過給定輸入和輸出，讓計算機(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)上針對某個問題點的具體解決。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)，實現(xiàn)對數(shù)據(jù)變化或欺詐的即時驗證。機(jī)器人流程自動化作為一種自動化形式，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化，消除人為干預(yù)。

關(guān)于人工智能技術(shù)對審計的影響，學(xué)者們持有正反兩種觀點。一方對人工智能應(yīng)用于審計工作持積極態(tài)度。Etheridge等（2000）利用人工智能技術(shù)學(xué)習(xí)各種獨立變量/財務(wù)比率之間的關(guān)系，以便為確定公司的財務(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)。人工智能在審計領(lǐng)域的典型應(yīng)用包括識別風(fēng)險較高的審計領(lǐng)域，對所有交易進(jìn)行審查，以選擇風(fēng)險最大的交易進(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務(wù)錯報或者欺詐（Persico和Sidhu,2017年），監(jiān)測客戶自動化內(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)在審計行業(yè)應(yīng)用實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)手工勞動可能產(chǎn)生的替代或補(bǔ)充效應(yīng)，鼓勵學(xué)者們探究人工智能驅(qū)動審計轉(zhuǎn)型的模式和路徑。Kokina和Davenport (2017)闡述了人工智能如何引發(fā)審計實踐模式的轉(zhuǎn)變。Zhao K和Moffitt（2019）提出了一個“契約分析框架(Contract Analytics Framework,CAF)”，以指導(dǎo)審計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)器人流程自動化）如何應(yīng)用于會計和審計自動化。Sun和Vasarhelyi（2017）聚焦如何利用深度學(xué)習(xí)來生成補(bǔ)充審計證據(jù)，支持審計人員的判斷，提高審計自動化的效率和效果。

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

表3 審計領(lǐng)域人工智能應(yīng)用的倫理要素

四、國際“四大”審計業(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)，會計師事務(wù)所在其審計和咨詢業(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)險的審計領(lǐng)域，也能提高審計效率和審計質(zhì)量。國際“四大”會計師事務(wù)所積極探索人工智能在審計業(yè)務(wù)中的應(yīng)用，不斷加大在人工智能領(lǐng)域的投資，在審計計劃、風(fēng)險評估、交易測試、分析和編制審計工作底稿等審計實踐中，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，能夠幫助審計人員在短時間內(nèi)了解企業(yè)，發(fā)現(xiàn)舞弊和異常情況，2017年被《國際會計公報》評為“年度審計創(chuàng)新”，該款機(jī)器人已在加拿大、德國、瑞典、英國等12個國家的20個審計項目中成功應(yīng)用。安永（EY）開發(fā)了一款基于云計算平臺的EY Atlas，將AI融入到審計師的支持性環(huán)境，這款整合了人工智能和語音識別能力的智能審計程序為員工和客戶帶來領(lǐng)先的研究體驗。此外，安永還在存貨審計業(yè)務(wù)中使用了帶有AI的無人機(jī)對牛群實施盤點，使得存貨數(shù)據(jù)收集更加實時、準(zhǔn)確，(EY,2016)。畢馬威（KPMG）聯(lián)合微軟和IBM Watson推出了KPMG Clara，這是一個全新的 “自動化、敏捷、智能和可擴(kuò)展”的審計平臺，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)動的風(fēng)險評估（KPMG,2018）。德勤（Deloitte）開發(fā)了一款GRAPA的審計專家系統(tǒng)，能夠協(xié)助審計人員在制定審計風(fēng)險策略時，高效獲取以往審計庫中以及全球所有同事知識庫中的知識和經(jīng)驗，為風(fēng)險評估提供支持。此外，德勤的Argus是一個智能工具，可以分析、搜索和定位文件中的修訂內(nèi)容，能夠幫助審計人員識別合同中的微小差異，使得以往耗時耗力的文本分析工作變得快捷高效（德勤,2018）。Davenport和Raphael（2017）給出了一個德勤“認(rèn)知審計”策略的例子，該策略的基本思路是“審計流程標(biāo)準(zhǔn)化-標(biāo)準(zhǔn)化流程數(shù)字化-數(shù)字化流程自動化”，并在審計過程中融入先進(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)對審計分析和決策系統(tǒng)進(jìn)行改造。

五、審計領(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)用于審計實踐時，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，也產(chǎn)生了倫理風(fēng)險問題，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，偏見和錯誤可能進(jìn)入系統(tǒng)。因此，學(xué)術(shù)界和實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。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)，該項聲明中提出了人的尊嚴(yán)、責(zé)任、正義等十三項原則，作為未來建立全球倫理標(biāo)準(zhǔn)和立法行動的倫理指南。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)用時應(yīng)遵循的八條規(guī)則，以保護(hù)人類和社會的權(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)計了一個框架來識別人工智能在商業(yè)自動化應(yīng)用中的倫理影響。Munoko,Brown-Liburd和Vasarhelyi（2020）專注于審計領(lǐng)域，提出人工智能審計應(yīng)用面臨的挑戰(zhàn)，并從個人、制度和社會政治三個層面，分析了審計實踐中應(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)在會計和審計領(lǐng)域的應(yīng)用，根據(jù)既定業(yè)務(wù)邏輯進(jìn)行判斷，自動完成數(shù)據(jù)輸入、分類合并、匯總統(tǒng)計和自主學(xué)習(xí)，智慧管理和監(jiān)控自動化的業(yè)務(wù)和財務(wù)流程，智慧識別業(yè)務(wù)和財務(wù)流程中的風(fēng)險控制點，降低中間環(huán)節(jié)發(fā)生錯誤的可能性，提供優(yōu)質(zhì)財務(wù)數(shù)據(jù)，提高舞弊的難度。同時具備高精準(zhǔn)度、高效率、不休息、不間斷的特性。另外，每個步驟可被監(jiān)控和記錄，作為審計證據(jù)以滿足合規(guī)要求，部分合規(guī)和審計工作將有可能實現(xiàn)全查而非抽查，全面提升審計質(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)助審計人員識別可能的審計風(fēng)險與問題，助力企業(yè)風(fēng)險管控，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)的審計服務(wù)，審計師可以在財務(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師核心競爭力的關(guān)鍵，也是未來審計師重要的職業(yè)機(jī)會。

面對人工智能及其相關(guān)技術(shù)在會計和審計領(lǐng)域的深度應(yīng)用，注冊會計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，會計行業(yè)更加關(guān)注如何利用移動互聯(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。國際財務(wù)報告準(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，都為審計人員的轉(zhuǎn)型發(fā)展提供了契機(jī)和平臺。因此，數(shù)字時代的注冊會計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，注冊會計師考試內(nèi)容也需要做針對性修改。2020年1月，美國國家會計委員會協(xié)會（NASBA）和美國注冊會計師協(xié)會（AICPA）提出了一個新的“核心課程+學(xué)科”的注冊會計師考試模式。新模式中每位參加注冊會計師考試的候選人都需要（1）通過“核心課程”中與會計、審計、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“學(xué)科”中的一個，包括信息系統(tǒng)和控制、商業(yè)報告和分析，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理事會以“壓倒性”的投票支持率通過擬提議的注冊會計師考試模式，預(yù)計將在2024年1月前施行新的注冊會計師考試（Coffey, 2020）。

此外，為了使得畢業(yè)生能夠適應(yīng)數(shù)字時代注冊會計師的知識和能力要求，亟需優(yōu)化設(shè)計本科生和研究生教育教學(xué)的課程體系。在2018年會計評審標(biāo)準(zhǔn)中，美國大學(xué)商學(xué)院協(xié)會（AACSB）更新了關(guān)于“會計專業(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，會計專業(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，并且模型的正確性檢驗復(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，會計和審計專業(yè)需要很多的先驗知識，尤其是自然語言處理技術(shù)先驗知識的建立及驗證較為困難，準(zhǔn)確度仍待提升。因此，會計和審計專業(yè)人員將面臨轉(zhuǎn)型，未來審計服務(wù)將會被進(jìn)一步細(xì)分，部分項目由審計人員與數(shù)據(jù)分析師以及人工智能方面的專家協(xié)同合作完成，部分項目審計人員基于數(shù)據(jù)分析師和人工智能系統(tǒng)提供的有價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，能夠及時揭示被審計單位經(jīng)營管理過程中的各類問題，有效識別異常和風(fēng)險，為管理層提供極具價值和洞察力的咨詢建議，真正成為助力客戶公司價值發(fā)現(xiàn)、價值創(chuàng)造、價值鑒證的商業(yè)伙伴，重塑審計人員與客戶公司共創(chuàng)價值的審計價值生態(tài)鏈系統(tǒng)。

七、結(jié)論

人工智能作為一門綜合性學(xué)科，目的是使計算機(jī)實現(xiàn)我們認(rèn)為需要以人類智慧方式實施的行為，以便將過去由人類完成的流程或功能逐步由計算機(jī)自動化實現(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。在人工智能的審計應(yīng)用過程中，可以極大地提升審計工作的自動化程度，大幅減少審計過程中的人工勞動，為會計和審計帶來了巨大的應(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的主流。人工智能在會計和審計領(lǐng)域的應(yīng)用還處于起步階段，然而，其發(fā)展?jié)摿薮?，無疑將是這個行業(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證等傳統(tǒng)審計工作將會由AI程序自動執(zhí)行，但這并不意味著人類審計師的終結(jié)，理解、監(jiān)測和改進(jìn)AI系統(tǒng)和程序的新型審計師則會蓬勃發(fā)展。