2026年10月16日，北京注册会计师协会专业技术委员会与行业信息化建设委员会联合举办“数智化赋能事务所审计质量提升及一体化管理”研讨会。北京注协专业技术委员会主任委员、致同会计师事务所质量管理主管合伙人邱连强，北京注协行业信息化建设委员会主任委员、天职国际会计师事务所管理合伙人王玥，以及来自容诚、毕马威华振、信永中和、中审众环、中路华、吉大正元等多家机构的代表参加会议。
会议分上下半场举行。上半场由北京注协专业技术委员会副主任委员、信永中和会计师事务所审计技术合伙人宋振玲主持，北京注协考试培训部副主任初昊、容诚会计师事务所质控部副总经理蒋玉芳、毕马威华振会计师事务所合伙人周莹三位演讲嘉宾分别从数智化赋能中小事务所质量管理、严监严管态势下的审计质量提升应对措施、证券服务备案新规下一体化管理实务等角度分享了相关实践经验；下半场由北京注协行业信息化建设委员会副主任委员、中审众环会计师事务所高级合伙人张立文主持，天职国际会计师事务所合伙人王倩、中路华会计师事务所合伙人李海涛、北京吉大正元信息技术有限公司副总经理陈宁从技术视角分享了事务所数据治理与安全管理、智能采集与动态复核护航高质量审计、审计数字人应用等前沿实践。
现将本次研讨会主要成果综述如下：
一、数智化赋能审计质量管理：从监管视角到实务应对
（一）初昊：数智化赋能中小事务所审计质量提升
北京注协专业技术委员会委员、考试培训部副主任初昊围绕数智化赋能中小事务所审计质量提升展开分享，结合行业发展现状与执业检查经验，从行业发展背景、质量提升着力点、AI赋能应用路径等方面进行了深入阐述。
1.行业发展现状。当前注册会计师行业处于严监管态势，行业规范化水平持续提升，但仍存在持续优化的空间，部分审计机构在业务承接与专业能力匹配、审计收费与执业投入等方面仍存在短板。相关问题叠加，可能影响审计程序实施、审计证据获取质量以及审计报告出具。
2.中小事务所质量提升的着力点。中小事务所与大型事务所执行同一套审计准则，但二者在资源条件、人才储备、信息化基础等方面存在差异，质量提升路径也应各有侧重。中小事务所应将有限的资源重点投向业务执行环节，切实提升项目执业质量。提升重点包括：强化风险导向审计理念，将风险评估贯穿审计全过程；规范实质性程序实施，确保审计证据充分、适当；健全复核机制与底稿管理，增强审计工作的规范性与可追溯性。
事务所可合理运用人工智能技术完善审计程序，减少执业疏漏，把风险控制在可接受的范围内。
3.AI赋能审计的三大切入口。初昊详细介绍了AI赋能中小事务所审计质量提升的三个切入口，并分享了行业内已有的实践经验。
一是风险评估。采用“通用智能体+专业知识库”的模式，归集行业规范、相关法律法规以及上市公司年报、监管问询函、处罚案例等公开资料搭建知识库，结合被审计单位公开信息，业财数据和内部管理制度形成初步风险评估结论。审计师则负责验证外部数据可靠性、训练校准AI分析逻辑，最终识别重大错报风险领域并制定审计计划。
二是实质性程序。实质性程序中存在大量重复、机械性工作，适宜借助 AI 辅助开展，实现短时间、低成本、大样本量的审计覆盖。初昊建议在落地实施时，遵循由简到繁的思路，优先选取重复性高、风险低、标准化程度高的审计场景试点，经小样本验证可行后，再逐步扩大应用范围。
三是复核程序与审计底稿。AI可从两方面提供支撑：一是过程复核，如开展数据勾稽关系核查、格式校验、多源数据交叉比对，减少执业疏漏；二是在项目收尾阶段，辅助核验底稿完整性、校验整体逻辑并实施分析性复核。
4.数据安全、责任边界与低成本起步。初昊补充了三项建议：一是数据安全，可本地化部署的尽量采用本地化或专有环境开展数据处理；确需上传数据的，须对关键信息脱敏；使用第三方服务时，应签署数据安全协议，明确数据使用边界。二是责任边界，所有机器输出结果必须经审计师复核后方可纳入审计底稿，审计责任仍由签字注册会计师承担。三是低成本起步，中小事务所可依托现有工具从简易审计程序入手，待流程跑通后再逐步深化应用。
5.AI时代的专业胜任能力与软实力提升。初昊认为，数智化转型非但没有降低，反而提高了对审计师专业能力的要求。人工智能时代下，AI可高效开展数据获取与行业分析，助力审计人员快速了解客户，提升业务拓展效率。与此同时，跨语境沟通能力愈发关键，无论是向AI清晰提出需求指令，还是在审计程序设计中嵌入监管考量，都要求注册会计师持续学习、主动适应。
（二）蒋玉芳：数智化时代事务所质量管理提升经验
北京注协专业技术委员会委员、容诚会计师事务所质控部副总经理蒋玉芳分享了容诚所在质量管理提升方面的系统实践，从一体化管理、质量管理体系建设和数智化工具应用三个维度进行了全面介绍。
1.质量管理提升的三大动因。近年来，容诚持续推进质量管理提升，主要有三方面动因：一是业务固有风险较高。事务所主营资本市场，业务性质促使事务所着力防范系统性风险；二是外部监管驱动。当前行业处于严监管态势，推动事务所持续完善质量管理体系与技术标准；三是AI驱动技术变革要求。行业数智化转型促使事务所加大信息化投入，提升信息化建设与管理能力，顺应技术发展趋势。
2.总分所一体化管理体系。容诚坚持总分所一体化管理，实现“五统一”：人员管理方面实行统一招聘制度、统一考核晋升和薪酬标准；财务管理方面实行统一利润分配、资金调度；业务管理方面对业务承接续约、风险评估实行全流程统一管理；质控与技术方面执行统一技术标准、质量复核流程及咨询分歧处置机制；信息化管理方面拥有统一作业系统、综合管理平台等。
3.质量管理体系的三层架构。容诚构建了完善的质量管理体系，构成全流程质控根基，分为三个层次：一是制度层面，围绕质量管理体系八大要素制定多项配套制度；二是业务操作指南，制定包括财务报表审计工作底稿以及函证、存货监盘等重要审计程序的明确规定，并嵌入审计作业系统，定期更新；三是技术资讯，涵盖审计指引、会计指引等技术类文档。
此外，容诚持续强化独立性与职业道德建设，配套多项管理制度，并设立专职独立性管理小组，对业务承接独立性评议、关键审计合伙人轮换、证券投资管控等事项开展全流程常态化管理。
4.全流程质量管控机制。容诚构建了多层次、全链条的质量管控机制：源头把控上，严把项目入口关，建立统一的业务承接和保持流程，设置双重风险评估机制，强化管理合伙人风险评估责任；过程保障方面，建立从业资格审核授权制度，统一业务承做的分配，合理管控项目负责人的项目数量，将投入工时纳入考核；项目质量复核方面，建立包含项目组内部三级复核、项目质量控制独立复核及管理合伙人审核签发的多层级复核制度；监控整改方面，建立统一监控整改流程，结合定期监控与专人日常监控；监控结果与年度考核、晋升、薪酬、业务承接权限挂钩。同时强化内外沟通，高风险业务主动对接监管机构；发现重大舞弊线索，严格执行吹哨机制。
5.人力资源与行业专业化建设。人才是事务所核心竞争力。容诚推行行业专业化分工，开展多行业专项研究；招聘端重点引进复合型人才，鼓励员工掌握VBA、Python等基础语言，自主开发审计效率工具；实施分层人才培养，开设高端、精英人才专项培养项目，落实导师制，通过培训交流等多元方式兼顾专业培养与人文关怀。
6.数智化工具的研发应用。容诚持续投入数智化建设。搭建审计作业平台，联合外部机构开发大数据风险评估辅助工具，搭建函证共享中心，依托AI技术批量完成回函地址、快递信息、联系人信息的智能比对核验及开发AI辅助审计报告检查工具，同时整合外购反舞弊工具，形成“自研+外购”一体化的反舞弊风险防控体系。
（三）周莹：证券服务业务资格备案新规下的一体化信息报备实务应对
北京注协内部治理委员会委员、毕马威华振会计师事务所合伙人周莹从备案新规要求、事务所实务做法与未来展望三个维度，分享了一体化信息报备的实务应对经验。
1.备案新规的核心变化与监管逻辑。周莹介绍，一体化管理相关要求并非新规，财政部2022年已出台一体化管理办法及评价标准，事务所每年报备时均需开展一体化自评。2025年发布证券服务业务资格备案新规，体现了监管重心由结果监管转向过程监管，一体化管理的监管力度显著提升。
新规核心变化为新增备案自评表，从5个维度、17项评价要点、47个评价项目扩充报备内容，涵盖一体化管理、质量管理体系、执业人员、职业责任风险承担能力及诚信记录等。监管部门依托上述信息形成事务所整体画像，作为后续监管工作基础。此外，新规将年度报备调整为全年持续性工作，按时间节点依次完成自评报送、自查梳理、制定整改方案、落地整改并提交核验资料，形成“报备—自查—整改—核验”的监管闭环。
2.三个穿透：对事务所管理能力的全面检验。备案新规依托信息报备渠道实现了“三个穿透”：一是穿透到治理层，要求事务所提交组织架构、治理架构、合伙人管理、质量控制体系等资料，检验顶层设计是否健全；二是穿透到作业层，要求报送项目、人员、执业相关信息，检验执业环节是否真正落实一体化管理；三是穿透到数据层，通过备案核验对数据的真实性、准确性、完整性和及时性进行校验，检验底层数据基础是否可靠。备案考核的核心并非填报水平，而是事务所整体管理能力。
3.一体化报备的四大挑战。现阶段事务所开展一体化报备主要面临四项难点：一是数据分散形成孤岛，人事、财务、业务、知识管理等各系统未能有效打通，数据难以统一收集和核对；二是统计报备口径不同，不同监管要求对同一指标的统计口径可能存在差异，增加了数据核验难度；三是业务流程更新滞后，分所设立、人员变动等事项缺少自动触发机制，可能导致备案报送不及时；四是管理责任划分不够明晰，信息由各部门分别掌握，缺少统一牵头部门，容易出现“多方参与、责任难以落地”的管理困境。
4.毕马威的应对实践：人力与技术双重保障。毕马威从人力和技术两个层面系统应对一体化报备相关挑战。人力方面，在质量及风险管理部门下设专责监管合规团队，团队领导和主管合伙人均为管委会成员，体现对监管报备工作的高度重视；在各区域配置对接人员，各业务部门同步设置专职联络人。
技术方面，自主研发搭建报备平台，支持跨系统信息归集与逻辑校验，数据异常时自动预警；在数据填报源头统一统计口径，保障数据质量；依托RPA、OCR等技术，对高标准化报备流程实施自动化处理，减少人工干预，提升数据报送的准确性与时效性。
5.毕马威的一体化管理基础。毕马威华振具备良好的一体化基础，自设立以来未发生合并分立，分所采用自建模式，合伙人以内部培养为主，实行利润池分配机制。管理层面采用横向区域管理、纵向职能管理相结合的矩阵式管理架构，统一技术标准、制度落地与监督管控，实现资源统一调配。信息化建设遵循一体化原则，审计业务、风险管理、项目、人员、财务等系统集中管理，核心信息系统取得等保三级及ISO系列信息安全相关认证。
6.AI应用原则与未来展望。毕马威对AI坚持“积极拥抱、审慎部署”的理念，并持续保持较高水平的信息化投入。其AI 落地遵循三项基本原则：一是价值观驱动，以“诚、卓、创、合、意”的核心价值观为指引，坚守诚信优先；二是以人为本，充分考量AI应用对客户及员工带来的影响；三是值得信赖，确保数据获取、治理和使用全生命周期符合道德准则，严守隐私与商业机密保护要求。AI应用采用本地或私有云部署，建立完善的AI 道德准则框架，并在透明度报告中对外披露相关内容。未来也将围绕业务全生命周期推进数智化转型，持续深化人工智能与数据分析应用，着力提升团队整体数智化素养。
二、数智化技术赋能审计：从数据治理到智能应用
（一）王倩：事务所数据安全管理与数据治理方法和实践经验
天职国际会计师事务所合伙人王倩结合参与中注协数据安全课题研究的经历和天职国际的实践，分享了数据治理与安全管理的实施路径。
1.会计师行业数据安全新形势及紧迫性。王倩指出，会计师行业具有特殊性，服务对象覆盖各行各业、各类市场主体，事务所难以形成一套适配全部客户行业的统一分类分级标准。当前，数据安全已成为行业健康发展的“压舱石”，合规要求主要来自四个方面：①国家层面，网络安全法、数据安全法、个人信息保护法及网络数据安全管理条例等提出了明确要求；②行业层面，财政部和网信办发布了《会计师事务所数据安全管理暂行办法》；③客户层面，数据安全已成为不少项目投标的重要评审内容；④内部管理层面，事务所也需要规范数据处理流程，防范信息泄露与数据篡改风险。
2.三级分层框架与四位一体架构。实施路径上，她主张“先建体系、再谈治理、后做分级”。构建数据安全管理的三层框架：第一层为法定底线要求，落实网络数据安全管理条例关于核心数据、重要数据的分类分级规定；第二层是行业基础要求，按照《会计师事务所数据安全管理暂行办法》落实加密、访问控制、日志管理、备份恢复等基础管控措施；第三层是特定业务增强要求，针对金融、能源、电信、交通等重要领域业务进一步强化数据安全管理。
在组织机制上，天职国际建立由首席合伙人牵头的数据安全管理架构，下设数据安全管理办公室，由IT部门、质量管理和专业技术部门、法律合规部门共同组成，配备专职安全管理人员。整套管理体系落实“四位一体”架构：治理机制明确管理主体与考核规则；管理规范先行建立制度再落地执行；技术支撑提供配套工具与系统能力；运营保障搭建常态化监控与整改闭环机制。
3.数据安全管理的三个关键原则。王倩结合天职国际实践经验，总结了数据安全管理体系搭建的三个关键原则：
一是合规与业务深度融合。制度建设需立足真实业务场景，避免脱离业务强行推行制度，引导业务人员理解并执行相关要求，将数据安全管控融入业务全流程。
二是分阶段稳步落地。数据安全建设难以一步到位，应当循序渐进、逐步推进，先搭建管理机制，再推进数据治理，最后实施数据分类分级。信息系统较多的事务所，可优先梳理核心系统，再逐步覆盖全部系统。
三是多角色协同合作。数据安全工作需要IT、质量管理、法务、数字化运营等多部门共同协作，外部技术服务商也需深度参与。治理层的充分支持，是体系落地的关键保障。
4.数据治理的核心领域与实施路径。数据治理是开展数据分类分级的前提，核心包括四个方面：
一是标准规范。统一跨部门、跨系统的数据定义与格式，确保同一字段在各系统内名称一致、统计口径统一。
二是权责对等。落实“谁产生、谁负责、谁监督使用”原则，为每项数据字段明确管理责任人，实现数据质量长效管控。
三是源头管理。依托数据中台对重要数据集中管控，实现信息统一统计与分发，降低跨系统数据核对成本，保障数据源头口径一致。
四是持续优化。数据标准和治理机制需随业务发展、监管要求和技术演进动态调整，不能一劳永逸。
5.非结构化数据治理与分类分级。审计底稿等非结构化数据是事务所分类分级工作的难点。单份底稿可能包含多类敏感信息，识别与分级是行业共性挑战。天职国际正在探索建立智能化分类分级处理平台，实现底稿自动识别和分类，对敏感信息通过关键词标记，采取审慎管控策略落实最高等级防护。
在标准制定上，天职国际借鉴金融行业经验，采用“先领域后属性”的逐级分类、矩阵分类方式，设置量化指标增强可操作性，整体遵循“先分类后分级”原则。
6.AI部署模式与数据安全实践。王倩介绍了三种事务所AI部署模式：一是SaaS公有云服务，使用便捷，但审计数据上云脱敏落地难度大，安全风险较高；二是VPC专用云通道接入的专属模型服务，通过协议约定数据保密责任，是大型事务所普遍采用的方案；三是本地化部署或GPU租赁，安全性最高但成本昂贵。天职国际对敏感数据采用云上GPU私有化部署形态处理，其余场景依托VPC专有云接入的专属模型服务开展应用探索。数据出境严守“红线不出境”原则，除境外监管核查场景外，所有底稿严禁出境。
（二）李海涛：智能采集与动态复核护航高质量审计
中路华会计师事务所合伙人李海涛从项目操作层面分享了智能采集与动态复核的实践经验。
1.智能采集：从被动等待到主动获取。李海涛认为，审计证据采集是保障审计质量的关键，传统模式中项目组被动接收客户资料，存在资料获取受限的风险。在人工智能和客户信息化水平不断提升的条件下，应从被动获取转向主动采集。审计人员可依托 AI 智能体，在进场前就归集公开数据，形成客户风险地图，并以具体实例分享了API自动化工具对接公开数据源后，智能体自动提示的重点关注事项，如实缴资本口径差异、行政处罚记录、股东质押比例较高、控制权稳定性和持续经营影响等，覆盖面和识别深度优于常规人工核查。
2.内部数据的深度利用。在企业内部数据运用方面，应充分发挥审计软件与客户信息化平台效能：借助审计软件提升取数与底稿编制效率；针对业财融合、财务共享建设完善的客户，可突破单套账取数的限制，实现批量抓取、多账套数据分析，固化查询方案，实现动态查询，大幅提升审计取数效率。
3.动态复核：及时、深入、准确。李海涛强调，复核是保障审计质量的关键环节，但传统复核往往滞后，可依托AI智能体推行动态复核，将复核工作贯穿到审计全过程，改变传统复核滞后的问题，做到及时、深入、准确识别风险。通过智能采集与动态复核联动，依托“技术+专业经验”双重保障，兼顾审计效率与执业质量，守住质量底线。
（三）陈宁：基于AIGC平台的数字人助力提升审计质量和效率
北京吉大正元信息技术有限公司副总经理陈宁从技术厂商视角，分享了审计数字人的应用思路、面临挑战与落地路径。
1.审计行业的AI应用场景与价值。陈宁指出，一线审计包含大量重复性核对查验工作，多数工时消耗在这类标准化作业，其中大量工作可凭借基本规则和常识判断，只有少量疑点需要高水平的经验判断。AI擅长承担标准化、重复性的工作，能将审计人员从低效的初级劳动中解放出来，聚焦于异常事项的高水平判断和经验运用。
2.政策背景与产业趋势。陈宁介绍了国家层面的政策导向：国务院对“人工智能+”有明确部署，包括2027年应用普及率目标和2030年的远景目标，并对金融、商务、法律等法规健全的行业提出专门要求。同时，国家对人工智能安全也提出了政策性要求。
从产业趋势看，AI对传统软件的冲击尤为明显，未来三至五年传统软件可能逐步被“智能体+数据处理”模式替代。
从国际视角看，AI落地推进较快，核心原因在于其监管模式以自律监管为主。国内部分大型事务所已着手自主搭建 AI 能力，而中小事务所受成本、信息化能力约束，推进难度更大。自建模型受硬件规模限制，能力与互联网模型存在明显落差，建设方案需灵活权衡。
3.审计行业应用AI的三大难题。陈宁总结了审计行业应用AI面临的三道核心难题：
一是安全红线。国家法律法规对审计数据安全、过程可追溯性、签字责任均有明确要求，随着AI推广，这些要求也延伸到AI应用领域，是不可突破的底线。
二是AI幻觉与结论可追溯问题。大模型难以完全消除幻觉，而审计结论要求证据链条完整，AI输出的推导过程必须可追溯、可验证，最终责任仍由审计人员承担。
三是落地选型难题。公有云方案存在数据合规风险；完全自建对成本、IT能力要求高；通用一体机只适用特定业务，应用场景受限。
4.可信智能体平台架构。针对上述难题，陈宁提出了“数据不出域、智能体懂审计、全程留痕”的可信智能体平台思路，目标是打造有边界、有身份、有台账的专业审计数字人队伍。
平台采用五层架构：底层是算力基础；第二层是模型层，基于开源大模型搭建；第三层是数据与知识层，沉淀事务所审计知识与业务经验形成知识库；第四层是智能体层，基于业务流程和审计要求开发数字人和Agent能力；第五层是数字人应用层，面向审计和任务管理的具体应用。配套安全大脑提供围栏、安全沙箱、认证授权、防投毒等安全能力。落地路径上，建议先建底座、再选场景搭建知识库、经实际验证后上线对接业务。
5.典型应用场景与专业能力要求。智能体典型应用场景：一是大批量重复性核对，可持续执行规则类任务；二是简易判断审核，在完备规则与知识库支撑下，多维度识别数据异常；三是输出辅助审核疑点建议，交由审计人员最终确认。
他强调其专业能力的要求是：做好引用溯源、留存人工采集记录、保证结论可复现，通过人机交叉验证形成合规结论。长远目标是实现审计任务一键调用相关能力，该目标仍需持续训练迭代。
三、邱连强、王玥总结：数智化能力成为事务所的生存能力，数据安全是不可逾越的底线
北京注协专业技术委员会主任委员、致同会计师事务所质量管理主管合伙人邱连强表示，数智化时代对审计师的专业胜任能力提出了更高的要求。从近年审计执业失败案例来看，问题主要源于三方面：独立性文化薄弱、专业胜任能力不足、一体化管理落实不到位。针对上述痛点，推进事务所一体化管理是重要抓手，核心需要落实三项标准化建设：程序标准化、信息化平台化、一体化应用，依托平台管控确保一体化管理落地见效。
邱连强表示，当前监管已进入数智化阶段，也促使事务所加快数智化转型，数智化能力已成为事务所生存的基础。发展AI 应用，需要重点把握使用效率、执业质量、数据安全三项要素；事务所开展AI实践应秉持“积极拥抱、审慎应用、安全应用”的原则，实现效率与质量同步提升。
北京注协行业信息化建设委员会主任委员、天职国际会计师事务所管理合伙人王玥表示，AI已成为行业热点，正在重塑审计作业模式，各事务所也在持续加大信息化、数智化建设投入，以赋能审计专业工作，依托数智化手段保障审计质量、提升审计执业效率。
王玥特别强调了数据安全的底线红线意义。他提醒，事务所从业人员严禁使用公网个人版、境外大模型处理审计资料，该类操作存在较高合规风险，一旦引发数据泄露，将严重危及事务所及客户信息安全。AI工具的落地应用是一项长期课题，未来数年行业仍需持续探索。
本次研讨会汇集监管、事务所管理、前沿技术多方视角，从中小事务所的分步应用到大型事务所的全流程质量管控，从一体化信息报备的规范化到数据治理与安全管理的体系化，从一线智能采集、动态复核到审计数字人的前沿探索，多层次、多维度展示了数智化赋能注册会计师行业的实践成果与深度思考。
与会嘉宾认为，数智化转型已成为行业提升审计质量、完善一体化管理的必然选择，事务所应坚持“积极拥抱、审慎应用、安全可控”的原则，以质量为核心，以技术为驱动，稳步推进数智化建设，持续提升审计质量和管理水平，为行业高质量发展注入新动力。
