审计与技术（英文版）_22页_794kb

报告摘要

总结：ACCA与CA ANZ关于审计与技术的报告

核心内容

本报告由ACCA（特许公认会计师公会）和CA ANZ（澳大利亚和新西兰特许会计师协会）联合发布，旨在探讨当前和未来可能影响审计职业的技术变革。报告基于现有研究、在希腊、捷克和斯洛伐克举行的专家小组讨论以及对审计从业者和技术专家的采访，分析了技术如何改变审计流程，并提出了审计人员未来应具备的能力和技能。

主要观点

技术正在重塑审计行业

数据量激增：自2016年以来，企业交易和数据量大幅增加，预计未来还会持续增长。这要求审计人员掌握最新的技术工具，以分析更庞大的数据集。
业务模式变革：企业正在经历由技术驱动的业务模式变革，审计人员需要适应这些变化，特别是面对基于先进技术的初创企业。
自动化趋势：技术正在推动审计流程的自动化，减少手动和重复性任务，提高效率和准确性。但审计仍需依赖人类的判断力、沟通和情感智能。
公众期望变化：公众对审计的期望正在从传统的“反应式”审计向“前瞻性”审计转变。70%的公众认为审计应进化以防止企业失败，这促使审计行业采用更多技术手段。

技术的种类及其影响

人工智能（AI）：AI被视为审计技术的未来，它能够处理大量数据并识别异常模式。然而，AI的“黑箱”特性使其难以解释决策过程，因此需加强对其使用的监管。
机器学习（ML）：ML通过分析历史数据预测风险和异常，已用于贷款评分、发票编码等。它可能在审计中用于分析整个数据集，而非抽样。但ML的学习数据可能引入偏差，需进行验证。
自然语言处理（NLP）：NLP能帮助审计人员处理非结构化数据，如电话录音、会议记录、社交媒体内容等。它提高了审计的广度和深度，有助于识别潜在的管理舞弊或内部控制缺陷。
深度学习（DL）：DL是机器学习的子集，用于处理复杂的视觉识别任务。其在审计中的应用包括分析客户评价、会议问答内容等，以识别潜在风险。
机器人流程自动化（RPA）：RPA用于处理重复性任务，如数据输入、流程转换等，但它本身不涉及数据分析。应先优化流程，再引入RPA。
无人机与物联网（IoT）：无人机可用于库存审计，特别是在大型或分散的资产环境中。IoT和传感器技术为审计提供了新的数据来源。
分布式账本技术（DLT）：DLT（如区块链）有助于提高审计透明度和数据完整性，但其在审计中的应用仍处于早期阶段。