今天分享的是：2025人工智能与注册会计师行业发展：协同、风险及挑战报告富邦速配
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人工智能重塑注册会计师行业：协同创新成主流，头部机构探索实践引关注
随着人工智能技术的飞速发展，从2016年AlphaGo击败围棋冠军，到2023年ChatGPT引发全球AI热潮，再到2025年国产大模型实现里程碑式突破，AI正以开源、低成本的姿态深入各行各业。作为专业服务领域的重要组成部分，注册会计师行业也迎来了与AI深度融合的变革期，二者协同发展的同时，也面临着技术、人才、伦理等多方面的挑战，头部会计师事务所的探索实践为行业转型提供了重要参考。
在注册会计师行业，AI技术已形成多元化的应用体系，覆盖审计全流程。自动化数据处理工具大幅提升基础工作效率，比如普华永道的智能文件阅读系统能通过OCR技术将图片或不可复制的PDF转换为可编辑格式，容诚的函证比对系统可自动核对函证内容并标记异常修改，德勤的生成式AI自助平台能批量提取文档信息并生成审计备忘录。审计分析与风险识别工具则助力风险防控升级，安永的EYC.AI基于历史案例库和实时数据提示企业潜在经营风险，厦门天健财智科技的“天健财判”系统将财务舞弊识别从“事后查处”推向“事前防范”。智能辅助决策与报告工具为专业服务赋能，安永的EY METIS平台整合多项核心技术，能为企业管理层提供实时数字化智囊服务，天职国际的“天职·问税”“天职·财思”等工具则在税务咨询、财务分析领域发挥重要作用。此外，通用效率提升工具如致同的AI知识库问答、天职国际的智能办公助手“小职”，也成为提升办公效率的重要支撑。
展开剩余78%AI与注册会计师行业的协同机制主要源于三方面。从数据角度看，AI能处理审计中的非结构化数据，通过无监督学习、系统学习等方式挖掘数据规律，其向量数据库存储模式打破传统结构化数据局限，整合多类型数据形成独特审计知识体系，与审计工具形成高效协同。从人机优势互补来看，AI擅长处理大规模数据计算、重复性任务，人类则在情感理解、道德判断、创新思维上更具优势，二者分工协作，AI负责基础数据处理、合规性控制，注册会计师专注风险评估、专业判断，实现“1+1>2”的效果。在知识结构层面，AI以精确、结构化的方式存储知识富邦速配，人类知识则带有主观性和经验性，二者结合可弥补各自不足，比如AI快速检索法规准则，注册会计师结合实际场景解读应用，提升服务质量。
不过，AI与注册会计师行业协同发展仍面临不少挑战。在应用层面，会计师事务所受行业利润率影响，投入方式需兼顾成本与效益，客户行业差异导致AI应用需平衡通用性与个性化；基础准备不足，全量审计方法论缺失、知识储备参差不齐，制约AI训练效果。投资资源方面，AI模型训练需高性能服务器等硬件投入，系统对接、数据基础建设也需大量成本，对部分机构形成压力。人才结构上，既懂AI技术又熟悉财务审计的复合型人才稀缺，全国数字人才缺口超2500万，专业服务机构与技术公司间的文化鸿沟也增加了人才适配难度。
风险方面，数据质量与安全问题突出。问卷调查显示，60.61%的会计师事务所面临数据标准不统一问题，57.58%存在数据采集范围不足情况，且仅少数机构建立完善的数据质量控制体系；数据安全上，88%的受访者担忧AI引入后敏感信息泄露，部分机构数据安全管理体系执行效果不佳。伦理与法律规范不完善，AI应用中的责任界定模糊，若审计中因AI判断失误，注册会计师、事务所、AI开发商的责任划分尚无明确指南；行业监管规则缺失，AI使用范围、标准不清晰，增加合规风险。观念与组织文化阻碍也不容忽视，部分审计人员担忧过度依赖AI削弱专业判断能力，管理层对AI的认知差异影响战略推进，传统按工时计费模式与AI提升效率的特点存在冲突，这些都给行业转型带来阻力。
为推动二者协同发展，会计师事务所需结合自身规模制定策略。大型机构可加大研发投入，打造定制化智能平台，构建全流程人机协作审计链条，同时完善知识管理系统、加强复合型人才培养；中小型机构可依托行业共享平台，引入轻量级智能工具，聚焦高频审计场景提升效率。监管部门与协会也需发挥作用，健全法规体系，明确AI在审计中的法律责任、应用规范；搭建交流合作平台，推动数据与知识资源共享；加强人才培养，创新培养方式，建立适配AI时代的人才评价与激励机制。
当前，安永、毕马威、德勤、普华永道等国际“四大”，以及容诚、天职国际、信永中和、致同等国内头部机构已率先探索，通过战略规划、技术研发、人才培养等举措，形成了各具特色的AI应用模式。随着技术不断成熟、行业规范逐步完善，人工智能与注册会计师行业的协同发展将迈向更深层次，为行业高质量发展注入新动能。
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