會計師事務所的人工智慧

人工智慧現在已經觸及會計師事務所工作的大部分階段。入職培訓涉及聘書、身分和衝突檢查以及收集文件； Karbon、Canopy、TaxDome 和 CCH Axcess 等入口網站和實踐管理工具越來越多地對上傳內容進行分類、提取資料並自動追蹤遺失的項目。在稅務準備中，文件提取將資料從來源表格轉移到申報表中，並與上一年進行比較，突出顯示缺失的內容。在審計中，MindBridge 和 Caseware 等分析工具以及大公司自己的平台可以測試整個交易群體而不是樣本，從而將注意力引向異常項目。湯森路透 CoCounsel 和 Blue J 等研究助理協助起草稅務研究報告，但引文仍需根據主要來源進行驗證。人員配備是主要驅動力。公司報告稱招聘困難，而人工智慧可以吸收重複的準備工作，因此有經驗的人可以將更多時間花在審核和客戶工作上。這就產生了一個培訓問題：人工智慧吸收的日常工作是初級員工傳統上學習基礎知識的方式，因此公司需要深思熟慮的方法來累積這些知識。人工智慧也給定價帶來壓力。當一項任務花費的時間較少時，按小時計費會減少相同工作的收入，這促使公司採用固定費用或基於價值的費用。職業義務不會改變。持有執照的專業人員仍然對工作負責，對上市公司的審計符合 PCAOB 標準。對於美國稅務工作，《國稅局》第 7216 條通常要求納稅人在準備報稅表之外使用或披露納稅申報表資訊之前必須徵得納稅人的同意，因此企業必須考慮如何將其應用於第三方人工智慧工具。有兩種常見的誤解：人工智慧消除了對註冊會計師的需求，以及一般的聊天機器人是一種安全的稅務研究來源，無需檢查引文。