2025年6月30日，北京注冊會(huì)計(jì)師協(xié)會(huì)行業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略委員會(huì)舉辦“人工智能賦能注冊會(huì)計(jì)師行業(yè)發(fā)展”研討會(huì)，會(huì)議由安永華明會(huì)計(jì)師事務(wù)所（特殊普通合伙）承辦。北京市科委有關(guān)同志，北京注協(xié)行業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略委員會(huì)、信息化建設(shè)委員會(huì)及北京評(píng)協(xié)信息化建設(shè)委員會(huì)委員，安永、畢馬威、德勤、天職國際、信永中和、致同等16家會(huì)計(jì)師事務(wù)所代表匯聚一堂，以“研判趨勢、交流經(jīng)驗(yàn)、破解難題、增進(jìn)合作”為主題，共同探索人工智能如何賦能注冊會(huì)計(jì)師行業(yè)發(fā)展。協(xié)會(huì)深改辦主任、北京評(píng)協(xié)副會(huì)長汪寧，北京注協(xié)副會(huì)長、安永華北區(qū)主管合伙人張明益和北京注協(xié)行業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略委員會(huì)主任委員、天健資深顧問周重揆參會(huì)。

會(huì)議由北京注協(xié)行業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略委員會(huì)委員、安永華北區(qū)審計(jì)服務(wù)主管合伙人鐘麗主持。安永科技風(fēng)險(xiǎn)與數(shù)據(jù)智能服務(wù)合伙人張翠玲、畢馬威中國信息技術(shù)審計(jì)主管合伙人董常凌、天職國際研發(fā)部門負(fù)責(zé)人李銘楊以及信永中和研發(fā)創(chuàng)新委員會(huì)主席周峰分享了所在事務(wù)所AI應(yīng)用實(shí)踐的現(xiàn)狀及未來應(yīng)用AI面臨的挑戰(zhàn)，百度智能云金融業(yè)務(wù)部解決方案總監(jiān)梁俊鋒為注冊會(huì)計(jì)師行業(yè)同仁介紹了最新AI科技服務(wù)解決方案。德勤人工智能研究院主管合伙人范為、致同審計(jì)合伙人趙冉及主題演講嘉賓共同在圓桌會(huì)議環(huán)節(jié)，充分就AI應(yīng)用的挑戰(zhàn)進(jìn)行了探討。

現(xiàn)將本次研討會(huì)主要成果綜述如下：

一、人工智能賦能注冊會(huì)計(jì)師行業(yè)發(fā)展的機(jī)遇和挑戰(zhàn)

張明益在開場致辭中表示，人工智能是引領(lǐng)新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的重要驅(qū)動(dòng)力，廣泛滲透至各行各業(yè)。在算法創(chuàng)新、算力基礎(chǔ)與數(shù)據(jù)資源協(xié)同演進(jìn)的驅(qū)動(dòng)下，人工智能技術(shù)的感知、認(rèn)知與決策能力不斷增強(qiáng)，不僅對(duì)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與運(yùn)行邏輯構(gòu)成沖擊，也為包括注冊會(huì)計(jì)師行業(yè)在內(nèi)的知識(shí)密集型服務(wù)領(lǐng)域帶來重大變革。人工智能技術(shù)應(yīng)用已經(jīng)逐漸滲透到會(huì)計(jì)準(zhǔn)則智能檢索、大數(shù)據(jù)分析和智能審計(jì)，舞弊風(fēng)險(xiǎn)智能識(shí)別和防范、智能底稿和報(bào)告撰寫、智能質(zhì)量檢查等審計(jì)工作各個(gè)環(huán)節(jié)，不僅帶來了效率的飛躍、成本的優(yōu)化，更為行業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)開辟了全新路徑。然而，機(jī)遇與挑戰(zhàn)并存，技術(shù)的快速迭代也引發(fā)了我們對(duì)職業(yè)邊界、數(shù)據(jù)安全、倫理規(guī)范等問題的深刻思考。注冊會(huì)計(jì)師行業(yè)肩負(fù)著維護(hù)經(jīng)濟(jì)秩序、保障信息真實(shí)的重要使命，在人工智能浪潮的推動(dòng)下，行業(yè)同仁需要以開放的胸懷擁抱變革，以創(chuàng)新的思維應(yīng)對(duì)挑戰(zhàn)。

周重揆在致辭中強(qiáng)調(diào)了委員會(huì)開展人工智能與注冊會(huì)計(jì)師行業(yè)發(fā)展協(xié)同調(diào)查研究和舉辦此次研討會(huì)對(duì)行業(yè)發(fā)展的重要意義。他認(rèn)為，當(dāng)前探討AI對(duì)審計(jì)行業(yè)的影響尤為關(guān)鍵，呼吁行業(yè)積極應(yīng)對(duì)變革，共同構(gòu)建高效、透明、可信的生態(tài)，為推動(dòng)北京注冊會(huì)計(jì)師行業(yè)的智能化升級(jí)注入新動(dòng)力。

二、人工智能在注冊會(huì)計(jì)師行業(yè)應(yīng)用實(shí)踐分享

（一）安永在AI領(lǐng)域的應(yīng)用情況

張翠玲在分享中，圍繞AI整體規(guī)劃、應(yīng)用場景、安全合規(guī)等方面，詳細(xì)闡述了安永在AI領(lǐng)域的思考與探索。

1.在整體規(guī)劃上，安永認(rèn)為AI發(fā)展迅速，需做好兩到三年的項(xiàng)目投資、技術(shù)路徑等規(guī)劃，同時(shí)配套建設(shè)安全隱私、風(fēng)險(xiǎn)合規(guī)等體系，完善治理架構(gòu)、組織流程等。安永部署統(tǒng)一的AI底座平臺(tái)，涵蓋基礎(chǔ)資源、工程平臺(tái)、通用工具及數(shù)據(jù)管理體系，并根據(jù)客戶需求選擇公有云、私有云或本地私有化等基礎(chǔ)設(shè)施部署方式。

2.在技術(shù)架構(gòu)上，安永以知識(shí)向量庫與原數(shù)據(jù)存儲(chǔ)庫協(xié)同作為AI平臺(tái)底層架構(gòu)，搭建包含低代碼組件、模型管理組件等多種組件的AI工程平臺(tái)，以解決模型知識(shí)滯后、幻覺等問題，滿足內(nèi)外部AI場景應(yīng)用需求。

3.在應(yīng)用場景上，呈現(xiàn)多樣化。知識(shí)問答類從通用知識(shí)拓展到審計(jì)等專業(yè)領(lǐng)域；智能分析類輔助代碼編寫，自動(dòng)生成投標(biāo)材料等；功能代理類則探索開發(fā)能自主完成復(fù)雜任務(wù)的工具，如business 360報(bào)告分析。此外，安永還規(guī)劃統(tǒng)一用戶入口，方便員工和外部客戶使用AI工具。

4.成本收益評(píng)估不可或缺。安永通過ROI評(píng)估，優(yōu)先開展技術(shù)難度低、ROI高的項(xiàng)目，如業(yè)務(wù)線對(duì)外服務(wù)知識(shí)庫、內(nèi)部運(yùn)營輔助等，部分項(xiàng)目已有成功實(shí)踐。

5.數(shù)據(jù)安全是重中之重。安永構(gòu)建數(shù)據(jù)安全合規(guī)體系，要求AI實(shí)施團(tuán)隊(duì)在安全合規(guī)框架下開發(fā)應(yīng)用，嚴(yán)格數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與授權(quán)，規(guī)范AI應(yīng)用管理，禁止使用外部AI系統(tǒng)處理工作事務(wù)，嚴(yán)禁用敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練，并通過培訓(xùn)、完善公司管理規(guī)范等措施保障數(shù)據(jù)安全。安永在AI領(lǐng)域的探索，是基于自身數(shù)字化審計(jì)和研發(fā)能力，旨在提升審計(jì)效率、降低成本、提供更有價(jià)值的服務(wù)，同時(shí)也注重風(fēng)險(xiǎn)防控，確保AI應(yīng)用安全、合規(guī)、可控。

（二）畢馬威探索與實(shí)踐

董常凌圍繞人工智能與審計(jì)行業(yè)，分享了人工智能對(duì)審計(jì)行業(yè)工作性質(zhì)及流程的影響、人工智能在審計(jì)中的具體應(yīng)用案例，以及人工智能應(yīng)用面臨的痛點(diǎn)和挑戰(zhàn)。

1.人工智能對(duì)審計(jì)行業(yè)工作性質(zhì)及流程的影響

審計(jì)工作性質(zhì)的變化。一是從“合規(guī)性審計(jì)”轉(zhuǎn)向“風(fēng)險(xiǎn)導(dǎo)向?qū)徲?jì)”，借助機(jī)器學(xué)習(xí)算法識(shí)別潛在風(fēng)險(xiǎn)模式，審計(jì)人員得以聚焦高風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域，變被動(dòng)合規(guī)為主動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)管理。二是從局部審計(jì)邁向全面審計(jì)，突破傳統(tǒng)抽樣審計(jì)的時(shí)間與成本限制，通過大數(shù)據(jù)分析實(shí)現(xiàn)全量數(shù)據(jù)覆蓋，提升審計(jì)的全面性與精準(zhǔn)度。三是從人工驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)為技術(shù)驅(qū)動(dòng)，自動(dòng)化技術(shù)處理大量數(shù)據(jù)，減少人工工作量，讓審計(jì)人員專注于高價(jià)值的分析與判斷。

審計(jì)工作流程的變化。數(shù)據(jù)采集與處理實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化，從企業(yè)財(cái)務(wù)系統(tǒng)、ERP系統(tǒng)等自動(dòng)提取數(shù)據(jù)，減少錯(cuò)誤與時(shí)間消耗，同時(shí)快速清洗整合非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量。異常檢測與分析更智能，利用算法自動(dòng)識(shí)別異常交易與舞弊行為，通過機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測風(fēng)險(xiǎn)并預(yù)警。

審計(jì)效率與質(zhì)量的提升。在效率方面，借助 AI 技術(shù)，其可快速處理大量數(shù)據(jù)以縮短審計(jì)時(shí)間，且自動(dòng)化工具能減少人工操作錯(cuò)誤；在質(zhì)量方面，審計(jì)人員可更全面地分析數(shù)據(jù)，降低抽樣審計(jì)的局限性，還能發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)方法難以識(shí)別的復(fù)雜問題，如隱藏的關(guān)聯(lián)方交易或復(fù)雜舞弊行為。

審計(jì)人員角色的轉(zhuǎn)變。從執(zhí)行者轉(zhuǎn)型為分析師，需掌握數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等技能，且跨領(lǐng)域知識(shí)需求增加，需涉獵數(shù)據(jù)科學(xué)、網(wǎng)絡(luò)安全等領(lǐng)域。

2.人工智能應(yīng)用實(shí)踐案例

董常凌分享了畢馬威國際在人工智能應(yīng)用方面的兩個(gè)案例。如香港地區(qū)應(yīng)用的人工智能交易評(píng)分模型，對(duì)每筆交易進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分，依托 13 個(gè)控制點(diǎn)（含 6 個(gè)進(jìn)階控制點(diǎn)與 7 個(gè)規(guī)則控制點(diǎn)）實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)分級(jí)；KPMG Clara AI Chat 功能豐富，可提取總結(jié)關(guān)鍵數(shù)據(jù)、生成流程圖、輔導(dǎo)審計(jì)質(zhì)量、對(duì)比文檔差異等，全方位助力審計(jì)工作。

   3.AI 應(yīng)用的痛點(diǎn)和挑戰(zhàn)

AI應(yīng)用面臨多重挑戰(zhàn)。本地事務(wù)所部署時(shí)，存在數(shù)據(jù)安全隱私、技術(shù)與業(yè)務(wù)融合、技術(shù)選型、投資回報(bào)不確定及復(fù)合型人才稀缺等問題。AI 技術(shù)本身，尤其是生成式 AI，存在結(jié)果透明度與可解釋性不足的問題。對(duì)畢馬威中國而言，境內(nèi)外 AI 生態(tài)差異帶來挑戰(zhàn)，如境外 AI 模型與云服務(wù)在境內(nèi)不適用，且需滿足中國更高的安全標(biāo)準(zhǔn)。總體而言，人工智能為審計(jì)行業(yè)帶來巨大變革機(jī)遇，但需克服挑戰(zhàn)以實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。

（三）天職國際在AI領(lǐng)域的投入與應(yīng)用情況

李銘揚(yáng)介紹，天職國際自2020年起積極推進(jìn)數(shù)智化轉(zhuǎn)型，深度融入戰(zhàn)略規(guī)劃與質(zhì)量管理目標(biāo)體系，累計(jì)投入3.5億元，目前整體處于由數(shù)字化向智能化跨越的關(guān)鍵階段，2025年數(shù)智化轉(zhuǎn)型預(yù)算投入為4500萬元，其中智能應(yīng)用建設(shè)預(yù)算約600萬元。

李銘揚(yáng)認(rèn)為，從技術(shù)發(fā)展周期來看，生成式人工智能正處在加速進(jìn)入“冷靜沉淀”期，預(yù)計(jì)2-5年進(jìn)入“成熟生產(chǎn)”階段，天職國際認(rèn)為2-3年可能性較大，因技術(shù)進(jìn)化速度高于互聯(lián)網(wǎng)時(shí)期。當(dāng)下行業(yè)領(lǐng)軍者應(yīng)組建專門隊(duì)伍進(jìn)行場景的POC，驗(yàn)證AI應(yīng)用的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性后再規(guī)模化投入，且要關(guān)注問題的解決方案而非盲目追求使用AI解決所有問題，同時(shí)應(yīng)當(dāng)堅(jiān)定的投資基礎(chǔ)設(shè)施以支持?jǐn)?shù)據(jù)治理和模型部署。

2025年被視為“智能體元年”，智能體是能感知環(huán)境并行動(dòng)以實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的代理體，具備自主性、適應(yīng)性和交互能力。Anthropic提出的MCP協(xié)議框架相當(dāng)于大模型時(shí)代的USB協(xié)議，讓大模型可按標(biāo)準(zhǔn)接入智能工具，目前OpenAI、Google、阿里等模型服務(wù)商已宣布適配該協(xié)議。谷歌在2025年宣布開源首個(gè)標(biāo)準(zhǔn)智能體交互協(xié)議A2A，該協(xié)議確立Client Agent核心地位，打破信息孤島，提升智能體協(xié)同能力、拓展能力邊界和執(zhí)行效率。

天職國際人工智能應(yīng)用路線圖規(guī)劃非常清晰，2024年3月完成智能化轉(zhuǎn)型規(guī)劃，5月召集各分所代表挖掘應(yīng)用場景并每半年更新；2025年3月提前完成AI能力底座與應(yīng)用平臺(tái)建設(shè)，4月推進(jìn)知識(shí)底座建設(shè)，其能力層基本就位，正在進(jìn)行前端功能的開發(fā)；6月進(jìn)行單智能體應(yīng)用及工具箱構(gòu)建，已完成文檔處理、報(bào)表分析智能體和Office插件工具等開發(fā)；12月計(jì)劃完成垂類多智能體應(yīng)用建設(shè)；天職計(jì)劃于2026年6月基于微調(diào)訓(xùn)練垂類專家模型，打造具備初級(jí)審計(jì)員能力的智能審計(jì)助手。

天職國際應(yīng)用平臺(tái)框架設(shè)計(jì)完善，應(yīng)用層有合同/報(bào)表審計(jì)、風(fēng)險(xiǎn)分析、智能問答等；知識(shí)服務(wù)層含知識(shí)庫、知識(shí)圖譜等；大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)與中間層涉及數(shù)據(jù)倉庫、實(shí)時(shí)/離線計(jì)算等；基礎(chǔ)設(shè)施層包括私有云中的算力、存儲(chǔ)單元等，且模型私有化部署在阿里云的私有云中，保障數(shù)據(jù)安全。

此外，天職國際重視數(shù)智化人才培養(yǎng)，培訓(xùn)部聯(lián)合多部門推出課程體系，涵蓋基礎(chǔ)科普、工具使用、編程入門等，助力作業(yè)人員適應(yīng)數(shù)智化審計(jì)模式，儲(chǔ)備數(shù)智化人才。

（四）信永中和對(duì)AI領(lǐng)域的洞察與實(shí)踐

周峰主要從大模型對(duì)于行業(yè)的沖擊和影響、大模型在企業(yè)端應(yīng)用的挑戰(zhàn)和困難以及信永中和在AI應(yīng)用方面的嘗試和案例等三個(gè)方面展開分享。

1.大模型對(duì)行業(yè)的沖擊與影響

大模型在GPQA測試中表現(xiàn)已超專業(yè)博士水平，如Sonnet達(dá)87.7%，接近人類領(lǐng)域?qū)＜遥?5%）。但在財(cái)務(wù)、稅務(wù)等專業(yè)領(lǐng)域及中國本土環(huán)境理解上存在不足，需解決知識(shí)體系構(gòu)建和回答準(zhǔn)確性判斷問題。

DeepSeek作為全球LM Arena競技榜唯一開源的第一梯隊(duì)模型，在數(shù)學(xué)推理、編程能力上可與國際巨頭比肩。其開源策略降低行業(yè)應(yīng)用門檻，推動(dòng)央國企超55%的AI采購傾向搭載DeepSeek的硬件與開源環(huán)境。其MoE架構(gòu)通過動(dòng)態(tài)激活相關(guān)參數(shù)降低運(yùn)行成本，為行業(yè)將專家經(jīng)驗(yàn)、準(zhǔn)則邏輯融入模型訓(xùn)練提供技術(shù)路徑。

2.大模型在企業(yè)端應(yīng)用的挑戰(zhàn)與困難

企業(yè)端應(yīng)用存在數(shù)據(jù)安全和跨界人才缺失兩大瓶頸。企業(yè)核心數(shù)據(jù)未參與模型微調(diào)，導(dǎo)致通用模型難滿足專業(yè)需求；技術(shù)與業(yè)務(wù)跨界人才缺失，阻礙專業(yè)知識(shí)與技術(shù)融合。

落地面臨三大挑戰(zhàn)：開放場景下模型“幻覺”問題與專業(yè)場景對(duì)輸出確定性的要求存在矛盾；場外開源模型（如DeepSeek、千問）與企業(yè)內(nèi)部知識(shí)融合需復(fù)雜工程實(shí)現(xiàn)；多節(jié)點(diǎn)Agent流程可靠性低，如10節(jié)點(diǎn)成功率僅30%，需聚焦固定場景實(shí)現(xiàn)AI功能。

3.信永中和AI應(yīng)用嘗試與案例

信永中和構(gòu)建了“私域AI工廠”，以GPU資源和算力調(diào)度為基礎(chǔ)，整合專業(yè)知識(shí)、專家經(jīng)驗(yàn)等，產(chǎn)出貿(mào)易風(fēng)險(xiǎn)判斷、工程竣工報(bào)告審核等應(yīng)用。收集244個(gè)場景需求，落地89個(gè)，涵蓋知識(shí)庫構(gòu)建、文檔處理、數(shù)據(jù)分析、流程優(yōu)化和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警。

典型應(yīng)用包括：關(guān)聯(lián)關(guān)系分析系統(tǒng)，整合工商、股權(quán)等數(shù)據(jù)構(gòu)建圖譜，識(shí)別企業(yè)/個(gè)人關(guān)聯(lián)關(guān)系；合同要素提取工具，結(jié)合OCR與大模型理解能力，提取合同關(guān)鍵信息；舞弊風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別系統(tǒng)，整合85萬條外部數(shù)據(jù)與專家邏輯；財(cái)務(wù)分析Chat DI產(chǎn)品，以對(duì)話形式生成分析報(bào)告，服務(wù)500強(qiáng)企業(yè)。

鑒于國內(nèi)所資源有限，周峰呼吁行業(yè)協(xié)會(huì)牽頭整合資源，形成聯(lián)盟推動(dòng)AI場景落地，避免重復(fù)投入。當(dāng)前AI主要提升內(nèi)部效率，在風(fēng)險(xiǎn)覆蓋上仍有局限，未來將嘗試與客戶共建特定業(yè)務(wù)場景的AI能力轉(zhuǎn)化。

（五）百度AI創(chuàng)新成果及行業(yè)應(yīng)用

針對(duì)百度AI發(fā)展及金融行業(yè)應(yīng)用，梁俊鋒介紹了百度AI的三個(gè)發(fā)展曲線：移動(dòng)生態(tài)、智能語音、自動(dòng)駕駛。百度在AI領(lǐng)域已持續(xù)投入超十年，在模型技術(shù)方面積累深厚，近期發(fā)布4.5T新模型。同時(shí)，百度在算力領(lǐng)域不斷發(fā)展，算力服務(wù)獲得招行、中信等企業(yè)青睞。

在行業(yè)應(yīng)用上，百度AI成果顯著。金融行業(yè)中，智能人群排名上升，MCP服務(wù)增長迅猛。大模型重構(gòu)行業(yè)模式，降低交易成本，提升業(yè)務(wù)滲透與識(shí)別能力，例如在保險(xiǎn)核賠場景中，單據(jù)識(shí)別準(zhǔn)確率從60%提升至90%。在電商等其他行業(yè)，通過大模型和算力優(yōu)化實(shí)現(xiàn)降本增效。在視頻、財(cái)經(jīng)等領(lǐng)域，借助大模型深入核心業(yè)務(wù)，實(shí)現(xiàn)價(jià)值提升，如數(shù)字人助力業(yè)績增長，以及在海底撈實(shí)現(xiàn)門店運(yùn)營分析等。

但當(dāng)前AI發(fā)展也面臨諸多問題。在模型選擇方面，機(jī)構(gòu)面臨商業(yè)模型采購與開源技術(shù)的抉擇，需解決模型可解釋性、可替換性等難題。算力層面，部分機(jī)構(gòu)要在有限算力下支持AI創(chuàng)新，并確保算力穩(wěn)定，同時(shí)解決算力跨部門、跨系統(tǒng)的共享及穩(wěn)定性問題。對(duì)于企業(yè)自建大模型，關(guān)鍵在于獲取垂直領(lǐng)域?qū)I(yè)數(shù)據(jù)，建立有效的評(píng)價(jià)體系，提升專業(yè)訓(xùn)練評(píng)測能力，以滿足實(shí)際生產(chǎn)需求。

未來，百度AI創(chuàng)新實(shí)踐聚焦多個(gè)方向。一是挖掘非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)價(jià)值，例如將客戶經(jīng)理話術(shù)等知識(shí)沉淀，構(gòu)建知識(shí)驅(qū)動(dòng)體系。二是推動(dòng)智能體創(chuàng)新應(yīng)用，例如賦能交易員自動(dòng)處理交易信息，提升業(yè)務(wù)效率；輔助客戶經(jīng)理專業(yè)解答客戶問題。三是優(yōu)化企業(yè)級(jí)應(yīng)用平臺(tái)，降低使用門檻，實(shí)現(xiàn)“一句話設(shè)計(jì)應(yīng)用”，助力企業(yè)更好地利用AI技術(shù)提升業(yè)務(wù)效率與競爭力。

三、圓桌會(huì)議交流討論AI應(yīng)用進(jìn)展

張翠玲主持圓桌交流環(huán)節(jié)，邀請(qǐng)了德勤、致同、畢馬威、天職、信永中和等業(yè)內(nèi)同仁共同討論AI應(yīng)用進(jìn)展。

（一）范為介紹德勤在AI應(yīng)用的探索歷程與當(dāng)前進(jìn)展

德勤自2023年初GPT技術(shù)出現(xiàn)后，便與清華大學(xué)相關(guān)團(tuán)隊(duì)展開合作，針對(duì)生成式AI展開探索。初期主要在研究院層面對(duì)開源模型（如DeepSeek）與閉源模型（如GPT系列）進(jìn)行簡單技術(shù)驗(yàn)證，歷經(jīng)兩年多發(fā)展，目前已梳理出具備穩(wěn)定性的應(yīng)用場景，并構(gòu)建了內(nèi)部AI平臺(tái)。

德勤雙平臺(tái)架構(gòu)與核心應(yīng)用場景。一是“幫你做”智能體平臺(tái)：聚焦任務(wù)自動(dòng)化，通過打通工作流實(shí)現(xiàn)查詢類需求處理。例如將資料檢索、初步數(shù)據(jù)整理等非核心業(yè)務(wù)流程交給AI執(zhí)行，但因大模型在審計(jì)場景中穩(wěn)定性與準(zhǔn)確性存在局限，該平臺(tái)主要用于低風(fēng)險(xiǎn)、低準(zhǔn)確性要求的任務(wù)。二是 “跟你做”協(xié)作支持平臺(tái)：如文檔處理與翻譯，開發(fā)多類型文檔翻譯工具，覆蓋審計(jì)報(bào)告、合同等專業(yè)文件，目前已承擔(dān)80%傳統(tǒng)翻譯工作量，每日調(diào)用量達(dá)對(duì)話助手的50%，顯著釋放人力至分析性工作；編程輔助，新上線“ycoding”編程助手，支持通過自然語言生成代碼，助力審計(jì)人員實(shí)現(xiàn)簡單數(shù)據(jù)處理腳本的自動(dòng)化生成；對(duì)話助手，整合文檔提煉、總結(jié)功能，可對(duì)審計(jì)底稿、會(huì)議紀(jì)要進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理，提升信息提取效率。

AI應(yīng)用推廣的挑戰(zhàn)與反思。一是人員思維轉(zhuǎn)型難，員工存在“懶”的心態(tài)，期望AI完成全流程工作，但審計(jì)高監(jiān)管屬性要求人工復(fù)核，需平衡自動(dòng)化與質(zhì)量控制；二是成本與技術(shù)投入壓力，模型訓(xùn)練、算力采購及團(tuán)隊(duì)建設(shè)成本較高，且需持續(xù)跟進(jìn)技術(shù)迭代，呼吁行業(yè)協(xié)同降低探索成本。

（二）趙冉分享致同AI應(yīng)用的探索歷程與實(shí)踐案例

關(guān)于專業(yè)領(lǐng)域AI落地邏輯，趙冉認(rèn)為，通用大模型（如ChatGPT，Deepseek等）雖具備強(qiáng)大推理與理解能力，但因缺乏財(cái)稅領(lǐng)域知識(shí)架構(gòu)，在專業(yè)場景中存在天然局限，如同地質(zhì)學(xué)家與普通人對(duì)石頭的認(rèn)知差異；強(qiáng)調(diào)垂直領(lǐng)域模型需通過數(shù)百萬級(jí)專業(yè)知識(shí)圖譜（如財(cái)稅法規(guī)、審計(jì)案例）進(jìn)行二次訓(xùn)練與調(diào)優(yōu)，才能構(gòu)建基礎(chǔ)能力底座。

關(guān)于致同在AI應(yīng)用的實(shí)踐案例。構(gòu)建智能財(cái)稅造價(jià)大模型，依據(jù)TC260-003《生成式人工智能服務(wù)安全基本要求》標(biāo)準(zhǔn)，已經(jīng)通過中央網(wǎng)信辦生成式人工智能服務(wù)備案，形成財(cái)稅領(lǐng)域?qū)倩?，?shí)現(xiàn)從理論研究到業(yè)務(wù)落地的閉環(huán)。在典型業(yè)務(wù)場景的應(yīng)用，如商譽(yù)減值評(píng)估復(fù)核AI項(xiàng)目，實(shí)現(xiàn)端到端自動(dòng)化處理，整合16個(gè)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)、26個(gè)小模型以及7個(gè)大模型，將原本1 - 2周的工作壓縮至10分鐘內(nèi)，提效480倍以上，并獲得相關(guān)國家發(fā)明技術(shù)專利。再如通過AI模型分析被審計(jì)對(duì)象的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、識(shí)別異常指標(biāo)，輔助審計(jì)人員快速定位風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)；同時(shí)對(duì)優(yōu)化審計(jì)流程，提高審計(jì)效率方面的作用也十分明顯。

關(guān)于AI賦能行業(yè)發(fā)展的判斷與策略。當(dāng)前AI依賴“規(guī)模效應(yīng)”（模型參數(shù)與算力堆砌），與人類低能耗思考模式相悖，未來5-10年難以實(shí)現(xiàn)“大一統(tǒng)”通用AI，需聚焦垂直領(lǐng)域。將采用雙軌發(fā)展策略，同步推進(jìn)AI底層技術(shù)研究與行業(yè)場景落地，通過“訓(xùn)練+微調(diào)”模式深化專業(yè)應(yīng)用，避免僅停留在提示詞交互的表面創(chuàng)新。

（三）其他觀點(diǎn)

1.關(guān)于跨界人才培養(yǎng)與協(xié)作模式

周峰分享了信永中和的實(shí)踐案例。信永中和通過組建128人報(bào)名、40人入選的業(yè)務(wù)導(dǎo)向創(chuàng)新小組，配備產(chǎn)品經(jīng)理與技術(shù)人員，讓業(yè)務(wù)人員學(xué)習(xí)Python編程與模型調(diào)用，自主開發(fā)Demo（如合同信息提取工具），實(shí)現(xiàn)需求到落地的閉環(huán)，驗(yàn)證了“業(yè)務(wù)主導(dǎo)+技術(shù)賦能”模式的有效性。

與會(huì)代表呼吁建立審計(jì)與IT跨界人才能力標(biāo)準(zhǔn)，通過培訓(xùn)體系與認(rèn)證機(jī)制促進(jìn)人才雙向流動(dòng)，解決IT人員職業(yè)發(fā)展迷茫、業(yè)務(wù)人員技術(shù)接受度低等問題。

2.關(guān)于數(shù)據(jù)安全與合規(guī)性邊界

安永嚴(yán)格管控通用模型使用，僅允許處理公開數(shù)據(jù)，客戶隱私數(shù)據(jù)需本地化部署。天職采取“端云結(jié)合”模式：私有云/本地機(jī)房處理合同、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)等敏感信息，云端模型用于行業(yè)分析等公開數(shù)據(jù)場景，通過數(shù)據(jù)分類管理（如核心數(shù)據(jù)、公開數(shù)據(jù)）劃分安全邊界。

行業(yè)存在的共性挑戰(zhàn)。如審計(jì)數(shù)據(jù)使用權(quán)不明確，事務(wù)所能否利用客戶提供的審計(jì)資料進(jìn)行模型訓(xùn)練，存在法律模糊地帶，需行業(yè)層面推動(dòng)出臺(tái)法規(guī)指引?？珥?xiàng)目數(shù)據(jù)隔離難題，內(nèi)部部署模型可能導(dǎo)致不同項(xiàng)目數(shù)據(jù)混淆，需通過技術(shù)架構(gòu)與管理流程進(jìn)行雙重保障。

3.AI輸出準(zhǔn)確性與應(yīng)用邊界

如技術(shù)局限性認(rèn)知問題，大模型本質(zhì)為概率統(tǒng)計(jì)模型，存在“幻覺”問題（如DeepSeek在復(fù)雜推理中可能輸出錯(cuò)誤結(jié)論），OCR等成熟技術(shù)仍有識(shí)別誤差，AI結(jié)果必須經(jīng)過人工復(fù)核。

優(yōu)化路徑探索：通過“大模型+工具”組合提升準(zhǔn)確性，如搭配計(jì)算器解決數(shù)值計(jì)算問題，結(jié)合知識(shí)檢索工具增強(qiáng)專業(yè)知識(shí)調(diào)用。同時(shí)，產(chǎn)品設(shè)計(jì)強(qiáng)化可解釋性，如在合同信息提取中顯示數(shù)據(jù)來源段落，便于審計(jì)人員快速復(fù)核，平衡效率與風(fēng)險(xiǎn)。

四、人工智能在行業(yè)應(yīng)用的關(guān)鍵要點(diǎn)及展望

汪寧在會(huì)議總結(jié)發(fā)言中強(qiáng)調(diào)，人工智能在行業(yè)應(yīng)用的關(guān)鍵要點(diǎn)包括：一是規(guī)劃先行。人工智能應(yīng)用投入大、風(fēng)險(xiǎn)高、統(tǒng)籌的資源多，必須要有一個(gè)科學(xué)的戰(zhàn)略規(guī)劃，這是綱，綱舉目張。但因“日日有更新，周周有迭代”，人工智能規(guī)劃不同于其他規(guī)劃，具備敏捷性的特征，要對(duì)實(shí)施路徑因變應(yīng)變。同時(shí)，智能化發(fā)展要以信息化和數(shù)字化為基礎(chǔ)，量力而行、循階而上。二是人才跟進(jìn)。人才培養(yǎng)要促進(jìn)數(shù)字人員專業(yè)化與專業(yè)人才數(shù)字化的雙向奔赴，通過知識(shí)圖譜、AI社區(qū)、知識(shí)庫等手段沉淀實(shí)踐中的最佳案例和經(jīng)驗(yàn)，讓知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)接續(xù)傳承，實(shí)現(xiàn)人才能力的跨領(lǐng)域提升。三是安全為重。要處理好發(fā)展與安全的關(guān)系，以“數(shù)據(jù)安全為核心、模型可信為基礎(chǔ)、合規(guī)倫理為底線”，構(gòu)建 “預(yù)防—監(jiān)控—響應(yīng)—改進(jìn)”的閉環(huán)體系。四是合作共贏?？萍脊咎峁┑讓蛹夹g(shù)，事務(wù)所注入行業(yè)知識(shí)，共同打造一體化平臺(tái)。這不僅是技術(shù)的融合，更是生態(tài)系統(tǒng)的重構(gòu)。通過技術(shù)協(xié)同、數(shù)據(jù)治理、人才培養(yǎng)、生態(tài)共建和風(fēng)險(xiǎn)管控，雙方可打造“技術(shù)賦能專業(yè)，專業(yè)反哺技術(shù)”的良性循環(huán)，互惠互利，推動(dòng)行業(yè)從“效率革命”邁向“價(jià)值創(chuàng)造”。

汪寧認(rèn)為，人工智能將深刻改變競爭格局，特別是對(duì)于大型事務(wù)所來說，競爭力有可能會(huì)從拼規(guī)模、拼網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)向拼算力、拼模型。人工智能的應(yīng)用能幫助客戶防范風(fēng)險(xiǎn)、縮短審計(jì)周期、提供更多咨詢產(chǎn)品，從而進(jìn)一步增強(qiáng)客戶粘性。一花獨(dú)放不是春，百花齊放春滿園，希望大型事務(wù)所發(fā)揮示范效應(yīng)，貢獻(xiàn)鮮活經(jīng)驗(yàn)，形成可復(fù)制、可推廣的工作法，讓更多事務(wù)所少走彎路，帶動(dòng)行業(yè)整體人工智能應(yīng)用水平的提升。