本文首发于《中国会计报》9月5日11版。作者：贾婷，上海国家会计学院承办的新疆注册会计师资产评估行业高层次中青年骨干人才培养项目学员，供职于新疆驰远天合有限责任会计师事务所。

在新疆注册会计师资产评估行业高层次中青年骨干人才一期班的第二次集训中，数字化转型是核心议题。在数字化浪潮席卷各行业的当下，人工智能（AI）技术成为推动审计行业变革的关键力量，其赋能实践与战略突破值得深入探讨。

会计师事务所的涅槃重生之路

执业质量是中介机构的核心竞争力，需要中介机构增强执业质量意识，建立覆盖全流程的质量控制机制。中介机构应根据不同业务类型以及不同业务规模建立相应的内部风险防控机制。并且将内部控制贯穿执业全过程，以此来达到风险早识别、早预警、早处置的效果，从而提升内部管理水平，强化质量管理责任。

随着智能科技的不断发展，传统的人工管理已经无法满足行业的高质量发展需求，需要推行一体化管理。利用AI技术，深度融入执业流程，能够使中介机构更高效地识别风险、提升审计质量，为客户提供更具价值的咨询服务。

AI重构会计服务价值链

近年来，行业监管力度的持续加大让中介行业面临挑战，倒逼会计师事务所转型，体现在以下四方面。

首先，人工成本较高，底稿编制水平较低。

在传统审计业务中，人工成本居高不下，且底稿编制水平较低。审计业务人员编制底稿的时间约占项目总时长的60%，大量时间耗费在数据整理、分析程序编制、凭证抽查及说明编写上。即便如此，仍难以避免审计说明不合理、基础数据错误等问题。而AI 技术凭借先进的实施路径，能够实现自动化底稿编制，对基础数据进行精准的勾稽关系校验。在处理海量数据时，AI更是展现出强大优势，可快速完成数据处理工作，大幅提升工作效率，降低人工成本。

其次，风险识别不到位，审计流于形式。

传统审计依赖人工判断，在风险识别方面存在明显不足。受经验、精力等因素限制，审计人员难以全面、深入地分析复杂业务中的潜在风险，无法有效发挥监督作用。而AI具备强大的数据分析与学习能力，能够对大量历史数据和实时业务数据进行深度挖掘与分析，结合风险识别模型，精准定位业务中的风险点。无论财务数据的异常波动，还是业务流程中的潜在风险，AI都能及时预警，帮助审计人员更全面、准确地评估风险，使审计工作更具针对性和有效性。

再其次，关联方识别困难，合并过程复杂。  

面对级次较多的集团客户时，由于集团业务架构复杂，审计人员仅靠人工梳理，耗时耗力，还容易遗漏关键关联信息。同时，关联方差异核对工作繁琐，不同主体间交易数据的比对、验证过程漫长，且极易因人为疏忽出现差错，导致合并报表编制存在重大风险隐患。而AI技术凭借强大的自然语言处理和图像识别能力，能够快速抓取合同、明细账等关联方信息，进行关联方核对。在合并报表环节，AI 可自动完成数据汇总、关联方核对及抵销工作，提高审计效率。

最后，函证过程繁琐，核对函证结果耗时。

在传统审计流程中，从筛选函证对象、编制发函清单，到发出、催收以及回函的整理核对，每个环节都要审计人员投入大量精力，确保信息准确无误。发出函证后，需持续跟踪回函情况，检查回函结果。AI 技术的应用能够实现函证流程的智能化升级，可以精准筛选出高于重要性水平的函证对象，自动生成标准询证函，利用智能跟踪系统实时监控函证状态，自动对未回函对象进行多轮催收提醒。对于回函数据，AI能够快速提取关键信息，自动进行比对分析，一旦发现异常，立即生成预警报告，帮助审计人员高效完成函证工作，大幅提升审计证据的可靠性和审计工作效率。

AI赋能的实践路径

基于以上分析，建议从三方面入手，实现AI的全方位赋能。

第一，建立复合型人才培训体系。

AI技术的应用对会计师事务所的人才结构提出全新要求。一是需要引进外部人才，以具备AI 技术、数据分析、计算机科学等专业的人才充实技术团队。二是加强外部培训，组织员工参与行业内AI 技术研讨会、权威机构举办的专业培训班，紧跟科技前沿动态。三是加强业务交流，建立跨部门跨专业的协作团队，促进审计、会计、技术等不同领域人员的交流与合作，形成复合型人才队伍，为AI赋能提供人力保障。

第二，数据基础建设。

数据是AI发挥作用的基石。会计师事务所应建立数据研发团队，加强数据基础建设，建立统一的数据标准和规范，分类整理所有客户、行业和宏观经济数据，并对数据进行清洗、校验规则设置，确保数据的准确性、完整性。同时，对接工商、税务等外部数据，及时获取企业的经营信息和信用数据，提高数据的有效性。

第三，技术应用与融合。

引入先进的AI技术，如机器学习、自然语言处理、计算机视觉等，并与现有的审计软件、财务管理系统等进行深度融合。例如，利用机器学习算法构建智能审计模型，实现对财务报表的自动分析和异常检测。