◆摘? 要：識(shí)別和發(fā)現(xiàn)機(jī)遇與風(fēng)險(xiǎn)是一個(gè)國(guó)家、一個(gè)行業(yè)、一個(gè)企業(yè)以及始終需要考慮的問(wèn)題。波特的鉆石模型告訴我們：機(jī)遇可以影響要素條件、需求狀況、支持性產(chǎn)業(yè)、相關(guān)產(chǎn)業(yè)等多個(gè)要素。機(jī)遇往往意味著突破，意味著跨越式增長(zhǎng)，對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)，機(jī)遇是使其騰飛的翅膀。

◆關(guān)鍵詞：鉆石模型;人工智能;企業(yè)戰(zhàn)略思維;風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別;風(fēng)險(xiǎn)分析

識(shí)別和發(fā)現(xiàn)機(jī)遇與風(fēng)險(xiǎn)是一個(gè)國(guó)家、一個(gè)行業(yè)、一個(gè)企業(yè)以及始終需要考慮的問(wèn)題。波特的鉆石模型告訴我們：機(jī)遇可以影響要素條件、需求狀況、支持性產(chǎn)業(yè)、相關(guān)產(chǎn)業(yè)等多個(gè)要素。機(jī)遇往往意味著突破，意味著跨越式增長(zhǎng)，對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)，機(jī)遇是使其騰飛的翅膀。正是聯(lián)合國(guó)將要在紐約落地這一機(jī)遇使得洛克菲勒家族財(cái)富劇增。在歷史上，新航路開(kāi)辟這一機(jī)遇使得葡萄牙、西班牙強(qiáng)盛一時(shí);海上貿(mào)易擴(kuò)展的機(jī)遇使得荷蘭成為海上馬車(chē)夫;兩次工業(yè)革命的機(jī)遇分別使英法和德美崛起。因此，識(shí)別和發(fā)現(xiàn)機(jī)遇是國(guó)家、行業(yè)、企業(yè)崛起的助推劑。

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，人工智能逐漸應(yīng)用到審計(jì)行業(yè)中，2017年四大會(huì)計(jì)師事務(wù)所相繼推出財(cái)務(wù)機(jī)器人。由他們進(jìn)行基礎(chǔ)審計(jì)工作，不僅節(jié)約了大量的人工成本，還提高了審計(jì)效率和準(zhǔn)確性。然而有人卻指出，人工智能的普遍運(yùn)用使得審計(jì)工作人員越來(lái)越依靠互聯(lián)網(wǎng)。令人擔(dān)憂的是，近幾年網(wǎng)絡(luò)安全事故頻頻出現(xiàn)，一旦網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)出現(xiàn)問(wèn)題，將會(huì)造成數(shù)據(jù)丟失或錯(cuò)亂，影響審計(jì)結(jié)果的準(zhǔn)確性。很顯然，和其他行業(yè)一樣，人工智能背景下的審計(jì)行業(yè)是風(fēng)險(xiǎn)和機(jī)遇并存的，要想讓這一行業(yè)健康發(fā)展，我們就必須識(shí)別和發(fā)現(xiàn)這一行業(yè)的機(jī)遇與風(fēng)險(xiǎn)，那么人工智能背景下審計(jì)行業(yè)的機(jī)遇與風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)該如何去識(shí)別呢？

從以資源為本的戰(zhàn)略思維來(lái)看，智能財(cái)務(wù)機(jī)器人便是資源，智能機(jī)器人可以隨時(shí)根據(jù)語(yǔ)音指令生成財(cái)務(wù)報(bào)表，并且可以對(duì)下一周期的生產(chǎn)形勢(shì)進(jìn)行分析判斷。目前，財(cái)務(wù)機(jī)器人可以自動(dòng)記錄銀行借貸款記錄，并自動(dòng)發(fā)送郵件給指定的人員確認(rèn)款項(xiàng)事由，自動(dòng)完成銀行對(duì)賬和調(diào)節(jié)表打印工作，將需要驗(yàn)證真?zhèn)蔚脑鲋刀惏l(fā)票提交到國(guó)稅總局查驗(yàn)平臺(tái)驗(yàn)證真?zhèn)尾⒎答佊涗浗Y(jié)果等。這些基礎(chǔ)性工作交由財(cái)務(wù)機(jī)器人之后，實(shí)現(xiàn)了信息的實(shí)時(shí)反饋，提高了審計(jì)工作效率。因此在這一企業(yè)戰(zhàn)略思維的指引下，這一行業(yè)的從業(yè)者應(yīng)該充分認(rèn)識(shí)到智能財(cái)務(wù)機(jī)器人這一資源的優(yōu)勢(shì)，將智能財(cái)務(wù)機(jī)器人視為發(fā)展的機(jī)遇，把目光放長(zhǎng)遠(yuǎn)，用戰(zhàn)略思維去考慮行業(yè)發(fā)展的周期，考慮將戰(zhàn)略重點(diǎn)轉(zhuǎn)移到智能財(cái)務(wù)機(jī)器人的開(kāi)發(fā)和使用上來(lái)。

從以競(jìng)爭(zhēng)為本的戰(zhàn)略思維和以顧客為本的戰(zhàn)略思維來(lái)看，要分析和考察行業(yè)中存在的其他競(jìng)爭(zhēng)者，明確行業(yè)內(nèi)其他主要競(jìng)爭(zhēng)者的經(jīng)營(yíng)狀況、戰(zhàn)略?xún)?yōu)勢(shì)以及市場(chǎng)定位。如果競(jìng)爭(zhēng)者都能準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)某一領(lǐng)域的潛在動(dòng)因，那么機(jī)遇便無(wú)從談起。如果所有競(jìng)爭(zhēng)者都具備相同的能力和條件，那么優(yōu)勢(shì)便無(wú)法形成。因而競(jìng)爭(zhēng)者也是企業(yè)識(shí)別和發(fā)現(xiàn)新機(jī)遇的突破口。例如，要明確在審計(jì)行業(yè)中使用智能財(cái)務(wù)機(jī)器人的企業(yè)所占的比例，如果本行業(yè)中使用智能機(jī)器人的企業(yè)占極少數(shù)，就在一定程度上說(shuō)明智能財(cái)務(wù)機(jī)器人還并未推廣，尚未得到大規(guī)模的開(kāi)發(fā)和使用，這對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)便是一個(gè)巨大的機(jī)遇。此外，客戶需求的擴(kuò)大以及更高層次需求的產(chǎn)生也是本行業(yè)的從業(yè)者應(yīng)該著重關(guān)注的。隨著國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型以及依法治國(guó)戰(zhàn)略的推進(jìn)，上市企業(yè)的數(shù)量將會(huì)持續(xù)增長(zhǎng)，審計(jì)的要求將會(huì)更加嚴(yán)格。對(duì)于上市企業(yè)來(lái)說(shuō)，審計(jì)是法定需求，因此未來(lái)審計(jì)市場(chǎng)的需求量將會(huì)繼續(xù)擴(kuò)大。伴隨需求擴(kuò)大的便是更高層次需求的出現(xiàn)，由于會(huì)計(jì)師事務(wù)所的數(shù)量增多，在行業(yè)內(nèi)形成競(jìng)爭(zhēng)。在這種情況下，低價(jià)格、高質(zhì)量、高準(zhǔn)確度的審計(jì)服務(wù)需求日益增長(zhǎng)。誰(shuí)能夠滿足市場(chǎng)日益擴(kuò)大的需求、誰(shuí)能夠滿足使用者更高層次的需求，誰(shuí)便會(huì)在未來(lái)的競(jìng)爭(zhēng)中占據(jù)優(yōu)勢(shì)，這是識(shí)別和發(fā)現(xiàn)機(jī)遇的另一方法。

首先要感知和分析風(fēng)險(xiǎn)，這就需要行業(yè)從業(yè)人員明確風(fēng)險(xiǎn)的類(lèi)別，根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)的類(lèi)別去判斷當(dāng)前本企業(yè)面臨了何種風(fēng)險(xiǎn)。譬如，人工智能背景下的審計(jì)行業(yè)應(yīng)該考慮自身是否面臨系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的來(lái)源是什么，該種風(fēng)險(xiǎn)是否存在加大的可能。人工智能的應(yīng)用借助于互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)，而互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)不是絕對(duì)可靠的，尤其是近年來(lái)網(wǎng)絡(luò)安全事故頻頻發(fā)生，一旦網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)出現(xiàn)問(wèn)題，將會(huì)造成數(shù)據(jù)丟失或錯(cuò)亂，影響審計(jì)結(jié)果的準(zhǔn)確性。此外，事務(wù)所需要保留客戶的財(cái)務(wù)信息，一旦事務(wù)所信息系統(tǒng)遭到黑客侵害，不僅會(huì)給事務(wù)所帶來(lái)經(jīng)濟(jì)損失，還會(huì)造成客戶信息泄露，給客戶帶來(lái)巨額損失。因而企業(yè)應(yīng)當(dāng)明確風(fēng)險(xiǎn)類(lèi)別，結(jié)合自身經(jīng)營(yíng)狀況，根據(jù)一定程序篩選出風(fēng)險(xiǎn)，并且對(duì)這些風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行監(jiān)測(cè)和診斷，從而達(dá)到風(fēng)險(xiǎn)最小化的效果。隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展，人們對(duì)風(fēng)險(xiǎn)管理有了越來(lái)越深刻的認(rèn)識(shí)，也總結(jié)出很多識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)的具體方法，如：風(fēng)險(xiǎn)專(zhuān)家調(diào)查列舉法、失誤樹(shù)分析法等。人工智能背景下的審計(jì)行業(yè)從業(yè)人員可以聘請(qǐng)風(fēng)險(xiǎn)管理專(zhuān)家，由他們對(duì)該企業(yè)、單位可能面臨的風(fēng)險(xiǎn)逐一列出，并根據(jù)不同的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行分類(lèi)，使風(fēng)險(xiǎn)盡可能被識(shí)別出來(lái)。

參考文獻(xiàn)

[1]吳勇，余潔，王尚純，張超.人工智能審計(jì)應(yīng)用的國(guó)際進(jìn)展[J].中國(guó)注冊(cè)會(huì)計(jì)師，2021（06）：121-126.

[2]方警.智能財(cái)務(wù)對(duì)審計(jì)的挑戰(zhàn)及其應(yīng)對(duì)策略[J].中小企業(yè)管理與科技（上旬刊），2021（06）：80-81.

作者簡(jiǎn)介

楊家豪（2000.10.31—），男，漢族，河北省邯鄲市，無(wú)，大學(xué)本科，管理學(xué)。