人工智能全覆盖背景下信息化审计人才培养研究

人工智能技术如大数据分析、机器学习、机器人流程自动化（RPA）等在审计领域的广泛渗透，极大改变了审计工作的格局，审计数据量呈指数级增长，审计流程趋于自动化、智能化，传统以手工为主、侧重财务报表的审计方式难以为继，在此形势下，审计人员不仅需具备扎实的审计专业知识，更要掌握先进的信息技术，以实现人机协同、高效精准审计。高校、职业院校等人才培养主体，必须紧跟行业变革步伐，优化人才培养模式，为审计行业输送高素质信息化人才，助力行业在人工智能时代实现高质量发展。

一、开发更加健全的计算机审计应用课程体系

为使学生掌握人工智能审计核心技术，应增设如《人工智能审计原理与应用》《审计大数据分析技术》《RPA 审计流程设计》等课程，《人工智能审计原理与应用》重点讲解机器学习算法在审计风险识别、舞弊检测中的应用原理，使学生理解如何构建审计模型；《审计大数据分析技术》聚焦大数据采集、存储、清洗及可视化分析技术，培养学生从海量审计数据中挖掘关键信息的能力；《RPA审计流程设计》则教导学生运用 RPA 工具自动化处理重复性审计任务，如数据录入、凭证核对等流程设计，提升审计效率。并对《财务审计》《内部审计》等传统课程进行内容革新，在《财务审计》中融入 AI 应用场景，利用机器学习模型分析财务数据，识别异常交易与潜在舞弊风险；在《内部审计》课程里，结合大数据工具，实现对企业内部流程多维度审计取证，拓宽审计范围，提升审计深度，使学生在传统审计知识学习中，无缝对接人工智能技术应用。

二、构建 ⁶⁶Al+ 审计”一体化实践教学平台与实训体系

联合会计师事务所、企业内审部门及 AI 审计技术服务商，搭建校企协同实践教学平台，引入真实审计项目，如企业年度财务审计、专项内部审计等，同时配备先进 AI 审计工具，如审计大数据分析平台、RPA 审计软件。学生在平台上参与从审计数据采集、利用 AI 工具构建风险评估模型，到最终生成审计报告的全流程实践，在实战中积累经验，提升解决实际问题的能力。此外，还可以设计分层递进实训模块，构建基础、进阶、创新三层实训模块。基础层开展 AI 审计工具操作实训，学生通过操作工具完成银行流水数据分析、发票真伪核验等基础任务，熟悉工具功能与操作流程；进阶层组织综合项目实训，如基于机器学习的财务舞弊风险识别项目，学生综合运用多门课程知识与多种 AI工具，解决复杂审计问题；创新层鼓励学生参与AI 审计技术改良项目，如优化审计数据清洗算法，激发学生创新思维，提升其在AI 审计领域的探索能力。

三、打造“专业 + 技术”双胜任力的信息化审计师资队伍

信息化审计师资需兼具扎实审计专业知识与 AI 审计技术能力，专业知识层面，教师应具备 CPA 资格，拥有丰富审计教学与实践经验，精通审计准则、审计流程等专业内容；技术能力方面，教师要掌握大数据分析、机器学习基础理论，熟练运用 AI 审计工具，能够将技术融入审计教学与研究中。对内，组织 AI 审计技术培训，联合高校计算机学院、AI 企业开展专题课程，提升教师技术水平；鼓励教师参与审计行业 AI 实践项目，如跟随会计师事务所执行 AI审计项目，积累实战经验。对外，引进具有审计与 AI 双重背景的双师型人才，如企业 AI 审计专家、会计师事务所技术合伙人担任兼职教师，充实师资力量；支持教师开展“AI+ 审计”教研课题研究，探索 AI 在审计教学中的创新应用方法，将AI 审计技术掌握程度纳入教师考核评价体系，与职称评定、绩效奖励挂钩，激励教师主动提升能力；设立专项经费，用于师资培训、实践项目参与及教研课题研究；搭建师资交流平台，定期举办AI 审计教学研讨会，促进教师间经验分享与学术交流，持续提升师资队伍整体素质，适应人工智能时代教学需求。

四、建立适配AI 时代的信息化审计人才培养评价与反馈机制

除传统课程成绩、实践报告评价外，重点增设 AI 审计技术应用能力指标，如AI 工具操作熟练度、数据建模准确性、审计数据分析效率；行业适配度指标，通过企业对毕业生AI 审计技能满意度调查、毕业生在行业内就业率体现；创新能力指标，涵盖学生参与 AI 审计项目获奖情况、提出的技术改良建议被采纳数量等，全面、精准衡量学生在人工智能时代的能力水平。由学校教师、教学管理部门、企业用人单位、行业协会共同参与人才培养评价，学校通过课程考核、教学过程观察评价学生理论知识与校内实践表现；企业基于毕业生工作表现反馈其实际工作能力；行业协会从行业标准、发展趋势角度，对人才培养质量提出专业意见，通过问卷调查、访谈、项目复盘等方式收集各方评价数据，确保评价全面客观。

结束语：

总之，在人工智能全覆盖的大背景下，信息化审计人才培养是一项复杂且长期的系统工程。通过开发健全课程体系、构建实践平台与实训体系、打造双胜任力师资队伍以及建立适配评价与反馈机制，能够有效提升审计人才培养质量，为审计行业输送具备扎实专业知识与先进信息技术能力的复合型人才。然而，随着人工智能技术持续迭代更新，审计行业需求也将不断变化，未来需持续关注行业动态，深化人才培养模式改革创新，以保障审计人才培养与行业发展同频共振，推动审计行业在人工智能时代实现高质量、可持续发展。

参考文献：

[1] 荆彦婷 , 王妍鸥 . 审计信息化人才培养实践探讨 [J]. 市场周刊 ,2023, 36 (10): 177-180.

[2] 王越芬 , 申晓腾 . 人工智能全覆盖背景下信息化审计人才培养研究[J]. 财务管理研究 , 2022, (09): 94-98.

杨瑗（1984.12），女  汉族  人  澳大利亚 Wollongong 大学  会计学硕士，讲师，从事会计信息化、会计信息质量评价研究