人工智能在会计与审计工作中的应用、收益和挑战

人工智能在会计与审计工作中的应用、收益和挑战

陈泽敏[,],蓝楚雄,郑婉纯

广东保利置业有限公司  广州市，广东省，510000

摘要：人工智能(AI)正在迅速接管会计、审计行业的核心领域，会计职业的重心已经从纸笔时代转向软件和计算机时代。本研究的目的是从人工智能在会计、审计领域应用的重点领域分析为切入点，研究人工智能在会计、审计领域中的应用及其利弊，梳理人工智能进一步融入会计与审计工作中所面临的挑战，并提出应对策略。

关键词：人工智能； 会计 ；审计

放眼全球，数字时代正以飞快的速度发展，其中以互联网、大数据、云计算、人工智能技术、区块链等为代表的新兴技术正深刻改变和影响着经济形态，特别是，人工智能技术从诞生之际就给会计审计业务带来颠覆性的技术挑战，因此，会计和审计工作亟需拥抱技术发展潮流、积极变革，才能达到适应智能化时代的要求。近年，德勤、安永、毕马威、普华永道四大事务所先后研制出基于人工智能技术的财务机器人，拉开了人工智能在会计、审计领域大规模应用的序幕。习近平总书记在2020年2月14日中央全面深化改革委员会第十二次会议的重要讲话中指出，“要鼓励运用大数据、人工智能、云计算等数字技术，在疫情监测分析、病毒溯源、防控救治、资源调配等方面更好发挥支撑作用。”习近平总书记的讲话，体现了人工智能在各行各业的应用前景广阔。因此，本文将从人工智能在会计、审计领域应用的重点领域分析为切入点，研究人工智能在会计、审计领域中的应用及其利弊，梳理人工智能进一步融入会计与审计工作中所面临的挑战，并提出应对策略。

1.人工智能的定义分析

随着技术迭代，人工智能的定义也在不断演变。《牛津英语词典》将人工智能定义为“计算机或其他机器展示或模拟智能行为的能力”。从现实应用看，“智能行为”包括观察和感知周围环境的能力、从语音或文本中提取信息的能力、从获取的信息中学习的能力以及使用这些信息做出决策的能力、其他与智能相关的活动。人工智能技术目前正在经历重大发展，将显著提高其社会影响。据德勤会计师事务所预计，到2030年，人工智能将使全球生产率提高到6.6万亿美元。在财务领域的人工智能应用主要有三类，具体如下：

（1）辅助型人工智能系统。辅助人工智能系统实现的是“机械智能”，即能够执行常规的重复任务。此类系统的特点是：①专业人员可以保留决策权；②这些辅助人工智能工件通常应用于现有程序。例如，微软的一个研究团队发布了他们开发的人工智能应用程序，该应用程序可以将语音转录成比人工翻译更好的文本[1]。这样的应用程序可以帮助企业转录客户的语音信息，以更好地了解客户需求。

（2）增强型人工智能系统。该类系统具有分析智能，能够辅助人类决策，并可以不断从与人和环境的交互中学习和迭代以解决问题。可见，在增强型人工智能系统中人类和人工智能是共同决策者。这些增强的人工智能系统使公司能够执行以前不可能完成的活动。

（3）自主型人工智能系统。该类系统可以适应不同的情况，并无需人工协助就可以独立行动。在这种情况下，人类将决策权委托给人工智能。自主人工智能系统表现出直觉智能和移情智能：直觉智能使人工智能能够创造性和有效地适应新的情况，而移情智能使人工智能能够理解人类的情绪，适当地回应和影响人类。无需人工干预的自主人工智能需要增强的直觉智能来应对新情况，甚至可能需要更先进的移情智能，使人工智能能够与人类有效互动。

随着人工智能从辅助到自主的发展，人工智能的好处和成本节约优势日益显现。目前，人工智能的技术已经可以适用于注册会计师的部分工作，会计、审计行业发展的新特点将是以电子技术和计算机系统为主。

2.人工智能在会计、审计中的重点应用领域

人工智能技术的应用遍及生产、分销、采购、销售、会计、审计、研发、人力资源管理等各种业务职能，会计和审计作为企业不可分割的一部分，也受到人工智能技术的深刻影响。根据现有文献的研究，人工智能在会计、审计中的重点应用领域包括以下方面：

（1）专家系统:在应用于会计领域的各种人工智能技术中，最成熟的是专家系统的应用。专家系统是一种计算机程序，它记录了专家的历史决策过程，并在解决某一问题时模拟专家的推理过程，是向管理者传递专业知识的有效手段。除此之外，专家系统还可以用于审计计划、获取证据、评估审计风险、审计意见决策、编制审计报告等任务。在会计工作中，专家系统可用于编制财务报表、发票处理、工作表开发等任务。最后，在成本和管理会计中，专家系统还可应用于库存控制、成本差异分析、管理控制系统诊断、投资决策等。

（2）持续审计:持续审计指利用现代化的信息技术手段，对审计对象在时间、空间、范围上进行富有连续性的审计，是一种彻底的电子审计方法。相比于传统审计，持续审计更多的利用网络通信、数据分析等信息技术，除具备传统审计的特点外，持续审计还具有审计过程的连续性、审计报告的及时性、审计程序的自动化、审计内容的整合性和及时满足利益相关者的期望等众多的优点。持续审计技术主要是基于计算机辅助审计工具与技术，即CATTs，它是用来辅助审计过程、进行事务分析与内部控制的工具与技术的统称，具体的技术实现方式包括智能Agent、XML、XBRL 、Web Services等。

（3）决策支持系统:决策支持系统是一个基于计算机的系统，用于辅助决策过程。这是一个交互式的、适应性强的、多功能的计算机系统。从本质上讲，决策支持系统的目标是帮助解决非结构化管理问题，以提高决策能力。DSS可用在各种非结构化的会计和审计任务。例如，审计决策支持系统（ADSS）可以根据审计人员提出的问题，利用专家库的知识数据建模，通过模拟专家的决策过程求解问题的最优解。

（4）神经网络:神经网络是一种机器学习系统，它模拟了人脑的组织(由神经元和连接组成)，并能够改变其结构，以更好地完成它所学习的任务。神经网络应用的领域不同，其具体技术模型也不同。在会计、审计领域，神经网络的应用始于20实际90年代，包括在分析性审查程序中的应用[2]、在审计过程的风险评估中的应用等等。

（5）机器学习:机器学习专注于检测数据中的模式，并创建可以从中学习的系统。机器学习的应用与实施可能会影响审计过程的所有阶段，以支持 从审计计划到审计报告决策的全过程。例如，在审计证据收集阶段，审计人员能够通过使用 机器学习算法开发的规则收集数据，获得无偏见和更准确的信息；在风险评估阶段，语音和面部识别技术在鉴别欺诈访谈方面可以对审计人员起到重要的辅助补充作用。

（6）自然语言处理:自然语言处理是人工智能的一个重要技术工具，专注于教授人工模型理解和处理人类语音，实现人工智能与人之间用自然语音进行沟通[3]。应用领域包括非结构化文本信息的处理、文档的系统化和自动化检索与审阅、偏离重要性目标的高风险案例的识别。

（7）遗传算法:遗传算法是一种基于自然选择理论的搜索启发式算法。这种算法模仿自然选择，即选择最适合的个体进行繁殖，以创造下一代的孩子。遗传算法依靠受生物学启发的算子，包括变异、交叉和选择，来开发最优的解决方案。遗传算法是解决账户和交易分类问题的一种合适方法。遗传算法可应用于模拟审计行为的欺诈决策、破产预测[4]、持续经营决策等。

（8）机器人流程自动化:简称RPA，是一种技术解决方案，它使用脚本来自动化基于规则的标准化任务。通过在访问不同的系统、文档和应用程序时复制人类的动作，软件机器人可以很容易地被训练或编程来进行基于规则的、重复的、大容量的操作[5]。通过重新定义工作并将个人重新分配到价值更高的任务，RPA将生产力优化提升到了一个新的水平。流程机器人可以自己执行基本的“类人”操作，如解释、决策、行动和学习。RPA不同于AI，它是流程驱动的，而AI是数据驱动的。RPA的用例包括审计数据准备，来自不同文件的数据集成、Excel中的基本审计测试、数据复制和粘贴以及手动注释。

3. AI在全球会计和审计中应用的收益和挑战

3.1收益

随着人工智能在会计和审计领域的不断落地应用，其高性能的运算能力和数据存储能力等优势促进了会计、审计行业的发展。人工智能在会计和审计中应用带来的好处包括：

第一，节省成本和提高运作效率。通过会计和审计领域人工智能的持续改进，会计师和公司最终将能够降低会计成本，通过将会计师的重点从现有的单调任务转移到数据驱动和基于分析的决策，提高了运作效率，为会计、审计行业增加价值。

第二，提高准确性和服务质量。审计工作中巨量数据的人工处理容易造成人为失误，存在信息失实的问题，人工智能系统的引入，采用自动化处理来至内部和外部的源文档、文书处理、电话会议、电子邮件、新闻稿和新闻媒体，可以有效避免手工编制工作底稿而造成的潜在失误，一定程度上缓解了由审计人员工作失误而带来的信息不真实的问题。

第三，有助于风险管理，降低舞弊的可能性。人工智能在数据挖掘的基础上可以处理数据、建立数据库并跟踪数据分析，并依托其高效的计算能力，有助于会计、审计过程中的风险动态管理。同时，人工智能可以结合专家决策系统识别并提出消除金融危机给财务管理带来的影响，可以通过学习来识别财务风险，建立预警模型，降低舞弊的可能性。

3.2挑战

人工智能在会计和审计领域应用也带来挑战。最现实的挑战是对会计师和审计师劳动力市场的冲击。在传统的会计职业中，每个会计人员的工作组合都在匹配一个业务流程的分工，但随着人工智能的加入，这将导致传统会计与审计工作分离的方法发生变化。这一改革将大大提高工作效率，有助于会计人员提高自身的工作能力和素质，优化结构布局，优化会计岗位设置，改变传统的财务与实务的工作模式。但与此同时，随着人工智能在会计行业的实施越来越广泛，会计和审计行业将不再需要很多员工，这会增加从业人员的“技术失业”的可能性。根据安永(EY)的一个消息来源，由于人工智能的出现，每年新招聘的人数可能会下降一半，从而彻底改变该行业的就业模式。

从技术上看，以目前人工智能应用的智能化水平，AI系统不可能根据法律法规和政策的变化进行自我更新。因此，现实世界中政策和经济情形的频繁变化可能会阻碍这一进程。同时。无论人工智能技术的效率有多高，它不能取代人类实践推理、表达情感、行使专业怀疑精神和进行专业判断的能力。

此外，人工智能应用程序面临算法被利用、欺骗、内部偏见或包含人类逻辑错误或固有人类偏见的风险。

4. 应对策略

颠覆性技术是一种彻底改变客户、行业或企业工作方式的创新。因为它具有明显优越的特性，颠覆性技术扫除了它所取代的系统或行为。人工智能被称为“颠覆性创新的推动者”。需要正确评估世界对人工智能技术颠覆的准备程度，以便更好地探索未知领域。今天的会计师的工作描述与20年前的会计师有很大不同。再过20年，会计师将扮演不同的角色。因此会计师需要更加专业化，并顺应技术潮流提高使用技术的能力，为此可以采取以下措施:

（1）虽然人工智能不能完全取代会计，但会计人员也应该积极应对人工智能的影响。为了能够有效地适应人工智能带来的变化，会计师和审计师必须在发展其专业技能、管理技能、信息技术技能、分析和决策技能方面实现质的提高。

（2）会计和审计公司、专业团体需要根据业务情况对其员工进行专业培训。可以将人工智能纳入会计审计专业培训中，以使会计和审计从业者和研究人员熟悉人工智能技术。

（3）适应人工智能标准，主动将会计和审计任务分解成单独的可执行部分，同时准确量化企业应用人工智能所产生的成本和收益。如可以通过开发系统型的模型来识别决策辅助工具开发过程中的不同审计任务，并将人工智能的成本控制在可接受范围内。

（4）出台支持人工智能技术应用的国家政策和战略。如改进现有审计标准，鼓励组织和会计师事务所在审计业务中使用人工智能。

5.结论

毫无疑问，人工智能正在重塑许多职业的未来，会计和审计职业是其中最具影响力的职业之一。从人工智能在会计审计的重点应用领域可见，人工智能技术与会计审计工作的结合密切且应用已经非常广泛，这给行业带来更高的效率、更低的成本以及更好的风险控制水平。但与此同时，人工智能的应用也带来劳动替代、舞弊风险和政策跟进不及时等诸多挑战。因此会计、审计工作者需要改变他们的思维方式，发展与人工智能技术及其增强业务应用相关的必要技能和能力。

参考文献

[1]Xiong, W., Droppo, J., Huang, X., Seide, F., Seltzer, M., Stolcke, A., Dong, Yu., & Zweig, G.(2016). Achieving human parity in con-versational speech recognition. Retrieved August 15 2019 from https ://arxiv .org/abs/1610.05256 .

[2]Baldwin, A. A., Brown, C. E., & Trinkle, B. S. (2006). Opportunities for Artificial Intelligence Development in the Accounting Domain: The Case for Auditing. Intelligent Systems in Accounting, Finance and Management, 14, 77-86.

[3]Chukwudi, O., Echefu, S., Boniface, U., & Victoria, C. (2018). Effect of Artificial Intelligence on the Performance of Accounting Operations among Accounting Firms in South East Nigeria. Asian Journal of Economics, Business and Accounting, 7, 1-11.

[4]Zemánková, A. (2019). Artificial Intelligence and Blockchain in Audit and Accounting: Literature Review. WSEAS Transactions on Business and Economics, 16, 568-581.

[5]Chukwuani, V. N., & Egiyi, M. A. (2020). Automation of Accounting Processes: Impact of Artificial Intelligence. International Journal of Research and Innovation in Social Science (IJRISS), 4, 444-449.

[ ]作者简介：陈泽敏，女，本科，广东保利置业有限公司核算会计，会计学专业，注册会计师（CPA）；蓝楚雄，男，本科，广东保利置业有限公司财务副经理，统计学专业，中级调查分析师；郑婉纯，女，硕士研究生，广东保利置业有限公司核算会计，会计学专业。