数据质量与安全隐患调查问卷

尊敬的受访者：

随着大模型技术的兴起，人工智能正在从效率和质量上逐步改变传统的审计模式，对审计行业的影响日益显著。北京注册会计师协会高度重视这一趋势，并牵头开展“人工智能与注册会计师行业发展的协同性研究”相关调查研究工作。本问卷旨在研究人工智能技术在行业实践中的应用现状、面临的数据质量与安全风险及未来发展方向。问卷采取匿名方式，我们承诺所有数据仅用于课题研究，您的真实反馈将为构建人工智能与行业协同发展机制提供重要参考。
一、基本信息
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1. 贵机构是：
国际“四大”中国成员所
业务收入超过1亿元的事务所（除国际“四大”中国成员所外）
业务收入1000万元至1亿元的事务所
业务收入1000万元以下的事务所
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2. 贵机构AI技术应用阶段
未引入
试点阶段（仅个别项目使用）
规模化应用（超过30%业务场景覆盖）
深度融合（AI参与决策链）
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3. 贵机构是否按《会计师事务所数据安全管理暂行办法》建立了数据安全管理体系
未建立
建立但未实行
建立但执行效果甚微
建立并大部分有效实行
建立并全部有效实行
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4. 贵机构是否已按《注册会计师审计数据规范》的要求规范审计数据
尚未实行
少量实行
大部分实行
完全实行
二、数据质量隐患
（一）数据质量现状评估
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5. 数据准确性问题
贵机构在使用AI工具时，遇到过哪些数据准确性问题？（可多选）
【多选题】
原始数据错误（如被审计机构系统录入错误）
数据清洗不彻底（如重复值、缺失值未处理）
算法模型偏差（如分类错误、异常值误判）
数据标准不统一（如不同系统字段定义冲突）
其他（请注明）
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6. 数据完整性挑战
贵机构在使用AI工具时，遇到过哪些数据完整性问题？（可多选）
【多选题】
数据接口不稳定（如API中断）
人工干预导致的流程断裂（如中间环节数据丢失）
数据采集范围不足（如遗漏关键业务数据）
数据存储容量限制
其他（请注明）
（二）数据质量控制措施
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7. 数据质量监控机制
贵机构是否建立了AI驱动的数据质量监控体系？
否（计划在__年内实施）
不适用
是（请说明技术手段：
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8. 数据质量责任界定
当AI输出错误数据时，责任通常如何划分？（单选）
技术团队全责
业务团队全责
双方共同承担
未明确规定
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9. 数据质量成本
贵机构每年在数据清洗与验证方面的投入占IT总预算的比例约为：

＜5%
5%-10%
10%-20%
>20%
不知
（三）AI对数据质量的影响
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10. 贵机构处理以下数据质量问题的难度排序（请排序）：【多选题】
数据完整性缺失
数据格式标准化
非结构化数据处理
历史数据可用性
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11. AI工具对数据质量的提升效果
请使用1-5分（1=完全无效，5=非常有效）评估以下维度：
【多选题】
数据采集效率：
异常值识别能力：
跨系统数据一致性：
（四）安全隐患评估（多选+开放）
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12. 数据分类分级
贵机构是否对审计数据进行分类分级管理？（单选）
是（依据《会计师事务所数据安全管理暂行办法》）
是（自定义标准）
否
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13. 贵机构核心数据保护措施（可多选）【多选题】
专用服务器/私有云存储
动态加密与静态加密结合
最小权限原则授权
操作日志留存≥3年
其他（请注明）
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14. 数据传输安全
贵机构是否对以下场景进行加密传输？（可多选）
【多选题】
远程访问审计系统
与被审计单位的数据交换
第三方平台数据共享
其他（请注明）
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15. AI在安全中的角色
贵机构是否使用AI进行如下安全防护？（可多选）
【多选题】
入侵检测
异常行为分析
漏洞扫描
威胁预测
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16. 贵机构应对AI安全风险的能力如何？（单选）
非常强
较强
一般
较弱
非常弱
不确定
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17. 请提出贵机构对解决AI应用场景下数据质量与安全隐患的具体建议：
问卷星提供技术支持
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