今年初，Sora技术横空出世，将人工智能推进了一个飞速发展的全新时代，在审计领域，大语言模型作为一种先进的人工智能技术正逐步展现出其巨大潜力。大语言模型是一种人工智能模型，具备强大的语言理解和生成能力。它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。这种模型的出现，为审计工作带来了全新的可能性，可以发挥巨大的作用。本文旨在通过深入剖析大语言模型在审计工作中的应用案例，揭示其在文本数据分析、风险检测识别、审计数据挖掘、审计报告生成等方面的应用前景。同时，也将深入探讨其面临的挑战与解决方案，以期为国家审计事业的发展提供有益的借鉴和启示。

　　一、大语言模型的发展历程及主要技术特点

　　大语言模型的发展可以追溯到上世纪五六十年代，可以分为以下几个阶段：n-gram语言模型、神经网络语言模型、递归神经网络语言模型、长短时记忆网络语言模型、Transformer语言模型。大语言模型的发展是一个不断迭代和演进的过程，经过几十年的发展，大语言模型在算法、数据和计算能力等方面取得了巨大的进步，特别是在近年来，随着深度学习技术的出现和发展，大语言模型的性能和应用范围得到了空前的提升。

　　大语言模型的主要技术特点包括：参数规模巨大，大语言模型通常拥有数十亿甚至千亿级别的参数；模型结构复杂，大语言模型多采用复杂的神经网络结构，如Transformer、Longformer等，这些结构能够有效地处理长文本序列并捕捉文本中的关联信息；多任务学习，大语言模型通常采用多任务学习策略，这有助于提高模型的泛化能力，使其在各种自然语言处理任务中都能取得较好的表现；持续学习与优化，大语言模型可以通过持续学习与优化，不断提高性能，使其适应新的语言现象和任务需求；开放性与可拓展性强，大语言模型通常具有开放性和可拓展性，支持自定义训练任务和模型结构，方便研究人员和开发者进行创新性研究和应用开发。

　　二、大语言模型在审计工作中的应用场景

　　（一）文本数据分析。审计过程中经常需要处理大量的文档，包括财务报告、指标文件、会议纪要、采购合同等，大语言模型可以自动化批量处理文本数据。利用自然语言处理技术自动化地提取这些文档中的关键信息，如合同金额、履行日期、会议议题、财务报告的关键指标等，大大减轻审计人员的工作负担，提高工作效率。例如，笔者在开展某单位经责审计项目时，利用会议纪要“一表式呈现”工具，将该单位近三年会议纪要讨论的议题提取出来，在excle表中逐一呈现，通过将非结构化数据转化为结构化数据，大大节约了审计人员翻阅资料的时间。进一步关联被审计单位财务数据，即可批量发现大额支出未经集体决策的问题，解决了以往只能通过翻阅原始凭证查找该类问题导致找不全、找不准的弊端，在“三重一大”审计事项方面取得了良好的效果。

　　（二）风险检测识别。通过分析历史数据，大语言模型可以识别出潜在的风险点，例如，在医疗领域，大语言模型可以帮助医生识别病例中潜在的风险点，如药物过敏史、并发症等，从而避免不必要的医疗风险；在网络安全领域，大语言模型可以识别出潜在的网络攻击行为，如DDoS攻击、钓鱼攻击等，帮助网络安全人员及时发现并防御攻击，保护网络安全。在审计领域，大语言模型同样可以发挥风险识别与评估作用，它可以通过学习正常经济活动的模式，识别出与这些模式不一致的异常数据，这些异常可能代表着潜在的错误或违规行为。还可以通过分析以往的审计报告、新闻报道等，找出与违法违纪、内部控制问题等相关的关键词或者短语，从而为审计人员提供风险预警。通过构建和训练模型，审计人员可以在检测到可疑行为时立即采取行动，实现实时审计。

　　（三）审计数据挖掘。随着审计范围的扩大和审计业务复杂性的增强，审计人员面临着如何在最短时间内获取和处理信息的难题。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。同时，还可以根据历史数据和现有情况给出问题定性的建议，结合法规文件库，继而给出处理处罚的依据和审计建议，为审计人员提供决策支持。如此一来，审计工作的流程将更加规范、过程更加标准，减少人为因素带来的审计风险，增强审计透明度，进一步提升审计质量。例如，在农村公益电影补助资金专项审计中，审计人员需要关注播放电影场次的真实性，通过大语言模型的数据挖掘技术，多渠道获取播放当天天气情况以及疫情期间道路封锁情况等客观条件，分析出疑似虚假播放的情况，进一步落实通过虚报放映量套取补助资金的问题。

　　（四）审计报告生成。利用大语言模型生成报告主要有以下几个步骤：数据收集与预处理、构建审计报告模板、训练大语言模型、生成审计报告、人工审核与修改、不断优化模型。首先需要收集大量的审计报告样本，这些报告可能来自于不同年份、不同行业、不同规模的审计项目，然后对这些数据进行预处理，如去除格式信息、统一术语、分词等。根据预处理后的审计报告数据，可以搭建起审计报告的基本框架，如被审计单位基本情况、审计发现的问题、审计建议等。将这些结构抽象成模板，以便在生成报告时能够按照这个结构补充数据、丰富内容。我们需要使用预处理后的审计报告数据反复训练大语言模型，在训练过程中，模型会学会如何根据输入的审计数据生成相应的报告文本。自动生成的审计报告可能存在一些不准确或不符合规范的地方，需要审计人员进行人工审核和修改。通过收集审计人员对报告的反馈和修改意见，不断优化大语言模型，使其生成的报告更加准确、更加规范。总的来说，大语言模型自动生成审计报告的关键在于大量的数据、合适的模型结构和持续的优化，最终才能实现“一键生成报告”。

　　三、大语言模型面临的挑战及应对措施

　　大语言模型在审计工作中虽然有非常广阔的应用前景，但也面临一些挑战和限制。首先，模型的准确性和可靠性需要得到保证。大语言模型虽然在语言生成和理解方面取得了很大的进展，但它们真正的理解能力仍然有限，往往只能根据训练数据生成或理解表面意义，对于深层次的含义、隐喻等仍难以把握。因此，在处理复杂的审计任务时，模型可能会出现误判或遗漏的情况，需要结合人工审核来确保结果的准确性。其次，模型的时效性难以保证，大语言模型是基于大量的训练数据进行运作的，这些数据有很强的时效性，随着时间的推移，一些信息可能会过时，需要及时更新模型。最后，数据隐私和安全问题也需要引起重视。在审计过程中，涉及到大量的敏感信息，如何确保这些信息的安全性和隐私性是一个重要的问题。

　　我们应从以下几个方面不断研究和改进，克服这些挑战，使大语言模型在审计领域发挥更大的作用。一是提高理解能力，可以通过改进模型结构、引入外部知识、多模态学习等方法，提高大语言模型的理解能力；二是进行知识更新，可以通过增量学习、迁移学习等方法，使大语言模型能够不断学习新知识，保持其与时俱进的能力；三是设置安全和隐私保护，可以对大语言模型进行安全性和隐私保护方面的训练，使其能够识别并防止恶意行为，同时，使用差分隐私、加密等技术，保护数据安全和用户隐私。