審計機器人“大白”的研發與設計

吳林　晏達聰

關鍵詞：審計機器人；RPA；審計流程；人工智能

中圖分類號：F239.1 文獻標識碼：A

0 引言

在人工智能的巨大浪潮下，與經濟相關的行業與領域可能都會被卷入其中，審計也不例外。作為財務數字工作的后端、評估企業生命力的前端，傳統審計主要依靠人工完成復雜、重復的工作，工作效率低。人工智能的出現大大解放了審計人員的生產力，全球各大事務所和高校對于提升審計效率的研究逐漸深入。2020 年，國家發展改革委提出《數字化轉型伙伴行動倡議》，希望可以形成數字化生態共同體。本文結合機器人流程自動化（roboticprocess automation，RPA）技術，從基礎需求層、財務數據層、審計機器人應用層共3 個層次對整體流程進行審計環節設計，把審計人員從重復的傳統工作中解放，這不僅有利于降本增效，還有助于提升審計人員的工作積極性，實現審計工作的良性循環，進而為提升企業價值增加動力。

1 審計機器人“大白”的研發基礎

審計機器人“大白”的研發與大數據應用技術的發展是分不開的，信息化的迅速發展促進了RPA技術融入實際工作中。企業可以通過使用大數據技術，解放審計生產力，降低成本的同時提高工作效率，員工負責完成機器無法完成的綜合思維工作，實現良性循環。審計的意義是向財務報表使用者提供真實、公允的信息，保護報表使用者的權益，使財務真相去掉粉飾，大白于使用者面前，這也是本文設計的審計機器人命名為“大白”的靈感來源。在審計機器人“大白”的框架設計過程中，本文結合具體審計業務流程和大數據技術，從基礎需求層、財務數據層、審計機器人應用層3 個層次進行設計（圖1）。

1.1 基礎需求層

研究發現RPA 技術是由Bataller 等發明的業務流程自動化軟件技術，是計算機編程的軟件[1]，審計機器人“大白”的設計需要先進的硬件和軟件設施以及穩定的運行環境。基于RPA 技術的審計機器人“大白”是無法行走、溝通的機器人，其只是替代人來完成基于規則的高度重復性工作的一種程序或程序集合，并不存在機器人實體，所以對于機器人實物化方面的基礎需求不高。總體而言，基礎需求層次主要包括存儲云、穩定網絡、信息安全和服務器。

1.2 財務數據層

審計工作的核心就是對于公開或隱藏的財務數據進行獨立的第三方審核處理，并為數據使用者所用。一般來說，審計工作中涉及的數據包括：①直接數據。這一類數據是可以從被審計單位財務報表、國家官方平臺等直接抓取的數據，本文采用簡單數據抓取機器人來完成直接數據抓取。②間接數據。對于這一類數據（如被審計單位的原始憑證中記錄的沒有直接形成報表內容的數據類型），本文采用一次加工機器人來完成間接數據加工。③派生數據。派生數據是基于審計原始數據并通過分析性程序等處理而形成的數據，本文采用分析機器人進行派生數據分析處理。最后將抓取、計算、分析整合的數據存儲到云上，以供下一步使用。財務數據層的主要工作內容為：內外部數據源分析、數據采集清洗、數據庫生成和工作底稿模版生成。審計機器人“大白”完成審計數據庫構建，進而更好地支持完善其本身的財務數據層體系。

1.3 審計機器人應用層

審計機器人應用層主要包括基于RPA 技術的機器人預制插件應用和審計機器人“大白”的系統開發。在審計機器人的開發設計中會涉及RPA 技術的基礎能力和 AI 能力[2]。基于RPA 技術的審計機器人面向應用場景進行開發的過程是對基本命令預制件、鼠標鍵盤預制件、界面操作預制件、軟件自動化預制件、數據處理預制件、文件處理預制件、系統操作預制件和網絡預制件進行組裝使用的過程[3]。因此，審計機器人“大白”的設計是RPA技術的指向性運用集合。審計機器人“大白”結合審計目標、審計抽樣、風險評估、控制測試、實質性程序、審計報告等主要模塊進行設計。例如，在審計機器人“大白”開發過程中，研究人員結合審計業務特點，在提取原始憑證信息時使用光學原理的圖文互轉技術[4]，將審計環節中的詢問、調查等語音結果通過自動語音識別（automatic speechrecognition，ASR）技術轉為文字，然后采用神經語言程序學（neuro linguistic programming，NLP）技術生成審計工作底稿等記錄。為了實現人工替代性功能，這一層級運用了模擬大腦神經的思維技術。總而言之，審計機器人“大白”的設計與開發應該緊密聯系審計業務，積極運用先進技術手段來開展設計開發。

2 審計機器人“大白”的業務流程設計

在設計審計機器人“大白”時，首先，以一個完整的審計業務流程為引導，提出每個流程中可能出現的痛點，針對性地設計流程環節中的每一個步驟，并結合RPA 技術特點改進業務流程，使其規范化。此處所指的業務流程并不一定是嚴格的審計業務完成過程，而是抽樣出一個規范化的流程，以更好地實現人機交互，產生真正的審計價值。其次，在規范流程的基礎上將業務抽象化，用RPA技術進行低代碼開發、測試，從而實現重復性業務的高效審計。審計機器人“大白”具體業務流程設計如圖2 所示。

需求層保持穩定：在設計具體的機器人前對擬處理審計業務進行整體把握，在此過程中研究人員必須識別出較完整的業務需求，使審計機器人“大白”盡可能覆蓋更多的業務場景和業務類型，使得確定業務邊界、識別具體場景、清晰規劃業務規模等業務能夠被機器人指令化操作。需求的穩定性是審計機器人“大白”能否真正實現審計業務水平高效提升的基礎，也是后續風險管理的重要框架。

數據層數據導入：數據繁多冗雜，業務模塊難度低、重復度高是審計業務的特征。大部分審計人員從事的都是重復的審計工作，而這也是審計機器人“大白”設計的核心痛點。例如，對于銷售業務循環中銷售回款情況進行“大白”系分支機器人——銷售回款情況收集機器人設計。作為應收應付會計，每天都要檢查各銷售部向財務部發來的回款情況，這一流程就可以用“大白”來完成。首先，研究人員梳理應收應付會計工作流程并分析痛點；其次，制定郵件主題標準格式，使機器人能夠準確獲取有關回款的所有郵件；最后，設計機器人批量下載的自動化流程，自動篩選銷售部主題中含有“回款情況表”的郵件并保存。

賬證核對、賬項映射：賬證核對、賬項映射是流程化再造的重要步驟，對于結構化數據和非結構化數據，研究人員用光學字符識別（opticalcharacter recognition，OCR）技術進行發票合同等原始憑證的識別，生成會計分錄。基于UiPath 的流程設計能夠大大解放人工核對會計憑證項目、數據形成分錄的勞動力，只需要通過拍攝發票合同的照片便可以自動生成分錄。

生成賬表、差異對比、財務分析、執行審計程序、合并報表：由于財務報表內容和規范程度比較高，所以生成賬表與對數據進行可視化流程再造都較為簡單，因此就不再贅述。

編制審計工作底稿、生成審計報告：審計工作底稿是審計工作的具體記錄內容，不同業務類型對應一套完整的審計工作底稿，在設計過程中采用ASR 和NLP 技術對工作內容進行轉化處理，設計低代碼指令便可抓取關鍵詞，完成工作底稿的編制與審計報告的生成。

機器人運行反饋：在完成銷售回款、費用匯總、工資薪金、RPA 抓取機器人等設計后，審計機器人“大白”對于審計各環節已經構建了云數據庫，數據庫會隨著機器人不斷運行而豐富。隨著時間的積累，機器人的反饋能力會日漸增強，找出審計環節中的薄弱之處，形成審計過程的經驗，促進系統良好配置。

3 審計機器人“大白”的應用評估

審計機器人“大白”作為審計流程自動化的一個綜合性質量提升手段，將大大提升審計效率和效果。本文主要從概念框架的角度對審計機器人“大白”進行了流程設計與梳理，具體設計過程中可能存在以下問題。

（1）研發周期長。設計審計機器人的目的是減少冗雜重復的人工內容，基于自動化流程設計，提高審計工作的準確度和效率，降本增效，優化傳統審計工作模式。但是審計機器人在設計整套審計業務流程時，完成各環節的關鍵節點設計需要的周期較長。

（2）人機交互意識培養難度大。目前已經可以運用單個環節的機器人完成單個審計人員的日常工作，但隨著業務效率提升，對使用RPA 技術人員的編程能力要求也更高。如何在工作中及時發現問題、解決問題并幫助審計機器人“大白”進行優化成為新的難題。

（3）數據安全要求高。與其他大數據技術、云計算、云存儲技術相同，人工智能對于信息的隱私性和安全性有很高的要求。審計機器人“大白”針對的是審計業務，而審計業務中通常存在對商業數據和個人身份信息等隱私數據的收集，這要求審計機器人“大白”必須保證數據安全性。

4 結語

審計工作的高重復性和規律性決定了在業務循環關鍵節點能夠通過RPA 技術進行人工生產力的解放，審計機器人“大白”的研發和設計只是審計領域研究的起點，其仍然存在不足。未來，在人工智能技術發展的背景下，將進一步探索如何實現審計工作的降本增效，使審計從業者真正避免繁雜重復的工作。