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| 人工智能时代审计人才队伍培养思考 |
| 第763期 作者：□文/万 娇 时间：2025/10/16 14:10:29 浏览：33次 |
［提要］ 在人工智能时代，审计行业正经历深刻变革，审计人才队伍培养面临新挑战与新机遇。本文剖析人工智能对审计工作的多方面影响，进而探讨当前审计人才队伍现状及问题。基于此，从完善人才培养体系、创新培养模式、加强校企合作、建立科学考核评价机制等方面提出策略，旨在打造适应人工智能时代需求的高素质审计人才队伍，提升审计工作质量与效率，推动审计行业现代化发展。
关键词：人工智能；审计人才队伍；人才培养
中图分类号：F239.2 文献标识码：A
收录日期：2025年5月7日
随着人工智能技术的飞速发展，其在各领域的应用日益广泛和深入。审计作为经济监督的重要手段，也不可避免地受到人工智能的深刻影响。人工智能技术的应用，如机器学习、深度学习、自然语言处理等，为审计工作带来了新的机遇和挑战。一方面人工智能能够提高审计效率、增强审计准确性、拓展审计范围；另一方面也对审计人员的专业能力和知识结构提出了更高要求。在这一背景下，培养适应人工智能时代需求的审计人才队伍成为当务之急。深入研究人工智能时代审计人才队伍培养，对于提升审计行业整体水平、保障经济健康稳定发展具有重要的现实意义。
一、人工智能对审计工作的影响
（一）改变审计流程和方法。传统审计方法主要依赖于抽样审计，通过选取一定数量的样本进行审查，以此推断总体的情况。在数字化时代，数据量呈爆炸式增长，抽样审计的局限性日益凸显。一方面抽样可能导致遗漏重要信息和问题，无法全面反映被审计单位的真实情况；另一方面面对海量的数据，传统的手工审计方法效率低下，难以满足审计时效性的要求。同时，数字化环境下企业业务流程和信息系统的复杂性增加，传统审计方法难以有效应对，需要新的审计技术和工具来实现对复杂业务和系统的审计。
传统审计工作中，审计人员需耗费大量时间和精力进行数据收集、整理与分析，手工操作繁琐且易出错。而在人工智能时代，借助机器学习算法，审计软件可自动从海量数据中提取关键信息，快速完成数据分类与汇总。例如，在财务报表审计中，人工智能系统能自动读取企业财务数据，与既定的审计标准和模型进行比对，实时生成审计疑点报告，大大缩短了审计时间，提高了审计效率。深度学习技术还能让审计模型不断自我优化和完善，根据历史审计数据和新出现的审计案例，自动调整审计策略和方法，以便适应不同企业和复杂业务场景的审计需求。
（二）影响审计风险评估。数字化时代审计风险的内涵和外延都发生了变化。除了传统的审计风险，如固有风险、控制风险和检查风险外，还增加了与信息技术相关的风险，如信息系统安全风险、数据泄露风险、网络攻击风险等。信息系统的漏洞可能被黑客利用，导致企业财务数据被窃取或篡改，从而增加审计的固有风险；企业内部控制对信息系统的依赖程度增加，如果信息系统的控制措施不完善，将导致控制风险上升；而审计人员在利用数字化技术进行审计时，如果技术应用不当或对技术的局限性认识不足，可能会导致检查风险增加。
人工智能技术能够对多维度数据进行综合分析，更全面、准确地评估审计风险。通过收集企业的财务数据、业务数据、行业数据以及宏观经济数据等，利用大数据分析和人工智能算法构建风险评估模型。这些模型可以挖掘数据之间隐藏的关联和趋势，发现传统审计方法难以察觉的潜在风险因素。例如，在评估企业信用风险时，人工智能系统不仅考虑企业的财务指标，还会分析其市场竞争力、供应链稳定性、舆情信息等非财务因素，从而更精准地预测企业违约的可能性，为审计人员制定合理的审计计划和风险应对策略提供有力支持。
（三）变革审计证据获取。在传统审计模式下，审计证据多以纸质形式存在，易于获取、核实和保存。然而，在数字化时代，大量的审计证据以电子数据的形式存在，这些数据具有存储介质多样、易篡改、易删除等特点。例如，企业的财务数据可能存储在服务器、云端或移动存储设备中，一旦数据被非法篡改或删除，审计人员很难察觉，这给审计证据的真实性、完整性和可靠性带来了巨大挑战。此外，电子数据的产生和传输依赖于复杂的信息系统，系统的安全性、稳定性以及数据接口的兼容性等问题也会影响审计证据的获取和质量。
传统审计证据获取主要依赖审计人员现场查阅纸质文档、询问相关人员等方式，效率较低且存在一定局限性。人工智能技术为审计证据获取带来了新的途径和方式。利用光学字符识别（OCR）技术，审计人员可以快速将纸质文档转化为电子数据，便于后续分析处理。区块链技术的应用则增强了审计证据的真实性和可靠性，区块链的分布式账本特性使得数据一旦记录就难以篡改，确保了审计证据的完整性和可信度。此外，通过网络爬虫技术，审计人员能够从互联网上获取企业的公开信息，如企业公告、新闻报道、社交媒体评论等，丰富审计证据来源，为审计判断提供更全面的依据。
（四）提升审计质量效率，降低审计成本。人工智能在审计中的应用显著提升了审计质量和效率。在审计质量方面，人工智能系统基于预设的规则和算法进行数据分析，减少了人为因素导致的错误和偏差，确保审计判断的一致性和准确性。同时，能够对大规模数据进行深度挖掘和分析，发现潜在的审计问题，精准识别潜在审计风险点，提高审计的全面性和深度，确保审计过程更加安全可靠。在审计效率方面，人工智能实现了审计流程的自动化和智能化，自动完成数据处理、分析和报告生成等重复性工作，通过分析历史数据和行业趋势，使审计人员能够更快做出反应，将更多时间和精力投入到高价值的审计工作中，如审计风险评估、重大问题判断和审计建议提出等，从而大幅缩短审计周期，提高审计工作效率。在审计成本方面，人工智能技术通过自动化重复性工作的方式，大幅降低了审计成本。例如，数据采集、分类和初步分析等工作可以通过人工智能高效完成，减少了人工成本与时间投入。
二、人工智能时代审计人才队伍现状
（一）现有审计人员知识结构不合理。目前，许多审计人员的知识结构仍以传统财务和审计知识为主，对人工智能、大数据、信息技术等新兴领域的知识掌握不足。在面对大量复杂的电子数据和先进的审计技术工具时，难以充分利用这些资源进行有效的审计工作。部分审计人员虽然具备一定的计算机操作基础，但仅停留在简单的数据查询和文档处理层面，缺乏对数据分析、数据挖掘、机器学习算法等深层次技术的理解和应用能力，无法适应人工智能时代审计工作的要求。
（二）缺乏既懂审计又懂人工智能技术的复合型人才。数字化时代要求审计人员具备多方面的能力，不仅要熟悉审计、会计、财务等专业知识，还需要掌握信息技术、数据分析技术等。然而，目前大部分审计人员的知识结构相对单一，缺乏对数字化技术的深入理解和应用能力。例如，在面对大数据分析、人工智能审计等新兴技术时，许多审计人员感到力不从心，无法充分利用这些技术进行审计工作。既精通审计业务又熟练掌握人工智能技术的复合型人才严重短缺。一方面，审计专业出身的人员在学习和掌握人工智能技术方面面临较大困难，需要投入大量时间和精力进行系统学习和实践；另一方面，计算机技术专业人才对审计业务的理解相对有限，难以将人工智能技术与审计工作有机结合，实现技术在审计领域的有效应用。这种复合型人才的缺乏，制约了人工智能技术在审计工作中的深入推广和应用，影响了审计工作的创新发展。
（三）审计人才培养体系不完善。当前的审计人才培养体系在课程设置、教学方法、实践环节等方面存在诸多不足。在课程设置上仍然停留在传统的审计理论基础上，缺乏与人工智能、大数据技术相关的系统性课程，未能及时跟上时代发展的步伐。在大数据环境下，审计人才的培养需要运用现代信息技术手段，如数据挖掘、数据分析等技术教学方法。然而，目前我国审计人才培养方法仍然较为传统，以理论讲授为主，实践教学环节薄弱，导致学生实际操作能力和解决问题的能力较差，难以培养出具备大数据审计能力的复合型人才。此外，现有的审计人才培养体系中，对企业和行业的了解较为有限，缺乏与企业、行业的紧密合作，人才培养与实际工作需求脱节，培养出的审计人才难以迅速适应工作岗位的要求，难以满足大数据环境下审计人才的实际需求。
（四）审计人员对新技术的接受和应用能力不足。部分审计人员对新技术存在畏难情绪，缺乏主动学习和应用的积极性。在长期的传统审计工作模式下，一些审计人员习惯了原有的工作方式和方法，对新技术的应用心存疑虑，担心新技术会取代自己的工作。这种观念导致他们在面对人工智能等新技术时，缺乏学习动力和创新精神，不愿意尝试新的审计工具和方法，从而影响了整个审计团队对新技术的应用和推广。
三、人工智能时代审计人才队伍培养策略
（一）完善审计人才培养体系
1、优化课程设置。在高校审计专业及相关培训课程中，增加人工智能、大数据分析、机器学习、区块链技术等新兴技术课程。例如，开设“人工智能与审计” “大数据审计” “审计数据分析与挖掘” “区块链技术在审计中的应用”等课程，使学生和审计人员系统学习相关知识。同时，注重课程之间的融合与衔接，将新兴技术知识与传统审计课程有机结合，培养学生和审计人员运用新技术解决审计实际问题的能力。
2、更新教学内容。及时将人工智能在审计领域的最新应用案例和实践经验纳入教学内容，使教学内容紧跟时代发展步伐。通过实际案例分析，让学生和审计人员深入了解人工智能技术在审计工作中的具体应用场景和操作方法，提高他们对新技术的认知和应用能力。邀请行业专家走进课堂，分享实际工作中的经验和见解，拓宽学生和审计人员的视野，增强教学内容的实用性和针对性。
（二）创新审计人才培养模式
1、采用案例教学法。收集整理人工智能在审计领域应用的典型案例，组织学生和审计人员进行案例分析和讨论。在案例教学过程中，引导他们运用所学知识，分析案例中的审计问题，提出解决方案，并对不同方案进行比较和评估。通过案例教学，培养他们的问题分析能力、决策能力和团队协作能力，提高他们在实际工作中运用人工智能技术解决审计问题的能力。
2、开展实践教学。建立审计实践教学基地，与企业、会计师事务所等合作，为学生和审计人员提供实践机会。在实践教学中，让他们参与实际审计项目，亲身体验人工智能技术在审计工作中的应用流程和操作方法。同时，鼓励他们在实践中积极探索创新，提出新的审计思路和方法。开展模拟审计实验，利用虚拟审计平台，模拟真实审计场景，让学生和审计人员在虚拟环境中进行审计操作和实践，提高他们的实际操作能力和应对复杂情况的能力。
（三）加强校企合作
1、建立产学研合作机制。高校、科研机构与企业之间加强合作，共同开展人工智能在审计领域的应用研究和技术开发。高校和科研机构发挥其在理论研究和技术创新方面的优势，企业则提供实际应用场景和数据支持，通过产学研合作，推动人工智能技术在审计领域的创新发展。例如，高校和企业联合开展审计大模型的研发，将理论研究成果转化为实际应用工具，为审计工作提供更强大的技术支持。
2、开展人才交流与培训。企业与高校之间开展人才交流活动，企业的审计专家到高校进行讲学和指导，分享实际工作经验和行业最新动态；高校的教师和学生到企业进行实习和实践，了解企业的实际需求和业务流程。同时，企业为在职审计人员提供培训机会，邀请高校教师和技术专家为其进行人工智能技术培训，提高审计人员的专业素质和技术水平。为了满足数字化审计的需求，审计机关和企事业单位可以引进一批具有信息技术、数据分析等专业背景的人才。这些人才可以为审计团队带来新的理念和技术，促进审计团队整体数字化素养的提升。同时，要注重数字化专业人才与审计专业人才的融合，形成优势互补的审计团队。通过人才交流与培训，实现高校、企业和审计人员之间的互利共赢。
（四）建立科学的考核评价机制
1、制定多元化考核指标。除了传统的理论知识考核外，增加对实践能力、创新能力、团队协作能力等方面的考核指标。例如，在实践考核中，考查审计人员运用人工智能技术完成审计任务的能力，包括数据处理、分析、风险评估、审计报告撰写等环节；在创新考核中，鼓励审计人员提出新的审计思路和方法，对有创新性成果的给予加分奖励；在团队协作考核中，评估审计人员在团队项目中的表现，如沟通能力、合作能力、领导能力等。
2、注重过程性考核。改变以往只注重期末考核的方式，加强对学习和工作过程的考核。定期对审计人员的学习情况、实践表现进行评估和反馈，及时发现问题并给予指导。例如，在培训课程中，通过课堂表现、作业完成情况、小组项目进展等方面进行过程性考核；在实际工作中，通过工作任务完成情况、项目进展报告、同事评价等方式进行过程性考核。通过注重过程性考核，全面、客观地评价审计人员的综合素质和能力水平。
（五）持续提升审计人员综合素质
1、加强职业道德教育。在人工智能时代，审计人员面临更多的诱惑和挑战，加强职业道德教育显得尤为重要。通过开展职业道德培训、案例警示教育等活动，引导审计人员树立正确的职业道德观念，增强其职业操守和责任感。审计人员要始终保持独立性和客观性，坚守职业道德底线，确保审计工作的公正性和权威性。
2、培养终身学习意识。人工智能技术发展迅速，审计人员需要不断学习和更新知识，以适应时代发展的要求。培养审计人员的终身学习意识，鼓励他们积极参加各种培训、学术交流活动，关注行业最新动态和技术发展趋势，注重实践，将所学的数字化知识应用到实际审计工作中。例如，审计人员可以利用业余时间学习数据分析软件的使用，参与企业信息系统的审计项目，通过实践不断提升自己的数字化素养。同时，建立学习激励机制，对在学习和技术应用方面表现突出的审计人员给予奖励和表彰，营造良好的学习氛围。
综上，人工智能时代的到来，为审计行业带来了巨大的变革和发展机遇，同时也对审计人才队伍提出了更高的要求。面对当前审计人才队伍存在的知识结构不合理、复合型人才短缺、培养体系不完善等问题，我们必须采取有效措施加以解决。通过完善审计人才培养体系、创新培养模式、加强校企合作、建立科学的考核评价机制以及持续提升审计人员的综合素质等策略，打造一支适应人工智能时代需求的高素质审计人才队伍。只有这样，才能充分发挥人工智能技术在审计工作中的优势，提高审计工作的质量和效率，推动审计行业实现现代化转型和可持续发展，更好地服务于经济社会发展大局。在未来的研究中，可以进一步深入探讨人工智能技术在审计领域的具体应用场景和发展趋势，以及如何根据这些变化不断优化审计人才培养策略，为审计人才队伍建设提供更具前瞻性和针对性的理论支持。
（作者单位：昆明铁道职业技术学院）
主要参考文献：
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