12月19日，蓝月亮珞珈会计论坛第116期在学院206会议室举行，邀请爱荷华州立大学郭丰教授作题目为“Man + machines: assessing the informativeness of critical audit matters identified by AI and human auditors（人类与机器：评估由人工智能和人类审计师识别的关键审计事项的信息性）”学术报告。会计系王永海、李青原、陈冬、周楷唐、林晚发、余天成等老师和众多同学参与，论坛由潘红波老师主持。

郭丰教授首先介绍各个国家相继实施关键审计事项的背景，梳理已有文献中有关关键审计事项对市场反应的影响。接着，郭教授指出了本文的研究问题——生成式人工智能（AI）在识别关键审计事项（CAM）中的信息性，研究通过将AI生成的关键审计事项与人类审计师报告的关键审计事项进行比较，以评估它们在向投资者揭示财务报告风险方面的有效性。研究结果表明，AI可以预测约37%的审计师报告的CAM。仅由审计师报告的CAM或仅由AI生成的CAM通常与财务报告风险或异常股票收益无显著关联。然而，由审计师和AI同时识别的重叠CAM与财务报告风险和异常股票收益显著相关，而仅由审计师或AI单独识别的CAM则没有显著关联。郭教授分析指出，生成式AI与人类审计师在识别关键审计事项方面具有互补作用。

报告逻辑清晰，深入浅出，与会师生对此研究展现出浓厚兴趣。在分享过程中，郭教授与参会老师和同学就有关AI的实验设计、研究的逻辑假设、新增附加检验、研究的边际贡献等方面展开了广泛、深入的讨论和交流。

郭丰，爱荷华州立大学教授。主要研究领域为公司治理，人工智能，并购，与审计，其研究成果发表在UTD24/FT50 国际顶级期刊 The Journal of Finance, The Review of Financial Studies, The Journal of Financial and Quantitative Analysis, Contemporary Accounting Research, Information Systems Research等。现担任Managerial Auditing Journal副主编及多本国际期刊包括The Accounting Review, Contemporary Accounting Research, Management Science, Journal of Financial and Quantitative Analysis, Auditing: A Journal of Practice and Theory的匿名审稿人。

（通讯员：沈在扬；审核：黄敏学）