AWS 解决方案架构师 · 行业交流
AI 对审计行业的影响和发展
先用它减负，再随它进化
一个旁观者 + 技术视角，聊聊这场正在发生的变革
2026
黎小为 Xiaowei
AWS 解决方案架构师
帮助客户用云与 AI 解决实际问题
xiaowely@
帮助客户用云与 AI 解决实际问题
xiaowely@
一个旁观者 + 技术视角，聊聊这场正在发生的变革
2026
审计是各位的专业，我完全是外行，今天绝不敢谈怎么做审计。我能分享的，只是作为一个技术圈旁观者，把我看到的一些趋势讲给大家听，供各位参考。先说结论——这件事没那么可怕。
它不是冲着审计来的，而是一场席卷所有行业的新工业革命。
眼下最现实的，是先让 AI 帮我们把又苦又累的活干得轻松一点。
变革是渐进的，留给我们足够的时间去适应、转型和成长。
AI 不是只盯着某一个行业，它正在同时改变几乎所有行业。没有谁能完全置身事外——所以审计感受到的变化，其实是整个时代的共同经历，不必觉得是被"针对"。
我去企业做 AI 编程培训时发现：很多实习生已经不手写代码了，直接用 AI 编程工具生成。以至于现在"手写代码"都被半开玩笑地称为"古法编程"。代码这件"专业活"，门槛被大幅拉低。
歌手胡彦斌用 "Vibe Coding"（边聊边让 AI 写）自己做出了粉丝社群 App"彦火"。不是程序员，也能做出产品。
自动驾驶正在逐步替代司机这一岗位——这在五年前还被认为"不可能那么快"。
设计、客服、翻译、法律、医疗影像……几乎每个知识密集型行业都在被重新定义。
变革很大，但不是一夜之间发生。从能用、到好用、到能独立干活，中间有很长的路。现阶段，AI 对我们更像一个不知疲倦的超级助手，而不是替身。
我们正处在第一阶段——这意味着现在就能享受到减负的好处，同时有充足的时间学习和转型。
方向是确定的。早一点把 AI 用起来的人，会更从容；观望太久的人，适应成本会更高。
在谈 AI 能帮什么之前，先把痛点摆出来——这些都是我从一线了解到的真实场景。
从被审计单位财务系统捞数，靠人工设置会计科目的映射关系。人工设的，对应关系就可能错，错了还不容易发现。
Excel 模板层层勾稽链接，甚至出现循环引用；改一个单元格，别的表格悄悄报错，自己都不知道。
勾稽核对、凭证抽查、函证、格式整理……重复、耗时、又不能出错，最磨人。
| 痛点 | 现在的做法 | AI 可以怎么帮 |
|---|---|---|
| 科目取数映射 | 人工设置科目对应关系，易错难查 | AI 理解科目语义，自动建议映射、标记可疑对应、给出理由 |
| 底稿勾稽 | 手工拉链接，循环引用、断链不自知 | AI 给底稿做"体检"：检测勾稽不平、循环引用、断链并主动报警 |
| 重复核对 | 逐笔人工比对凭证、函证、抽样 | AI 批量比对、自动抽样、生成初步异常清单交给人复核 |
| 文档与报告 | 手工整理、套模板、反复改格式 | AI 起草说明、整理工作底稿、生成报告初稿 |
这些都是 2026 年公开发布的真实进展，可以看到方向已经很清晰。
把多智能体（AI Agent）框架嵌入全球审计平台 EY Canvas，覆盖 13 万审计人员、16 万审计项目、150+ 国家，平台每年处理 1.4 万亿行日记账数据。强调"人来主导、AI 来赋能"。
正在测试高级 AI Agent 用于审计；凭证抽查、交易测试这类常规测试逐步交给 AI。
审计平台 Omnia 扩展生成式 AI + Agentic AI 能力，覆盖底稿与分析环节。
智能审计平台 SACP 已具备底稿中心、五大汇总（调整/批注/审核/监盘/函证）、风险扫描等模块。国产大模型（如 DeepSeek 等）也为内资所自建审计 AI 提供了低成本底座。
这个问题要诚实面对。先看几组公开数据，再说我的看法——它们听起来有点冲击，但后面我会解释为什么不必悲观。
某大所判断：常规审计测试将"几乎无需人工"的时间窗
这说明：越是标准化、重复性的入门级工作，越早被 AI 接手。这是趋势，回避它没有意义。
BCG 提出一个很好的框架，把 AI 对岗位的影响分成三类。对照到审计，会看得很清楚——整体呈现一个"K 型分化"：高价值的角色被放大，标准化执行被替代。
AI 增强产出，仍由人主导。
对应：合伙人 / 资深专家——经验和判断被 AI 放大。
角色本质发生变化。
对应：项目经理 / 高级——从"做"转向"定规则、审 AI、做判断"。
大量基础执行被接手。
对应：纯执行的入门工作——但人可以向上面两类转移。
专业判断：会计准则、制度要结合具体业务场景解读，不能生搬硬套。
职业怀疑：AI 会"一本正经地出错"，结果必须有人复核、担责。
沟通与信任：与被审计单位、董事会的沟通和信任，建立在人身上。
担心"被取代"是人之常情，但回顾每一次工业革命，结局都比当时人们担心的要乐观得多。
| 技术革命 | 被替代的 | 新长出来的岗位 |
|---|---|---|
| 蒸汽机 | 大量手工劳作 | 机械师、工程师、铁路与工厂的全新职业 |
| 电力 | 蜡烛 / 煤气灯相关工种 | 电气工程师、家电、整条现代制造业链条 |
| 计算机 | 手工记账、人工排版 | 程序员、IT、数据分析等全新行业 |
| 互联网 | 部分传统门店 / 中介 | 电商、运营、产品、数字营销……数以千万计的岗位 |
| AI（现在） | 重复性执行工作 | AI 训练 / 审核、提示工程、AI 治理、人机协作的新角色 |
说点接地气的。我们是 AWS 的解决方案架构师，下面这些是我们每天真实在用 AI 干的活——和审计一样，也是先从"减负"开始。
用自然语言口述，AI 自动整理成规范的销售机会记录，省去手工填表。
AI 检索海量技术文档和案例，快速给出答案和排错思路。
AI 协助快速搭建 PoC（概念验证），把"行不行"更快跑出来。
AI 生成测试用例、跑测试、定位问题，减少机械重复。
AI 帮我们出解决方案、快速做可演示的 Demo 给客户看。
包括今天这份 PPT——从调研、撰写到排版，AI 全程参与。
这些是当下主流的"AI 智能体"类工具——不只是聊天，而是能替你动手干活（查资料、写文档、做表、调程序）。审计同事也完全可以从中挑趁手的来用。
AWS 推出的 AI Agent 工具，擅长"先规划、再执行"——把一个大任务拆成步骤，自动完成（今天这份 PPT 就是用它做的）。
AWS 面向日常办公的 AI 智能体应用，能查资料、做分析、自动跑流程，把繁琐的事务性工作交给它处理。
擅长长文档理解、严谨推理与写作，适合读合同、读准则、写说明这类工作。
偏编程与自动化的智能体，能把"想法"变成可运行的小工具或脚本。
不必焦虑，但可以主动。给三个具体、好上手的方向：
如果把前面讲的串起来，审计行业（和身处其中的我们）大致会沿着这样三个阶段往前走：
审计不是被单独针对，而是和所有人一起经历变革；这是一场共同的转型，不必觉得孤单或恐慌。
眼下最现实的，是让 AI 接手取数、勾稽、核对这些苦活累活，把工作变轻松。
变革是渐进的，历史也一再证明：淘汰的是旧方式，人总能找到更好的位置。保持乐观，主动进化。
AI 时代的一粒灰，落到具体的个体身上，可能就是一座大山——这份重量是真实的。
有任何关于 AI 怎么用、从哪开始的问题，都可以聊聊