基于RPA的审计抽样软件机器人研究

　　【摘要】以A会计师事务所为研究对象， 在阐述审计抽样业务现状的基础上， 首先分析其在抽样样本选取、抽样方法选择、凭证数据筛选过程中存在的问题， 然后引入RPA机器人流程自动化技术， 构建基于RPA的审计抽样软件机器人模型， 详细阐述机器人的运行机理， 最后从机器人的技术开发、审计模式重构、应用价值和风险评估等方面分析在运用时的关注点。

　　【关键词】审计抽样;抽样风险;RPA;机器人;会计师事务所

　　一、引言

　　随着“四大”会计师事务所相继推出财务与审计各种应用场景下的RPA机器人， 外部审计表面上面对的是会计期末财务人员出具的四张财务报表， 实质上面对的是企业内部和外部有关财务活动的所有数据， 是对包括结构化、半结构化和非结构化等不同的数据对象进行审计。 由于这些数据来源广泛、比较分散且数量巨大， 基于成本效益原则， 外部审计主要采用抽样审计方法。 在实务中， 因为审计抽样工作包括大量的数据收集、处理与分析工作， 所以审计人员通常要进行大量的重复性操作， 不但工作效率低， 工作质量也难以得到保证。 RPA技术就是基于设置好的规则去操作完成可重复、可机器人化任务的软件解决方案。 财务机器人和审计机器人是RPA技术应用在财务和审计领域的新尝试， 是基于RPA技术并结合一系列人工智能、认知技术， 取代传统财务和审计人工操作的数字化技术应用[1] ， 可以较为有效地解决目前审计抽样流程中数据结构复杂且易出错等问题。

　　随着云计算、大数据、RPA技术在审计实务领域的应用， 审计抽样引起了学术界和实务界的重点关注。 目前， 已有学者在RPA技术方向和审计难点方向展开相关研究， 秦荣生[2] 结合大数据时代云计算技术的特点， 分析相应的特征对审计领域带来的具体影响和变革， 并提出云计算技术在审计应用方面的建议和措施， 以避免不利影响。 程平和陈珊[3] 在已有的审计领域知识库基础上， 实现了对审计抽样流程中新挖掘的审计规则积累与再利用， 创新性地提出建立审计样本与审计目标之间的关联规则， 形成了新的审计知识关联规则库， 并结合该关联规则， 引入DBSCAN 聚类算法做聚类， 将处理结果和原始审计知识库进行对比， 选出新颖度评价较高的储存在知识库， 用实证研究的方法证明了引入新算法、新技术对审计抽样工作的有效性。 顾洪菲[4] 从大数据的特点出发， 根据大数据的发展和应用现状， 探讨了我国开展审计数据分析的个性化特点和需求， 同时根据这些相关需求探讨数据量、数据结构、数据处理这三个方面所需要的技术要求， 并列举出具体的相关数据分析方法。 随着大数据时代的到来， 技术的发展可以辅助审计人员在实务中更方便、更快捷地从庞杂、非结构化的数据中提取出对审计工作有用的相关财务信息， 同时， 大数据带来的变革也对审计抽样的技术和方法提出了更高的要求。

　　综观现有文献， 对大数据时代下大数据、云技术与审计实务的结合研究成果颇丰， 但很少集中在实现指定业务的机器人自动化软件上。 对于审计抽样的研究方向则主要集中在统计方法的应用和国内外抽样细则的差异上， 而关于提升审计效率、降低审计成本以及基于RPA技术降低审计抽样风险的审计研究涉及较少。

　　目前的审计抽样在工作实践中仍然存在不完善之处， 不仅体现在审计抽样基础工作和审计抽样具体实施环节方面， 还体现在审计抽样准则制定方面。 现有的研究成果表明， 先进的审计信息技术可以较大程度地提高审计工作效率和审计质量， 降低审计风险。 鉴于此， 本文选取A会计师事务所为研究对象， 在阐述审计抽样业务现状和问题的基础上， 分析审计抽样的风险和现有流程的改进方法， 以适应不同的审计需要。 通过整合科学的审计抽样方法， 并对其实用性、风险加以分析， 从而进一步提高审计抽样方法的可靠性。

　　二、A会计师事务所审计抽样现状与存在的问题

　　A会计师事务所目前年业务收入规模已达1.4亿元， 其中审计业务收入约5200万元， 具有大型企业和金融机构审计资格和经验。 事务所实力雄厚， 人员结构较优， 随着行业发展技术的逐渐成熟， 企业的业务线增多， 工作内容越来越复杂， 数据量也越来越庞大， 意味着审计难度加大， 给会计师事务所带来较大的审计压力。 由于企业的数据库内容或者财务集成系统内存储的财务信息、非财务信息均在一定程度上符合大数据特征， 因此会计师事务所需要了解其中的相关特征， 运用大数据分析技术， 从而达到尽可能降低自身审计风险、更好地完成审计业务的目的。

　　(一)审计抽样现状

　　A会计师事务所的审计抽样业务主要采用固定样本抽样法， 其遵循的流程是首先确定审计目的和审计抽样总体， 然后定义“误差”标准、确定样本量、选取并审查样本， 最后评价抽样结果。 固定样本抽样法在定义 “误差”标准时通常由抽样人员运用职业判断所得， 例如商品入库验收单的缺失、付款审批权限不当、采购发票的缺失、付款申请采购合同的缺失、付款支付日期在资金审批日期之前等， 根據不同的业务， 其判定也有一定的灵活性。 A会计师事务所对于抽样样本数量有基本的原则规定， 每月一次以上到每周一次的业务活动要满足抽样数量至少为5笔的条件， 而每周一次以上到每天一次的业务活动要满足抽样数量至少为15笔的条件等。 通过审查样本发现的偏差数量与样本规模之比确定样本偏差率， 在具体的项目抽样应用中， 往往会用到潜在错报率对照表， 其形式如表1所示。

　　A会计师事务所进行审计抽样的基本方法包括统计抽样法和非统计抽样法， 两个方法的差异对比如图1所示。 在A会计师事务所审计工作中， 最常用的统计抽样方法是参数估计法和假设检验法， 合理的样本和样本规模是这两种方法应用的前提， 只有符合上述标准才能借助样本的数据特征表现推断出总体数据的表现。 非统计抽样法则更多地依赖于审计人员的职业判断， 要使样本尽可能地符合有效性原则， 就需要审计人员具有丰富的经验、较高的专业素质， 且方法运用得当。

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文章名称： 基于RPA的审计抽样软件机器人研究

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