【工作研究】DeepSeek大模型赋能审计提质增效初探

在数字化转型背景下，人工智能技术正重塑审计工作的底层逻辑与实践范式。DeepSeek大模型作为人工智能领域的后起之秀，可通过技术创新与业务场景深度融合，为审计监督注入新动能，助力审计工作迈向精准化、高效化、智能化。

一、DeepSeek基本概况

DeepSeek是由杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司开发的人工智能模型，其底层运行逻辑基于混合专家架构（MoE）和Transformer架构，具备深度学习、自然语言处理和多模态数据分析能力，可实现对话、翻译、编程、写作、文件读取、深度思考、联网搜索等多种功能。

在审计领域，DeepSeek大模型能助力审计人员高效获取目标资料、清洗多元异构数据、编写数据分析代码、创新审计思路等，通过自动化的数据处理、智能化的风险识别和定制化的文书生成等功能，降低人工成本，为审计程序提质增效。《面向审计行业DeepSeek大模型操作指南》列举了DeepSeek三个核心版本的特点和适用场景（表1）。

二、技术赋能的底层逻辑

人工智能技术通过三重核心机制破解传统审计瓶颈：

（一）数据智能解析机制。基于DeepSeek大模型多模态数据处理能力，构建跨部门、跨系统的数据融合分析平台，突破传统审计数据孤岛壁垒。通过自动化采集、清洗与关联分析，实现海量结构化与非结构化数据的高效治理，将审计人员从重复性数据处理中解放，聚焦核心价值研判。

（二）风险动态感知机制。依托DeepSeek大模型深度学习算法与知识图谱技术，紧扣“政治-政策-项目-资金”主线，建立“政策法规-行业特征-历史问题”三维分析模型，形成持续进化的风险识别能力。通过实时扫描与智能推理，精准定位隐蔽性、复杂性风险，推动审计监督从事后查处向事前预警转型。

（三）流程重构优化机制。运用DeepSeek大模型自然语言处理与规则引擎技术，实现审计文书生成、程序控制、质量复核等环节的标准化与自动化，构建数字化审计工作流程。通过流程再造优化资源配置，形成“机器处理标准化事务、人力专注专业研判”的新型分工模式。

三、应用场景的理论探索

（一）财政审计智能监督。构建财政资金全生命周期监测模型，通过智能规则引擎实时校验预算执行合规性，动态追踪政策落地效果。强化跨年度、跨领域数据的趋势分析与关联验证，提升宏观决策支持能力。

（二）国企审计穿透监督。建立资本运作智能分析框架，通过机器学习解析复杂股权关系与交易链条，穿透识别表外风险与治理缺陷。审计监督与国资监管、财政、税务等相关部门和单位之间的沟通协作，融合行业特征与监管要求，构建动态风险评估矩阵，实现国资监督的实时化与可视化。

（三）民生审计精准监督。运用图像识别与语义分析技术，创新非结构化数据审计方法，破解民生领域数据碎片化难题。通过模式识别构建异常行为特征库，通过持续的机器学习，提升对小微违规、系统性风险的捕捉能力。

人工智能与审计的深度融合，既是技术赋能的必然趋势，更是提升监督效能的战略选择。通过自动化治理与风险预警，破解县级数据分散、人力不足难题，实现小微问题精准捕捉、系统风险提前防范。未来将持续迭代，推动审计监督向全链条智能化迈进。

来源：山东省审计厅 审计科研 【工作研究】DeepSeek大模型赋能审计提质增效初探