程平，毛俊力

【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

【中图分类号】 F232;TP315     【文献标识码】A      【文章编号】1004-0994（2021）21-0100-7

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。

A会计师事务所的审计抽样实施包括样本设计、样本选取和样本结果评价三个阶段。 在样本设计阶段， 审计人员需完成确定测试目标、确保总体的适当性、完整性和保证总体项目的同质性。 在选取样本阶段， 审计人员的工作重点是样本规模的确定。 样本规模过大会造成审计工作资源的浪费， 不符合成本效益原则;样本规模过小也不合适， 会造成审计人员在特殊的数据样本中无法发现偏差或错报， 从而最终影响审计效果。 在选择抽样方法时， 审计人员主要选取的方法有固定样本量抽样、停走抽样和发现抽样。 依据实践经验， 最常使用的是固定样本量抽样法， 最不常用的是停走抽样法。 细节测试中也会用到审计抽样， 其方法主要是货币单元抽样、传统变量抽样等。 在样本结果评价阶段， 除了应评价偏差发生的频率、错报的频率和金额， 审计人员还要对其做出定性分析， 得出偏差及错报的类型和原因， 从而判断偏差和错报对财务报表重大错报风险的影响。 A会计师事务所审计抽样业务流程如图2所示。

（二）A会计师事务所审计抽样现有流程存在的问题

审计人员在执行审计抽样流程时， 需要保证审计样本的有效性， 该过程存在数据量大、操作规范性低、重复性强、出错率高、效率低、样本有效性较差等问题。

1. 审计抽样程序的样本总体数据量大、类型多、结构复杂， 人工筛选工作繁琐、效率低。 审计抽样在审计程序中的应用非常广泛， 需要抽样的数据类型也较多， 例如在税收方面的实际纳税额、税务登记号数据等， 还有各类交易、账户余额等财务数据以及与审计项目相关的非财务数据。 被审计单位的数据逐渐呈现出海量化趋势， 甚至许多单位都已建立了自己的TB级数据库。 财务集成软件的功能开发和数据量规模的扩大给审计环境带来了变化， 被审计单位的财务和非财务数据不仅数量越来越庞大， 而且越来越复杂， 对繁杂数据的分层处理在一定程度上影响了审计抽样的准确性和审计工作的效率， 最终给审计人员的工作带来较大困难， 不利于审计人员做出审计判断， 审计报告的客观性与真实性也有待商榷。

2. 非统计抽样法需要依靠审计人员的职业判断进行筛选、判断、计算， 错误率高、有效性低。 A会计师事务所最常用的审计抽样方法主要是依靠人工选取样本， 采取的抽样方法比较单一， 无法与实务中特定的项目结合在一起。 在样本设计、样本选取、样本结果评价的过程中需要首先对样本数据例如函证应收账款进行处理， 筛选出重复的、缺失的数据加以重点分析和判断， 在余下完整、风险程度较低且无异常值的数据中， 进行排序、分组、随机抽取并计算所抽取样本的数额总和与样本实际阶段定好的数额总和的百分比等操作， 这就需要审计人员凭借经验重复地进行数据处理和操作。 这种审计方法对审计人员的要求比较高， 因为审计人员职业经验丰富程度可以直接决定审计抽样效果， 从而影响A会计师事务所的审计风险。

另外， 由于A会计师事务所通常在进行年审项目时会有很多项目并行， 造成事务所在同一时段缺乏足够的审计人员， 从而大量面向当地高校聘用实习人员。  而一大部分实习生只有理论知识积累， 缺乏审计从业经验， 不能满足传统抽样方法对审计人员职业判断能力的需求， 对于某些项目的特殊性了解也不够， 这就很容易造成被审计单位存在的財务问题被遗漏。 并且在审计抽样实施过程中选取的抽样样本可能较缺乏代表性， 审计抽样流于形式， 最终在一定程度上导致A会计师事务所的审计风险变高。

3. 统计抽样法耗时较长且需要对审计人员进行培训， 工作量大、成本较高。 在人工选取样本时， 现有流程大多都是手工抽样、简单借助计算机表格或设计抽样程序、定义抽样模型来进行抽样活动。 由于统计抽样往往需要根据不同的项目特征套用不同的模型， 例如针对样本总体可能包括的工资表中的假冒员工、重复付款、未经批准运送货物或者不存在的货款抵押物， 都需要根据不同的样本属性划分组别， 且划分依据往往也需要通过模型测算， 在这个过程中就需要多次套用统计算法和模型， 导致工作量增多。 A会计师事务所在实施过程前还需要花费更多的成本通过培训使审计人员掌握抽样的技术、设计以及执行流程等。

三、基于RPA的审计抽样软件机器人模型构建

（一）构建思路

审计抽样在实务中的运用十分普遍， 比如凭证检查、应收账款函证等都需要用到， 审计抽样程序的规范性和合理性是影响审计质量的重要因素， 其准确应用将会在一定程度上降低会计差错率。 在审计抽样实际应用中， 大型会计师事务所在抽样方法的选择上都存在一定的差异， 从而导致抽样的样本规模有差异。 审计人员在实施和运用审计抽样原则时最困难的就是通过样本错报推断总体错报以及解决错报。 而基于RPA的审计抽样软件机器人能够更好地完成审计目标， 主要围绕提升审计效率、控制审计成本、降低审计风险这三个方面进行构建。

基于RPA的审计抽样软件机器人按照既定程序执行任务， 除了对数据的处理和抽取， 更多的是实现流程的衔接， 标准化处理和存储使得前一个阶段的数据输送和下一个阶段对抽取出的样本进行审计分析这两个环节能够紧密地连接起来。 在基于RPA的审计抽样软件机器人将数据归类复制到新的表格并整合后， 可以根据不同的审计工作需要选取统计抽样法或非统计抽样法。 对于非统计抽样法， 机器人可以做出快速的随机抽取; 对于统计抽样法， 机器人通过嵌套不同的公式算法， 自动运行抽取所需要的样本。 为了保证随机抽取的样本数据满足所需条件， 应设计更多可以量化的标准。 其中最主要的指标是项目的重要系数， 其次还包括金额大小、异常金额、异常日期等多方面， 从而尽可能地对抽样总体实现全覆盖。

（二）模型构建

模型构建的目的包括： 一是通过机器人的参与整合现有流程， 使得基础流程更加统一规范， 数据结构完整， 归档有序能够衔接前后审计程序流程; 二是能代替一部分基础审计人员的工作， 从而降低审计成本和审计风险， 更圆满地完成审计任务。 基于RPA的审计抽样软件机器人模型在构建中需要考虑三个方面： 数据的处理、对样本的选择和抽取以及数据的规范性存储流程衔接。 借助机器人辅助审计工作， 从而实现审计全流程贯通。 正常情况下， 机器人将保持7×24小时的工作模式， 连续的高强度劳动需要硬件配置的支持[5] 。 因此， 在流程运行前， 需要充分考虑机器人运行的计算机的硬件设施状况和运行环境， 包括录入总样文档、初始化运行环境、配置相关文件等。 在运行全流程中， 要充分考虑各种算法的适配性， 对于不同的项目按照需求选择合适的抽样方法抽取样本， 大大提高审计效率。 在流程执行后， 需要对异常数据进行单独捕获和抓取， 以此解决某些突发情况。 综上， 基于RPA的审计抽样软件机器人模型如图3所示。

1. 数据层。 数据层为审计抽样软件机器人的运行提供了基础数据， 包括数据收集和数据处理， 数据层指定了抽样总体的范围， 明确了审计抽样操作的具体项目对象。 审计项目的基础数据、总体样本是审计抽样软件机器人实现流程自动化的前提。 采集的数据有结构化数据和非结构化数据， 所收集数据的完整性、准确性是审计抽样机器人稳定运行的保障， 只有稳定的运行才能达到审计抽样目标。 数据清洗是根据业务内容设计， 达到自动识别孤点异常值、缺失值的功能和目标， 只有数据层稳定， 才能为整个机器人流程的稳定运行做好保障。

2. 服务层。 主要包括按照随机原则客观抽取、自动计算样本金额数总和、总体金额合计数和计算总额中的样本金额百分比等， 均为各项数据处理技术的具体应用。 服务层也是审计抽样软件机器人中最重要的一环， 其自动化组件包括Word活动包、PDF活动包、Excel活动包、应用程序交互等， 服务层按照审计抽样工作的实际业务需要对上一数据层采集到的结构化、非结构化数据清洗后再进行不同项目的对应处理， 比如实施抽取、打乱顺序、按等比增减排序、设定公式算法并计算等操作。 在这个过程中， 机器人清洗和处理数据均按照标准的数据格式， 例如统一保留三位小数、设置排序增减方式和统一比率等。 对于需要下载或保存文件的业务机器人会不间断下载， 并在保存文件后按照统一的格式进行规范命名和记录存档， 方便之后对保存的文件进行批量操作， 在发生失误或突发情况时以便于回溯。

3. 应用层。 应用层与服务层密切相关， 数据的进一步处理、审计意义的实现、抽样结果的判定都在此完成。 应用层能进一步完成流程优化， 使得抽样更具有客观性， 流程的衔接更自然， 格式更统一。 另外， 机器人的维护层也不可或缺， 主要包括流程执行前维护环境稳定、保证设备稳定运行、对人员基础技术知识的培训等， 以及流程中出现异常中断时的处理， 从而保证整个机器人流程的稳定运行。

（三）运行机理

审计抽样软件机器人首先对被抽样的总体进行初步分析， 判别出一些异常数据和孤点。 对于金额过大的数据或者日期异常的数据单独取出不参加抽样， 并对这些数据做更细致的核对与分析， 通过初步处理的其他数据将进行下一步抽样[6] 。 抽样的方法可以根据不同的审计工作自由选择， 例如借鉴货币单元抽样方法， 选定总体金额合计中的合适比率作为指标， 可以对抽取出的样本容量金额合计数进行自动测算。 如果达到该金额， 则继续下一步， 若没有达到， 则机器人自动循环重新抽取， 直到抽取出的样本是符合要求的。 例如， 总体的金额合计数是1000万元， 假设要保证抽取的样本金额合计为总体的40%， 那么审计抽样软件机器人将会对自动抽取到的样本金额一项作合计， 再比对是否达到400万元， 以此决定是否进入循环。 抽取到的较大金额往往意味着其具有较高的重要性， 这就保证了较大金额的项目总是有更高的比率被抽取到， 同时也保证了抽取出的审计抽样样本的客观性和科学性。 关于审计抽样软件机器人的抽样方法， 第二种设计方案是根据科目的重要性设计不同的比率抽取样本。 例如， 根据被审计单位和项目增加应收账款、应付账款相对于其他科目抽取到的比率， 使得机器人的定量分析与具体审计工作的定性分析相结合。

具体的运行机理如图4所示。

四、机器人应用的关注点

（一）技术路径与开发实施

关于技术路径的实现， 会计师事务所或企业可以选择从外部或第三方直接购买已经成型的RPA产品， 比如德勤的管理咨询部门对接了一些公司的财务流程月度结算项目， 在了解项目需求和财务手段后， 将其流程自动化成为财务月结自动化机器人， 辅助企业从枯燥的重复性ERP集成财务系统操作中解放一部分财务人员。 同时， 会计师事务所或企业也可以基于项目或者企业自身的个性化需求， 组建团队自主研发RPA机器人。 当前市场上， RPA机器人产品针对不同需求有多样的功能， 在选择时需要从业务和成本效益原则等方面综合考虑， 比如购买成熟产品的价格和第三方提供的运行维护方案、已经开发好的功能是否可以充分满足会计师事务所对指定项目的个性化需求、会計师事务所的业务量复杂繁琐程度需要多大规模的机器人等。 相比市场上第三方提供的RPA机器人产品， 会计师事务所针对其自身需求自主开发的软件机器人应用， 具有开发便捷、与审计业务融合的高度适配性、不需要软件许可证费用等特点。 另外， 还可以只针对A会计师事务所审计实务中所需要的特定功能进行开发， 从而更加契合其审计系统。

本文提到的软件机器人是基于来也UiBot， 在开发时， 针对不同的阶段和功能编写不同的自动化模块程序， 并对每一个部分分别进行测试， 以便于及时发现程序中的报错或者运行风险。 并且， 对于每个模块的过程测试有较大的灵活性， 可以针对不同的问题进行及时修改或者增加新的功能， 大大提高了流程开发的有效性， 减少了开发时间， 提高了开发效率。

审计抽样软件机器人还通过对基于RPA的业务流程协调组织做了相应的测试。 在测试的过程中可能出现报错， 因此在不同的运行环境和设备中， 找出该流程可能存在的漏洞和缺陷， 并设计改进方案， 修补程序漏洞， 为基于RPA的审计抽样软件机器人的顺利实施提供坚实保障。 并且设计出的每一个模块都可以单独进行测试运行， 如果在测试中出现问题， 将会提示异常报错， 相关人员可以通过这种方式进行逐一梳理和修正、微调， 从而保障整个机器人流程的完整性、运行的流畅性。 这样的测试可以从很大程度上节省审计人员处理数据工作的时间、减少工作量， 也能够更好地维护机器人的实用性功能， 使得机器人应用与实际业务能够更加紧密地贴合在一起。

（二）对组织与人员的影响

审计抽样软件机器人的实施会带来组织管理模式的转型。 其打通了各个环节之间的衔接， 给传统的会计师事务所内部办公模式带来变革， 产生了新的基于RPA 业务流程的会计师事务所管理模式、管理机制和组织架构， 在一定程度上打通了传统办公方式形成的信息孤岛， 联通了各个环节， 从而提升了会计师事务所整体的审计流程工作效率， 保障了机器人应用的安全性和平稳运行的持续性。 办公模式的变化包括会计师事务所内部岗位的调整如组建新的技术团队、引进新的技术人才以及人才激励制度的建立等， 通过这样的手段或方法最终促使会计师事务所顺应信息化时代发展， 推动会计师事务所自动化及智能化转型。

审计抽样软件机器人的实施替代了人工操作， 在一定程度上为审计人员减轻了负担， 使得审计人员从重复且无意义的繁琐工作中解放出来， 进而加速审计人员转型， 使其用更多的时间投入到附属价值更高、需要职业判断和经验的审计工作中去。 除了可以参与更高价值的财会活动， 数字技术的成熟也为审计人员开启了更多机会之门。 RPA的应用提升了相关审计业务数据处理的准确性和精度， 减少了因数据质量反馈造成的人财物资源的再投入。 在应用于更高级别的财会活动时， RPA技术和大数据、信息集成等技术的结合为组织建设提供了更有价值的服务， 从而使员工能够胜任数字化工作并监督机器人的运行。

（三）价值与风险分析

审计抽样软件机器人能显著提高样本的有效性。 由于审计抽样的原理主要是审计人员抽取后由得到的样本特征来推断总体特征， 审计人员要根据对项目经验的主观判断来抽取样本并观察数据特征， 通过计算排序、筛选确认等方式进行数据处理并根据处理结果推断总体特征。 由于是人工操作， 审计抽样的过程中必然存在一定程度的误差。 而每个会计师事务所的审计人员具有不同的经验， 所用的抽样辅助计算方法也不同， 从而可能会给审计结果带来影响。 而审计抽样软件机器人的衡量方法更科学， 应用其将会大幅度地提升样本的有效性， 使得抽取到的样本满足抽样原则和要求， 更科学、标准。

審计抽样软件机器人的工作效率比人工高、执行速度比人快， 甚至可以无间断地工作， 且准确率高。 利用审计抽样软件机器人将会大大提高工作效率。 在机器人循环执行审计抽样流程中， 会按照规范要求的格式进行命名和记录并存档。 机器人规范的操作记录避免了流程追溯带来的人力物力的资源浪费， 也方便了后续的流程管理和文档审查。 机器人的实施给运营效率带来了指数级提升， 淘汰了一部分不规范的手工工作， 也节省了财务支出， 节约的时间成本和财务成本可以更多地投入更高价值的工作中。

虽然审计抽样软件机器人的应用会带来许多益处， 但也需要注意其存在的风险点。 忽略关键异常处理、执行事务缺乏监督、机器人行为不当、操作不可回溯、过度记录信息等问题往往会带来一定程度的操作风险， 但由于机器人的运行日志可以导出、执行程序可回溯， 因而大大降低了监管风险。 随着审计抽样软件机器人的上线， 机器人将在很大程度上减少人工主观抽样的失误。 然而， 管理者并不能因为审计抽样软件机器人的应用和部署而忽视对机器人行为的监督。 程序本身需要的维护、人为的恶意破坏和各种未来可能发生的不可预见因素等均可能导致审计抽样软件机器人的行为不当。 若对机器人自动执行的流程缺乏维护和管理， 将会给审计工作带来不便。 为了规避操作风险就需要审计人员的维护， 以避免不当操作而导致业务运作异常， 从而保证运行环境的稳定。

五、结束语

近年来RPA技术和大数据技术等与审计领域深度融合， 审计技术信息化进程也在不断推进， 通过设计开发审计抽样软件机器人， 来控制抽样带来的审计风险， 减少人为失误和主观性的不利影响并降低成本、提升效率， 是改进现有审计抽样工作流程的一种有效方法。 本文以A会计师事务所为例， 阐述了其审计抽样业务现状， 分析了因原始数据结构复杂、实际业务中审计抽样方法选取不够规范客观、算法过于复杂等原因造成的抽样效率低、抽样风险大、人力成本高等问题， 并构建了基于RPA的审计抽样软件机器人模型， 分析了其运行机理。 大数据时代， 机器人技术将是社会发展和技术推进的必然趋势， 机器人自动化流程的不断发展以及与审计、财务领域的融合必将促进审计工作不断提效。 该机器人的设计对审计抽样工作的样本有效性和效率的提升都具有十分重要的意义， 期望本文的探索能顺应潮流， 为广大研究学者探寻审计自动化的实施提供新的思路。

【 主 要 参 考 文 献 】

[1] 田高良，陈虎.基于RPA技术的财务机器人应用研究[ J].财会月刊，2019（18）：10 ～ 14.

[2] 秦荣生.大数据、云计算技术对审计的影响研究[ J].审计研究，2014（6）：23 ～ 28.

[3] 程平，陈珊.大数据时代基于DBSCAN聚类方法的审计抽样[ J].中国注册会计师，2016（4）：55 ～ 60.

[4] 顾洪菲.大数据环境下审计数据分析技术方法初探[ J].中国管理信息化，2015（3）：45 ～ 47.

[5] 程平，张洪霜.基于RPA的财务共享中心税务管理优化研究[ J].会计之友，2018（14）：145 ～ 148.

[6] 程平，白沂.基于财务共享服务模式的大数据审计研究[ J].中国注册会计师，2016（5）：84 ～ 87+3.