访谈是内部审计师工具包中极有价值的数据收集工具。但对于大规模证据收集来说，这是一项昂贵的工作，尤其在时间方面，因为访谈非常耗时。例如，想象一下您试图了解一家拥有 10,000 名员工的企业高层的想法。为了广泛了解员工对企业道德氛围的看法，需要广泛收集证据。为此，审计师可以对 500 名员工进行访谈，但可选择的访谈方式包括：
- 面对面访谈 — 即使有 10 名内部审计师专门负责这项任务，对每名员工进行 15 分钟的访谈也至少需要 125 小时。以每小时 85 美元的费率计算，仅数据收 集的成本就超过 10,500 美元，另外还有为分析和理解所有非结构化数据而投入的额外时间。
- 调查 — 要收集 500 份答复，一种方案是向 2,000 名员工发送电子邮件，并承诺完成调查后向每人发放一张价值 10 美元的礼品卡。要构建、测试和分析该调查，可能需要花费约 6,000 美元。尽管调查很有效率，但收集的数据通常平淡无奇且信息不足。员工可能缺乏提供重要细节的动力，并且回答多项选择题会导致收集的有用数据数量有限。
在上述两种方式中，内部审计师通常甚至不会尝试收集有价值的数据，或者只收集到没有多大意义的少量数据样本。无论采用哪种方式，内部审计师都会错失把握企业脉搏并通过确定可以改进之处来增加价值的良机。
新技术能够以具有成本效益的方式收集大量访谈数据。研究人员一直致力于通过虚拟访谈员来实现审计访谈流程的自动化。虚拟访谈员与人类相似，但它是自主代理（虚拟形象），可以进行访谈、记录和转录答复并分析结果。
虚拟审计师与真人审计师
这项技术很有吸引力，但真正的问题在于它能否产生有价值的内部审计数据。研究人员在有超过 500 名参与者的三项实验中测试了虚拟审计师是否能胜过真人审计师。1 初步证据表明，这种方法不仅比真人访谈员的效率更高，而且收集到的数据也更有效。研究人员发现，与具有丰富访谈经验的真人访谈员相比，员工向虚拟形象访谈员披露工作时间内违规行为的可能性要高出 21% 到 32%。
这项技术有一些令人兴奋的地方，包括能够为访谈员 定制访谈。在有 290 名参与者的第一项实验中，研究 人员将虚拟访谈员与真人访谈员进行了比较。针对其中一半参与者，虚拟访谈员根据拍摄的参与者照片进行了数字化改造，使其看起来与参与者相似。先前的研究表明，在与和自己相似的人打交道时，个人会更加坦率，因此参与者的照片经过处理后变形为虚拟访谈员的面容，巧妙地使访谈员看起来与参与者相似。很少有参与者注意到这种相似性，但平均而言，相较于面容未经变形处理的虚拟访谈员或真人访谈员，参与者认为面容经过变形处理的访谈员更讨人喜欢。这是因为人们倾向于向自己喜欢的人透露更敏感的信息，这就是使用虚拟访谈员的潜在好处。
在第二项实验中，研究人员与某所私立大学的内部审计小组合作，对 129 名兼职员工进行了访谈，了解他们在工作时间内的做法（例如，工作时间超出允许的时间、多报工作小时数或在工作时间内处理个人事务）。该实验将未使用面容变形技术的虚拟访谈员与被选为代表新内部审计师的三名真人访谈员进行了比较。接受虚拟访谈员访谈的员工中，有 65% 披露了至少一项违反工作时间内部控制措施的行为，而平均而言，接受真人访谈的员工中只有 44% 披露了此类违规行为 (图 1).
第三项实验将虚拟访谈员与经验丰富的访谈专业人员（而不是初级访谈员）进行了比较。一位访谈员拥有在四大审计公司工作 32 年的经验，一位是主计主管，一位是审计高级经理，还有一位是大学内部审计小组的成员。真人访谈员根据指示，竭力从员工口中获得完整且准确的信息。此外，为了确定调查方式的可行性，另外一组员工完成了问卷调查，而不是接受访谈。
结果如何？虚拟访谈员的表现优于经验丰富的访谈员和问卷调查。接受虚拟访谈员访谈的员工中，有 54%承认至少有过一次违反内部控制措施的行为，在问卷调查中该比例为 33%，而接受真人访谈的员工中只有 22% 披露了此类违规行为（图 2）。虚拟访谈员引导员工承认违规行为的比例是真人访谈员的两倍多，比问卷调查则高出近三分之二。
虚拟访谈员的好处
这项针对虚拟访谈员的研究只代表冰山一角。自动化访谈仍然有很多问题亟待解决。不过，这项新兴技术显现出了巨大的前景，带来的好处也显而易见。首先，自动化访谈的规模可扩展。尽管初始投资不小，但该系统可以轻松实现跨时间和跨空间扩展，在当今因新冠肺炎疫情而发生变化的环境中，这一好处显得尤为宝贵。虚拟访谈员可以同时采访不同地理位置的多名受访者，并且经过编程后可以采用多种语言进行交流。许多企业已经在使用 Shortlister.com、2 myInterview.com3 和 VidCruiter.com.4 等服务来通过虚拟沟通方式进行第一轮招聘面试。通过这些面试，企业能够确定最合适的求职者，然后再进行更深入的面试。
目前，有兴趣使用该技术的组织应同时进行虚拟和真人访谈，以继续充分验证该技术。
虚拟访谈员的另一个好处是他们对喜欢以计算机为媒介进行交流的年轻人很有吸引力。Z 世代和千禧一代正在进入劳动力市场，他们从未体验过没有互联网和社交媒体的生活是怎样的。从表面上看，他们认为接受虚拟访谈员的访谈很正常，但年轻人及其他人更喜欢与虚拟访谈员进行交流可能还有一个潜在原因：他们觉得这种方式不太会遭到评判。在一项调查中，大学生报告说更喜欢与虚拟形象而不是真人谈论敏感话题。5 也许是因为他们意识到计算机驱动的访谈员不具备评判他们的社交、智力和道德的能力。或者，人工智能互动方式可能缓解了面对面交流的紧张感。这种现象已被广泛研究。人们有时候在别人面前不愿意说或者做某些事情，但是愿意在互联网上去说去做。虚拟访谈员能够利用这种感觉来加强证据收集。
有趣的是，在第三项实验中，员工向虚拟访谈员承认的违规行为数量多于问卷调查的结果。问卷调查又不会评判员工，所以为什么得到的结果也不同呢？一种解释是，人类是社会性动物，会从面容提取大量社会性信息。哪怕仅仅只有一张脸，都会引发人类本能的交流欲望。也许这就是为什么许多基于文本的聊天机器人都有面容形象。但是研究表明，当虚拟形象的面容看起来太像真人时，其实会使受访者感到约束，因为他们会觉得不安。显然，在设计虚拟访谈以最大限度地提高受访者的诚实度和参与度方面，还有很多需要学习的地方。
虚拟访谈的可扩展性还可以压缩访谈时间窗口，因为可以同时访谈多名员工。某些情况下，这样有助于防止获得带有偏见的回答。如果传闻要开展调查或访问项目，则可能会发生这种情况。发生这种情况时，员工在接受访谈时可能已经与同事进行了交流。
虚拟访谈员的缺点
目前，虚拟访谈员最大的缺点是此项技术仅在模拟实验室会计环境中进行了初步测试。应该注意的是，许多学术研究中已经对受访者向虚拟人物自我披露的情况进行了彻底的测试，但测试的自我披露类型是置于关系情景，而不是企业情景中 ― 两者的结构不同。目前，有兴趣使用该技术的组织应同时进行虚拟和真人访谈，以继续充分验证该技术。一旦技术得到充分验证，下一个问题就是在内部使用该技术，还是由第三方供应商使用该技术。在内部使用该技术意味着内部审计小组将不得不争取难以聘请的技术人员，技术需求的不断增长又引入了动画和图形专业知识。使用第三方提供商意味着内部审计小组将面临成本问题、信任问题（例如，信任第三方提供的敏感数据），并且可能无法定制技术以便实现内部审计小组的利益最大化。
虚拟形象的其他用例
尽管虚拟访谈员是内部审计和会计工作的新手，但它们已成功用于其他一些领域。例如，亚利桑那大学（美国亚利桑那州图森市）与美国国土安全部合作建立了一个自动筛查信息亭，用于对越境进入美国的个人进行盘问。6 虚拟访谈员会向越境者提出一系列问题，而信息亭中的传感器（例如，热像仪、眼动仪、麦克风）会监测越境者的欺骗行为。当系统标记出潜 在的欺骗行为时，边境特工会对该人员进行筛查。
尽管这项技术距离广泛采用还有几年的时间，但它彰显出以前被认为不受自动化影响的任务其实无法避开。
在另一个例子中，美国陆军创建了一个审问对象为虚拟形象的审讯训练系统。7 这样，野战士兵可以练习审讯以及与翻译人员合作收集情报。
在内部审计中，自动化虚拟访谈员系统也可用于评估不同的访谈技巧。例如，通过调整虚拟形象的语调、措辞和非语言提示并衡量每种方法的有效性，可以改进访谈培训过程。与美国陆军的培训系统类似，新审计师可以通过虚拟形象进行练习，以便更有效地进行访谈。此类系统可以培训审计师练习提出专业质疑并确定有效的跟进问题。
结论
虚拟访谈员只是改变内部审计面貌（双关语）的技术改革之旅的其中一个环节。尽管这项技术距离广泛采用还有几年的时间，但它彰显出以前被认为不受自动化影响的任务其实无法避开。未来的内部审计师需要在更大程度上接受技术和变革，无论是与虚拟访谈员合作还是使用其他技术。随时了解新技术可能性的内部审计师将成为企业中增加价值的领导者。
尾注
1 Pickard, M. D.；R. Schuetzler；J. S. Valacich；D. A. Wood；“Innovative Accounting Interviewing: A Comparison of Real and Virtual Accounting Interviewers”，《会计评论》，第 95 卷，第 6 期，2020 年，第 339-366 页， https://doi.org/10.2308/tar-2017-0235
2 Shortlister, https://shortlister.com/
3 Vid Cruiter, https://vidcruiter.com/
4 My Interview, https://www.myinterview.com/
5 Pickard, M. D.；C. A. Roster；Y. Chen； “Revealing Sensitive Information in Personal Interviews: Is Self-Disclosure Easier With Humans or Avatars and Under What Conditions?” 《人类行为计算机》，第 65 卷，2016 年，第 23–30 页，https://doi.org/10.1016/j.chb.2016.08.004
6 美国亚利桑那州图森市亚利桑那大学埃勒管理学院，“Avatar”，https://eller.arizona.edu/eller-news-topics/avatar
7 Dooley, K.；“PEO STRI Helps Soldiers Refine Intelligence Collection Techniques”，US Army， 2007 年 6 月 11 日 https://www.army.mil/article/3527/peo_stri_helps_soldiers_refine_intelligence_collection_techniques
MATTHEW D. PICKARD | 博士
在北伊利诺伊大学（美国伊利诺伊州迪卡尔布）担任会计数据和分析学教授。他在多个期刊上发表过文章，包括 《会计评论》(The Accounting Review)、 《信息系统杂志》(Journal of Information Systems) 和 《人类行为计算机》(Computers in Human Behavior)。他研究人工智能在会计中的应用，并担任各种数据和分析课程的教师。
DAVID A. WOOD
在杨百翰大学（美国犹他州普罗沃）会计学院担任 Glenn D. Ardis 会计学教授。他在备受推崇的学术和实践期刊发表了 100 多篇文章，包括专著、书籍和案例研究。Wood 参与编写了市场领先的会计信息系统教科书。他与 EY Academic Resource Center 合作，并为多个组织提供咨询服务。