风险辨识是风险管理的第一步，主要采用定性方法与定量方法相结合的方式。定性方法包括问卷调查、集体讨论、专家咨询、情景分析等；定量方法则涵盖统计推论、计算机模拟、事件树分析等技术手段。实务中通常优先使用定性工具快速锁定风险范围，再通过量化模型精准评估关键风险点。

在会计领域，风险辨识具有特殊的专业性和系统性要求。根据中国注册会计师协会发布的审计准则，风险导向审计理念要求从财务报表层次和认定层次双重维度识别错报风险。会计风险本质上源于信息失真导致的决策偏差，具体表现为错报、漏报或舞弊性财务报告。其辨识需遵循三阶段逻辑框架：首先通过穿行测试梳理业务流程关键节点，其次分析内控缺陷可能引发的错报类型，最后结合行业特性评估舞弊动机与机会。例如针对研发费用资本化问题，需特别关注领料审批链条的完整性、费用归集标准的合理性以及账实一致性验证，这些环节的疏漏可能直接导致科创属性评价失效。

权威研究显示，有效的风险辨识需依托结构化工具与职业判断的有机结合。国际通用的COSO框架强调，风险识别应覆盖战略、运营、报告和合规四大目标维度。而《中国注册会计师审计准则第1211号》进一步细化要求，注册会计师必须通过了解被审计单位的行业状况、法律环境、治理结构等六方面要素构建风险识别基础。实务中典型的技术路径包括：运用SWOT分析定位战略风险，采用流程图法追踪交易循环控制弱点，借助穿行测试验证控制执行有效性。对于特别复杂的金融工具估值或商誉减值测试等领域，还需引入蒙特卡洛模拟等量化技术辅助判断。

值得注意的是，风险辨识的准确性直接影响后续风险管理效能。某药业公司舞弊案例表明，当审计师未能识别关联方资金占用风险时，后续所有审计程序都将失效。该案例中控股股东通过伪造银行单据虚增货币资金36亿元，其舞弊手段恰恰利用了常规风险识别模型对"管理层凌驾内控"场景的覆盖不足。这印证了国际审计与鉴证准则理事会（IAASB）的观点：现代风险辨识必须兼顾常规错报风险和非常规舞弊风险的双重特征，尤其要关注管理层舞弊三角理论中的压力、机会和自我合理化三要素。

动态调整机制是风险辨识持续有效的保障。随着企业数字化转型加速，传统审计方法已难以应对自动化会计处理系统的新型风险。最新修订的《企业内部控制基本规范》要求建立风险信息实时监控平台，通过API接口对接业务系统数据，运用机器学习识别异常交易模式。例如对收入确认时点的判断，智能系统可通过比对合同条款、物流单据和收款记录的时序关系，自动标记"提前确认收入"的风险预警信号。这种技术赋能的风险辨识模式，正在重构会计风险管理的整体范式。