普华永道：人工智能如何重塑入门级审计工作和毕业生职业发展路径

概述

PwC US 阐述了人工智能如何改变初级专业人员积累专业技能的工作方式。本证据简报探讨了人工智能支持的研究、数据准备、文档编制和审计执行，以及入门级审计工作向审查、监督、职业怀疑和客户情境方向转变的预期趋势。它将这种工作重新设计与学徒制面临的挑战联系起来，因为日常执行工作不再能作为学习素材。

该报告考察了普华永道第一年的技术和领导力发展、小组审阅员培训、辅导以及更广泛的学习社区。报告还指出，普华永道在审计和数字鉴证领域拥有超过5万小时的人工智能使用培训时长，并衡量了人工智能技术的应用和学习投入，而非审计质量或入门级能力的提升。

内部公布的2028财年招聘目标显示，美国税务和鉴证（包括审计）领域的招聘计划有所缩减。普华永道证实了校园招聘目标的下降，但未透露具体数字；技术进步、低员工流失率和加速中心是多个被提及的驱动因素。这些数据是计划目标，而非最终结果，也不能证明招聘仅受人工智能的影响。

对于专业服务领导者、首席人力资源官、教育工作者和监管机构而言，该案例将工作设计与工作机会区分开来。它探讨了在人工智能压缩基础性任务的情况下，组织如何才能培养出可信赖的审核人员和未来的专家，同时又能保留会计知识、注册会计师（CPA）认证途径、证据评估和人为责任。

关键信息

• 人工智能正在改变初级审计人员的任务分配和角色期望；但证据表明，初级审计人员这一职业并没有消失。
• 早期的审查和监督职责需要刻意培养职业怀疑精神、会计知识和判断力。
• 日常工作也具有学习价值。企业需要通过辅导、模拟、实战经验和结构化的复习练习来巩固和提升员工的学习能力。
• PwC 报告称，2025 财年审计和数据审计专业人员的 AI 使用培训时间超过 50,000 小时；这并非仅衡量入门级水平，也不是审计质量提高的证明。
• 据报道，2028财年美国招聘目标是前瞻性计划，技术进步、低员工流失率和加速中心是主要驱动因素。仅人工智能不足以解释招聘增长。
• 随着人工智能工具能力的不断增强，人工审计人员仍然负责证据评估、专业判断和审计质量。

关于本出版物

33页。英文。原始报告日期为2026年10月。由Global AI Governance and Workforce Transformation Policy Observatory发布。下载完整PDF文件，查看完整分析、证据表格和来源注释。

建议引用

Global AI Governance and Workforce Transformation Policy Observatory. (2026). 普华永道与入门级审计的重塑。AIGW 劳动力转型深度解析。

参考

1. PwC US。告别金字塔式结构：重新思考人工智能时代的人力资源模式。信息来源：公司人力资源战略/第一方分析。支持内容：入门级审计角色重新设计；人工智能辅助的专业审计任务；早期职业学徒风险；沙漏模型；纯人工智能/人机协作/纯人工作模式。 来源
2. PwC US。2025 年审计质量报告。日期：2025 年。来源说明：公司审计质量/透明度报告。支持：>50,000 小时的审计和数据审计人工智能培训；学徒制模式；第一年领导力和技术培训；新审阅员小组；普华永道专业框架；平均 91 小时培训；注册会计师 (CPA) 晋升；>2025 财年招聘 1,600 名初级审计人员；人工智能治理和质量环境。 来源
3. 商业内幕。普华永道正在培训初级会计师，使其具备管理能力，因为人工智能将承担入门级工作。日期：2025年8月8日。来源：可归因新闻报道/对人工智能鉴证主管Jenn Kosar的采访。支持因素：预期第一年角色加速；重视评估/监督；此前已教授的职业怀疑精神、批判性思维和谈判技巧。局限性：高管的期望和培训方向，而非所有第一年员工都能达到经理水平的衡量证据。 来源
4. PwC US。普华永道推出Data PRO和Acquisition Hub，扩展其人工智能赋能的审计技术。日期：2025年9月3日。来源说明：公司产品/运营版本。支持：减轻手动数据准备负担；Acquisition Hub；Data PRO；自动化数据标准化/错误检查；正在开发的AI原生平台；智能代理。 来源
5. PwC US。普华永道'的聊天机器人在第一年就赋能了17,000名审计专业人员。日期：2025年7月18日。来源：公司运营发布。支持：ChatNational >17,000名专业人员；>350,000个问题；覆盖33个国家；与Viewpoint集成；人工智能支持的技术研究。 来源
6. PwC US。开发尖端人工智能技术，重塑审计。日期：2024年11月12日。来源：公司技术战略/运营更新。支持：人工智能优先的审计平台；数据采集、风险评估和质量检查用例；负责任的人工智能政策；将GenAI定位为判断和质疑的赋能者；以人为本的人工智能代理训练。 来源
7. PwC US。审计技术。来源区分：公司产品/工作流程描述。支持：六大人工智能赋能的审计工作流程领域；全人群分析；证据验证；数据转换；以人为本的方法；专注于复杂和需要判断的工作。 来源
8. PwC US。普华永道学习联盟重塑人工智能时代的职业发展。日期：2026年2月5日。来源：公司员工/学习发布。支持：30项人类技能+人工智能技能组合；15项人工智能/技术技能+15项人类技能；员工探索；体验式学习、导师指导、部署和互联互通；更广泛的公司级员工背景。 来源
9. 商业内幕。应届毕业生想在普华永道找到工作将变得更加困难。该公司计划到2028年减少三分之一的应届毕业生招聘。日期：2025年8月21日。来源：基于普华永道内部演示文稿和公司声明的新闻报道。佐证：已公布的2025财年/2028财年税务和审计助理招聘目标；已公布的审计相关招聘目标下降；普华永道确认校园招聘目标正在减少。限制：普华永道并未公开确认具体目标；招聘变化受多种因素影响，包括技术进步、低员工流失率以及加速中心整合。 来源
10. PwC US. 大急流城审计助理，2027年夏/秋季。日期：2027年。信息来源：当前入门级职位发布/需求方概览。支持：会计学位和注册会计师资格要求；传统审计职责；数据分析；优先考虑具备人工智能赋能的效率/创新能力。范围：单个职位发布仅代表职位设计，不代表招聘总量。 来源
11. World Economic Forum。人工智能与入门级工作的未来：保障和重塑早期职业发展路径的框架。日期：2026年6月22日。来源说明：机构基准报告，与普华永道合作编写。支持：>三分之一从事中/高人工智能接触职业的年轻员工；工作机会/工作设计/人才培养/教育体系协调框架。用途：仅限外部参考，不适用于普华永道审计结果。 来源
12. 普华永道。《2026年全球人工智能就业晴雨表》。日期：2026年6月15日。数据来源：普华永道劳动力市场研究。数据支持：涵盖27个国家/地区的10亿份招聘广告；对240万个美国入门级职位进行分析；人工智能应用广泛的入门级职位对传统高级人才技能的需求是其他职位的7倍；自2019年以来，这些职位的增长率为35%，而其他入门级职位的增长率为-10%。用途：劳动力市场基准，而非普华永道审计的具体结果证据。 来源
13. 上市公司会计监督委员会。关于将生成式人工智能融入审计和财务报告的推广活动的最新进展。日期：2024年7月22日。信息来源：独立监管机构/工作人员推广。支持：推广时，生成式人工智能主要用于行政/研究；企业正在探索其在规划/绩效方面的应用；人工审核/监督仍然至关重要；隐私/安全和可靠性问题。 来源
14. 美国上市公司会计监督委员会。《2025年检查重点》。日期：2025年。来源：独立监管机构。支持：检查重点包括技术应用日益广泛的审计领域，例如生成式人工智能。 来源
15. 美国上市公司会计监督委员会。技术辅助分析相关修订。来源说明：独立监管机构/标准实施。支持内容：AS 1105 和 AS 2301 的修订；与技术辅助分析和审计证据相关的要求；自 2025 年 12 月 15 日或之后开始的会计年度起生效。 来源
16. World Economic Forum。《2025年未来就业报告》。日期：2025年1月。数据来源：机构基准。用途：更广泛的就业、技能和劳动力战略背景；并非普华永道特有的证据。 来源