审计大模型的思维、技术与应用

□ 徐超

人类社会的发展进入人工智能时代，未来社会也将趋向于数字化、网络化、智能化。杭州第19届亚运会上巨大的“数字人”火炬手，与真人运动员火炬手共同点燃了主火炬塔，其中，数字建模、增强现实、动作捕捉等技术发挥了重要作用，是人工智能、云计算、区块链等多领域技术的融合使用。数字技术赋能高质量发展的路径越来越清晰。

二十届中央审计委员会第一次会议强调，要“进一步推动审计工作高质量发展”，2024年全国审计工作会议指出，“要熟练掌握审计技术方法”。随着人工智能、区块链、云计算等新一代信息技术的发展，审计技术与方法不断与时俱进：审计的内容由过去的纸质账本转变成现在的信息系统，审计对象由单一变得多元，审计方法由传统的审计技术变得更加智能化，审计对象、审计技术、审计模式等都发生了变化。

大语言模型是一种人工智能模型，它的主要功能是理解和生成人类语言。它不仅能够生成自然语言文本，还能够深入理解文本含义，处理各种自然语言任务，如文本摘要、问答、翻译等，并在大规模语料库上进行训练。运用大语言模型技术有助于加快实现审计的智能化程度，是进一步推动审计工作高质量发展的有效选择。

大语言模型与审计融合的主要思路

大语言模型具有强大的理解能力、多领域适应能力，具备能够自主学习和自我改进能力，同时具备简单的推理和判断能力。大语言模型与审计融合能够提升审计效率，提高审计精确性，降低审计风险，助力审计决策智能化，增强审计透明度和实现实时审计，从而大大提高审计的效果和价值。

但大语言模型也存在诸多问题，如大语言模型不能真正地理解语言、存在“幻觉”，其只是根据某些统计规律来连接它之前见过的片段；大语言模型不了解知识，尤其审计知识；大语言模型没有时间的概念，没有严格的演绎推理能力，严重依赖海量的高质量数据，在专业领域难以发挥作用。

基于上述问题，我们提出一种“大模型+知识图谱”的融合思路。首先，建立审计知识库。通过AI等高新技术赋能，为审计部门、审计人员打造便携式、智能化、专业性的在线审计知识服务平台，提供按审计业务条线、审计实时流程可检索的多维度知识库。审计人员可根据业务需求获取审计业务指导、审计工作参考、审计案例学习等全方位的知识协助。其次，在此基础上，建立“审计知识图谱”。以文本分析、深度学习、数据挖掘等技术获取审计各种信息知识，进行自动分类，建立数字化审计知识档案、审计问题库、审计对象库、审计专家库等，形成审计数据资源池，延伸多种审计应用场景，并建立审计知识图谱。最后，将审计知识图谱与大语言模型相结合。知识图谱为大语言模型提供事实知识，提高大模型的可靠性，增强大模型的复杂推理能力，提高大模型的复杂问题求解能力；利用知识图谱对大语言模型进行辅助训练，提高其可控性；利用知识图谱给大语言模型做领域适配，提高其在审计领域的推理能力。

大语言模型与审计融合的应用场景

大语言模型与审计融合产生的审计大模型，是建立在海量审计知识图谱数据的基础上，通过辅以独特的数据处理和AI训练技术，能够获取精准、专业的审计知识，具备智能问答、代码随行、案例推荐、报告生成四大核心应用场景。

在智能问答方面，大语言模型与审计融合能够为审计人员提供丰富的审计领域智慧资源。审计大模型通过对海量的审计知识库进行大规模学习训练，建立智能问答系统，可根据审计人员提出的各种审计问题，输出快速准确的问题解答方案。

在代码随行方面，大语言模型与审计融合能够高效解决审计人员需要反复编写基础性的计算机程序代码的行业痛点。审计大模型将常见的计算机程序代码大规模集成后，深入解析审计领域所需的各种程序语言，封装后生成代码示例，审计人员根据情况可以直接调用，不需要反复编写代码。

在案例推荐方面，大语言模型与审计融合能够为审计人员提供经典审计项目参考案例。审计大模型案例推荐平台可以生成海量审计案例，形成“引导式”审计操作指南。审计人员在该平台提出口令后，系统将自动生成审计案例答复，助力审计人员快速掌握审计要义。

在报告生成方面，大语言模型与审计融合能够解决审计人员人工重复性填写报告的问题。审计大模型对“审计线索”等数据进行深度分析，设立报告框架，按内容、逻辑和流程顺序自动生成审计底稿或者审计报告的写作提纲，成为审计人员的得力助手，协助审计人员完成大量人工撰写工作。

大语言模型能够通过自然语言处理技术理解和分析大量的审计数据，包括审计报告、财务报表等复杂的文本数据，提高审计的效率。与传统审计相比，大语言模型可以更准确地挖掘出数据中的隐藏信息和模式，提高审计的精确性；通过对大量历史审计数据的学习和分析，可以预测可能的审计风险，为审计人员提供决策支持，降低审计风险。此外，大语言模型可以根据历史数据和现有情况生成建议和解决方案，帮助审计人员做出更科学的决策；可以生成详尽的审计报告，清晰地解释审计过程和结果，增强审计的透明度；可以实时分析审计数据，及时发现问题并提供解决方案，使审计工作更加及时和有效。

综上，大语言模型与审计融合的关键价值在于，它可以提升审计效率，提高审计精确性，降低审计风险，智能化审计决策，增强审计透明度和实现实时审计，提高审计的效果和价值。

（作者单位 南京审计大学）

素材来源： 中国审计报

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