随着深度学习技术的不断发展，大模型成为人工智能领域研究的一个重要方向。大模型具有大规模的训练数据、复杂的模型结构和高级别的认知功能，能够模拟人的思维和行为，并可以在自然语言处理、计算机视觉、语义分析等领域得到广泛应用。近年来，大数据审计工作面临着越来越多的挑战，如数据量大、处理复杂、缺乏标准化和自动化等，而这些正是大模型技术对现有技术的重要突破。因此，将大模型应用于审计工作，对于提高审计工作的成效，具有重要的实践价值。

为此，本文就大模型对审计工作的作用和影响进行探讨，并提出相应的对策以应对可能面临的挑战。

大模型技术的发展现状

大模型技术是指通过大规模的训练数据和复杂的模型结构，学习并封装高级别认知功能的模型，是当前学术界研究的热点之一。大模型的发展经历了符号主义、联结主义、深度学习三个主要阶段。符号主义认为人的思维建立在符号化运作的基础上；联结主义则认为，人的思维是建立在神经元之间的联系；深度学习则是联结主义的再进化。随着计算机技术的发展，大模型的规模和性能也不断提高，在学术研究、产业应用、平台化发展和安全与伦理等方面都获得了广泛的应用。

首先，在学术研究方面，深度学习发展迅速。大模型技术已成为当前研究的热点之一。在自然语言处理领域，出现了很多著名的大模型，如BERT、GPT系列等，这些模型在语言理解、生成、推理等方面的表现都达到了很高的水平。在计算机视觉领域，大模型技术也取得了较大的进展，如ResNet系列、EfficientNet等，这些模型在图像分类、目标检测、分割等方面的性能得到了大幅提升。

其次，在产业应用方面，很多企业开始将大模型技术应用于实际的业务场景中，如搜索、推荐、智能交互等领域。通过使用大模型技术，企业能够提高产品的智能化水平、提升用户体验、降低运营成本等。如谷歌以BERT技术为基础，提升了搜索引擎的性能，使得搜索引擎能够更好地理解用户搜索意图，提供更加精准的搜索结果。

再次，在平台化发展方面，为了更好地推广和应用大模型技术，很多平台开始出现如Hugging Face、OpenAI等。这些平台提供了大量的大模型数据库和工具，使用户能够更加方便地使用和训练大模型。同时，还能够通过定制服务，帮助企业更好地将大模型技术应用于实际业务场景中。

最后，在安全和伦理问题方面，大模型的决策过程可能存在不确定性和偏见等问题。为了解决这些问题，一些研究者和企业开始探索更加安全和公正的大模型训练和使用方法。如一些研究者提出了差分隐私方法来保护用户隐私；还有一些研究者提出了基于人类价值观的大模型训练和使用方法，以保证大模型的决策不会对人类带来负面影响。

因此，大模型技术已经得到了学术界和产业界的广泛关注和重视，并在许多领域中得到了成功应用，为其在大数据审计工作中的应用奠定了坚实基础。

大模型技术在大数据审计工作中的应用

大模型技术是基于海量数据，采用超大参数规模、依靠强大算力、预先训练的智能模型。特别是在自然语言处理领域，目前已经出现了多种知名的大模型，如百度的文心一言、科大讯飞的讯飞星火、OpenAI的GPT-4等，能够有效解决大数据量的文本理解、图像分类、目标检测、语义分析、模式识别等问题。而这些正是审计工作中难以解决的问题。因此，大模型技术应用于大数据审计工作前景广阔。总的来说，主要表现在以下三个方面。

一是数据挖掘和预测模型。大模型在数据挖掘和预测模型中的应用，可以有效提高审计工作人员分析数据的效率，帮助他们更好地发现隐藏在数据里的信息和动向。如利用大模型技术对财务报表进行深度分析，可以帮助审计人员发现潜在的财务风险和欺诈行为。同时，通过大模型进行预测，可以为审计人员提供更加准确和可靠的指标预测结果，以便其更好地评估企业的未来发展潜力。

二是自动化和智能化审计工具。大模型技术为大数据审计工作提供了更加高效、准确和自动化的审计工具。如基于大模型的自动化审计软件可以自动识别和检测财务报表中的异常和错误，提高审计效率和准确性。同时，通过大模型技术实现的智能化审计决策系统，能够帮助审计人员更好地开展风险评估，制定审计实施程序。

三是内部控制和风险管理。大模型技术可以帮助审计人员在内部控制和风险管理中更好地发挥作用。如通过大模型技术，全面模拟企业的业务流程，可以帮助审计人员发现内部控制中的薄弱环节和潜在风险。同时，利用大模型技术对企业风险进行评估和预测，可以帮助企业更好地制定风险管理策略和应对措施。

大模型对审计工作的影响

大模型技术在大数据审计领域的应用和发展，对审计工作影响深远。其不仅提高了审计效率，还增强了审计的准确性，进一步促进了审计流程的优化和数据化思维的提升。同时，大模型的应用也为企业创造了持续审计和风险监测的条件，使得审计工作能够更好地适应数字化时代的需求。

首先，大模型技术能够有效提升审计工作的效率与准确性。借助深度学习和大规模数据处理能力，大模型能够全面、精准地分析海量审计数据，自动识别出潜在风险和异常，减少人工审计中的疏漏和错误。同时，通过自动化和智能化审计工具的生成，大模型能够在保证质量的情况下减轻审计人员的工作负担，提高审计效率。这使得审计人员能够对大量数据进行更快速地处理和分析，从而更快地发现潜在问题和风险。

其次，大模型技术助力审计工作实现更高级别的个性化服务。通过自然语言处理等技术，大模型能够理解并分析复杂的审计问题，有针对性地为审计人员提供解决方案和建议，实现个性化审计服务。这种个性化服务能够更好地满足客户的特定需求，审计服务的针对性、实效性将得到提高。通过大模型的应用，审计人员可以更快地了解客户的业务和风险状况。

再次，大模型技术可以帮助审计人员拓展审计领域的边界。传统的审计工作主要关注企业的财务数据和经营数据，而大模型技术可以帮助审计人员发现其他类型的数据中的潜在风险和问题。如利用社交媒体数据的大模型，审计人员可以发现企业是否存在网络舆情操纵、虚假宣传等问题；通过对物联网数据进行分析，审计人员判断发现企业是否存在产品质量问题、安全隐患等问题。这些拓展有助于审计人员更好地履行审计职责，提高审计质量。

最后，大模型技术有助于提高审计报告的质量与规范性。通过自动生成审计报告等技术，大模型能够减少人为错误和时间成本，提高审计报告的质量和规范性。同时，大模型的预测能力还能够对未来的财务状况进行预测，帮助审计师更好地评估和预测风险，使得审计报告可以更准确地反映客户的业务和风险状况，进而辅助相关决策。

同时，大模型技术在内部控制和风险管理方面也具有重要作用。通过大模型对内部文档的文本分析和情感分析，企业可以更全面、准确地了解员工对内部控制的看法和建议，降低企业风险。同时，大模型还可以通过对财务数据的分析和预测，及时发现和解决财务风险。通过大模型的应用，企业可以更好地了解内部控制存在的问题和风险，从而采取相应措施加以完善和应对。

大模型在审计应用中的挑战和风险

尽管大模型技术在审计工作中被广泛看好，但在技术实现、数据安全、专业人才和技术支持等方面仍面临着巨大挑战。

首先，在技术实现上，大模型技术的研发和应用需要大量的数据支持和计算资源。但目前的审计数据存在质量不高、代表性不足、更新不及时等问题。有的存在大量“噪声”和不准确数据，有的可能存在一些特殊情况和遗漏的数据，有的可能很长时间未更新，无法反映最新的情况和风险，这些都会极大地影响大模型的准确性和有效性。

其次，在数据安全上，大模型技术的实施涉及大量未公开且需保密的信息，因此数据隐私和安全问题成为其面临的重要挑战之一。黑客攻击、网络病毒等安全风险因素可能导致数据泄露、数据篡改等问题，将严重威胁审核结果的可靠性。同时，大模型的应用也可能增加数据隐私和安全的风险。如在使用大模型进行数据分析时，可能会涉及个人隐私和企业商业秘密等相关信息，如处理不当，可能会引发数据保护和隐私泄露的风险。

再次，缺乏专业人才和技术支持风险。大模型的应用需要具备数据处理、数据分析、计算机编程等相关技术的专业人才支持。然而，当前许多审计机构缺乏这类专业人才和技术支持，无法充分发挥大模型在审计应用中的优势，甚至可能因为技术应用不当而带来一定的风险。

此外，大模型的训练和维护也需要耗费大量的人力和财力成本。由于各行业、各系统的信息系统开发存在差异，这可能会导致系统规划存在一定的风险和挑战。如某些行业的信息系统可能缺乏标准化和规范化，导致数据格式不一致、数据不完整等问题，影响大模型的准确可靠程度，从而限制其应用范围和使用频率。

由此可见，大模型在审计应用中虽然具有诸多优势和发展前景，但在技术实现、数据隐私和安全、系统规划、专业人才和技术支持以及系统规划等方面仍然存在一定的挑战和风险。因此，在实际应用中需要充分考虑并采取相应的措施以应对这些挑战和风险，确保大数据审核准确可靠。

对策与建议

针对大模型技术的应用过程中存在的挑战和风险，本文提出以下建议：

一是加强大模型技术的研发和应用力度。社会各界应该加强大模型技术的支持、研发和应用力度，从而提高审计效果。如可以投入更多的人力、财力和物力资源来支持相关的研究工作和技术开发，加快大模型技术的推广和应用步伐。同时，可以引进国外先进的大模型技术并结合本土实际情况加以改进和完善，以适应国内实际工作需要。

二是建立完善的法规和道德规范。针对大模型技术带来的法规和道德问题，公共管理部门应该建立完善的法规和道德规范，以保障该技术的合理应用。如牵头制定相关法规，规范大模型技术的使用范围和责任，保护数据隐私和信息安全，防止滥用和误用。同时，企业应该制定内部道德规范，强调对用户隐私和数据安全的保护，对使用大模型技术进行审计的公正性和透明度负责。

三是加强审计人员的培训和教育。针对大模型对审计人员角色和技能需求的改变，企业和政府应该加强审计人员的培训和教育。如可以组织专门的培训课程和研讨会，让审计人员了解大模型技术的原理、应用和最佳实践，提升资料分析和编程能力。同时，强化审计法规道德规范培训，提高审计人员专业素养，增强社会责任感。

四是建立合作机制。审计行业应该建立合作机制，促进政府、企业和学术界之间的合作，共同推动审计工作中大模型技术的应用与发展。如可以成立专门的合作小组或联盟，共同研究和解决大模型技术在审计应用中的挑战和问题。同时，通过合作机制，可以加强信息共享和经验交流，使大模型技术不断得到创新和发展。

结论

大模型技术既能提高审计效率，变革审计工作流程，还可以增加审计报告的可靠性和相关性，对大数据审计工作的发展具有广泛而深远的影响。但在具体应用过程中，需要通过加强大模型技术的研发和应用力度、建立完善的法规和道德规范、加强审计人员的培训和教育、建立合作机制等措施，来有效应对大模型技术在审计应用中面临的挑战和风险。

随着智能化技术的快速发展，将会有更多的领域应用大模型技术。审计行业可以进一步拓展大模型技术的应用范围，如将其应用于风险管理、合规性检查、反欺诈等领域，为实现审计全覆盖提供有力保障。

作者徐超系南京审计大学计算机学院（智能审计学院）院长，教授，博士生导师