摘 要：人工智能技术有望成为未来产业革命的重要助推动力，通过技术牵引与场景驱动，深刻影响着CPA（注册会计师）审计工作的模式和传统流程。文章分析了人工智能技术在CPA（注册会计师）审计风险评估和控制层面的应用前景，探讨了人工智能应用面临的数据隐私和安全、技术风险、人才缺乏等挑战，并提出了相应的对策建议。将传统审计模式与人工智能技术相结合，会计师事务所能够进一步提高审计工作的效率和质量，为市场提供更优质的审计服务。
关键词：人工智能；CPA审计；注册会计师；风险控制；审计优化
一、问题的提出
CPA（注册会计师）审计作为一项重要的专业服务，核心目标是为企业财务报表的真实性、合法性和合理性提供独立鉴证。随着企业经营环境日益复杂，传统审计方法难以应对不断增加的审计风险。注册会计师需要分析大量财务数据、非财务数据及外部信息，以全面识别和评估企业面临的风险，但人工审计的效率和准确性常受限于注册会计师的经验积累和主观判断。同时，企业经营活动数字化、信息化水平不断提高，大量交易数据和信息以电子形式存在，这给审计取证和风险评估带来了新地挑战。海量电子数据需要更智能化的数据分析手段才能有效利用，传统纸质审计取证方式难以应对数字环境下的信息安全和隐私保护问题。审计风险控制通常依赖注册会计师的经验和主观判断，在一定程度上限制了审计风险控制体系的优化效率。
基于上述审计领域面临的诸多挑战，人工智能技术的推广有望成为CPA（注册会计师）审计工作的重要发展方向。人工智能技术具备快速处理海量数据、发现隐藏模式、自动化执行重复性任务等优势，既有研究认为人工智能技术可为审计工作的风险识别、分析评估以及风险控制优化提供新的解决思路。
二、人工智能技术在CPA（注册会计师）审计风险评估中的应用
（一）风险识别和预测
准确识别和评估企业各类风险，制定相应的审计策略，是审计工作的核心之一。传统审计方法依赖注册会计师的经验和主观判断，难以在海量数据中及时察觉潜在风险信号。人工智能技术的应用，则为审计风险识别和预测开辟了新路径。
机器学习算法能从企业的财务报表数据、经营活动数据以及行业数据等海量信息里，自动挖掘出隐藏的风险模式与规律。相较于人工审计，其数据处理能力和分析效率更胜一筹。比如，运用监督学习算法对企业财务报表数据做异常检测，可快速找出存在潜在财务风险的异常项目；利用无监督学习算法对行业竞争数据、宏观经济指标进行聚类分析，能及时预测行业整体风险的变化。
企业经营活动具有明显的时间序列特征，过往风险事件和趋势蕴含着未来风险变化的规律。注册会计师借助自回归积分滑动平均模型、神经网络模型等时间序列预测模型，依据历史数据就能预测未来风险。如通过时间序列预测分析企业应收账款周转率的变化趋势，可预判应收账款风险；分析行业内企业违约率变化，可预测整个行业的系统性风险。
（二）风险分析和评估
在识别出潜在风险因素后，注册会计师需要进一步分析和评估这些风险的发生概率、严重程度以及对财务报表的影响，从而制定针对性的审计策略。传统的风险评估方法依赖注册会计师的主观经验，存在一定局限性。人工智能技术可以提供更客观、量化的风险分析和评估方法。通过利用概率模型、决策算法等方法，注册会计师能够更客观、量化地评估企业面临的各类风险，为审计工作的有效开展提供重要支撑。贝叶斯网络是一种基于概率理论的机器学习模型，可有效捕捉风险因素之间的复杂依赖关系，量化各风险因素发生的概率。注册会计师可利用贝叶斯网络模型，基于历史的审计数据和专家经验，为被审计单位构建特定的风险评估模型，并自动计算各类风险事件发生的概率。这种基于数据的量化风险评估方法，能够客观反映企业的实际风险状况，成为注册会计师审计策略制定的依据。
（三）异常检测和欺诈预防
审计工作除识别和评估普通风险因素外，还需重点关注企业经营活动中的异常交易和潜在欺诈行为。传统异常交易识别依赖注册会计师的经验判断，难以快速发现大量交易数据中隐藏的复杂异常模式。人工智能技术则为这一难题提供了有效解决办法。
深度学习作为模拟人脑神经网络的机器学习算法，能自动从海量交易数据中提取复杂异常模式特征。注册会计师可利用异常检测网络、生成对抗网络等深度学习模型，对企业各类交易数据进行自动化分析。这些模型先学习正常交易特征模式，再实时监测交易数据，从而助力注册会计师及时发现异常交易行为，精准识别潜在欺诈风险，大幅提升审计工作在该领域的精准性与效率。
三、人工智能技术在CPA（注册会计师）审计风险控制中的应用
（一）风险控制优化
完善的审计风险控制体系是有效管理审计风险的关键。传统的审计风险控制设计和优化过程往往较为依赖注册会计师的经验和直觉，难以快速响应不断变化的风险环境。而人工智能技术为内部控制优化提供了新的思路和方法。审计风险控制的优化设计需要权衡各类风险因素，在成本、效率、风险之间寻求平衡。
强化学习算法可以通过不断试错学习，找到最优的风险控制设计方案。注册会计师可利用强化学习模型，基于历史审计数据、专家经验等，设计模拟的风险控制优化环境，让算法在此环境中自主探索和学习最佳的风险控制策略。这种基于数据驱动的风险控制优化方法，能够提高风险控制的针对性和有效性。
（二）审计过程优化
除风险控制优化外，人工智能技术在优化审计整体工作流程上也发挥着重要作用。传统审计工作效率低、重复性强，而人工智能技术能助力审计团队提升效率与准确性。
大型审计项目任务繁杂、团队规模大，合理分配任务和协调配合是难题。人工智能算法可依据审计人员专业特长、任务难易程度等，自动生成最优任务分派方案，借助强化学习算法建立动态模型，负责人能根据审计进度实时调整，保障审计流程高效推进。
在数据处理、分析及报告生成方面，人工智能技术优势显著。注册会计师可利用自然语言处理技术自动抽取审计证据，用机器学习算法自动分析，减轻人工负担。而且，人工智能系统分析更全面精准，能帮助注册会计师发现隐藏的审计证据和风险信号，大幅提升审计工作效率和质量，为企业提供更优质的审计服务。
（三）审计报告生成
审计报告是审计工作的最终成果，其内容和格式直接影响审计结果的表达效果。传统的审计报告编写过程相当耗时，且需要大量人工编辑。人工智能技术的应用为审计报告的自动生成提供了新的可能。通过自然语言生成、知识图谱等技术，可大幅提升审计报告撰写的效率和质量，使审计结果的表达更加简洁明了，为决策者提供更优质的参考依据。
自然语言生成（NLG）技术可以根据结构化的审计数据和分析结果，自动生成流畅通顺的审计报告文本。注册会计师可利用预训练的NLG模型，加速生成初步的审计报告初稿。这不仅大幅提高了注册会计师撰写报告的效率，还能确保审计报告内容和格式的标准化和一致性。同时，NLG还可根据不同的读者群体自主调整报告的用词和表达方式，提高报告的可读性。
四、人工智能技术应用于CPA（注册会计师）审计面临的挑战
（一）数据隐私和安全问题
人工智能技术在审计领域的应用，离不开对大量敏感数据的采集和分析。审计数据往往涉及客户的商业机密和个人隐私信息，如何确保这些数据的隐私和安全成为亟须解决的问题。参与人工智能应用的审计人员若隐私保护意识薄弱，存在不规范的数据使用行为，则有可能在实务工作中酿成大错。审计数据的安全性问题也值得警惕。人工智能系统需要与企业信息系统进行大量数据交互，一旦出现系统漏洞或被黑客攻击，可能导致审计数据被恶意篡改、窃取。会计师事务所亟须建立完善的信息安全防护体系，例如采用访问控制、入侵检测等多重安全措施，提高审计数据在传输和存储过程中的安全性。此外，会计师事务所还需与客户做好沟通，取得使用相关数据的授权，确保人工智能技术的应用符合法律法规要求，保障各方合法权益，这些都需要在长期实践中不断优化。
（二）人工智能技术应用的风险控制
人工智能技术的应用虽然为审计工作带来诸多便利，但同时也引入了可解释性、系统稳健性、公平性等风险因素。一方面，人工智能系统的黑箱特性可能影响最终审计结果的可解释性和可验证性。许多复杂的人工智能算法，尤其是深度学习模型，其内部运作机制往往难以完全透明化，这给审计工作的可靠性带来了潜在隐患。建立人工智能系统的可解释性机制、提高模型的可审计性、确保审计结果能够经得起质疑和复核，成为推广人工智能技术应用时需要同步进行的工作。人工智能系统的自主学习和决策特性也可能引发新的风险。另一方面，人工智能系统在学习和优化过程中出现偏差或错误，可能会导致审计失误甚至重大审计风险事件。人工智能系统的使用还可能面临数据偏差、算法歧视等风险。如果人工智能系统的训练数据存在代表性问题，或算法设计存在偏好性，都可能导致人工智能系统生成不公平、不合理的审计结果。
五、人工智能技术应用于CPA（注册会计师）审计风险层面的建议
（一）建立健全数据隐私安全保护机制
针对人工智能技术应用中的数据隐私和安全问题，会计师事务所需多管齐下。首先，应制定严格的数据隐私保护政策，规范注册会计师对客户敏感信息的处理流程，采取数据脱敏、加密存储等保护措施，同时加强对审计人员隐私保护意识的培训，规范其数据使用行为。其次，构建完善的信息安全防护体系，运用访问控制、入侵检测等技术手段，保障人工智能系统与企业信息系统间数据的传输和存储安全，建立安全事件应急预案，以便在数据泄露或系统入侵时能迅速响应处理。此外，要与客户充分沟通，获取明确的数据使用授权，确保人工智能技术应用符合法律法规，维护各方合法权益，推动人工智能在审计领域的广泛应用。
（二）强化人工智能系统的可解释性和稳健性
会计师事务所要从可解释性、系统稳健性、公平性等多个维度，持续强化人工智能技术在审计领域的风险管控能力，确保人工智能技术应用的安全可靠性。加强人工智能系统的可解释性机制建设，针对人工智能模型的“黑箱”特性，会计师事务所可采用可解释性算法或技术，提高模型的透明度和可审计性，确保审计的结果能经得起后续的质疑和复核。健全人工智能系统的监控和风险预警机制，建立实时监测人工智能系统运行状态的监控体系，及时发现并修正算法在学习优化过程中可能出现的偏差或错误。同时，制定应急预案，规范人工智能系统发生故障或产生重大审计风险时的应急处置流程。重视对人工智能系统的公平性和道德性评估，会计师事务所应关注算法设计和训练数据中可能存在的偏好性和歧视性问题，建立相应的伦理评估机制，确保在人工智能系统辅助下产出的审计结果符合公平正义的原则。
（三）加强人工智能技术与审计业务的融合创新
虽然人工智能在审计领域的应用前景广阔，但实际应用面临不少技术瓶颈与挑战。因此，会计师事务所亟须采取措施，促进二者深度融合。一方面，要密切留意人工智能技术发展动态，持续追踪新兴技术在审计领域的应用可能性，建立预研和应用创新机制，鼓励传统审计与人工智能跨界合作，积极探索新应用场景。另一方面，要主动与外部科研机构、技术公司合作，充分借助社会创新力量，联合研发适配审计业务的人工智能解决方案，推动技术产业化应用。通过主动拥抱人工智能技术，不断整合内外部资源进行创新，推动其在审计业务中的深度融合，从而提升审计服务的质量与价值。
（四）培养复合型人工智能审计人才
人工智能技术与CPA（注册会计师）审计实务的深度融合，离不开具备跨界能力的复合型人才。
会计师事务所要持续加强人工智能审计人才的培养，既注重内部人员的数字化能力提升，又大力引进外部专业人才，形成跨界融合的人才队伍，为人工智能在审计领域的应用奠定坚实的人才基础。加强审计人员的数字化技能培养，事务所可通过内部培训、外部研修等方式，帮助审计人员系统掌握人工智能、大数据、云计算等前沿数字技术的基础知识和实际应用能力，使他们能够熟练运用这些新技术，提高在审计实务中的应用水平。与此同时，事务所还应引进外部人工智能专业人才，积极吸纳具有人工智能背景的优秀人才加入审计团队，为审计业务注入新的活力。鼓励这些专业人才与审计领域的专家进行深入交流合作，共同推进人工智能技术在审计领域的创新应用。
六、结束语
人工智能技术的发展为CPA（注册会计师）审计工作带来了全新的机遇。在风险评估、内部控制优化、审计过程优化、审计报告生成等环节，人工智能技术都能与如今的CPA（注册会计师）审计工作相结合，会计师事务所也能借此进一步提高审计效率和准确性，给企业提供更加优质的审计服务。
带来机遇的同时必然也面临着一些风险和挑战，人工智能技术的应用也存在数据隐私和安全、人工智能系统风险控制、技术瓶颈和人才缺乏等问题。为此，会计师事务所需要采取有效措施，建立完善的数据保护机制、健全人工智能系统的风险管控体系，同时加大对人工智能技术的研发投入和内部人才培养力度，推动人工智能技术在审计实践中的深入应用。
人工智能技术为CPA（注册会计师）审计业务的转型升级注入了强大动力，必将深刻改变传统审计工作的方式和效率。会计师事务所应主动拥抱人工智能，积极探索新技术在审计领域的创新应用，不断提升审计服务的质量和价值，为企业的健康发展贡献力量。
（文 / 潘东昇）
（作者简介：潘东昇，南京审计大学，研究生。研究方向：社会审计）
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