文/罗冰

一、引言

全球审计行业正处于第四次技术革命浪潮，AI技术成为推动行业变革的关键力量。AI在审计中的应用广泛，不仅实现常规任务自动化和风险评估，还深入到对审计AI系统自身的审计，确保其策略、治理和风险应对有效。AI技术突破传统审计时空限制，实现从抽样审计到全量数据分析的跨越，但也引发关于职业替代的广泛担忧。

本文结合德勤、安永等机构案例，构建“技术渗透－职业重构”双维度分析框架，为审计行业转型提供系统性解决方案，助力审计行业在AI时代可持续发展。

二、AI审计的技术渗透路径与核心特征

（一）三阶段技术演进模型

1.工具辅助阶段（2015-2020）

此阶段以机器人流程自动化（RPA）技术为核心，聚焦基础重复工作自动化。RPA借助规则引擎和流程建模，精准抓取和校验结构化数据。普华永道智能表单处理系统是典型案例，该系统运用正则表达式匹配和OCR文本解析技术，大幅缩短凭证核对的处理时间，显著提升效率，使审计人员得以专注于高附加值的异常值分析和职业判断。

2.智能增强阶段（2021-2025）

机器学习技术的深度应用是这一阶段的标志，尤其在风险识别领域取得重大突破。安永“AISherlock”系统基于混合专家（MoE）架构，运用集成学习方法构建异常交易检测模型，提取交易流水的多项关键维度，显著提升检测准确性。基于LSTM网络的财务舞弊预测模型，采用Attention机制优化特征权重分配，能有效捕捉财务指标的时序相关性，为动态风险预警提供有力支持。

3.认知决策阶段（2025-）

知识图谱与深度学习融合，推动审计进入认知智能化。普华永道Halo系统整合企业多维度数据构建数据图谱，运用图卷积网络（GCN）分析供应链风险传播，采用双流神经网络架构处理异构数据，在审计调整建议决策准确性上表现突出。其多跳推理能力可识别多层级供应链关联风险，远超传统审计方法，推动审计行业从经验驱动向数据驱动转变。

（二）技术应用的核心突破

1.全量数据分析

传统审计抽样受样本容量和抽样方法限制，难以全面反映被审计对象特征。AI审计技术构建分布式计算框架，实现大规模数据实时处理。以德勤Argus系统为例，其采用MapReduce并行计算架构，大幅提升合同文本解析吞吐量，能自动提取多项审计要素，显著降低传统抽样误差，大幅提升异常交易检出率，有效规避Ⅱ类错误风险。

2.非结构化数据挖掘

审计场景中存在大量非结构化数据，如管理层声明、会议纪要等。本文提出基于深度学习的自然语言处理（NLP）分析框架，通过BERT预训练模型微调构建文本语义表征体系，在管理层声明情感分析中准确性较高。采用VADER情感词典增强的BiLSTM网络，能有效识别声明文本中隐含的置信度衰减特征，且该特征与财务舞弊事件存在明显关联。

3.实时连续审计

基于区块链-AI融合架构，设计出具有时间戳溯源能力的实时审计系统。采用HyperledgerFabric构建联盟链网络，保障审计证据的完整性，通过智能合约触发机制定期执行风险扫描。毕马威实践表明，该架构结合LSTM时序预测模型，显著提升资金异动模式的早期预警灵敏度，大幅缩短风险暴露窗口，区块链技术为数据完整性提供重要保障。

（三）跨技术融合的新兴场景：数字孪生审计

在认知决策阶段基础上，AI与数字孪生技术的融合正重塑资产审计模式。以普华永道为某大型制造企业设计的“设备数字孪生审计系统”为例，该系统通过物联网（IoT）采集设备实时运行数据（如温度、振动频率、能耗指标），构建与物理设备1:1映射的数字模型，结合深度学习算法模拟设备全生命周期运行状态。审计人员可通过数字孪生模型回溯设备历史工况，识别异常磨损、非合规操作等隐性风险——例如在生产线设备审计中，系统通过对比数字模型预测的能耗曲线与实际曲线偏差，提前3个月发现某关键设备的润滑系统故障隐患，避免因停机造成的百万级损失。

此类场景突破传统事后审计局限，实现“实时监测-模拟预测-风险预警-溯源分析”的闭环审计。相较于传统依赖人工巡检的资产审计，数字孪生审计不仅覆盖设备数量从抽样扩展至全量，更能捕捉物理检查难以发现的微观异常，尤其适用于大型基建、高端制造等资产密集型行业，成为AI审计向“预测性审计”升级的关键方向。

三、技术驱动下的审计职业生态重构

（一）职业能力矩阵的重构

1.会计准则掌握与算法逻辑理解能力

传统审计中，审计人员对会计准则的掌握是财务报表审计和合规性审查的基础；在AI审计范式下，审计人员还需具备算法逻辑解析能力。以安永AISherlock模型为例，审计人员需理解模型参数意义及相互作用机制，掌握参数调优方法，能根据不同审计场景调整风险识别模型灵敏度，评估调整对模型识别效能的影响，精准调控模型性能。

2.抽样技术应用与大数据治理能力

传统审计依靠统计抽样获取审计证据，而 AI 驱动的全量数据分析要求审计人员具备大数据治理能力。德勤数据中台建设案例显示，审计人员需掌握结构化和非结构化数据的采集、存储、清洗、转换及安全防护全流程处理技术，构建企业级数据资源整合平台，运用数据标注、特征工程等手段实现审计数据标准化，为深度分析奠定基础。

3.经验判断与机器决策解释能力

传统审计决策依赖审计人员经验和主观判断，随着可解释人工智能（XAI）技术融入审计流程，审计人员需具备机器决策溯因能力。在深度学习驱动的财务舞弊识别场景中，审计人员需通过特征重要性分析、决策树可视化等技术，向利益相关方解释 AI 模型判定特定交易为高风险的依据，增强审计结论的可验证性和公信力。

（二）职业角色分化趋势

1.战略审计师

战略审计师负责AI审计体系架构设计，需融合审计专业知识与机器学习技术。青岛市审计局AI大模型研究小组实践表明，该岗位要求从业者同时精通审计准则和机器学习算法原理，能实现审计业务需求与技术参数的转换，设计高效准确的系统架构。当前该岗位需求增长迅猛，在审计流程优化、风险建模、合规框架设计等方面发挥关键作用，显著提升审计服务的战略价值。

2.算法稽核员

算法稽核员负责保障AI模型公平性，其工作直接影响审计结论的可靠性。KPMG2022年审计案例显示，训练数据偏差可能导致小微企业授信误判风险显著增加。该岗位需审查数据质量，包括检验数据代表性、分析特征分布及修正偏差，建立模型运行监测机制，运用SHAP值分析、对抗测试等方法识别潜在偏差，确保审计模型符合审计准则和商业伦理要求。

3.数字取证专家

数字取证专家专注于智能合约审计，需具备Solidity智能合约语言解析和区块链交易追溯能力。其工作内容包括运用形式化验证方法检测合约代码漏洞，利用图神经网络分析交易链路异常，构建分布式账本证据保全体系，实现智能合约业务逻辑与底层代码的双向验证，防控去中心化应用场景下的审计风险。

4.伦理审查官

伦理审查官负责构建AI审计伦理治理框架，依据《欧盟人工智能法案》等规范建立三级审查机制：数据层面开展隐私影响评估（PIA），算法层面进行公平性审计，应用层面分析社会效益。针对深度伪造财务数据等风险，需开发数字水印检测、生成对抗网络识别等技术工具，建立算法影响评估（AIA）制度，确保AI审计系统符合技术伦理原则，维护审计行业权威性。

四、AI 审计发展的现实挑战

（一）技术应用瓶颈

1.黑箱困境

深度神经网络在AI审计中优势显著，但可解释性缺陷制约其应用。其多层非线性变换导致决策过程难以解析，而审计实务中，监管部门要求审计主体对结论进行溯因。实践中，相当比例的智能审计结论因无法提供透明推演路径受到监管质询，例如在财务风险预测场景中，模型的高风险判定缺乏可验证的特征归因依据，削弱了技术成果的可信度，阻碍审计责任的履行。

2.系统脆弱性

智能审计系统面临对抗性攻击威胁，特殊设计的输入扰动可使模型性能大幅衰减。在图像识别领域，此类攻击可能导致模型准确率大幅下降；在电子凭证审计场景中，攻击者引入人眼不可辨的细微扰动，就可能使伪造凭证通过系统验证。曾有上市公司利用对抗样本生成技术规避智能系统对异常交易的识别，造成审计失败并引发重大损失，系统脆弱性直接威胁审计结论有效性，可能引发资本市场信息失真等系统性风险。

3.数据伦理风险

训练数据质量问题会导致算法偏见放大，历史数据选择偏倚、标注主观性及算法隐性假设形成“三重偏差放大机制”，使模型决策产生系统性偏移。在信用评估场景中，训练数据地域分布失衡可能导致模型对不同群体的误判风险差异显著。因此，需构建算法影响评估（AIA）制度框架，通过数据溯源、偏差系数量化分析和决策权重可视化校验等手段，持续监控和优化模型公平性。

（二）职业转型阻力

1.技能鸿沟

审计人员数字能力与智能技术需求的矛盾突出，年长从业者数字技能达标情况不佳。技术迭代要求从业者掌握数据建模（Python/R）、特征工程及模型可解释性分析等新技能，而年龄相关的认知特点与经验路径依赖，制约了传统审计人员向智能审计范式转型。实践中，非数字化审计人员在处理海量财务数据效率和关键风险特征识别完整度上，均与数字化组别存在明显差距。

2.组织惯性

会计师事务所现有组织架构与智能审计转型需求不匹配，多数机构未建立系统化智能审计培训体系，多沿袭“师徒制”等传统知识传递模式，行业技术适应周期较长。制度刚性导致从业人员技能更新资源不足，智能工具使用效能未达设计预期，部分省级分所因缺乏持续培训，智能审计软件功能利用率长期较低，造成技术投资回报率缺口。

3.监管滞后

现行审计准则滞后于智能技术发展，数字证据法律效力认定、算法决策责任归属等多类新型议题尚无规范框架，不少智能审计项目面临合规争议。算法问责机制缺失使审计失败案例责任认定时间成本增加，曾有上市公司财务舞弊案件因智能模型决策路径不透明，引发三方责任争议，案件审理周期漫长。监管框架的适应性调整，是智能审计可持续发展的重要前提。

五、审计职业变革的应对策略

（一）个体能力重构：T型能力结构

1.纵向深化

审计人员需深化技术应用能力，例如借助Python语言深度处理和分析海量审计数据，执行数据挖掘、风险识别等高级应用；通过SQL语言精准管理数据库，实现数据提取、筛选、聚合与分析。获取CAMS（认证AI审计专家）等权威认证，可提升从业者在AI审计领域的专业认可度。实践表明，具备编程能力的审计师在薪资上具有明显优势，反映市场对AI审计复合型人才的需求，也激励从业者持续提升专业能力。

2.横向拓展

审计人员还需拓展商业洞察力，参与人机协同项目是有效途径。以德勤“人机配对审计”模式为例，审计人员与AI系统深度协作：当AI系统识别财务报表异常数据时，审计人员结合企业商业模式、市场环境和行业特征进行综合判断，区分技术异常与实质性风险，显著提升决策效率，增强审计服务的精准性和全面性。

（二）组织转型四维方案

1.技术中台建设

构建多源数据集成智能平台是组织数字化转型的关键。青岛市审计局开发大模型工具，显著提升投资审计效率。该平台整合多维度数据，建立统一数据治理体系，审计人员可借助平台内置算法和可视化工具开展多维数据分析；在投资项目审计中，平台能实时关联投资计划、资金流水和市场波动数据，自动识别异常项，辅助审计人员快速定位风险点。

2.敏捷团队重构

组建跨学科复合型团队可提升组织敏捷性。安永“数字审计实验室”中，多数跨学科协作项目效率显著提升。该实验室整合数据科学家、伦理学家和审计专家：数据科学家运用技术处理海量数据、构建预测模型，伦理学家评估算法偏差以确保合规，审计专家验证模型业务相关性。在区块链审计项目中，这种协作模式大幅压缩审计周期，显著提升风险识别准确率。

3.持续学习系统

AR沉浸式培训系统可有效解决审计人员技能更新滞后问题。该系统基于Unity3D引擎构建虚拟审计场景，集成HoloLens2设备实现混合现实交互，包含多个核心培训单元，采用自适应学习算法动态调整培训内容。实践显示，采用AR培训后，审计人员掌握SQL高级查询技能的时间显著缩短，Python审计脚本编写错误率大幅降低，知识留存率较高，相比传统面授培训优势明显。

4.伦理治理框架

构建基于区块链的算法审计日志系统，是实现伦理治理的技术保障。该系统依据《人工智能时代的审计》提出的三阶验证模型，采用HyperledgerFabric框架记录算法全生命周期数据：设计阶段验证算法逻辑完备性，训练阶段记录数据集特征以确保数据完整性，应用阶段监测模型输出效果。审计日志采用零知识证明技术保护商业机密，某商业银行审计案例显示，该系统成功识别模型误判问题，大幅缩短审计争议解决周期。

六、结论

AI技术推动审计行业经历“工具革命—流程革命—认知革命—融合革命”的四阶段变革，数字孪生等跨技术场景与跨行业审计差异进一步丰富行业变革维度。审计职业生态的发展不仅需构建技术驾驭力、商业判断力和伦理责任感的复合能力体系，还需通过微认证等精细化培养路径实现能力落地。未来研究应聚焦两方面：一是跨境监管协调（如中美AI审计准则互认难题），二是跨行业算法审计标准的协同机制，例如建立行业间的风险特征共享库与模型验证模板，降低跨领域服务成本。同时，随着元宇宙技术的发展，审计工作需探索“虚拟审计空间”模式，以适应企业经营模式和业务场景的变化。审计师应积极拥抱变革，从“数据验证者”转变为“价值洞察者”与“跨技术协调者”，在技术浪潮中找准职业发展方向，推动审计行业持续进步。

（作者单位：重庆天华会计师事务所有限公司）

审核：刘   坤

责编：明贵栋

编辑：刘   彬