大语言模型在审计领域中的应用研究

摘要：随着人工智能技术日新月异的进步，大型语言模型凭借其卓越的自然语言处理与生成技术，在审计领域的技术革新中激起了广泛讨论。本文着聚焦于探讨大语言模型在审计知识管理中的应用框架构建，特别是在智能问答、流程自动化优化及审计风险与异常智能识别等方面的潜力。基于此，本文主要探讨大型语言模型（大型语言模型）在企业内部审计领域的应用潜力。并对如何改进大型语言模型的应用提出了策略性建议，本文为大型语言模型在智能审计中的实践提供了理论与指导。

关键词：大语言模型；审计领域；应用研究

引言

自党的十八大以来，将科技创新置于国家发展全局的战略核心，明确提出并推行创新驱动发展战略，以加速数字化中国建设。党的二十届三中全会全面规划了进一步深化改革的路径，着重指出需“完善适应地方特色发展新形态生产力的制度体制。新质生产力作为技术领域的重大飞跃、生产要素配置的创新实践以及产业深层次转型的产物，正迅速重塑经济社会的发展面貌[1]。在这场变革中，人工智能扮演着新一轮科技革命与产业革命的核心引擎角色，成为推动新形态生产力发展的重要环节。在此背景下，大语言模型技术在审计领域中的实践探索，既是对二十届三中全会强调的科技强化审计理念的具体落实，也是对新形态生产力在审计领域内应用的积极尝试。

一、大语言模型概述

在数字化时代背景下，人工智能及其相关技术正逐渐成为众多领域的焦点话题。其中，生成式人工智能与大型语言模型（LLM）尤为引人注目，引发了广泛的探讨。生成式人工智能，作为一种新型智能技术，通过大规模数据集的学习，能够创造出原创的内容，涵盖文本、图像、音频、视频及代码等多种形式，其运作基于算法、模型与规则。大型语言模型，作为生成式人工智能的一种，依赖于深度学习算法，在庞大的自然语言数据集中进行训练，以掌握人类语言的规律与结构，并能对各类书面输入或提示做出近似人类的回应[2]。2022年11月末，OpenAI推出的对话大模型ChatGPT，成为了这一领域的里程碑事件，引起了社会各界的广泛关注。此后，为紧跟ChatGPT引领的潮流，包括Meta、微软、谷歌在内的众多顶尖科技公司，纷纷推出了各自的大语言模型。与此同时，国内企业也积极自研并发布了大语言模型产品，如百度的文心一言、阿里的通义千问、科大讯飞的星火大模型等。目前，大语言模型技术已在司法、医疗、教育、学术等多个领域展现出显著的应用效果，大语言模型在信息系统审计领域的应用正逐渐展现出其巨大的潜力与价值[3]。作为生成式人工智能的一种，大型语言模型通过深度学习算法，在庞大的自然语言数据集中进行训练，掌握了人类语言的规律与结构，从而能够对各类书面输入或提示做出近似人类的回应。这一技术的突破，为信息系统审计领域带来了全新的视角和工具。在信息系统审计中，大语言模型的应用场景广泛而多样。例如，通过智能即时问答，审计人员可以快速获取所需信息，提高审计效率。同时，大语言模型还能对非结构化审计文档进行深度智能分析，帮助审计人员快速识别关键信息，降低审计风险。此外，智能生成审计SQL语句等高效工具的出现，更是进一步提升了审计工作的智能化水平。

二、大语言模型在审计领域中的应用优势

相较于传统的审计手段，大型语言模型在上下文解析、多模态信息处理及任务自动化方面展现出了明显的优越性。大型语言模型凭借其卓越的自然语言处理能力，能够深刻理解和生成自然语言内容。因此，基于大型语言模型构建的审计系统能够实现自然语言的人机交互，这极大地缩短了审计人员熟悉审计平台与系统的时间，同时也降低了对审计人员技术背景的要求。此外，审计人员可以借助大型语言模型处理诸如审计报告、法律条文、财务报表、会议纪要等非结构化文本资料，并利用其强大的自然语言生成功能辅助审计决策过程。大型语言模型还具备出色的上下文理解和推理能力，不仅能够理解单个语句或段落，还能有效捕捉并推理长文本中的上下文信息。大型语言模型可以快速掌握审计领域的知识，涵盖法律法规、审计标准以及过往审计经验等，根据审计人员的需要，从庞大的文本数据中迅速检索并提炼出相关信息，为审计人员提供即时且精确的答案与解决方案，从而增强了审计的效率和准确性。值得一提的是，与专注于特定数据分析或审计任务的传统工具不同，大型语言模型凭借其广泛的适用性，能够贯穿于审计的各个阶段，提供从信息搜集到审计报告生成的全面解决方案。特别是那些能够处理和理解多模态信息（涵盖文本、图像、表格等）的大型模型（如ChatGPT-4、Sora、Genie等），能够自动执行众多繁琐的任务，并通过持续学习和模型优化，不断适应新的场景和需求，这是众多传统智能审计工具所难以比拟的。

三、大语言模型在审计中的应用实践研究

当前，大语言模型的迅猛进步及其在众多领域的广泛应用，为审计领域带来了前所未有的机遇，涵盖审计数据的预处理与模型训练、专家知识的深度融合以及审计调查资料的搜集与分析等方面。通过为企业量身定制模型训练方案，能够进一步增强这些系统在特定业务环境下的适用性和精确度，助力审计决策者更深入地认识大语言模型的潜能，并据此规划出更为睿智的策略，从而充分利用这些尖端工具，推动企业内部审计工作的革新。大语言模型在审计中的应用框架（如图1所示）

（一）数据整合与模型训练优化

1.审计数据与语料库的应用

在审计实践中运用大语言模型时，有效整合审计数据与语料库显得尤为重要。此整合的核心在于将专属审计数据与模型的预训练数据集相结合，进而增强模型在特定审计领域的表现能力。实现这一整合的方法主要包括领域适应性微调（Fine-tuning）与数据集的交叉融合。领域适应性微调指的是模型在企业的审计数据上进行针对性训练，以适应审计领域的专业术语和文本特点。从技术上讲，这通常涉及调整模型的参数，使其更能反映审计语境下的语言模式。这一过程可以通过迁移学习技术实现，即模型首先在大型通用数据集上进行预训练，然后在审计领域的特定数据集上进行进一步训练。另一方面，数据集的交叉融合是将审计数据与广泛的通用数据集相结合，以拓宽模型对文本类型和领域知识的理解范围。这通常包括数据集的整合、扩展以及可能的数据增强策略，以确保模型不仅局限于审计知识，还能具备广泛的语言理解能力[4]。这些功能的实现依赖于文本预处理、嵌入表示和迁移学习等关键技术。通过这些技术的应用，能够确保大语言模型在内部审计任务中高效且精准地运作，从而在审计领域内实现更深层次的数据分析和洞察。

2.强化学习审计应用

随着人工智能技术在审计领域的持续渗透，强化学习技术展现出了显著的优化潜力。借助精心策划的奖励体系，该技术能有效引导模型产出更加精确且符合专业标准的审计文本。关键在于奖励函数的设计，它需精确反映审计报告的准确性和专业性，这通常涉及设定一系列关键绩效指标（KPIs），诸如错误检测率、报告的完备性与精确性，以及审计规范的遵循程度[5]。此外，奖励函数亦可细化，以表彰那些能发掘潜在风险并提出有效改进策略的分析结果。为了动态调整模型生成策略，可以融合强化学习算法，例如Q学习、深度Q网络（DQN），或演员—评论家方法。这些算法通过与环境的互动，学习如何在给定状态下选择能最大化预期奖励的行为。在审计文本生成的场景下，状态代表当前的审计报告草稿，行为则是对报告某部分的添加或修改，而预期奖励则依据奖励函数进行评估。为此，我们可以采用序列决策模型，如马尔可夫决策过程（MDP），来规范化审计报告生成任务。在此框架下，模型需在每个决策点评估潜在行动，并选择那些能带来最优长期结果的行动。同时，在实际操作中，我们需兼顾模型的可解释性和审计证据的验证。因此，可以引入注意力机制和解释性界面，使审计人员能够洞悉模型的决策逻辑，并核实生成的报告内容。

3.领域自适应技术应用

在大语言模型的应用场景中，领域自适应技术发挥着举足轻重的作用，尤其在企业内部审计等高度专业化的领域里更为显著。这项技术通过深化模型对特定知识领域的理解，从而提供更为精确且专业的分析与建议。实现领域自适应的主要策略包括：（1）利用专门的企业内部审计数据进行模型训练。这一过程通常结合迁移学习技术，即模型首先在大规模通用数据集上进行预训练，随后在目标领域的审计数据集上进行微调，以提升模型对审计特定语境的把握能力。（2）引入领域适应模块，该模块运用领域特有的特征提取技术，例如领域自适应神经网络（DANN）或领域对抗训练（DAT），使模型在处理不同领域数据时能够实现动态调整与优化。（3）借助多任务学习框架，进一步增强模型的领域适应性。在这一框架下，模型被训练同时处理多个相关任务，从而更有效地捕捉和利用不同领域间的共性与差异。这些策略的综合运用能够显著提升模型在特定领域中的表现，为企业内部审计提供更加深入且精确的支持。

（二）融合专家知识提升审计效能

在企业内部审计领域，专家知识库汇聚了审计专业人士积累的深厚经验和知识。将大语言模型与这一知识库紧密结合，能够提升模型在审计领域的专业水平，确保其更精准地理解和运用审计专业知识。

1.知识融合，知识融合作为一种先进的机器学习方法，旨在将专家知识库与大语言模型有效整合，以增强模型在特定领域的性能。在预训练阶段，专家知识库中的结构化与非结构化数据被用作强化训练样本，帮助模型掌握专业领域的术语、概念及实践知识。这需要将知识库中的文本数据转换为与模型训练数据相兼容的格式，包括文本清洗、标准化处理以及领域特定的分词和标记化。随后，这些知识文本作为额外训练数据引入模型训练流程，通过优化算法如反向传播和梯度下降来更新模型参数，使其学习到领域特定知识。进一步提升领域理解能力知识库中的文本数据可转化为词嵌入或知识图谱等向量表示，作为附加输入特征与大语言模型的标准输入相结合，使模型在生成或理解文本时能够利用这些领域特定知识。

2生成式问答技术

利用大语言模型和专家知识库中的问答对进行训练，以提升模型在审计领域的问答能力。通过构建问答数据集，并对模型进行微调，使其能够准确回答审计领域的相关问题。训练过程中，可设计奖励机制鼓励模型生成与专家知识一致且准确的答案。在模型生成阶段，引入专家知识库中的约束条件，确保生成的文本内容与专业领域知识和标准高度一致。这些约束条件涵盖专业术语的精确使用以及行业内的规则和最佳实践。通过挖掘和分析专家知识库，提取关键术语、定义和行业规范，并将其转化为形式化的约束规则，如正则表达式、词典匹配或基于规则的模板。在模型生成过程中，这些规则被整合到解码器中，实时检查生成的文本是否符合预设条件，并调整生成策略以确保输出内容的准确性和专业性。此外，还可利用生成对抗网络或强化学习等技术进一步优化这一过程[6]。最后，交互式学习方法，交互式学习是一种利用专家知识进行模型训练和优化的有效方法。在训练过程中，邀请审计领域专业人员与模型进行交互，对生成结果进行评估和反馈。通过与专业人员的互动，模型能够从专家反馈中学习更多专业知识和经验，不断提升在审计领域的应用能力。

（三）审前调查：资料整合与风险研判

在审前调查阶段，大语言模型凭借其在自然语言处理和数据分析领域的深厚功底，为审计人员提供了不可或缺的助力。以下是该模型在资料整合、数据剖析和风险预测中的具体应用阐述。

1、文本挖掘与信息萃取

大语言模型运用先进的文本挖掘技术，能够从庞大的审计文档中自动化地抽取出关键信息与数据。这一过程中，模型利用深度学习算法，如Transformer结构，对文本进行深度剖析，准确识别出关键词、实体以及事件等核心要素。关键词提取技术，如TF-IDF、TextRank等，能够衡量词汇在文档中的重要性；实体识别则通过命名实体识别（NER）技术，标注出人名、地名、组织名等关键实体信息；事件抽取则聚焦于文本中描述的具体事件及其相关要素，如参与者、时间、地点等。这一功能极大地提升了审计人员的工作效率，使他们能够快速把握审计对象的背景、业务特点及潜在风险。

2风险量化与异常探测

大语言模型在风险量化与异常探测方面展现出了卓越的能力。模型不仅能够处理和分析海量的审计数据，还能通过深度学习算法精准识别出异常模式和潜在风险点。这得益于其内部复杂的神经网络结构和丰富的预训练数据。在具体操作中，模型首先会对审计数据进行预处理，确保数据的质量和可用性；随后运用多种机器学习算法，如支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）等，对数据进行深入分析，挖掘出数据中的潜在模式和关联，帮助审计人员发现异常情况或风险点。

3情感倾向与舆情监控

大语言模型在情感倾向分析与舆情监控方面的能力，为审计人员提供了评估企业声誉与形象的独特视角。模型通过深度学习技术，能够精准识别文本中的情感倾向和情绪表达，进而分析外部舆情对企业可能产生的潜在影响。在实际应用中，模型首先对社交媒体、新闻报道等多元数据源进行文本清洗和预处理；随后通过训练有素的神经网络模型，识别文本中的情感词汇、语气和表达方式，从而判断公众对企业的情感倾向。

4数据关联与模式发现

大语言模型凭借其出色的数据关联与模式发现能力，为审计人员在处理庞大数据集时提供了有力支持。模型利用先进的深度学习算法，能够自动发掘数据间的复杂关联关系，揭示出潜在的审计问题与趋势。具体而言，模型首先通过无监督学习技术对数据集进行探索性分析，识别出数据中的聚类、异常值及关联规则等；随后利用图网络、关联规则挖掘等算法，深入挖掘数据间的相关性，形成可视化的关联图谱。审计人员可以基于这些图谱，快速定位关键风险点和异常交易模式。

5风险预测与预警机制

大语言模型集成了自动分类与风险评估的先进功能，为审计人员提供了高效的风险预测与预警工具。模型通过深度学习算法，能够准确地根据历史数据和已识别模式，对当前业务进行潜在风险的分析。首先，利用自然语言处理和机器学习技术，对审计数据进行自动分类，识别出关键业务领域和潜在风险点；其次，结合风险评估算法，量化分析这些风险点的可能性和影响程度，生成风险评分和预警级别。审计人员可以根据模型提供的风险预测结果，迅速定位高风险领域，并依据预警建议制定相应的风险控制措施。这种集成化的风险预测与预警机制，显著提升了企业风险管理的响应速度和准确性，有助于企业及时规避潜在风险，确保运营安全。

（四）审计实施中的信息处理与报告撰写

1、关键信息提炼与摘要自动生成

大语言模型擅长从审计人员提交的原始资料与文件中快速提炼定性指导信息及底稿摘要。它运用尖端的自然语言处理（NLP）技术，有效识别并精确抽取文档核心要点。这一流程涵盖文本清洗与预处理，确保输入信息的品质与结构化；接着，借助文本向量化和主题建模算法（例如LDA或BERT），深入分析文档精髓，锁定关键议题；最终，通过摘要生成技术（抽取式或生成式），汇总核心信息，形成简明扼要的摘要，助力审计人员在海量数据中迅速锁定关键信息。此技术的应用不仅加速了审计工作，还确保了摘要的精准性与完整性，为审计决策奠定了坚实基础。

2、审计意见的专业撰写与定性评估

基于审计数据与模型解析结果，大语言模型能助力审计人员撰写专业且逻辑严密的审计意见，对审计对象的业务状况做出精确评判。它融合预训练知识与经验，运用自然语言生成（NLG）技术，结合审计专业术语与模板，自动生成高质量的审计意见。同时，模型遵循审计规则与标准，确保意见符合行业规范与法律要求。此外，模型还能根据历史审计案例与专家知识库，提供案例参考与专业建议，辅助审计人员做出更全面的评价。这一技术的应用显著提升了审计意见的精准度与专业性，同时加快了审计进程。

3、数据分析结果的清晰解读

审计过程中产生的大量数据与分析结果需要清晰的解读。大语言模型能以自然语言描述数据与分析结果，使审计结果更易于被利益相关者理解。

4、审计判断的模型辅助

大语言模型作为辅助工具，能增强审计人员的判断能力。通过其推理与预测能力，审计人员能更全面地考量各种因素，优化审计决策，提升审计结果的准确性。

5、文档与数据的自动化整理

审计过程中涉及众多文档与数据，其整理工作繁琐且耗时。大语言模型运用NLP与机器学习技术，能自动化分类、归纳与整理审计文档，极大提升审计人员在文档与数据管理上的效率。这一应用使审计人员在资料与报告管理上更加高效、准确与便捷，进而提高了整体审计工作的质量与效率。

结束语

大语言模型在信息系统审计中展现出巨大潜力，通过智能问答、流程优化及风险识别，显著提升审计效能。随着技术不断进步，大语言模型将更加深入地融入审计实践，助力企业实现更高效、精准的风险管理。未来，应持续探索大语言模型在审计中的创新应用，推动审计行业智能化发展。

参考文献：

[1]张莉. 大语言模型在审计领域的潜在应用与技术路径 [J]. 会计之友， 2024，（24）： 2-9.

[2]杨麟，张宪礼，于微伟. 大语言模型在国家审计中的应用探索 [J]. 审计研究， 2024，（06）： 22-29.

[3]陈唯源，何嘉玉. 大语言模型在审计中的应用研究 [J]. 中国内部审计， 2024，（11）： 23-30.