智能体在审计领域的探索应用

摘要：数字化转型推动了审计工作的智能化升级，尤其是在海量数据处理与复杂风险识别的场景中，思维链技术与多智能体协同展现出显著的优势。本文系统探讨了智能体技术通过自主决策、动态优化与协同推理等特性，在审计查询分析、风险识别等核心场景中的创新应用，并通过多智能体系统架构验证了技术的可行性。最后，本文对知识完备性、系统可靠性等关键挑战进行了展望，为审计智能化发展提供理论参考。

关键词：智能体；审计智能化；多智能体协同；风险识别

一、引言

近期，以DeepSeek-V3、DeepSeek-R1为代表的一系列国产大模型的发布和开源，将极大地推动智能体技术的发展，并为审计领域的智能化转型提供重要助力。传统审计方法已逐渐无法满足大数据时代对效率和准确性的高要求，因此，结合思维链（Chain-of-Thought）技术与多智能体协同的系统架构，正成为解决审计复杂性问题的新路径。

与传统规则引擎相比，智能体技术在审计中具有三大突破性特点：首先，基于强化学习的动态优化机制支持风险识别模型的持续迭代；其次，智能体具备强大的多模态数据处理能力，能够实现对文本、图像、时序数据等的联合分析；最后，借助思维链技术，智能体能够构建可解释的推理路径，从而显著提高审计结论的可追溯性。

本文结合最新的技术进展，从审计业务的全流程视角出发，构建了多智能体协同框架，旨在解决复杂查询解析和跨系统数据验证等关键问题，并通过理论分析与案例验证，为审计智能化转型提供方法论支持。

二、智能体在审计中的应用价值分析

（一）技术优势分析

智能体技术在审计场景中的应用价值，主要体现在以下五个方面：

任务自主性

基于目标驱动机制，智能体支持审计全流程的自动化执行。以持续审计为例，智能体能够自主完成数据采集、清洗与分析，减少人工干预，提高工作效率。

动态适应性

通过在线学习机制，智能体能够实时更新风险识别规则，适应不断变化的审计环境，从而提升风险识别的准确性与时效性。

多模态处理

智能体具备融合处理财务报表、合同文本、系统日志等异构数据的能力，使得审计数据能够从多维度进行全面分析，提升决策支持的精度。

协同智能性

在多智能体系统中通过大模型交互性对话的方式，将传统的线性审计流程转变为并行任务网络。例如，在某医院项目审计中，智能体通过逐步分解复杂问题，进行大量数据字典理解并生成SQL语句，使效率提升了60%。这种交互式对话方式使得复杂问题能够被逐步解决，显著提高了系统的整体效率和准确性。

决策透明性

思维链技术通过记录“数据输入→规则匹配→结论生成”的全链路推理，能够为审计结论提供可验证的逻辑依据，提升决策的透明度和可追溯性。

（二）典型应用场景

智能知识问答系统

基于知识图谱的私有化审计知识库能够支持智能问答系统，通过实体识别（NER）与关系抽取技术，将审计准则、监管文件等非结构化知识转化为可计算的语义网络，帮助审计人员高效查询和使用审计知识。

复杂问题查询

在执行复杂查询时，智能体能够利用思维链推理技术，通过模型交互对话的形式执行复杂问题查询。例如，查询某家单位过去三年在“三公”经费支出的情况，智能体可以通过多轮推理和反馈，提供准确的查询结果。

三、多智能体协同技术框架

（一）分层系统架构

为实现高效的审计任务协同，本文设计了“中枢模型-执行模型”协同架构：

中枢模型（Planner）

中枢模型（Planner）采用大语言模型（如DeepSeek-V3、ChatGLM-4-Plus）作为系统的控制中心，承担问题理解、策略制定以及对话流程控制等职责。它首先对接收到的用户问题进行语义解析，然后根据问题特征选择合适的工具和API，并规划相应的对话流程。在整个对话过程中，中枢模型会持续监测对话状态，并在必要时进行策略调整。

执行模型（Tooler）

执行模型（Tooler）是系统中执行具体任务的组件，包括但不限于信息检索、文本分析、数据查询等功能。每个执行模型都针对特定类型的子任务进行了优化设计，能够快速准确地完成分配的任务，并将结果反馈给中枢模型。

（二）关键使能技术

思维链推理增强

思维链推理能够增强审计任务中的推理能力，利用大模型的规划思考能力，帮助智能体实现复杂任务的自我推理和动态调整。

领域知识强化

构建包含500+审计术语的专用词典，并通过提示工程（Prompt Engineering）优化大模型在审计场景中的语义理解精度，从而提升系统在具体审计任务中的表现。

四、发展展望与挑战

尽管智能体技术在审计领域的应用已取得显著成果，但仍面临以下三大挑战：

知识完备性挑战

审计场景涉及多个行业和领域，需要整合会计、法律、信息技术等多方面的知识。目前，现有的知识图谱在覆盖广度与更新效率上仍需进一步提升，以满足更复杂审计场景的需求。

系统可靠性挑战

当前智能体决策的可靠性尚未达到完全成熟，尤其是在复杂环境下。为了确保系统的稳定性，需建立智能体决策质量评估体系，并通过对抗训练提高系统的鲁棒性。

伦理合规性挑战

随着审计智能化程度的提升，如何平衡技术依赖与职业判断之间的关系，构建人机协同的混合决策机制，已成为亟待解决的伦理问题。智能审计技术的应用需要符合行业监管要求，确保审计过程中的伦理合规性。

未来，智能体技术的发展方向应集中于以下几个方面：一是深度集成国产大模型的技术优势，持续优化思维链推理的可解释性；二是构建开放式的多智能体协作平台，支持审计工具的灵活扩展；三是建立智能审计伦理框架，确保技术应用符合行业监管要求，推动审计工作的智能化和自动化。

参考文献：

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