人工智能大模型在现场审计阶段的应用

2025年，以Deepseek为代表的生成式人工智能技术飞速发展，生成式人工智能对特定内容进行检索、比对、分析、判断，并按要求生成文本的特性与审计分析思路十分契合。研究人员根据其特性，以Deepseek大模型为基础，研发“现场审计助手”，作为审计大数据分析的一项补充手段，助力现场审计人员快速锁定疑点线索。

一、人工智能大模型在现场审计中的优势

（一）高效的数据处理能力。在现场审计工作中，数据的收集、整理与分析向来是核心环节，却也长期受困于传统方法的局限。过去，审计人员往往需要面对堆积如山的纸质凭证、格式各异的电子表格以及零散分布的系统数据，光是完成数据的汇总整理，就可能耗费大量的时间与精力。更棘手的是，人工处理过程中极易因疏忽出现数据录入错误、信息遗漏等问题，这些失误不仅会影响审计结果的准确性，甚至可能导致审计方向出现偏差，给后续工作埋下隐患。而现场审计助手依托自然语言处理技术，能够轻松解读各类非结构化数据，比如合同文本、会议纪要、审批文件等，自动从中提取出交易金额、参与方、时间节点等关键信息，无需审计人员逐字逐句筛选。在图像识别方面，无论是扫描的纸质单据、手写的报销凭证，还是现场拍摄的资产照片，助手都能快速识别并转化为可编辑、可分析的数据，大幅减少了人工录入的工作量。

（二）智能的风险识别能力。人工智能大模型通过机器学习算法，能够不断学习和优化，从而更准确地识别审计风险。现场审计助手会持续从海量的历史审计数据、行业案例以及实时产生的审计信息中学习。每一次审计案例的输入、每一次风险判断的反馈，都会成为模型优化的养分。比如，当审计人员标记出某类看似正常的交易背后隐藏的违规行为后，模型会深入分析该交易的特征、关联数据以及所处的业务场景，将其转化为新的识别维度，从而在未来遇到类似情况时，能够更敏锐地察觉风险。随着学习的不断深入，模型对审计风险的判断会越来越精准，甚至能捕捉到一些人工难以察觉的潜在风险模式。

（三）精准的审计建议能力。依托大数据分析与机器学习算法的深度融合，现场审计助手不再局限于单纯的风险识别，更能为审计人员提供极具针对性的精准审计建议，成为审计工作中的“智能参谋”。在现场审计过程中，当审计助手通过数据筛查锁定问题疑点线索后，并非简单地将信息堆砌呈现，而是通过多维度分析引擎自动调取与疑点相关的海量数据，包括被审计单位的历史同类业务数据、同行业的平均指标、关联方的交易记录等，通过机器学习算法构建分析模型，快速定位疑点产生的根源和可能涉及的业务环节。更关键的是，现场审计助手能将疑点线索与庞大的法规库、行业标准库进行智能匹配，精准检索与该疑点相关的法律法规条文、行业监管细则、内部管理制度等，确保提出建议的合规性。

二、人工智能大模型在现场审计中的实践

（一）多个文档差异性分析。当审计人员获取到不同时期的同类文档，如连续几年的财务报表、不同版本的合同草案等，借助现场审计助手强大的比对分析能力，能够迅速识别出文档间的细微差异，可能是一个数字的变动、一个条款的增减，或是一处表述的调整。这种高效的差异识别，不仅让审计人员能更精准地锁定疑点，还能及时发现潜在的风险点，比如高度雷同的投标文件、财务数据的异常波动等，从而让审计工作更具针对性，显著提升了审计效率与质量。笔者测试了德州市2019年和2023年政府采购文件，现场审计助手从字数、原始相似度、有效相似度三个维度分析了两个文件的重叠率，对重点差异领域做了标注，并给出了差异合规性确认等指引性建议。

（二）多家企业的关联性分析。过去，当现场审计人员面对存在业务往来或潜在关联的多家企业时，往往借助天眼查、企查查等相关软件进行企业关联关系挖掘，使用这种方式进行关联关系查询每次只能查询一个企业，工作效率较低。现在，借助现场审计助手强大的关联分析能力，能够迅速挖掘出企业间的隐性联系与异常互动，可能是股权结构的交叉持股、高管人员的重叠任职，或是资金流向的异常关联等。这种高效的关联性识别，不仅让审计人员能更精准地锁定疑点，还能及时发现潜在的风险点，比如多家企业联合串标等，从而让审计工作更具针对性，显著提升了审计效率与质量。笔者测试了某项目3家投标公司的企业数据，现场审计助手从高管交叉任职、网络标识重复两个维度分析了企业间的关联程度，给出了违规风险判定依据，并提出了如何进一步核查的相关建议。

（三）专业数据的合规性分析。当审计人员在现场审计中接触到大量包含专业技术参数的资料，如设备采购合同中的性能指标、工程验收报告里的技术标准、产品研发文档中的参数设定等时，借助现场审计助手的专业解析能力，能够快速完成对这些复杂参数的梳理与分析。大模型可以精准提取参数的具体数值、适用范围、校验标准等关键信息，还能对比行业内的通用参数、同类项目的历史参数，识别出参数是否存在异常偏离，比如设备标注的功率与实际运行能耗不匹配、工程材料的强度参数不符合设计规范等。这种对专业技术参数的深度分析，能帮助审计人员快速判断资料的真实性与合规性，还能及时发现潜在的风险点，例如通过伪造技术参数套取资金等，让审计工作更精准地触及核心环节，有效提升审计的专业性和可靠性。笔者测试了某污水处理企业的明细数据，现场审计助手依据《城镇污水处理厂污染物排放标准》从化学需氧量、总磷浓度、氨氮浓度、PH值四个维度分析了技术参数的合理性，对存在明显差异的参数项做了标注，并给出了针对性建议。