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这份研报主要讲了什么内容？
这份研报探讨了AI和GenAI在审计领域的应用及其风险。报告指出，虽然多数CAE团队开始使用GenAI，但只有少数对其嵌入审计工作流程感到自信，存在将实验转化为实际效率和质量提升的挑战。企业AI采用速度快于审计功能追赶，仅31%的CAE对AI提供保证感到自信，目前覆盖范围仍过于关注治理。报告建议CAE利用AI提高审计绩效，扩大保证范围以应对更广泛的AI驱动风险，包括数据治理和网络安全。研报还回答了如何确定正确的AI用例、如何推动审计团队有效使用AI工具、审计在组织AI治理中的角色以及如何调整审计方法以涵盖AI相关风险等关键问题。
AI审计行业发展趋势如何？
AI审计行业正快速发展，但面临挑战。目前84%的CAE团队开始使用GenAI，但仅18%常规使用，且多数对将其嵌入审计工作流程缺乏自信。企业AI采用速度快于审计功能追赶，仅31%的CAE对AI提供保证感到自信。审计对AI治理的覆盖范围正在增长，但仍有提升空间。未来，CAE需要利用AI提高审计绩效，扩大保证范围以应对更广泛的AI驱动风险，包括数据治理和网络安全。持续、实时的保证模式将成为趋势，以应对AI技术的自主动机和适应性带来的挑战。
研报重点分析了哪些方向？
研报重点分析了四个方向：首先，如何确定审计投资正确的AI用例，建议识别整个审计生命周期中的AI机会，并根据价值和可行性评估选项，采取敏捷、实验性方法快速试点。其次，如何推动审计团队有效使用AI工具，强调AI工具需为审计量身定制并集成到审计工作流程中，开发特定于审计的工具，如连接到企业GenAI模型或平台的定制应用框架。第三，审计在组织AI治理中的角色，建议CAE就AI风险和控制提供建议，并持续提供关于AI治理充分性和有效性的保证。最后，如何调整审计方法以涵盖AI相关风险，建议转向持续、实时的保证模式，增强评估业务采用的监控和政策执行技术的充分性和有效性。
当前AI审计市场现状如何？
当前AI审计市场呈现快速发展但挑战并存的状态。多数CAE团队开始使用GenAI，但对其嵌入审计工作流程的自信度较低，存在将实验转化为实际效率和质量提升的挑战。企业AI采用速度快于审计功能追赶，仅31%的CAE对AI提供保证感到自信，目前覆盖范围仍过于关注治理。审计对AI治理的覆盖范围正在增长，但仍有提升空间。多数组织计划在2026年开展AI治理的审计活动，表明市场对AI审计的需求日益增长。然而，AI技术的自主动机和适应性要求审计方法必须持续调整，以应对更广泛的AI驱动风险。
研报提示了哪些风险？
研报提示了AI审计的主要风险，包括实验转化为实际效率和质量提升的挑战，企业AI采用速度快于审计功能追赶的风险，以及目前覆盖范围仍过于关注治理的风险。此外，随着AI技术的发展和组织部署AI代理，审计方法必须从向后看、单点的审查转向持续、实时的保证模式，否则历史证据可能不再能验证当前控制的有效性。CAE还必须考虑AI相关风险如何影响各种保证活动的范围，并在适当情况下采用综合审计方法，以应对AI技术的自主动机和适应性带来的挑战。目前多数CAE对AI提供保证的自信度较低，表明市场仍面临技术、人才和方法的挑战。