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绘制明日蓝图 - 毕马威会计师事务所
在印度，到 2036 年，估计将有约 6 亿人生活在城市，占总人口的 40%。这最终将给印度城市本已不堪重负的城市基础设施和服务带来额外压力——对清洁饮用水、可靠电力供应、高效安全的道路运输、医疗服务、卫生设施和其他服务的需求增加。世界银行的一份报告估计，印度将需要在未来 15 年内向城市基础设施投资 8400 亿美元，即平均每年 550 亿美元，才能有效满足其快速增长的城市人口的需求 2 。
APES 110 专业会计师道德规范（包括独立性标准）的技术相关修订
1.1 会计专业和道德标准委员会有限公司（APESB）发布了 APES 110 专业会计师道德规范（包括独立性标准）（本规范）。本规范自 2020 年 1 月 1 日起生效，并取代 APES 110 专业会计师道德规范（于 2010 年 12 月发布，随后于 2011 年 12 月、2013 年 5 月、2013 年 11 月、2017 年 5 月和 2018 年 4 月修订）。允许提前采用本规范。与关键审计合伙人轮换、第 4B 部分的修订、会员应扮演的角色和应有的态度的规定、业务质量审阅人员和其他适当审阅人员的客观性、费用相关规定、质量管理相关的一致修订、非鉴证服务规定、业务团队和集团审计定义的修订、上市实体、公开交易实体和公共利益实体的定义以及技术相关修订有关的过渡规定适用，具体请参见第 68 页的各个过渡规定。
利用人工智能进行教育 - 毕马威会计师事务所
ChatGPT 和 Bing Chat for Enterprise 等生成式人工智能 (AI) 工具已经在高等教育领域发挥了重要作用，人们普遍认为，AI 将用于减少工作量、改善成果和更有效地运营。Gartner 的一份报告预测，到 2027 年，聊天机器人将成为大约四分之一组织的主要客户服务渠道，让员工能够专注于更复杂的任务，并提高整体运营效率。在我们驾驭快速发展的技术世界时，教育机构必须保持领先地位，积极主动地利用 AI 在教育领域的潜力。
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制定成功的数据战略 - 毕马威会计师事务所
去年发布的 Goldacre 报告概述了如何更好、更广泛、更安全地使用健康数据进行研究和分析。报告的成果是一系列详细的建议，阐述了政府如何通过采用安全数据环境 (SDE) 来提高数据透明度，从而促进研究和发现改善患者治疗效果的新机会。报告概述了如何在 NHS 内改善数据分析师的机会，并鼓励使用 NHS 数据进行开放式工作，以减少重复并提高一致性。
职位描述： 高级会计师
• 通过维护记录和文件来准备总帐分录；核对账户。 • 参与月末结账流程，准备相关报告和计划。 • 通过开发电子表格报告来分析信息和选项。 • 履行现金管理职责，包括准备双周银行存款和其他指示的职责。 • 通过将数据输入应付账款系统、验证发票和准备付款发票来支持应付账款领域 • 协助开发和维护滚动的 12 个月财务预测模型。 • 通过分析当前程序协助制定和实施会计程序；建议更改。 • 协助每月预算流程，包括报告和差异分析。 • 准备和维护用于制作标准报告流程和程序的文档，并协作开发和改进正式文档流程。 • 协助报告增强和修改，根据需要与其他团队成员协调。 • 通过研究和解释数据来回答会计和财务问题。 • 支持年度审计流程，与审计员互动，及时响应审计请求 • 执行各种工资单条目，包括核实工作时间、将工作时间输入系统和提交工资单。 • 通过参与教育机会、阅读专业出版物、维护个人/专业网络和/或参与专业组织来更新工作知识。 • 根据要求开展特殊项目和分配的所有其他职责。 知识、技能和能力
德勤会计师事务所 2020 财年对巴特尔纪念研究所及其子公司的单一审计质量控制审查
德勤提供审计和鉴证、税务、法律、风险和财务咨询以及咨询服务。根据公认的政府审计准则的要求，德勤负责建立和维护质量控制体系。质量控制体系旨在合理保证审计机构及其工作人员遵守专业标准和法律法规要求。德勤还必须获得其质量控制体系的外部同行评审。5 最近发布的外部同行评审报告的结论是，德勤已适当地设计并遵守了其会计和审计实践的质量控制体系。6 德勤位于俄亥俄州哥伦布市的办事处对巴特尔 2020 财年的单项审计进行了审计。
四大会计师事务所案例研究 - AIS eLibrary
摘要 本文从技术-组织-环境 (TOE) 框架的角度，探讨并解释了影响四大会计师事务所审计实践中采用人工智能 (AI) 的关键因素。我们使用案例研究方法，对事务所的决策者进行了半结构化访谈，并辅以二手数据。研究结果表明，事务所的采用过程受到技术可供性、技术障碍、沟通过程、联系代理、事务所范围和准备情况、监管环境以及预测的行业变化的影响。本研究将通过更好地了解事务所层面的人工智能采用情况来为文献做出贡献。它可能会加强我们对技术采用理解的基础理论，用更多的实证证据阐述 TOE 框架。对审计行业的实际贡献是，公司可以利用这些知识来评估人工智能的功能是否适合其公司的背景和外部环境。
