HƯỚNG DẪN xã hội

Tiêu chuẩn PCAOB và AI trong kiểm toán

PCAOB standards neither ban AI nor give it special approval.

  • đọc 4 phút
  • Cập nhật lần cuối
Trên trang nàyđọc 4 phút
  1. Tổng quan
  2. Lặn sâu
  3. Tác động chiến lược
  4. The Future of PCAOB Standards and AI in Audits
  5. Triển khai trong thế giới thực
  6. Rủi ro & lan can
  7. Lộ trình thực hiện
  8. Tiếp tục khám phá
  9. Câu hỏi thường gặp

Tổng quan

They apply the same rules on evidence, supervision and documentation to technology-assisted procedures as to manual ones. An audit firm that uses AI is still responsible for three things: the data the tool reads must be reliable, the procedure must fit its purpose, and the work papers must let an experienced auditor understand and re-create what was done. This matters because investors rely on audit opinions, and a fast automated procedure does not make a weak conclusion any stronger.

Lặn sâu

The Public Company Accounting Oversight Board (PCAOB) sets auditing standards for audits of companies registered with the SEC. It regulates the work, not the tool. Several standards govern any procedure, whether a person does it or software does. AS 1105 (Audit Evidence) requires evidence to be sufficient and appropriate, and appropriateness depends on relevance and reliability. AS 2301 sets out how the auditor responds to assessed risks. AS 1201 covers supervision. AS 1215 (Audit Documentation) requires work papers that would let an experienced auditor with no prior link to the engagement understand the work performed, the evidence obtained and the conclusions reached. In 2024 the PCAOB adopted amendments to AS 1105 and AS 2301 that deal directly with technology-assisted analysis of information in electronic form. They take effect for audits of fiscal years beginning on or after December 15, 2025. The amendments make three points. When an analysis serves more than one purpose, such as risk assessment and substantive testing, the auditor must meet the objective of each purpose. The auditor must evaluate the reliability of electronic information, including information the company received from outside sources. And items that a tool flags as meeting the auditor's criteria must be investigated. They cannot be set aside. The PCAOB has also said publicly that its staff is monitoring how firms use generative AI. Its broader quality control standard, QC 1000, treats technological resources as part of a firm's quality control system. Two misconceptions are common. The first is that testing 100% of a population removes the need for judgment. A full-population test built on incomplete or altered data is still unreliable, and the flagged items still need to be evaluated. The second is that AI output counts as audit evidence in its own right. The evidence is the underlying information plus a procedure that was designed, performed and reviewed properly. A summary or score produced by a model is only as good as the checks performed on it.

Tác động chiến lược

Rủi ro và an toàn

Những tác hại thảm khốc và thường ngày của AI đều phụ thuộc vào việc ai hiểu được rủi ro và ai có thể hành động.

Quyết định rõ ràng hơn

Kiến thức công cộng và chuyên môn định hình liệu chính sách an toàn mạnh mẽ có khả thi về mặt chính trị hay không.

Phá vỡ sự thổi phồng

Những lời giải thích rõ ràng làm giảm sự thu hút bởi sự cường điệu, PR trong phòng thí nghiệm và sân khấu đạo đức mơ hồ.

The Future of PCAOB Standards and AI in Audits

The 2024 amendments give firms a clearer framework for data analytics, and the first audits under them will show how inspectors read the investigation requirement for flagged items. Generative AI raises questions the current standards answer only indirectly. Examples include how to document a model's role in drafting memos, and how much re-checking of extracted content is enough. The PCAOB has signalled interest through staff outreach, but a firm should not assume new guidance is coming on any particular timeline. For now, the safest approach is to treat every AI-assisted step as a procedure that must be relevant, reliable, supervised and documented under the existing standards.

Triển khai trong thế giới thực

A team runs an analysis over every revenue journal entry for the year and flags entries posted on weekends by users who rarely post to revenue. The flagged entries must then be followed up, because running the analysis does not by itself count as evidence.

An engagement team uses a generative AI tool to pull renewal, termination and pricing terms out of 300 customer contracts. Before relying on the extracted terms, it checks a sample of them against the signed contracts.

Before feeding the company's system-generated aged receivables report into an analytics tool, the auditor tests whether the report is complete and accurate, because it counts as information produced by the company.

A reviewer's work papers record the tool version, the parameters used, the data source, and a reconciliation of the extracted ledger to the trial balance, so another auditor could re-perform the analysis.

Rủi ro & lan can

  • Xử lý rủi ro hiện hữu như khoa học viễn tưởng trong khi khả năng lại phức tạp.

  • Nhầm lẫn giữa an toàn sản phẩm bề mặt với sự liên kết dưới quyền tự chủ cao.

  • Chỉ để lại những khán giả không phải người Anh và không có chuyên môn với những nguồn chất lượng thấp.

Lộ trình thực hiện

  1. Tách biệt các tác hại của sản phẩm, sử dụng sai và rủi ro mất kiểm soát/sai lệch.

  2. Hỏi bằng chứng nào sẽ thay đổi quan điểm của bạn về thời gian và mức độ nghiêm trọng.

  3. Ưu tiên các nguồn chính và đánh giá cụ thể hơn các tuyên bố tiếp thị.

  4. Xác định một lộ trình hành động: sự nghiệp, chính sách, nguồn tài trợ hoặc kỹ năng - không chỉ là nhận thức.

Tiếp tục khám phá

Free newsletter

Get the daily AI briefing

Three verified AI stories every weekday morning, written in plain English. Free forever, no ads.

One email each weekday. Unsubscribe in one click. We never sell or share your address.

Test yourself

Take the PCAOB Standards and AI in Audits quiz

Instant feedback on every answer, and a shareable certificate with a verifiable ID once you pass a course.

Bắt đầu bài kiểm tra

Support free AI education. AI Understanding is a 501(c)(3) nonprofit — no ads, no paywall, ever. Make a donation

Câu hỏi thường gặp

What is PCAOB Standards and AI in Audits?

PCAOB standards neither ban AI nor give it special approval. They apply the same rules on evidence, supervision and documentation to technology-assisted procedures as to manual ones. An audit firm that uses AI is still responsible for three things: the data the tool reads must be reliable, the procedure must fit its purpose, and the work papers must let an experienced auditor understand and re-create what was done. This matters because investors rely on audit opinions, and a fast automated procedure does not make a weak conclusion any stronger.

Hai tiêu chuẩn PCAOB nào đã được sửa đổi năm 2024 về phân tích có sự hỗ trợ của công nghệ?

Bản sửa đổi năm 2024 đã thay đổi AS 1105 (Bằng chứng kiểm toán) và AS 2301 (phản hồi đối với các rủi ro đã đánh giá). Chúng đề cập đến cách kiểm toán viên đánh giá thông tin điện tử và cách họ sử dụng phân tích được hỗ trợ bởi công nghệ.

Phân tích tất cả các mục trong nhật ký doanh thu sẽ đánh dấu 40 mục đáp ứng tiêu chí của kiểm toán viên. Hướng dẫn sửa đổi mong đợi điều gì?

Các sửa đổi nêu rõ rằng các mục được xác định là đáp ứng các tiêu chí của kiểm toán viên phải được điều tra. Việc tạo ra một danh sách các cờ không phải là một thủ tục hoàn chỉnh.

Trước khi đưa báo cáo các khoản phải thu lâu năm do công ty tạo ra vào công cụ phân tích, kiểm toán viên nên đánh giá những gì?

Báo cáo do công ty sản xuất là thông tin do công ty sản xuất. Độ tin cậy của nó, bao gồm cả tính đầy đủ và chính xác, phải được đánh giá trước khi kiểm toán viên dựa vào nó.

Theo AS 1215, ai có thể hiểu được giấy tờ làm việc của một quy trình được hỗ trợ bởi AI?

AS 1215 đặt ra bài kiểm tra kiểm toán viên có kinh nghiệm. Tài liệu phải giúp người đó hiểu được công việc đã thực hiện, bằng chứng thu được và kết luận đạt được.

Một phân tích có sự hỗ trợ của công nghệ duy nhất được sử dụng cho cả đánh giá rủi ro và thử nghiệm cơ bản. Kiểm toán viên phải làm gì?

Các sửa đổi nói rằng khi một phân tích phục vụ nhiều mục đích, kiểm toán viên phải đạt được mục tiêu của từng mục tiêu. Thử nghiệm cơ bản thường đòi hỏi độ chính xác cao hơn đánh giá rủi ro.