陳雪嵩

【摘 要】 隨著人工智能與自然語言處理技術(shù)的日新月異，大語言模型將重塑企業(yè)內(nèi)部審計(jì)的傳統(tǒng)范式。文章旨在探討大語言模型在企業(yè)內(nèi)部審計(jì)中的應(yīng)用思路及其具體實(shí)現(xiàn)的技術(shù)細(xì)節(jié)，并提出未來在內(nèi)部審計(jì)中的可能發(fā)展方向。首先，通過概述大語言模型技術(shù)的發(fā)展脈絡(luò)，深入剖析了其在企業(yè)內(nèi)部審計(jì)中的應(yīng)用架構(gòu)，涵蓋數(shù)據(jù)訓(xùn)練與準(zhǔn)備、專家知識(shí)融合、審前資料收集與數(shù)據(jù)分析及審計(jì)實(shí)施與報(bào)告撰寫等環(huán)節(jié)；其次，指出了大語言模型在應(yīng)用中面臨的技術(shù)挑戰(zhàn)和問題；最后，展望了大語言模型與新技術(shù)結(jié)合的發(fā)展趨勢(shì)。研究不僅豐富了大語言模型在企業(yè)內(nèi)部審計(jì)領(lǐng)域的應(yīng)用理論，而且為提升內(nèi)部審計(jì)工作的效率和準(zhǔn)確性提供了創(chuàng)新性的思路和方法。

【關(guān)鍵詞】 人工智能； 大語言模型； 企業(yè)內(nèi)部審計(jì)

【中圖分類號(hào)】 F239.45? 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】 A? 【文章編號(hào)】 1004-5937（2024）11-0023-07

一、引言

隨著人工智能的不斷發(fā)展和普及，當(dāng)前正處于一場(chǎng)由大語言模型（如ChatGPT）驅(qū)動(dòng)的革命中。大語言模型是一類利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，通過大規(guī)模語料庫的訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)對(duì)人類語言理解和生成的人工智能模型。這類模型憑借其卓越的語言處理能力，被廣泛應(yīng)用于各種自然語言處理（NLP）任務(wù)，包括機(jī)器翻譯、文本摘要、情感分析和對(duì)話系統(tǒng)等。其中，ChatGPT就是一種應(yīng)用頗為廣泛的大語言模型，能理解復(fù)雜的人類指令并產(chǎn)生人類語言。

2018年，OpenAI提出了第一代GPT（Generative Pre-trained Transformer）模型[ 1 ]，開啟了自然語言處理的“預(yù)訓(xùn)練”時(shí)代。起初，GPT模型并未引起大范圍關(guān)注，但OpenAI堅(jiān)持其技術(shù)路線，接連發(fā)布了GPT-2和GPT-3[ 2-3 ]。尤其是GPT-3，擁有1 750億的超大規(guī)模參數(shù)，并首次引入“提示語”（Prompt）的概念，使得模型無需調(diào)整也能完成特定任務(wù)。然而，對(duì)GPT-3的評(píng)估發(fā)現(xiàn)，盡管其規(guī)模龐大，但在深層次語義理解和生成上與人類認(rèn)知水平還有較大差距。

直至2022年11月，OpenAI發(fā)布了ChatGPT，才徹底改變了人們對(duì)大模型的認(rèn)知。ChatGPT，全稱為Chat Generative Pre-trained Transformer，是以Transformer為基礎(chǔ)架構(gòu)，采用預(yù)訓(xùn)練和生成式方式構(gòu)建的面向?qū)υ挼拇笳Z言模型。ChatGPT主要用于生成對(duì)話，能夠通過學(xué)習(xí)和理解人類的語言進(jìn)行對(duì)話，提供自然、流暢的互動(dòng)體驗(yàn)。不僅如此，它還能完成郵件撰寫、文案編寫、文本翻譯、代碼生成等任務(wù)。

ChatGPT開創(chuàng)了前所未有的高效、自然的人機(jī)交互體驗(yàn)和極富創(chuàng)造力的內(nèi)容生成方式，成為AI時(shí)代的首個(gè)“殺手級(jí)”應(yīng)用。這種生成式AI工具將使機(jī)器能大規(guī)模參與知識(shí)類和創(chuàng)造性工作，極大提升生產(chǎn)力，可能帶來無法估量的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。ChatGPT所代表的大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練語言模型（LLM）或基礎(chǔ)模型已經(jīng)成為工業(yè)界和學(xué)術(shù)界的關(guān)注焦點(diǎn)，并引領(lǐng)了自然語言處理（NLP）乃至人工智能領(lǐng)域的研究范式轉(zhuǎn)變。

ChatGPT發(fā)布四個(gè)月后，OpenAI在2023年3月發(fā)布了多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練大模型GPT-4。GPT-4不僅增加了對(duì)圖片的識(shí)別能力，而且能生成歌詞、創(chuàng)意文本，模仿用戶的寫作風(fēng)格等，更具有創(chuàng)造力和協(xié)作性。GPT-4的處理能力是ChatGPT的八倍，可以用于長(zhǎng)篇內(nèi)容創(chuàng)作、擴(kuò)展對(duì)話以及文檔搜索和分析等應(yīng)用場(chǎng)景，準(zhǔn)確性大幅提升，表現(xiàn)出了人類水平。

以ChatGPT為首的大語言模型技術(shù)已經(jīng)在許多領(lǐng)域取得了顯著的進(jìn)步。例如：國(guó)際知名的微軟公司的Microsoft 365 Copilot產(chǎn)品利用GPT-4強(qiáng)大的語言理解和生成能力，實(shí)現(xiàn)了辦公軟件與語言模型的深度結(jié)合，通過語音或文字的自然交互，極大地提高了用戶的工作效率和協(xié)同能力；知名語言學(xué)習(xí)平臺(tái)Duolinguo借助GPT-4在其產(chǎn)品Duolinguo Max中實(shí)現(xiàn)了交互式的語言對(duì)話訓(xùn)練和錯(cuò)誤反饋解釋功能，將語言學(xué)習(xí)者的體驗(yàn)提升到一個(gè)新的高度；知名視障輔助技術(shù)公司Be My Eyes計(jì)劃通過GPT-4實(shí)現(xiàn)視覺內(nèi)容的語言化解釋，將大大提高視障人群的生活自理能力和獨(dú)立性；非營(yíng)利教育平臺(tái)Khan Academy已開始在新版產(chǎn)品Khanmigo中應(yīng)用GPT-4，實(shí)現(xiàn)了針對(duì)每個(gè)學(xué)習(xí)者的個(gè)性化問題的提問和解答，以及自動(dòng)化教學(xué)設(shè)計(jì)和內(nèi)容生成；知名支付服務(wù)提供商Stripe正在應(yīng)用GPT-4提高客戶服務(wù)質(zhì)量，快速解答技術(shù)問題，并識(shí)別欺詐信息；全球知名投資銀行Morgan Stanley利用GPT-4實(shí)現(xiàn)公司內(nèi)部大規(guī)模專業(yè)知識(shí)的管理、檢索和應(yīng)用；冰島政府計(jì)劃通過GPT-4技術(shù)保護(hù)和弘揚(yáng)其國(guó)家語言——冰島語?？傮w而言，各大公司和組織都在積極地應(yīng)用GPT-4，以提升產(chǎn)品和服務(wù)質(zhì)量，增強(qiáng)客戶體驗(yàn)，提高內(nèi)部效率。GPT-4正在成為各行各業(yè)的重要生產(chǎn)力工具。

基于上述成功的實(shí)踐案例，大語言模型也顯示出在復(fù)雜、信息密集、需要專業(yè)知識(shí)的領(lǐng)域，如審計(jì)、法律、醫(yī)療等方面的應(yīng)用潛力。這些領(lǐng)域的工作往往需要處理大量的文本數(shù)據(jù)，需要高度的專業(yè)知識(shí)和準(zhǔn)確性，大語言模型的技術(shù)特性——理解和生成人類語言、處理大量信息、學(xué)習(xí)和模擬專業(yè)知識(shí)，正好滿足這些要求。

當(dāng)前，數(shù)字化、信息化風(fēng)潮正在席卷各行各業(yè)，包括審計(jì)領(lǐng)域在內(nèi)的多個(gè)行業(yè)都在嘗試使用先進(jìn)的AI技術(shù)。傳統(tǒng)的審計(jì)工作，特別是內(nèi)部審計(jì)，面臨大量數(shù)據(jù)處理分析的困難。人工智能技術(shù)，尤其是自然語言處理技術(shù)，有望為審計(jì)帶來翻天覆地的變化[ 4-6 ]，有效利用這些技術(shù)對(duì)復(fù)雜的財(cái)務(wù)報(bào)告、內(nèi)部控制流程和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估等進(jìn)行審計(jì)，將極大地提高審計(jì)效率和準(zhǔn)確性，降低誤報(bào)和漏報(bào)的風(fēng)險(xiǎn)。

然而，目前在審計(jì)領(lǐng)域，大語言模型的應(yīng)用還相對(duì)較少，這主要是由于大語言模型對(duì)專業(yè)領(lǐng)域的語義理解和處理有一定的挑戰(zhàn)，以及審計(jì)的特殊性需要更高的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。盡管如此，這并不意味著大語言模型在審計(jì)中沒有應(yīng)用的可能性和價(jià)值，相反，本文認(rèn)為這是一塊待開發(fā)的藍(lán)海，既具有深遠(yuǎn)的研究意義，又具有廣闊的實(shí)踐應(yīng)用前景。因此，本文旨在探討大語言模型在企業(yè)內(nèi)部審計(jì)中的應(yīng)用與展望，以期為推動(dòng)AI技術(shù)在審計(jì)領(lǐng)域的應(yīng)用提供新的視角和思路。

本文主要探討大語言模型在企業(yè)內(nèi)部審計(jì)中應(yīng)用的可行性以及其未來的發(fā)展前景，第二部分介紹了大語言模型在企業(yè)內(nèi)部審計(jì)中的具體應(yīng)用，第三部分介紹了大語言模型在企業(yè)內(nèi)部審計(jì)中可能會(huì)遇到的挑戰(zhàn)和問題，第四部分對(duì)大語言模型在企業(yè)內(nèi)部審計(jì)中的發(fā)展趨勢(shì)和前景作了展望并對(duì)未來改進(jìn)大語言模型的應(yīng)用提出了建議，第五部分是總結(jié)。

二、大語言模型在企業(yè)內(nèi)部審計(jì)中的應(yīng)用

傳統(tǒng)的企業(yè)內(nèi)部審計(jì)由于審計(jì)數(shù)據(jù)量龐大且審計(jì)流程復(fù)雜，其工作往往過度依賴人工操作和紙質(zhì)文檔，使得整個(gè)審計(jì)過程耗時(shí)冗長(zhǎng)且效果不彰。此外，內(nèi)部審計(jì)工作往往受時(shí)間等資源限制，無法全面覆蓋所有業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)，從而可能出現(xiàn)遺漏，對(duì)審計(jì)的準(zhǔn)確性構(gòu)成威脅。隨著數(shù)據(jù)量的急劇增長(zhǎng)，審計(jì)工作的難度進(jìn)一步加大。綜上，提高內(nèi)部審計(jì)的效率、覆蓋率和準(zhǔn)確性已成為當(dāng)前亟待解決的關(guān)鍵問題。面對(duì)傳統(tǒng)審計(jì)方法存在的局限性，人工智能的數(shù)據(jù)挖掘和智能處理能力為內(nèi)部審計(jì)的革新提供了明確的方向。通過應(yīng)用人工智能技術(shù)，可以顯著優(yōu)化審計(jì)流程，減少人工操作，從而提高審計(jì)效率。結(jié)合大語言模型的自然語言交互和智能問答功能，可以大幅降低審計(jì)人員在使用智能審計(jì)系統(tǒng)時(shí)的門檻。這種交互方式使得審計(jì)人員能夠更便捷地與智能審計(jì)系統(tǒng)進(jìn)行溝通，獲取所需信息。通過這種結(jié)合，期望能提高內(nèi)部審計(jì)工作的覆蓋率和準(zhǔn)確性。

目前，大語言模型的迅猛發(fā)展及其在多個(gè)領(lǐng)域的廣泛使用，為企業(yè)內(nèi)部審計(jì)領(lǐng)域開辟了新的可能，包括但不限于企業(yè)內(nèi)部審計(jì)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與訓(xùn)練、專家知識(shí)融合和審計(jì)調(diào)查資料收集分析等。通過定制化的模型訓(xùn)練，可進(jìn)一步提升這些系統(tǒng)在特定企業(yè)環(huán)境中的有效性和準(zhǔn)確性，使企業(yè)審計(jì)決策者可以更好地理解大語言模型的潛力，并據(jù)此制定更加明智的策略，以充分利用這些先進(jìn)工具為企業(yè)帶來審計(jì)上的革新。大語言模型在企業(yè)內(nèi)部審計(jì)中的應(yīng)用架構(gòu)如圖1所示。

（一）數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與訓(xùn)練工作

1.對(duì)齊數(shù)據(jù)和語料庫

運(yùn)用大語言模型于企業(yè)內(nèi)部審計(jì)實(shí)踐中時(shí)，數(shù)據(jù)和語料庫的對(duì)齊工作至關(guān)重要。數(shù)據(jù)對(duì)齊的核心目的是將企業(yè)特有的審計(jì)數(shù)據(jù)與模型的預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集融合，從而提升模型在特定專業(yè)領(lǐng)域內(nèi)的表現(xiàn)力。實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)對(duì)齊的策略主要有領(lǐng)域特定的微調(diào)（Fine-tuning）和數(shù)據(jù)集融合。領(lǐng)域特定的微調(diào)是指在這一過程中，模型通過在企業(yè)內(nèi)部審計(jì)數(shù)據(jù)上進(jìn)行額外訓(xùn)練，以適應(yīng)該領(lǐng)域的專業(yè)術(shù)語和文本風(fēng)格。技術(shù)上，通常涉及調(diào)整模型的權(quán)重，使其更加傾向于反映審計(jì)領(lǐng)域的語言特征。微調(diào)可以通過遷移學(xué)習(xí)的方法實(shí)現(xiàn)，其中模型在大規(guī)模通用數(shù)據(jù)集上預(yù)訓(xùn)練后，再在較小領(lǐng)域的特定數(shù)據(jù)集上進(jìn)行后續(xù)訓(xùn)練。數(shù)據(jù)集融合是將企業(yè)內(nèi)部審計(jì)數(shù)據(jù)與廣泛的通用數(shù)據(jù)集結(jié)合，可以增強(qiáng)模型對(duì)不同文本類型和領(lǐng)域知識(shí)的理解。這通常涉及數(shù)據(jù)集的整合和擴(kuò)展，以及可能的數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，以確保模型不局限于審計(jì)領(lǐng)域的知識(shí)，而是具備廣泛的語言理解能力。實(shí)現(xiàn)這些功能離不開文本預(yù)處理、嵌入表示和遷移學(xué)習(xí)等技術(shù)。通過這些技術(shù)的應(yīng)用，企業(yè)能夠確保大語言模型在內(nèi)部審計(jì)任務(wù)中的高效和精確，從而在專業(yè)領(lǐng)域內(nèi)實(shí)現(xiàn)更加深入的數(shù)據(jù)分析和洞察。

2.人工強(qiáng)化（Reinforcement Learning）

在企業(yè)內(nèi)部審計(jì)領(lǐng)域，人工智能技術(shù)的應(yīng)用正逐漸深入，其中人工強(qiáng)化技術(shù)尤其顯示出潛在的優(yōu)化能力。通過精心設(shè)計(jì)的獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制，這一技術(shù)能夠指導(dǎo)模型生成更為精確且具有專業(yè)水準(zhǔn)的審計(jì)文本。首先，獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)的設(shè)計(jì)是人工強(qiáng)化技術(shù)的核心。在企業(yè)內(nèi)部審計(jì)工作任務(wù)中，獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)必須細(xì)致地反映審計(jì)報(bào)告的準(zhǔn)確性和專業(yè)性?？梢酝ㄟ^設(shè)定關(guān)鍵性能指標(biāo)（KPIs），如錯(cuò)誤發(fā)現(xiàn)率、報(bào)告的完整性和準(zhǔn)確性，以及遵守相關(guān)審計(jì)標(biāo)準(zhǔn)的程度來構(gòu)建獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)。此外，獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)可以進(jìn)一步細(xì)化，以獎(jiǎng)勵(lì)那些能夠揭示潛在風(fēng)險(xiǎn)和提出有效改進(jìn)建議的分析結(jié)果。其次，結(jié)合強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，如Q學(xué)習(xí)（Q-Learning）、深度Q網(wǎng)絡(luò)（DQN），或者是演員—評(píng)論家（Actor-Critic）方法，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)模型生成策略的動(dòng)態(tài)調(diào)整。這些算法通過與環(huán)境的交互來學(xué)習(xí)最優(yōu)策略，即在給定的狀態(tài)下選擇能夠最大化預(yù)期獎(jiǎng)勵(lì)的行為。在審計(jì)文本生成的上下文中，狀態(tài)是當(dāng)前的審計(jì)報(bào)告草稿，行為是添加或修改報(bào)告中的某個(gè)部分，而預(yù)期獎(jiǎng)勵(lì)則是基于獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)的評(píng)估。為了實(shí)現(xiàn)這一過程，可以采用序列決策模型，如馬爾可夫決策過程（MDP）來形式化審計(jì)報(bào)告生成任務(wù)。在此框架下，模型需要在每個(gè)決策點(diǎn)評(píng)估可能的行動(dòng)，并選擇那些能夠?qū)е伦顑?yōu)長(zhǎng)期結(jié)果的行動(dòng)。在實(shí)際應(yīng)用中，還需要考慮模型的可解釋性和審計(jì)證據(jù)的驗(yàn)證。因此，可以引入注意力機(jī)制和解釋性接口，以便審計(jì)人員能夠理解模型的決策過程，并驗(yàn)證生成的報(bào)告內(nèi)容。

3.領(lǐng)域自適應(yīng)技術(shù)

在大語言模型的背景下，領(lǐng)域自適應(yīng)技術(shù)扮演了至關(guān)重要的角色，尤其是在如企業(yè)內(nèi)部審計(jì)等高度專業(yè)化的領(lǐng)域。這種技術(shù)通過使模型深入理解特定的知識(shí)領(lǐng)域，從而提供更加精準(zhǔn)和專業(yè)化的分析及建議。實(shí)現(xiàn)領(lǐng)域自適應(yīng)的方法主要有：（1）采用專門的企業(yè)內(nèi)部審計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，這一過程通常涉及遷移學(xué)習(xí)技術(shù)，先通過在大規(guī)模通用數(shù)據(jù)集上預(yù)訓(xùn)練模型，然后在目標(biāo)領(lǐng)域數(shù)據(jù)集上進(jìn)行微調(diào)，以此來提高模型對(duì)審計(jì)特定語境的理解能力。（2）引入領(lǐng)域適應(yīng)模塊，這一模塊利用領(lǐng)域特有的特征提取技術(shù)，如領(lǐng)域自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DANN）或領(lǐng)域?qū)褂?xùn)練（DAT），以實(shí)現(xiàn)模型在處理不同領(lǐng)域數(shù)據(jù)時(shí)的動(dòng)態(tài)調(diào)整與優(yōu)化。（3）通過多任務(wù)學(xué)習(xí)框架進(jìn)一步提升模型的領(lǐng)域適應(yīng)性，其中模型被訓(xùn)練同時(shí)處理多個(gè)相關(guān)任務(wù)，從而能夠更好地捕捉和利用不同領(lǐng)域之間的共性和差異。這些方法的綜合應(yīng)用可以顯著提高模型在特定領(lǐng)域中的表現(xiàn)，為企業(yè)內(nèi)部審計(jì)提供更為深入和精確的支持。

（二）專家知識(shí)的融合

在企業(yè)內(nèi)部審計(jì)中，專家知識(shí)庫是由審計(jì)領(lǐng)域?qū)I(yè)人員積累的豐富經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)構(gòu)成的。將大語言模型與已有的專家知識(shí)庫更好地結(jié)合，可以提高模型在審計(jì)領(lǐng)域的專業(yè)化水平，使其能夠更準(zhǔn)確地理解和應(yīng)用審計(jì)相關(guān)的專業(yè)知識(shí)。

1.知識(shí)融合（Knowledge Fusion）

知識(shí)融合，作為一種高級(jí)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，旨在將專家知識(shí)庫與大語言模型有效地整合，以提升模型在特定領(lǐng)域的專業(yè)性能。在大語言模型的預(yù)訓(xùn)練階段，專家知識(shí)庫中的結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)被用作增強(qiáng)訓(xùn)練樣本，以確保模型能夠捕獲并理解專業(yè)領(lǐng)域的術(shù)語、概念及實(shí)踐知識(shí)。實(shí)踐中，知識(shí)融合首先要求將專家知識(shí)庫中的文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為與大語言模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)兼容的格式。這可能涉及文本清洗、標(biāo)準(zhǔn)化處理以及領(lǐng)域特定的分詞和標(biāo)記化步驟。隨后這些知識(shí)文本作為額外的訓(xùn)練數(shù)據(jù)被引入到大語言模型的訓(xùn)練流程中，通過反向傳播和梯度下降等優(yōu)化算法更新模型的參數(shù)，從而使其能夠?qū)W習(xí)到領(lǐng)域特定的知識(shí)。

此外，為了進(jìn)一步提升模型的領(lǐng)域理解能力，可以將專家知識(shí)庫中的文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為詞嵌入或知識(shí)圖譜等向量表示。這些向量作為附加輸入特征，與大語言模型的標(biāo)準(zhǔn)輸入相結(jié)合，允許模型在生成或理解文本時(shí)考慮和利用這些領(lǐng)域特定的知識(shí)。

2.生成式問答（Generative Question Answering）

生成式問答是一種技術(shù)，可以利用大語言模型和專家知識(shí)庫中的“問題—答案”對(duì)進(jìn)行訓(xùn)練。首先將專家知識(shí)庫中的問題和對(duì)應(yīng)的答案構(gòu)建成問答數(shù)據(jù)集，然后用這些數(shù)據(jù)對(duì)大語言模型進(jìn)行微調(diào)，使其能夠在審計(jì)領(lǐng)域中更好地回答類似的問題。

生成式問答的訓(xùn)練過程中，可以設(shè)計(jì)適當(dāng)?shù)莫?jiǎng)勵(lì)機(jī)制，鼓勵(lì)模型生成與專家知識(shí)一致且準(zhǔn)確的答案。

3.專家知識(shí)約束（Expert Knowledge Constraints）

在大語言模型的生成階段，引入專家知識(shí)庫中的約束條件是一種關(guān)鍵的優(yōu)化策略，它確保了模型生成的文本內(nèi)容與專業(yè)領(lǐng)域的知識(shí)和標(biāo)準(zhǔn)保持高度一致。這些約束條件不僅涉及專業(yè)術(shù)語的精確使用，而且涵蓋行業(yè)內(nèi)的各種規(guī)則和最佳實(shí)踐。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，首先需要對(duì)專家知識(shí)庫進(jìn)行深入的挖掘和分析，提取出與審計(jì)領(lǐng)域相關(guān)的關(guān)鍵術(shù)語、定義，以及行業(yè)規(guī)范；其次將這些信息轉(zhuǎn)化為形式化的約束規(guī)則，例如正則表達(dá)式、詞典匹配或基于規(guī)則的模板。在大語言模型的生成過程中，這些約束規(guī)則被整合到模型的解碼器（Decoder）中，每當(dāng)模型產(chǎn)生新的文本時(shí)，解碼器會(huì)實(shí)時(shí)檢查生成的文本是否符合預(yù)設(shè)的約束條件；如果檢測(cè)到任何偏差，解碼器會(huì)立即調(diào)整生成策略，確保輸出內(nèi)容的準(zhǔn)確性和專業(yè)性。此外，還可以利用生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）或強(qiáng)化學(xué)習(xí)等技術(shù)進(jìn)一步優(yōu)化這一過程。這些技術(shù)允許模型在與專家知識(shí)庫互動(dòng)的過程中自我調(diào)整，逐漸學(xué)習(xí)如何更好地遵循行業(yè)規(guī)范和生成高質(zhì)量的文本內(nèi)容。

4.交互式學(xué)習(xí)（Interactive Learning）

交互式學(xué)習(xí)是一種利用專家知識(shí)進(jìn)行模型訓(xùn)練和優(yōu)化的方法。在訓(xùn)練過程中，可以邀請(qǐng)審計(jì)領(lǐng)域的專業(yè)人員與模型進(jìn)行交互，對(duì)模型生成的結(jié)果進(jìn)行評(píng)估和反饋。通過與專業(yè)人員的交互，模型可以從專家的反饋中學(xué)習(xí)到更多的專業(yè)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，不斷提高在審計(jì)領(lǐng)域的應(yīng)用能力。

將大語言模型與已有的專家知識(shí)庫更好地結(jié)合，可以通過知識(shí)融合、生成式問答、專家知識(shí)約束和交互式學(xué)習(xí)等方法，使模型在企業(yè)內(nèi)部審計(jì)中能夠更準(zhǔn)確地應(yīng)用專業(yè)知識(shí)，提高審計(jì)結(jié)果的專業(yè)性和可信度。這種結(jié)合不僅能夠拓展大語言模型的應(yīng)用領(lǐng)域，而且可以充分利用專家知識(shí)實(shí)現(xiàn)知識(shí)的傳承和共享，推動(dòng)企業(yè)內(nèi)部審計(jì)工作持續(xù)優(yōu)化和發(fā)展。

（三）審前調(diào)查資料收集、數(shù)據(jù)分析、風(fēng)險(xiǎn)研判

在審前調(diào)查階段，大語言模型可以充分發(fā)揮其在自然語言處理和數(shù)據(jù)分析方面的優(yōu)勢(shì)，為審計(jì)人員提供重要支持。以下是大語言模型在審前調(diào)查資料收集、數(shù)據(jù)分析和風(fēng)險(xiǎn)研判中的具體應(yīng)用。

1.文本挖掘與信息提取

大語言模型通過先進(jìn)的文本挖掘技術(shù)，能夠從海量的審計(jì)相關(guān)文檔中自動(dòng)化地提取關(guān)鍵信息與數(shù)據(jù)。這一過程中，模型利用深度學(xué)習(xí)算法，如Transformer結(jié)構(gòu)對(duì)文本進(jìn)行深度分析，識(shí)別出其中的關(guān)鍵詞、實(shí)體以及事件等核心要素。關(guān)鍵詞提取技術(shù)基于TF-IDF、TextRank等算法，能夠衡量詞匯在文檔中的重要性；實(shí)體識(shí)別則利用命名實(shí)體識(shí)別（NER）技術(shù)，標(biāo)注出人名、地名、組織名等實(shí)體信息；事件抽取則關(guān)注于文本中描述的具體事件及其參與者、時(shí)間、地點(diǎn)等要素。

對(duì)于審計(jì)人員而言，大語言模型的這一功能大大提升了工作效率。審計(jì)人員無需手動(dòng)翻閱大量文檔，即可通過模型提取出的摘要和關(guān)鍵信息，快速把握審計(jì)對(duì)象的背景信息、業(yè)務(wù)特點(diǎn)以及潛在風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)。這不僅有助于審計(jì)前期的快速了解和規(guī)劃，而且能在審計(jì)執(zhí)行過程中提供有力的數(shù)據(jù)支持。

2.風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與異常檢測(cè)

借助大語言模型強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析能力，審計(jì)人員可以在風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和異常檢測(cè)方面取得顯著進(jìn)步。大語言模型不僅能夠處理和分析海量的審計(jì)數(shù)據(jù)，而且能通過深度學(xué)習(xí)算法識(shí)別出異常模式和潛在風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)。這些能力主要得益于大語言模型內(nèi)部復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和大量的預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)。在具體實(shí)現(xiàn)上，大語言模型首先會(huì)對(duì)審計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗、標(biāo)準(zhǔn)化和特征工程等步驟，以確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性；其次會(huì)運(yùn)用多種機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如支持向量機(jī)（SVM）、隨機(jī)森林（Random Forest）或深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析。這些算法通過挖掘數(shù)據(jù)中的潛在模式和關(guān)聯(lián)，幫助審計(jì)人員發(fā)現(xiàn)異常情況或風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)。

3.情感分析和輿情監(jiān)測(cè)

大語言模型在情感分析與輿情監(jiān)測(cè)方面的能力，為審計(jì)人員提供了獨(dú)特的視角，以評(píng)估企業(yè)在公眾和市場(chǎng)中的聲譽(yù)與形象。大語言模型通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)，能夠精準(zhǔn)識(shí)別文本中的情感傾向和情緒表達(dá)，進(jìn)而分析外部輿情對(duì)企業(yè)產(chǎn)生的潛在影響。在實(shí)際應(yīng)用中，大語言模型首先利用自然語言處理（NLP）技術(shù)，對(duì)社交媒體、新聞報(bào)道等多元數(shù)據(jù)源進(jìn)行文本清洗和預(yù)處理，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和一致性；其次，通過訓(xùn)練有素的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，能夠識(shí)別文本中的情感詞匯、語氣和表達(dá)方式，從而判斷公眾對(duì)企業(yè)的情感傾向。

4.數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)與模式識(shí)別

大語言模型憑借其卓越的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)與模式識(shí)別能力，為審計(jì)人員在處理龐大數(shù)據(jù)集時(shí)提供了有效支持。大語言模型利用先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法，能夠自動(dòng)發(fā)掘數(shù)據(jù)間的復(fù)雜關(guān)聯(lián)關(guān)系，進(jìn)而揭示出潛在的審計(jì)問題與趨勢(shì)。具體而言，大語言模型首先通過無監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行探索性分析，識(shí)別出數(shù)據(jù)中的聚類、異常值及關(guān)聯(lián)規(guī)則等；其次利用圖網(wǎng)絡(luò)、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘等算法，深入挖掘數(shù)據(jù)間的相關(guān)性，形成可視化的關(guān)聯(lián)圖譜，審計(jì)人員可以基于這些圖譜，快速定位關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)和異常交易模式。

5.風(fēng)險(xiǎn)研判和預(yù)警

大語言模型集成了自動(dòng)分類與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的先進(jìn)功能，為審計(jì)人員提供了高效的風(fēng)險(xiǎn)研判與預(yù)警工具。通過深度學(xué)習(xí)算法，大語言模型能夠準(zhǔn)確地根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和已識(shí)別模式，對(duì)當(dāng)前業(yè)務(wù)進(jìn)行潛在風(fēng)險(xiǎn)的分析。首先，利用自然語言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，對(duì)審計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)分類，識(shí)別出關(guān)鍵業(yè)務(wù)領(lǐng)域和潛在風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)；其次，結(jié)合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估算法，能夠量化分析這些風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)的可能性和影響程度，生成風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分和預(yù)警級(jí)別。審計(jì)人員可以根據(jù)大語言模型提供的風(fēng)險(xiǎn)研判結(jié)果，迅速定位高風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域，并依據(jù)預(yù)警建議制定相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)控制措施。這種集成化的風(fēng)險(xiǎn)研判與預(yù)警機(jī)制，顯著提升了企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理的響應(yīng)速度和準(zhǔn)確性，有助于及時(shí)規(guī)避潛在風(fēng)險(xiǎn)，保障企業(yè)運(yùn)營(yíng)安全。

（四）審計(jì)實(shí)施過程中的定性參考、底稿和報(bào)告撰寫

大語言模型在審計(jì)實(shí)施過程中可以為審計(jì)人員提供定性參考、底稿和報(bào)告撰寫的有益支持。

1.自動(dòng)摘要和關(guān)鍵信息提取

大語言模型具備從審計(jì)人員提供的原始數(shù)據(jù)和文檔中自動(dòng)生成定性參考及底稿摘要的能力，可利用先進(jìn)的自然語言處理（NLP）技術(shù)，迅速識(shí)別文檔中的關(guān)鍵信息，并精準(zhǔn)提取核心內(nèi)容。大語言模型首先通過文本清洗和預(yù)處理步驟，確保輸入文檔的質(zhì)量和結(jié)構(gòu)化。其次利用文本向量化和主題建模算法，如潛在狄利克雷分布（LDA）或BERT等，深入分析文檔內(nèi)容，識(shí)別出關(guān)鍵主題和要點(diǎn)。最后通過摘要生成技術(shù)，如抽取式或生成式摘要，將關(guān)鍵信息匯總并生成簡(jiǎn)潔明了的摘要，幫助審計(jì)人員在處理海量數(shù)據(jù)時(shí)迅速把握核心要點(diǎn)。這種技術(shù)的應(yīng)用不僅提高了審計(jì)工作的效率，而且有助于確保摘要的準(zhǔn)確性和完整性，為審計(jì)決策提供了有力支持。

2.定性評(píng)價(jià)和意見撰寫

基于審計(jì)數(shù)據(jù)和模型的分析結(jié)果，大語言模型能夠?yàn)閷徲?jì)人員的定性評(píng)價(jià)和意見撰寫提供有力支持。通過整合預(yù)訓(xùn)練的知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)，大語言模型能夠生成邏輯嚴(yán)密、專業(yè)度高的審計(jì)意見，從而對(duì)審計(jì)對(duì)象的業(yè)務(wù)狀況作出準(zhǔn)確評(píng)估。主要利用自然語言生成（NLG）技術(shù)，結(jié)合審計(jì)領(lǐng)域的專業(yè)詞匯和模板，自動(dòng)生成具有專業(yè)性的審計(jì)意見。同時(shí)，模型還結(jié)合了審計(jì)規(guī)則和標(biāo)準(zhǔn)，確保生成的意見符合行業(yè)規(guī)范和法律要求。大語言模型還能夠根據(jù)歷史審計(jì)案例和專家知識(shí)庫，為審計(jì)人員提供類似的案例參考和專業(yè)知識(shí)建議，輔助其作出更全面的審計(jì)評(píng)價(jià)。這種技術(shù)的應(yīng)用不僅提高了審計(jì)意見的準(zhǔn)確性和專業(yè)性，而且提升了審計(jì)工作的效率和質(zhì)量。

3.數(shù)據(jù)解釋與分析結(jié)果解讀

審計(jì)過程中產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)和分析結(jié)果需要清晰的解釋和解讀。大語言模型可以為審計(jì)人員提供數(shù)據(jù)解釋和分析結(jié)果的自然語言描述，使得審計(jì)結(jié)果更易于理解和傳達(dá)給利益相關(guān)方。

4.模型輔助審計(jì)判斷

大語言模型可以作為一個(gè)輔助工具，幫助審計(jì)人員做出審計(jì)判斷。通過引入模型的推理和預(yù)測(cè)能力，審計(jì)人員可以更全面地考慮各種因素，優(yōu)化審計(jì)決策過程，提高審計(jì)結(jié)果的準(zhǔn)確性。

5.文檔整理與組織

審計(jì)過程中涉及繁多的文檔與數(shù)據(jù)，其整理與組織工作往往繁瑣且耗時(shí)，大語言模型通過應(yīng)用先進(jìn)的自然語言處理（NLP）和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，能夠自動(dòng)化地分類、歸納和整理審計(jì)文檔，從而極大提升審計(jì)人員在資料與報(bào)告管理上的工作效率。通過應(yīng)用大語言模型，審計(jì)人員在文檔與數(shù)據(jù)管理上的工作將變得更加高效、準(zhǔn)確和便捷，從而有助于提升整體審計(jì)工作的質(zhì)量和效率。

三、大語言模型在企業(yè)內(nèi)部審計(jì)中的挑戰(zhàn)和問題

（一）回應(yīng)的準(zhǔn)確性

盡管大語言模型在通用場(chǎng)景中展現(xiàn)了較高的準(zhǔn)確性和智能，但在企業(yè)內(nèi)部審計(jì)這一特定應(yīng)用領(lǐng)域，其生成的回答和建議可能無法完全契合實(shí)際需求。內(nèi)部審計(jì)工作具有高度的專業(yè)性和復(fù)雜性，要求審計(jì)師對(duì)企業(yè)的業(yè)務(wù)、風(fēng)險(xiǎn)及合規(guī)性有深入的理解和判斷，大語言模型雖然能夠處理大量的文本數(shù)據(jù)并提供智能化的回答，但其理解和分析能力仍然受限于訓(xùn)練數(shù)據(jù)和算法本身。

（二）信息來源的可靠性

大語言模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)往往來源廣泛且多樣，不可避免地包含一些雜亂無章甚至不準(zhǔn)確的信息，在應(yīng)用大語言模型于企業(yè)內(nèi)部審計(jì)時(shí)，審計(jì)師必須高度重視所依賴信息來源的可靠性問題。由于模型的輸出結(jié)果高度依賴于訓(xùn)練大模型時(shí)輸入數(shù)據(jù)的質(zhì)量，任何偏差或錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)都可能對(duì)審計(jì)結(jié)論的真實(shí)準(zhǔn)確帶來負(fù)面影響。

（三）對(duì)審計(jì)師思維的影響

過度依賴大語言模型可能導(dǎo)致審計(jì)師放松對(duì)審計(jì)過程的獨(dú)立思考，這可能降低審計(jì)質(zhì)量甚至帶來審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)。為確保審計(jì)質(zhì)量，審計(jì)師在使用大語言模型時(shí)應(yīng)保持批判性思維和獨(dú)立判斷。

（四）審計(jì)師的獨(dú)立性

引入大語言模型可能會(huì)影響審計(jì)師的獨(dú)立性和客觀性，即審計(jì)師在審計(jì)工作中易完全依賴、信任大模型的回復(fù)，忽視對(duì)自身專業(yè)性的判斷。在審計(jì)過程中，審計(jì)師需注意在有序使用這些技術(shù)的同時(shí)保持獨(dú)立性原則，以充分發(fā)揮大語言模型在企業(yè)內(nèi)部審計(jì)中的優(yōu)勢(shì)。

（五）保密性與隱私

隨著大數(shù)據(jù)和AI技術(shù)的廣泛應(yīng)用，數(shù)據(jù)保密性和隱私成為企業(yè)內(nèi)部審計(jì)領(lǐng)域的一個(gè)關(guān)鍵難題。審計(jì)師在使用大語言模型時(shí)需嚴(yán)格遵守保密原則，防止核心數(shù)據(jù)外泄。

（六）信息安全

大語言模型可能會(huì)對(duì)企業(yè)內(nèi)部審計(jì)中的敏感信息構(gòu)成潛在威脅。大模型往往和客戶端分開部署，導(dǎo)致內(nèi)部審計(jì)數(shù)據(jù)在模型使用過程中存在高度泄露分險(xiǎn)。因此，企業(yè)需要確保數(shù)據(jù)安全，提高安全防護(hù)措施，以應(yīng)對(duì)可能的信息安全風(fēng)險(xiǎn)。

（七）責(zé)任與知識(shí)產(chǎn)權(quán)

企業(yè)在內(nèi)部審計(jì)中引入大語言模型時(shí)，應(yīng)在采用該技術(shù)前進(jìn)行充分的論證評(píng)估，并明確風(fēng)險(xiǎn)責(zé)任劃分。此外，企業(yè)還需要關(guān)注大語言模型在內(nèi)部審計(jì)應(yīng)用中對(duì)知識(shí)產(chǎn)權(quán)的保護(hù)。

綜上，大語言模型在企業(yè)內(nèi)部審計(jì)中具有潛在優(yōu)勢(shì)，但同時(shí)也伴隨著一定的挑戰(zhàn)和問題。企業(yè)在使用大語言模型進(jìn)行內(nèi)部審計(jì)時(shí)，需要結(jié)合這些挑戰(zhàn)和問題采取適當(dāng)?shù)膽?yīng)對(duì)措施，以確保審計(jì)的專業(yè)性、有效性和安全性。

四、未來展望

隨著大語言模型技術(shù)的持續(xù)演進(jìn)，其在企業(yè)內(nèi)部審計(jì)中的應(yīng)用前景日益廣闊。未來，大語言模型將深度融合區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)等先進(jìn)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)多領(lǐng)域數(shù)據(jù)的全面覆蓋，為審計(jì)過程提供更為精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)支持。同時(shí)，模型將更加定制化和智能化，以滿足企業(yè)和審計(jì)師個(gè)性化需求，并提供專業(yè)化的解決方案。此外，知識(shí)庫的擴(kuò)展將增強(qiáng)模型對(duì)復(fù)雜審計(jì)問題的分析能力，而多媒體處理能力的提升則有助于提高審計(jì)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和全面性。優(yōu)化交互界面將改善與審計(jì)師和客戶的溝通效果，而強(qiáng)化數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)措施則可確保企業(yè)敏感信息的安全。研究者和企業(yè)亦需關(guān)注模型應(yīng)用中可能出現(xiàn)的問題，并遵循相關(guān)原則。通過不斷關(guān)注和改進(jìn)，大語言模型有望在企業(yè)內(nèi)部審計(jì)中發(fā)揮更大優(yōu)勢(shì)，為企業(yè)創(chuàng)造更高價(jià)值。

五、結(jié)論

隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，大語言模型在企業(yè)內(nèi)部審計(jì)中的應(yīng)用成為一種趨勢(shì)。這種應(yīng)用不僅能提高企業(yè)內(nèi)部審計(jì)質(zhì)量和效率，而且有助于降低審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別錯(cuò)誤率，提高審計(jì)結(jié)果的準(zhǔn)確性。

盡管大語言模型在企業(yè)內(nèi)部審計(jì)中具有顯著優(yōu)勢(shì)，但仍存在諸多挑戰(zhàn)，為克服這些挑戰(zhàn)，企業(yè)需要密切關(guān)注大語言模型的準(zhǔn)確性、信息來源可靠性和對(duì)審計(jì)師思維的影響等問題。另外，大語言模型在企業(yè)內(nèi)部審計(jì)中的應(yīng)用也可能引發(fā)一系列問題，包括審計(jì)師的獨(dú)立性、保密性與隱私、信息安全等。因此，企業(yè)在使用大語言模型時(shí)應(yīng)高度重視這些問題，確保審計(jì)過程的正當(dāng)性與可靠性。

想要充分發(fā)掘大語言模型在企業(yè)內(nèi)部審計(jì)過程中的潛力，未來工作重點(diǎn)應(yīng)放在優(yōu)化模型的多功能性、操作便捷性以及應(yīng)用各種先進(jìn)技術(shù)解決模型面臨的挑戰(zhàn)。因此，有充分理由相信，大語言模型在企業(yè)內(nèi)部審計(jì)中具有明顯的重要性和潛力。希望本文的研究能為企業(yè)和審計(jì)師在運(yùn)用大語言模型方面提供一定的指導(dǎo)和借鑒，為企業(yè)審計(jì)實(shí)踐帶來新的動(dòng)力。

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