随着大数据和人工智能技术的快速发展，为了进一步提高审计工作的效率和质量，研究人员开始探索新的审计技术和方法，审计大模型方法应运而生。审计大模型方法通过构建大型语言模型和多模态数据模型，对海量数据进行处理和分析，以发现潜在的风险和违法违规问题。目前，一些研发机构已经开发出基于大模型的智能审计系统，可以对财务报表、内部控制、风险评估等方面进行自动化的审计分析和处理。这对于审计大模型的研究具有重要的实践意义和理论价值。然而，审计大模型的研究还处于初级阶段，无论是技术层面还是应用层面，仍然存在不少挑战有待进一步研究。 审计大模型的构建方法 审计大模型是一种基于大数据和人工智能技术的审计方法，它可以提高审计工作的效率和质量，降低审计成本和风险，同时可以帮助被审计单位及时防范和化解风险，保护被审计单位的资产安全和健康运营。审计大模型的构建方法是一个多步骤的过程，涉及数据收集、数据预处理、模型训练、模型评估和调试等多个环节。 数据收集是审计大模型构建的第一步，也是至关重要的一步。数据收集的目的是获取与审计目标相关的各类数据，包括财务数据、业务数据、市场数据等。这些数据可以来自被审计单位的内部系统、外部数据库、互联网等渠道。数据收集完成后，需要对数据进行清洗、去重、标注等操作，以保证数据的质量和可用性。 数据预处理是审计大模型构建的第二步，主要是对收集到的数据进行预处理，包括数据清洗、数据转换、数据归一化等操作。数据清洗可以去掉异常值、缺失值和重复值，保证数据的准确性和完整性。数据转换可以将不同类型的数据进行转换，如将文本数据转换为数值数据，将图片转换为可处理的格式等。数据归一化可以将不同量级的数据进行归一化处理，使得不同类型的数据具有相同的尺度，便于模型的学习和处理。 模型训练是审计大模型构建的第三步，主要使用人工智能算法对预处理后的数据进行模型构建和训练。审计大模型通常采用深度学习算法进行训练，如卷积神经网络、循环神经网络等。通过训练模型，可以让模型自动学习和提取数据中的特征和规律，从而实现对数据的分类、预测和聚类等任务。 模型评估是审计大模型构建的第四步，主要是对训练好的模型进行评估和调试，以保证模型的有效性和稳定性。评估的指标可以包括准确率、召回率、F1值等，通过这些指标可以对模型的性能进行评估。同时，还可以采用交叉验证等方法，对模型进行调参和优化，以提高模型的性能和稳定性。 模型应用是审计大模型构建的最后一步，也是实现审计目标的关键步骤。经过上述四个步骤构建和训练好的审计大模型，可以应用于各种审计场景中，如财务报表审计、内部控制审计等。应用时，需要将审计数据进行预处理和特征工程等操作，然后将数据输入到模型中进行分类、预测等任务。根据模型的输出结果，可以得出审计结论和建议，从而为被审计单位提供决策支持和风险预警。 审计大模型的关键技术 一个完美的审计大模型，需要各种核心关键技术的支撑，主要包括七个方面。 （一）预训练模型 预训练模型是在大规模无标签数据上进行训练，以学习丰富的语言表示。在训练过程中，模型通过预测上下文中的单词或短语来学习语言模式。在应用阶段，预训练模型被用作其他任务的起点，通过微调来适应特定任务。如BERT（一种预训练语言模型）和GPT（生成式预训练模型）系列模型都是在大量互联网文本上进行训练的，以提供对各种NLP（自然语言处理）任务的强大支持。在审计领域，预训练模型可以用于自动化和增强审计人员对财务报告的分析。如可以使用预训练的BERT或GPT-3语言模型来读取和分析被审计单位数据，以寻找潜在的错误或违规行为。 （二）迁移学习 迁移学习是将从一个任务学习的知识应用到另一个完全不同的任务上的过程。这在NLP中尤其重要，因为NLP任务往往具有不同的数据分布和复杂性。使用迁移学习，可以利用在大型数据集上训练的预训练模型，并将其适应特定任务，而无需从头开始训练。这种方法显著减少了训练时间，并允许我们利用大规模数据的好处，即使我们没有特定任务的标记数据。在审计中，迁移学习可以用于将在一个被审计单位或行业中的审计知识应用到另一个被审计单位或行业中。如在审计过程中，由于区域、客户和员工等差异性的存在，每次现场检查需要面对的实际上也是一个新的场景，这个时候就需要具有迁移能力，将现有的模型从原有场景迁移到现有场景，可以大大提高审计工作效率。 （三）微调 微调是一种特殊类型的迁移学习，它专门针对特定的NLP任务进行预训练模型的再训练。微调可以通过调整预训练模型的参数以更好地匹配特定任务的特性，或者通过添加特定任务的额外层来实现。在审计中，微调可以用于调整预训练模型的参数，以更好地匹配特定公司的财务报告格式和语言风格。如可以使用GPT-3模型来自动分析被审计单位的语言文本风格，并对其进行微调以提高模型的准确性。 （四）大模型优化
