关于智能财会系列公益讲座

智能财会系列公益讲座是智能财会研究院发起的，联合多家单位共同进行的线上分享公益栏目。分享嘉宾既有来自学术界的高校财会教授、也有来自实务界的高管和专家，以全面的视角帮助高校教师、企业管理人员深入理解人工智能与财会结合的最新趋势与技术。

2020年10月14日晚，智能财会研究院主导的智能财会系列公益讲座第十四期成功举办。第十四期邀请了西南财经大学教授、博士生导师，会计学院副院长唐雪松教授分享了主题为《大数据时代审计：挑战与应对》的内容。

在讲座中，唐教授围绕大数据时代的背景特征、大数据时代审计面临的挑战、大数据时代审计如何应对挑战、大数据时代审计人才培养四个方面进行了详细的分享。

大数据时代的背景特征

唐教授表示，如今我们进入了社会生活数字化的时代，据国际权威机构估计，2020年全球数据总览有望达到50.5ZB。据唐教授介绍，我国从2014年便把大数据首次写入了政府工作报告。我国大数据战略的历程可以分为预热阶段、起步阶段、落地阶段和现在的深化阶段，我国正在从数据大国迈向数据强国的阶段。中国企业数字化转型应该是走在世界前列的。

对于大数据时代的重要特征，唐教授认为是融合，主要是包括大数据、人工智能和云技术的融合，体现为云数的融合以及数智的融合。

云数融合是指云技术降低了技术使用门槛，推动了云上数据的产品发展和使用。当前也有众多科技巨头推出了自己的云上数据产品。数智融合则是指人工智能和大数据的融合，人工智能赋能了大数据，大数据是人工智能的输入，人工智能可以最大化数据的价值。

大数据时代审计面临的挑战

在对挑战进行剖析前，唐教授专门介绍了审计行业对于大数据时代挑战的感知。他从国内外著名的会计师事务所网站做切入，发现这些事务所的官网首页显要位置都有关于大数据、人工智能、数据分析等话题讨论或相应栏目，分析报告等。

唐教授分析认为魔鬼数学：大数据时代，挑战来源于大数据时代审计有七大特征，并对审计（师）能否适应发出了疑问，认为审计师能否适应转变，在当下很多人心里底气不足。七大特征如下图：

唐教授还认为，在审计新的特征下，对人工智能、大数据取代审计师的担忧是有道理的。他列举了美国过去近40年工作岗位的变化情况，其中常规型工作中无论是常规认知或常规手工的工作实际上近乎没有增长，而非常规型工作在过去40年中则有非常显著的增长趋势。同时，唐教授还列举了世界经济论坛的数据说明，2018年社会为机器提供的岗位占比是29%，预计到2025年将增至52%，超过为人类提供的岗位数量。当人工智能、大数据突然闯入审计行业，审计行业或审计师的担忧是有原因的。

对于大数据是否真的为审计的“不速之客”，唐教授也作出了解答。他从审计模式的划分着手，提到了以前对审计模式划分的标准是以一定时期内审计的目标为标准，划分了账项基础审计、制度基础审计、风险导向审计。而通过唐教授的分析思考，提出了如果以审计数据源、审计处理过程、审计处理结果为新标准来划分，同样可以把账项基础审计、制度基础审计、风险导向审计划分出来。

据唐教授对此的解释，在账项基础审计里边，审计的数据输入是账户体系的数据，审计师针对账户体系数据开展审计进行处理，出具审计报告。在制度基础阶段，审计师的数据输入除了账簿之外，还有内部控制系统的数据，以此来展开审计工作。在风险导向审计阶段，除了账簿、内部控制系统数据外，还包括了企业的经营及政治、文化环境等方面的数据。可以看出审计数据的输入范围在逐步扩展。

唐教授强调，到了风险导向审计模式阶段，已经是大数据时代审计的初级阶段。只是风险导向审计模式阶段数据来源不如大数据时代广泛，处理技术和能力也没大数据时代那么强。依据这一逻辑，大数据时代审计是风险导向审计模式的拓展，是数据收入变得更广，数据技术数据处理技术和能力变得更强，仅此而已。审计的本质没有变化。所以大数据并不是审计的不速之客。要思考的是如何在大数据时代跟上诉求，利用大数据、人工智能进行赋能。

大数据时代审计的应对

唐教授提到，从大数据、人工智能的应用分析可分为产品、流程和见解三类，基于审计行业逻辑或规律，大数据和人工智能技术集中体现在流程和见解两方面，因此可在这两方面提升传统审计的效率和效果。提升效率包括任务、流程的自动化，效果包括提供决策、见解的基础与进阶分析。

据唐教授预见，人机互动的智能流程自动化（IPA）是未来审计主流模式。首先是推动流程进行数字化，然后透过前段互动模拟结构化、程序化的人工作业，进一步运用AI科技将非结构化的资料转化为结构化资料，从而扩大RPA的工作领域和范围。在这基础上再引入人机互动，将工作从机器传给人，由人再给机器反馈，最佳化模拟人类技能和经验。由此一来得到的新状态再与更高的人工智能技术结合就形成了IPA。

唐教授还提到，大数据时代审计组织架构也要因时而动。他引用中国人民大学会计系主任张敏教授提出的审计组织架构变化的

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