在人工智能快速渗透企业财务与合规流程的背景下,CPA Australia首席执行官Chris Freeland在Every Auditor Proud Day活动上就人工智能在审计中的角色发表了深刻见解。他指出,AI并非替代审计,而是改变了审计的对象与方法,推动审计从传统的样本测试转向对算法、数据管控与系统输出的全面把关。围绕这一主题,审计行业面临职责扩展、专业能力重塑以及监管与伦理的新挑战。 人工智能在企业中越来越多地被用于年报撰写、合规管理、交易处理与风险识别等环节。AI系统能够处理海量交易、识别异常模式并提供预测性分析,这为审计提供了前所未有的数据覆盖范围与效率提升。然而,Freeland强调单靠算法并不能完整满足审计目标。
审计的本质仍是建立信任,要求独立客观的专业判断,而这种判断必须由具备职业怀疑精神的人来提供。 审计人员的角色正在转向对生成财务信息的"黑匣子"进行把关。具体而言,审计不只是核对账面数字,而是要评价底层算法的设计、训练数据的来源与质量、模型性能与可解释性、以及自动化流程中的控制点。这意味着审计师需要理解机器学习模型的基本原理、数据工程流程、模型治理和版本控制等技术要素,同时还要能把技术发现转化为审计证据和结论。 AI赋能的一个显著优势是能够对完整数据集而非抽样数据进行测试。利用算法与计算能力,审计师可以实现更高覆盖率的检测,从而提高异常识别的敏感度和审计结论的可靠性。
然而,更全面的数据审查也带来新的风险:数据偏差会放大模型错误,训练数据的历史偏见可能在自动化决策中固化并被忽视。Freeland提醒,AI的有效性高度依赖于训练数据的质量与代表性,审计需要介入数据治理与模型验证过程,确保公平性与透明度。 职业怀疑在AI时代的重要性被进一步凸显。AI系统输出虽具统计优势,但其假设、边界条件与潜在弱点必须由审计师质疑。审计师应关注模型的输入假设、特征工程、过拟合风险、外推风险以及在边缘情境下的稳健性表现。对模型解释性的要求也随之提高,尤其是在影响财务报告与重要判断的场景下,审计师必须能解释为何模型得出某一结论,并评估该结论的合规性与合理性。
在可持续性与气候风险披露方面,AI已被用于整合复杂的数据集、生成情景分析和估算未来影响。Freeland指出,随着企业被要求披露更广泛非财务指标,审计范围也需扩展到验证用于生成这些指标的系统与算法。这包括验证数据源的可靠性、指标计算方法的透明度、模型假设的合理性以及披露的可比性。审计师在此过程中不仅验证信息的准确性,也要评价信息是否能够被利益相关方理解与信赖。 为应对职责扩展,审计专业人员必须加强技术与数据科学方面的培训。包括统计与机器学习基础、数据工程实务、模型治理框架、信息安全与隐私保护规范,以及AI伦理与公平性原则等内容都应纳入持续教育体系。
事务所和企业应建立跨学科团队,将数据科学家、IT审计师与传统财务审计师协同工作,以形成完整的审核链条。 审计方法与程序也需要更新。对AI系统的审计应覆盖模型开发生命周期的各个环节:需求定义、数据采集与预处理、模型训练与验证、上线部署、监控与维护、变更管理与版本控制。审计证据来源应包括数据日志、训练集与测试集样本、模型性能报告、模型解释性工具输出、治理委员会会议纪要、以及变更记录与访问控制审计。对高风险模型,可能需要借助外部专家进行独立评估或开展红队攻击测试以检验鲁棒性。 在审计独立性与合规方面,AI的采用也带来法律与伦理考量。
企业可能委托内部团队或第三方供应商开发AI模型,审计师在评估这些系统时需考虑供应商关系、技术依赖与潜在利益冲突。监管机构可能要求对关键模型实施更高标准的治理与透明度。审计师在提供与AI相关的咨询服务时要保持适当的独立性界限,确保证据收集与评价不受既有咨询关系影响。 数据隐私与安全是AI审计不可回避的话题。许多模型依赖敏感的个人与商业数据,审计过程必须遵守隐私保护法规与数据最小化原则。审计师需要验证数据匿名化或去标识化的有效性,检查访问控制与日志记录,评估模型训练与推理过程中的数据泄露风险。
同时,要关注模型对抗样本攻击与系统被篡改的风险,并将这些风险纳入审计结论与建议。 技术本身并非万能。Freeland强调,AI带来的效率不能抹杀审计师对情境理解、伦理判断与利益相关方沟通的作用。算法可能提供指示性结论,但在具有主观判断、法律解释或复杂业务背景的事项上,仍需依赖人的专业判断。审计师的软技能 - - 如沟通、批判性思考与跨领域协作 - - 在AI环境下更为关键。 监管与行业标准方面,审计界需要与监管机构、行业协会和学术界共同制定针对AI系统的审计准则与最佳实践。
这应包括对模型可解释性、审计证据标准、持续监控要求以及风险分类的明确指引。国际层面的协调也很重要,因为跨国企业的AI系统可能触及不同司法管辖区的合规要求。 对企业而言,迎接AI带来的变革需进行制度性准备。企业应建立健全的模型治理框架,明确模型拥有者、开发者与审计者的责任与角色。要实施持续的模型监控机制,建立异常告警与回退流程,并保证关键模型的可追溯性与可复制性。高质量的数据管控和元数据管理是实现可信AI的基础。
未来展望上,AI将在审计中扮演越来越核心的工具角色,但审计本身将演化为对复杂生态系统的全面监督。审计工作可能更多地侧重于系统性风险识别、治理评估与伦理合规,而日常重复性检测将更多依赖自动化工具完成。审计人才市场将出现对具备混合技能的专业人才的旺盛需求:既懂会计与审计原则,又熟悉数据科学与模型治理。 总结来看,CPA Australia CEO Chris Freeland的论述提醒我们:AI不是审计的终结,而是审计职责与方法的重新定义。审计师必须在拥抱AI带来的效率与洞察力的同时,坚持职业怀疑、维护独立性并加强技术能力。监管、教育机构与行业组织应协同推动适合时代的审计准则与人才培养路径,确保在AI驱动的商业世界中,审计仍然是公众信任的重要守卫者。
只有构建起对算法与数据的有效监督机制,审计才能在数字化浪潮中继续发挥其核心价值。 。
