纯粹畅想，请自行判断可行性，不喜勿入！

当前，注册会计师较少受过系统的数据科学训练，可依靠AI弥补数据科学方面知识与经验的不足。大数据场景下，注册会计师可以选择与AI人机交互的方式工作。

一、注册会计师与AI分工

注册会计师主要负责需求模型挖掘、可落地数据模型搭建与优化、运行结果验证、异常事项处理、最终结果呈现沟通等工作；

AI负责提供数据模型实现的初步方案与方案修正、数据信息采集与初筛、按照设定数据建模自动重复执行、模型化及深度优化后的自动结果输出等。

二、注册会计师可能的AI+工作方式

人工挖掘形成业务需求模型→拆解提炼需求为数据模型→AI选择适合的工具→AI问答探索初步解决方案（代码、函数、步骤等）→调试实现→人工审核验证结果→循环调整到可接受结果→结合其他材料审验调整数据结果

具体来说：

1. 注册会计师审阅鉴定材料，与委托方沟通，挖掘形成具体可落地的业务需求模型；
2. 对业务需求模型进行分解，拆解业务需求背后的数据模型，适合人工处理的业务需求交由人工处理，适合工具处理的数据模型（例如，标准化程度较高的重复性工作）借助AI选择合适的处理工具；
3. 工具处理的数据模型交由AI给出初步实现方案（代码、函数、步骤、注意事项等）；
4. 初步运行代码、函数等，获得初步运行数据等结果，人工审核初步结果；
5. 人工纠正、调整无法接受的结果对应的错误代码、函数、步骤等，重新运行得到更新后的结果；
6. 循环调试直到可接受结果；
7. 结合其他鉴定材料，对结果数据予以审验，如有不可接受的异常结果，修改模型或者实现代码、步骤，重新运行，直到得到综合所有材料可接受的结果。