核心摘要：从计算器到电子表格再到企业系统，审计始终受到技术的影响。但人工智能的整合标志着更根本的转变。
如今，人工智能驱动的平台使审计人员能够分析整个数据集而不是样本，发现可能预示欺诈的异常情况，并执行实时连续审计。人工智能还用于自然语言处理以阅读合同和法律文件，用于计算机视觉以匹配收据和发票，以及用于预测分析以评估未来风险。
实际上，这意味着花在日常任务上的时间更少，而花在高级评估上的时间更多。对于客户来说，这意味着更快、更详细的审核。对于监管者和投资者来说，它承诺了更可靠的保证。
人工智能创新的快速增长引发了人们对机器可能很快取代审计员的担忧。然而，最近的实证研究和行业调查揭示了一个明显的趋势：人工智能正在增强而不是取代人类审计员。美国 Law 和 Shen 最近的一项研究发现，整合人工智能人员的审计办公室的审计人员数量增加了约 4.3%，尤其是初级和中级职位。
许多曾经定义的入门级审计工作现在正在被人工智能自动化重新定义。人工智能驱动的工具可以在几秒钟内扫描并提取数千张发票、合同或收据中的信息——这项任务以前需要人工花费数小时才能完成。例如，普华永道的 Halo 平台使审计师能够分析大量公司交易，而不是依赖样本，从而使曾经艰苦的过程实现自动化。
同样，毕马威的 Clara 平台集成了人工智能和工作流程自动化来处理对账和文件审查，使审计师能够专注于更高级别的判断。
德勤和安永还大力投资人工智能驱动的工具，以实现自动化确认、文件审查和欺诈检测。
这种转变意味着曾经被视为基础的能力变得不再那么重要。其含义很明确：为了与人工智能一起蓬勃发展，审计师必须用先进的技术能力和软技能来补充传统专业知识。
在技术方面，数据分析和解释现在是不可或缺的，因为审计师需要具备处理和理解大型数据集的能力。同样重要的是人工智能和机器学习的应用知识——不是为了构建模型，而是为了理解它们如何运作、它们所依赖的假设以及它们固有的局限性。
与此同时，软技能仍然不可或缺。高度的专业怀疑态度对于确保人工智能生成的发现得到严格评估而不是仅仅接受表面价值至关重要，同时需要沟通和讲故事的技能，将复杂的见解转化为清晰、可操作的信息给利益相关者。
同样重要的是道德判断，它必须指导负责任的技术应用。利益相关者越来越期望审计师能够清楚地解释调查结果，但人工智能的输出并不总是可靠，因此道德辨别力对于确定如何解释和使用此类结果至关重要。
人工智能的颠覆性影响要求大学和专业协会紧急培养新一代审计师，其能力远远超出传统会计知识。
课程必须重新设计，以反映人工智能审计的现实，将数据分析、机器学习素养和数字保证工具嵌入会计和审计项目的核心，而不是将它们视为可选的附加项目。
与此同时，项目应培养批判性思维、专业判断、道德推理和怀疑等高阶能力，确保审计师保留解释和挑战技术驱动的审计结果所需的人类洞察力。
认识到这一转变，审计公司正在采取行动提高员工的技能。例如，普华永道重新设计了针对初级员工的培训，要求他们审查和监督人工智能输出，而不是仅仅依赖手动测试。这种“回归基础”的方法现在与人工智能素养相结合，确保新员工不仅了解审计的基础知识，而且了解人工智能如何集成到流程中。