机器人流程自动化（RPA）在审计中的应用与优化

一、引言

企业审计作为风险防控与价值提升的核心环节，其质量直接影响治理效率。随着企业业务规模扩大与信息化程度加深，审计工作面临三重矛盾：一是数据量呈指数级增长与人工处理能力有限的矛盾，传统抽样审计难以覆盖全量数据，易导致风险遗漏；二是审计流程标准化与业务场景个性化的矛盾，重复性工作（如凭证核对、数据汇总）占用 70%以上人力，核心风险分析时间被压缩；三是审计时效性要求与事后监督模式的矛盾，人工审计周期长，难以实现风险实时预警。

机器人流程自动化（RPA）通过模拟人类在计算机系统中的操作，按预设规则自动执行重复性、规则化任务，为破解上述矛盾提供了技术支撑。与传统信息技术不同，RPA 无需改造企业现有系统架构，可通过界面抓取实现跨系统数据交互，且操作过程全程可追溯，适配审计“合规性、可验证”的核心要求。相关研究表明，RPA 在审计领域的应用可使基础工作效率提升50%-80%，错误率降低至1%以下，同时将审计人员从机械劳动中解放，聚焦风险研判等高阶工作[1]。

从行业实践来看，审计信息化已成为必然趋势。大数据、人工智能等技术在审计领域的应用需以自动化技术为基础，而 RPA 作为流程自动化的核心工具，是实现审计数字化转型的“第一公里”[3]。在此背景下，系统探讨RPA 在企业审计中的应用场景与优化路径，具有重要的理论与实践意义。

二、RPA 在企业审计中的应用场景

RPA 在企业审计中的应用以“替代规则化操作、提升流程效率”为核心，覆盖审计全流程的基础环节。结合审计实践与技术特性，其典型应用场景可分为财务数据处理、业务循环审计、审计文档管理三大类，且均已在不同行业验证了可行性。

（一）财务数据自动化校验与整合

在数据采集环节，RPA 可跨系统提取数据：自动登录财务软件（如用友、金蝶）、银行网银、税务系统等平台，按预设字段（如“凭证号、金额、摘要、对方科目”）抓取数据，避免人工录入导致的遗漏或偏差。

在数据校验环节，RPA 可执行多维度核对：一是基础校验，如核对总账与明细账余额是否一致、银行对账单与银行存款日记账是否匹配、发票代码与税率是否符合规则；二是合规校验，如检查费用报销是否符合标准（如差旅费中的交通、住宿金额是否超企业规定）、固定资产折旧计提是否符合会计准则。

在数据整合环节，RPA 可按审计需求生成标准化报表：自动关联财务数据与业务数据，生成“账证核对表”“差异分析表”“趋势分析图”等审计底稿。例如，在成本审计中，RPA 可整合“原材料采购金额、生产领用数量、产成品入库数量”等数据，计算单位产品成本并对比历史均值，为审计人员识别“成本异常波动”提供数据支撑[2]。

（二）业务循环审计的全流程覆盖

企业核心业务循环（如采购、销售、资金）是审计重点，涉及大量规则化校验，RPA 可通过全流程介入提升审计覆盖度与精准度。

在采购与付款循环中，RPA 可实现“采购订单—入库单—发票—付款”闭环审计：自动提取采购订单中的“供应商名称、金额、交货期”，检查是否为合格供应商；关联入库单数据，核对“实际收货数量与订单是否一致”；匹配发票信息，检查“发票金额与入库金额是否匹配”；最终与付款凭证关联，识别“无订单付款”“超入库数量付款”等异常。

在销售与收款循环中，RPA 可聚焦“订单—发货—收款”链条：从销售系统提取订单数据，检查“客户信用等级是否符合赊销政策”；关联发货记录，核对“实际发货数量与订单是否一致”；跟踪收款情况，对“超信用期未回款”“回款金额与发票金额不符”等情况自动预警。

在资金循环中，RPA 可监控资金流动异常：自动扫描银行流水，对“大额转账”“频繁向同一账户付款”“非工作日大额提现”等情况标记；关联合同数据，检查资金流向是否与合作方匹配，避免“挪用资金”“虚假支付”等舞弊行为。

（三）审计文档管理与报告生成

审计过程中产生的文档（如底稿、证据、报告）需规范管理，RPA 可替代人工完成文档的“整理—归档—复用”，提升审计成果的利用效率。

在文档整理环节，RPA 可自动分类与标注：按“审计项目—业务类型—证据类型”对文档归类（如将“采购合同”归入“采购审计—合同类证据”），提取关键信息（如合同编号、签订日期）作为文件名，方便后续检索。

在文档归档环节，RPA 可对接档案系统：自动将电子文档上传至企业档案管理平台，按权限设置访问规则，同时生成归档清单，避免人工归档导致的遗漏。

在报告生成环节，RPA 可辅助编制初稿：基于审计发现的异常数据，按预设模板生成报告框架，填充“异常事项描述、涉及金额、整改建议”等内容；对数据类结论（如“费用超支比例”“逾期账款占比”）自动计算并插入图表，提升报告可读性。

三、RPA 在企业审计应用中的突出问题

尽管RPA 为审计工作带来显著价值，但企业在落地过程中仍面临技术、数据、人才、制度等多重挑战，这些问题直接制约RPA 价值的充分释放。

（一）技术适配性不足：通用工具与个性化需求的矛盾

RPA 工具的“标准化”与企业审计需求的“个性化”存在断层，导致应用效果打折扣。一方面，市场上多数RPA 产品为通用型，预设模板难以覆盖企业特殊规则。另一方面，系统兼容性问题影响稳定性。部分企业的信息系统老旧（如仍使用 Excel 手工记账、ERP 系统版本过低），界面频繁变动或数据格式不规范，导致 RPA脚本（操作指令）易失效。

（二）数据基础薄弱：数据质量与规范制约RPA 效能

RPA 的有效运行依赖“高质量、规范化”的数据输入，但企业数据治理能力不足成为主要瓶颈。在数据质量方面，突出问题包括：一是数据不完整，如采购合同缺少“付款条件”条款、入库单未记录“验收人”信息，导致RPA 无法执行完整校验；二是数据不规范，如客户名称存在“全称/简称/别名”、日期格式混乱，导致RPA匹配失败；三是数据不真实，部分业务为“业绩达标”“避税”存在造假，RPA 基于虚假数据运行会得出错误结论。

在数据管理方面，“数据孤岛”现象普遍：财务、业务、采购等部门的数据存储在独立系统，缺乏统一标准，RPA 难以跨部门整合数据。例如，审计“销售成本”时，需关联销售系统的“销量”与财务系统的“成本”，但因两个系统的“产品编码”规则不同，RPA 无法直接匹配，需人工介入转换，自动化效率大幅降低[3]。

（三）人才能力断层：审计人员与RPA 技术的适配不足

RPA 的应用需要“审计业务+技术操作”的复合型能力，但企业现有人才结构难以满足需求。一方面，审计人员缺乏RPA 操作能力：多数审计人员熟悉会计准则与审计方法，但不懂RPA 流程设计，也无法排查常见故障。

另一方面，技术与业务的协同存在障碍：RPA 开发人员往往不懂审计逻辑，开发的工具可能遗漏关键校验点。例如，在固定资产审计中，技术人员设计的RPA 仅核对“原值与折旧计提是否匹配”，但未考虑“资产是否实际存在”，导致审计结论存在风险。此外，部分审计人员对 RPA 存在抵触心理，担心“技术替代工作”，主动应用意愿低。

（四）制度与流程缺失：RPA 应用缺乏规范支撑

RPA 的规模化应用需配套管理制度，但企业往往沿用传统审计流程，导致“技术与管理”脱节。一是操作规范缺失，未明确RPA 审计的流程标准，不同审计人员使用RPA 的方式不一，结果可比性差。二是责任界定模糊，当RPA 因规则设计缺陷漏检风险时，责任由审计人员、开发人员还是供应商承担，现有制度未明确，导致审计人员因“怕担责”减少使用。三是成果应用机制不完善，RPA 生成的异常清单、数据报表需与审计底稿、整改流程衔接，但多数企业未调整相关模板与流程。

四、RPA 在企业审计中应用的优化路径

针对上述问题，优化路径需结合企业实际，从技术、数据、人才、制度四个维度协同发力，确保 RPA 真正服务于审计目标。

（一）技术选型与配置：聚焦“适配性”与“易用性”

企业应避免盲目选择功能复杂的RPA 工具，以“解决具体痛点”为导向，提升技术适配性。

优先选择低代码 RPA 工具：这类工具通过“拖拽组件+可视化配置”替代代码编写，审计人员可直接参与规则设计。例如，通过拖拽“数据提取”“条件判断”“异常标记”等模块，搭建费用审计流程，无需依赖技术人员。

按场景复杂度分层部署：对简单场景（如数据采集、基础核对）采用标准化模板快速上线；对复杂场景（如多维度合同审计），联合业务与技术人员定制开发，将“模糊规则”转化为可量化的判断条件。

建立RPA 运维机制：指定1-2 名兼职人员负责日常维护，记录“脚本失效原因”（如系统更新、规则调整），与技术人员协同制定解决方案。

（二）数据治理：夯实“质量”与“规范”基础数据是RPA 运行的“原材料”，需从采集、存储、制定审计数据标准：明确各环节数据的格式要求、必备字段、校验规则。

建立审计数据池：整合财务、业务、合同等系统数据，按“审计主题”分类存储，设置更新频率，确保 RPA可实时调取完整数据。同时，通过数据脱敏技术保护敏感信息，平衡数据可用性与安全性。前置数据清洗环节：在 RPA 运行前，通过“人工核验+工具辅助”处理数据，对“格式错误”、“信息缺失”的数据提前修正；对纸质文档，使用OCR 工具转换为可编辑文本后再导入RPA 系统，减少识别错误。

（三）人才培育：构建“业务+技术”复合能力通过分层培训与实践锻炼，提升审计人员的RPA 应用能力，打破“技术壁垒”。

分层设计培训内容：对操作层（一线审计人员）开展“RPA 基础操作+规则转化” 培训，重点讲解“如何将审计需求转化为RPA 可执行的步骤”（如将“检查采购审批”转化为“RPA 自动核对审批人是否在授权名单中”）；对管理层（审计负责人）开展“RPA 场景规划”培训，使其能判断哪些场景适合自动化、如何平衡效率与风险。

以“小场景”开展实战演练：选择简单场景（如银行流水与记账凭证核对）作为试点，由审计人员全程参与“流程梳理—规则设计—RPA 配置—结果验证”，通过实战积累经验。

（四）制度衔接：完善“操作—责任—整改”全流程规范通过制度明确RPA 应用的标准与责任，确保“技术落地”与“管理跟进”同步。

制定《RPA 审计操作规范》：明确应用范围、操作流程（如“数据准备—RPA 运行—人工复核—结果归档”）、质量控制要求（如人工复核比例不低于20%，重点关注“金额大、风险高”的异常项）。

建立责任划分机制：按“谁设计规则、谁对结果负责”的原则，将责任落实到岗位——审计人员对规则设的合理性负责，IT 人员对脚本运行的稳定性负责，复核人员对异常结果的判断负责，并纳入绩效考核。

优化整改跟踪流程：将RPA 识别的异常项与企业整改系统对接，明确“整改责任人、完成时限、验证标准”，由RPA 定期跟踪整改进度，对“超期未整改”自动预警。

五、总结

RPA 在企业审计中的应用，本质是通过“自动化替代人工”重构基础工作流程，其价值不仅在于效率提升，更在于释放审计人员精力，使其聚焦风险分析与价值判断，推动审计从“监督型”向“增值型”转型。

从应用现状看，RPA 已在财务数据校验、业务循环审计、文档管理等场景验证了价值，典型案例显示其可使基础工作效率提升 50%以上，错误率降低 90%以上[1][2]。但实践中仍面临技术适配不足、数据基础薄弱、人才能力断层、制度衔接不畅等问题，需通过“场景化技术选型、规范化数据治理、分层化人才培育、精细化制度设计”协同解决。

从发展趋势看，RPA 与审计的融合将进一步深化：一是与 OCR、自然语言处理等技术结合，拓展至半结构化数据处理（如手写单据识别、合同条款提取）；二是与大数据分析结合，实现“自动化+智能化”（如通过历史数据训练模型，优化RPA 的异常识别规则）[3]。

企业需认识到，RPA 不是简单的“工具应用”，而是审计流程的系统性优化。唯有将技术与业务场景、数据基础、人才能力、管理制度深度融合，才能充分释放其价值，使审计真正成为企业高质量发展的“免疫系统”。参考文献

[1]刘梅玲,梁禹章.我国审计信息化的治理架构与发展趋势[J].会计之友,2025,(11):99-103.

[2]胡爱平,潘海天.数字化驱动内部审计增值路径研究[J].会计之友,2024,(22):123-129.

[3]陈雪嵩.大语言模型在企业内部审计中的应用研究[J].会计之友,2024,(11):23-29.

于文华（1999.8—），女，汉族，籍贯：四川遂宁人，会计学院，专任教师，助教，专业：管理科学与工程，研究方向：职业教育人力资源管理与优化