一、引言

“十四五”數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要中指出，隨著新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的不斷深入，中國各行各業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型已經(jīng)成為大勢所趨，推進數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展是應(yīng)對新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革新機遇的關(guān)鍵戰(zhàn)略決策，需要強化核心數(shù)字技術(shù)的創(chuàng)新與應(yīng)用，加快數(shù)字產(chǎn)業(yè)化的步伐，并推動產(chǎn)業(yè)向數(shù)字化轉(zhuǎn)型邁進。而數(shù)智化則是數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用，是在數(shù)字化的基礎(chǔ)上，通過智能化技術(shù)對數(shù)據(jù)進行分析、挖掘和應(yīng)用，以提高企業(yè)的決策效率和創(chuàng)新能力。在數(shù)智化浪潮的推動下，各行各業(yè)都在進行業(yè)務(wù)模式和運營方式的改革與創(chuàng)新?；斯ぷ髯鳛楸O(jiān)督和保障企業(yè)運營活動合規(guī)性、有效性和可持續(xù)性的重要機制，歷經(jīng)變革和創(chuàng)新，始終緊隨外部環(huán)境變化和企業(yè)內(nèi)部管理需求。在國內(nèi)，稽核工作的應(yīng)用領(lǐng)域不斷拓展，涵蓋了金融、電信、能源等多個行業(yè)。電信運營商作為信息社會的基石，其運營效率和質(zhì)量直接關(guān)系到社會經(jīng)濟的發(fā)展和人們的生活質(zhì)量。然而，隨著數(shù)智化轉(zhuǎn)型的發(fā)展，電信運營商面臨著日益復(fù)雜的業(yè)務(wù)環(huán)境和日益激烈的競爭壓力，因此，稽核工作也面臨著新的挑戰(zhàn)和轉(zhuǎn)型需求。

本文通過分析稽核工作的歷史演進和應(yīng)用領(lǐng)域，重點聚焦電信運營商中的稽核實踐，并探討當(dāng)前稽核工作面臨的問題和挑戰(zhàn)。進一步提出一系列轉(zhuǎn)型升級的方向，旨在通過智能化、自動化的手段，提升稽核工作效率與質(zhì)量，為電信運營商及其他行業(yè)的稽核工作提供參考和借鑒。

二、稽核工作的歷史演進

（一）手工稽核階段

在改革開放初期，我國的稽核工作主要依賴于手工操作?；巳藛T需要翻閱大量的紙質(zhì)賬本和憑證，進行逐筆核對。這種方式效率極低，且難以應(yīng)對日益增長的經(jīng)濟活動。

（二）信息化稽核的起步

自20世紀(jì)90年代末以來，隨著我國經(jīng)濟的快速發(fā)展和計算機技術(shù)的廣泛普及，信息化稽核工作正式起步。稅務(wù)部門在這一時期開始引人計算機系統(tǒng)進行數(shù)據(jù)處理與存儲，同時，一些基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)分析工具也逐漸被納入稽核工作的范疇中。

（三）信息化稽核的跨越式發(fā)展

近年來，特別是2010年以來，我國的信息化稽核工作取得了長足進步。大數(shù)據(jù)、云計算等技術(shù)的應(yīng)用使得稽核工作更加高效和智能化。此外，我國還加強了與國際社會的合作與交流，學(xué)習(xí)借鑒國際先進經(jīng)驗和技術(shù)成果，推動稽核工作不斷發(fā)展。

三、國內(nèi)稽核主要應(yīng)用領(lǐng)域

（一）金融領(lǐng)域

在金融領(lǐng)域，稽核工作扮演著至關(guān)重要的角色，如確保金融機構(gòu)遵守相關(guān)法規(guī)、保護投資者利益、維護金融市場的穩(wěn)定等。金融稽核，亦稱“金融內(nèi)審”，是金融機構(gòu)內(nèi)部審計的一部分，包括財務(wù)報表稽核、風(fēng)險管理稽核、內(nèi)部控制稽核和合規(guī)性稽核等。

（二）電信運營商領(lǐng)域

在電信運營商領(lǐng)域，稽核工作的應(yīng)用廣泛而重要。其中，網(wǎng)絡(luò)費用稽核、市場業(yè)務(wù)稽核和政企業(yè)務(wù)稽核是三個尤為關(guān)鍵的方向。其中，網(wǎng)絡(luò)費用稽核主要通過對合同協(xié)議的審查和報賬繳費稽核，及時發(fā)現(xiàn)和攔截跑冒滴漏、小鬼當(dāng)家問題，實現(xiàn)降本增效和精細(xì)管理；市場業(yè)務(wù)稽核側(cè)重于市場推廣、業(yè)務(wù)拓展等方面的合規(guī)性檢查，防止不正當(dāng)競爭和欺詐行為，保障市場業(yè)務(wù)的拓展效率和質(zhì)量；政企業(yè)務(wù)稽核主要關(guān)注為政府和企業(yè)客戶提供的通信服務(wù)的合規(guī)性和服務(wù)質(zhì)量，確保按照合同約定提供高質(zhì)量的通信服務(wù)，以提升客戶滿意度和忠誠度。

四、稽核工作目前存在的主要問題

（一）稽核工作人力成本高，效率低下

以人力為主的稽核，主要是在數(shù)據(jù)比對的基礎(chǔ)上，采用人工操作或者人工點算的方式，進行篩選、統(tǒng)計、匹配和判定。從目前的工作效能來看，人工稽核的人力資源耗用是巨大的。同時，由于人工的固有特性對于重復(fù)工作的疲勞敏感，稽核類型的工作出錯率較高，統(tǒng)計效率較低。另外，由于圖片和圖像類資料的稽核對于人工識別的專業(yè)性和專注力要求極高，因此，在各種實際的應(yīng)用場景中，對于專業(yè)數(shù)據(jù)的自動化、數(shù)智化處理需求顯得尤為迫切。

（二）稽核過程中需要熟練運用參考大量的法規(guī)、政策和規(guī)則

稽核過程是一個兼顧財會、金融、法律、企業(yè)管理規(guī)范制度、業(yè)務(wù)實際流程等綜合內(nèi)容的復(fù)雜過程。其中，對法律法規(guī)的解讀和運用、對企業(yè)政策制度流程的正確理解，以及對實際案例的正確借鑒，都要求較高的專業(yè)認(rèn)知能力和專業(yè)經(jīng)驗。從目前稽核隊伍的人力資源配置來說，要求高、任務(wù)重，亟待優(yōu)質(zhì)工具軟件和數(shù)智化系統(tǒng)作為重要的技術(shù)支撐。

（三）傳統(tǒng)方法風(fēng)險識別能力有限，依賴人工經(jīng)驗難以發(fā)現(xiàn)潛在風(fēng)險

傳統(tǒng)方法主要指的是在數(shù)據(jù)規(guī)律、數(shù)據(jù)表現(xiàn)的具體案例里，通過合理推斷、數(shù)據(jù)比較、數(shù)學(xué)模型的擬合等過程，對于實際數(shù)據(jù)表現(xiàn)進行評估的方法。這種方法符合人工工作的邏輯思維，但是在大范圍、大數(shù)據(jù)、大時間跨度的條件下，發(fā)揮異常困難，而且風(fēng)險評估的能力非常單薄。AI大語言模型目前已經(jīng)在各類系統(tǒng)嶄露頭角，但是系統(tǒng)化、規(guī)范化的AI稽核工具手段和操作規(guī)程，依然是稽核工作的痛點和重大需求。在現(xiàn)有稽核系統(tǒng)已經(jīng)初步具備AI稽核能力的前提下，如何進一步提質(zhì)增效，是值得人們深入研究和探討的課題。

在深人研究近年來行業(yè)技術(shù)革新的基礎(chǔ)上，本文系統(tǒng)地梳理和總結(jié)了以網(wǎng)絡(luò)費用稽核為代表的稽核工作數(shù)智化轉(zhuǎn)型的幾個方向。

五、數(shù)智化轉(zhuǎn)型浪潮中的稽核工作革新方向

（一）IPA引領(lǐng)智能機器人：數(shù)字員工新篇章

網(wǎng)絡(luò)費用稽核工作包含大量重復(fù)的電腦端人工操作，例如，查看每張稽核單下載附件后關(guān)閉附件，對每張工單的每個稽核點逐一進行審核，有些稽核點甚至需要登錄其他系統(tǒng)查找相關(guān)數(shù)據(jù)或資料。在特殊時期如月末關(guān)賬和年底沖刺，工單壓力大時需要人工加班，而平時工單量可能并不飽和，導(dǎo)致工單潮汐現(xiàn)象明顯，造成人力資源的浪費。若升級稽核系統(tǒng)，存在系統(tǒng)改造困難且周期較長的問題，因此，亟須通過智能化的小工具、針對具體場景實現(xiàn)IT換人。

機器人流程自動化，即RPA（RoboticProcessAutomation），是IT領(lǐng)域的一種新興技術(shù)，它能夠創(chuàng)造高效的自動化工具，用來模擬人工的鼠標(biāo)點擊、鍵盤輸入等操作，以及跨系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集和處理等事務(wù)性工作，輔助或代替員工完成一些大量的、重復(fù)性的工作，相當(dāng)于企業(yè)的“數(shù)字化”員工。這有助于提高工作效率、減少出錯情況。IPA即“AI+RPA”的多重融合技術(shù)，基于IPA技術(shù)可快速構(gòu)建和管理軟件機器人，使其在軟件自動化能力基礎(chǔ)上具備智能分析、識別、判斷和決策等能力，從而代替人自動完成大部分線上手工操作。

智能機器人數(shù)字員工具備“三不一低一能”的特征，即“不改變原有系統(tǒng)、不泄漏用戶數(shù)據(jù)、不限制操作系統(tǒng)、低成本系統(tǒng)融合和 7 × 2 4 小時在線，能幫助員工減負(fù)增值”，從而降低企業(yè)運營成本，提升企業(yè)生產(chǎn)效率，且避免人為操作錯誤帶來的安全風(fēng)險。

集團公司已開發(fā)磐匠平臺，實現(xiàn)數(shù)字員工全生命周期一站式服務(wù)。在網(wǎng)絡(luò)費用稽核領(lǐng)域，可在此平臺上開發(fā)稽核工單附件自動下載數(shù)字員工、合規(guī)性自動審查數(shù)字員工、報表定期自動整理數(shù)字員工、風(fēng)險自動識別標(biāo)識數(shù)字員工、風(fēng)險提示郵件自動發(fā)送數(shù)字員工等，構(gòu)建了一支“有技能、有效能、有動能”的數(shù)字員工隊伍，為公司數(shù)智化轉(zhuǎn)型和高質(zhì)量發(fā)展貢獻力量。

（二）機器視覺技術(shù)革新：圖片稽核自動化

在網(wǎng)絡(luò)費用稽核領(lǐng)域，存在較多需要稽核圖片的場景，例如，網(wǎng)絡(luò)電費繳費單需要稽核電表照片；對于用電量超標(biāo)的站點需要提供鉗表照片；站點租賃費合同稽核需要稽核合同掃描件；網(wǎng)絡(luò)維修費稽核需要稽核審批表、結(jié)算表掃描件等。存在同一圖片在多個賬期繳費單重復(fù)使用、裁剪后重復(fù)使用、圖片模糊不清、圖片不合規(guī)等情況。

以網(wǎng)絡(luò)電費稽核為例，所有繳費單均需要提供電表照片，有時一張繳費單對應(yīng)幾百個電表照片，依靠人眼稽核難度大且稽核精準(zhǔn)度低。受限于人腦記憶能力難以發(fā)現(xiàn)跨賬期重復(fù)使用的圖片，且在稽核工單盲搶模式下，每個稽核員只處理部分工單而非全量工單，因此，亟須建立圖片稽核規(guī)則并通過自動化工具實現(xiàn)。

一是通過機器視覺識別疑似模糊圖像。首先進行圖像預(yù)處理，將彩色圖像灰度化、應(yīng)用濾波算法（如均值濾波、中值濾波、高斯濾波等）以消除噪聲、設(shè)置閾值簡化圖像以減少計算量；然后進行頻域分析、使用邊緣檢測算子（如Sobel、Scharr、Laplacian等）進行邊緣檢測來提取特征；接著，可基于邊緣的方法、基于頻域的方法或基于機器學(xué)習(xí)的方法來評估模糊度\"；最后，根據(jù)模糊度評估結(jié)果進行決策，可將圖片標(biāo)記為疑似模糊圖像系統(tǒng)自動退單要求提單人重新提供清晰圖片，或使用圖像增強技術(shù)來提升清晰度。

二是通過機器視覺識別疑似重復(fù)圖像。首先，將彩色圖像灰度化、去除噪聲后進行尺寸歸一化；然后使用關(guān)鍵點識別技術(shù)（例如SIFT、SURF、ORB等算法）來探測圖像中的關(guān)鍵點或興趣點，對每個關(guān)鍵點生成一個特征描述子2，并將特征描述子進行編碼，生成特征向量;接著，將待檢測圖像的特征向量與圖像庫中的特征向量進行特征匹配，計算相似度，并設(shè)定相似度閾值。若超過該閾值，則可以判斷圖片為重復(fù)；最后，對匹配結(jié)果進行驗證和過濾，對重復(fù)圖像進行標(biāo)記和輸出。

三是通過機器視覺識別疑似無效盯防圖像。首先通過灰度化、去噪、對比度增強和邊緣檢測等對圖像進行預(yù)處理；然后使用目標(biāo)檢測、圖形分割算法（如YOLO、SSD、FasterR-CNN等）來定位目標(biāo)位置，區(qū)分目標(biāo)物體和背景；接著提取目標(biāo)特征，包括形狀、大小等視覺特征，以及運動軌跡、速度等動態(tài)特征；最后使用分類器（如支持向量機、決策樹、隨機森林等）或深度學(xué)習(xí)模型（如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN），對提取的特征進行分類和識別[3]，并將測試圖像的特征與訓(xùn)練得到的模型進行匹配，實現(xiàn)對目標(biāo)的準(zhǔn)確識別和分類。

一個開源的、支持多平臺的計算機視覺和機器學(xué)習(xí)庫OpenCV（Open Source Computer Vision Library），已經(jīng)集成了超過500種圖像處理算法。同時提供了Python和MATLAB等語言的接口，并且支持Windows、Linux和MacOS等多個主流操作系統(tǒng)。因此，可以引入OpenCV實現(xiàn)疑似模糊圖像檢測、疑似重復(fù)圖像檢測和疑似無效盯防圖像檢測[4，達到對網(wǎng)絡(luò)費用稽核圖片進行自動稽核的目標(biāo)。

（三）大語言模型驅(qū)動：智能知識庫的研發(fā)

隨著業(yè)務(wù)的迅速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)費用稽核領(lǐng)域的稽核規(guī)則也在不斷調(diào)整和優(yōu)化。為有效提升工單質(zhì)量，降低費用風(fēng)險，需及時將稽核規(guī)則同步至省市稽核工單提單人員和審核人員。傳統(tǒng)的知識庫存在系統(tǒng)建設(shè)和維護成本高、知識分類和歸檔難度大、交互性差、信息一致性和準(zhǔn)確性低等問題。為了克服這些缺點，需要更加智能化、個性化、交互化的現(xiàn)代智能知識庫系統(tǒng)，以提高用戶體驗和工作效率。大語言模型強大的泛化能力和表達能力、在通用任務(wù)上的優(yōu)越表現(xiàn)，以及在零樣本環(huán)境下表現(xiàn)出的出色的學(xué)習(xí)能力，使得面向特定領(lǐng)域應(yīng)用的大語言模型遷移學(xué)習(xí)研究成為熱門，使大語言模型強大的能力逐漸滲透到各個領(lǐng)域[5]。

企業(yè)需要根據(jù)自身的業(yè)務(wù)特點，采用基礎(chǔ)模型和領(lǐng)域模型分層規(guī)劃?；A(chǔ)模型為預(yù)訓(xùn)練大模型，提供通用能力。在此基礎(chǔ)上，通過后預(yù)訓(xùn)練、精調(diào)等技術(shù)手段開發(fā)面向特定應(yīng)用場景的領(lǐng)域模型。最后，基于這些領(lǐng)域模型、面向各場景打造不同應(yīng)用。

基于大語言模型的知識庫是一個包含大量語言模型的數(shù)據(jù)庫，這些語言模型具有廣泛的知識和能力，可以用于各種自然語言處理任務(wù)，能更深入理解語言的復(fù)雜性，同時可以根據(jù)需要進行擴展和更新，保持與時俱進。此外，用戶可以通過評論或討論等方式參與知識庫的建設(shè)和維護，使得知識庫更加活躍和有效。構(gòu)建一個基于大語言模型的專門用于網(wǎng)絡(luò)費用稽核的智能知識庫，可以按照以下步驟進行：

1.數(shù)據(jù)收集與處理。從不同系統(tǒng)收集和整合網(wǎng)絡(luò)費用稽核所需的數(shù)據(jù)，包括賬單、合同、服務(wù)協(xié)議、費用標(biāo)準(zhǔn)等，對收集到的文本數(shù)據(jù)進行清洗，并進行必要的標(biāo)注，為后續(xù)的模型訓(xùn)練提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集。

2.模型選擇與訓(xùn)練?？梢赃x擇現(xiàn)有的開源大模型如GPT、BERT等，或其他先進的自然語言處理模型。根據(jù)網(wǎng)絡(luò)費用稽核的特點，通過定制化訓(xùn)練使模型熟悉相關(guān)的稽核知識和規(guī)則，提高模型在網(wǎng)絡(luò)費用稽核領(lǐng)域的理解和生成能力。

3.知識庫構(gòu)建。將訓(xùn)練好的模型與知識庫系統(tǒng)結(jié)合，將知識以結(jié)構(gòu)化的方式存儲在數(shù)據(jù)庫中，便于檢索和利用。同時，開發(fā)能夠處理自然語言查詢的接口，使得用戶可以通過自然語言提出需求，系統(tǒng)能夠理解并做出相應(yīng)的響應(yīng)。

4.持續(xù)學(xué)習(xí)和更新。實施機制以不斷更新模型，適應(yīng)新的稽核規(guī)則和不斷變化的環(huán)境。通過對用戶反饋的分析，不斷優(yōu)化模型的性能和知識庫的內(nèi)容。

5.安全與合規(guī)性評估。確保在數(shù)據(jù)處理和存儲過程中遵守相關(guān)的數(shù)據(jù)保護法規(guī)，保證用戶數(shù)據(jù)的隱私和安全，且符合行業(yè)規(guī)范和政策要求，避免違規(guī)操作。

6.系統(tǒng)集成和測試。將智能知識庫集成到現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)費用稽核系統(tǒng)中，并在實際應(yīng)用場景中進行測試，收集反饋，不斷優(yōu)化模型的理解和響應(yīng)能力，提升準(zhǔn)確性，確?；巳藛T能夠有效地使用智能知識庫來輔助工單處理。

在知識庫問答領(lǐng)域，任務(wù)被細(xì)分為兩大類：簡單問答和推理問答。簡單問答處理的是較為直接的問題，通常只涉及單個三元組信息。然而，推理問答則更具挑戰(zhàn)性，它要求系統(tǒng)不僅具備集合操作的能力，還需處理多跳路徑和屬性比較等復(fù)雜推理技巧[7]。

針對這一任務(wù)，目前的主流解決方案涵蓋了有監(jiān)督的語義解析法，這種方法依賴于大量標(biāo)注數(shù)據(jù)進行模型訓(xùn)練；弱監(jiān)督的語義解析法，它在標(biāo)注數(shù)據(jù)有限的情況下依然能發(fā)揮一定效用；還有關(guān)系路徑法，它通過構(gòu)建關(guān)系路徑來實現(xiàn)推理過程等。[8]

這樣，知識庫能具備識別用戶自然語言提問的能力，并能自動捕捉和存儲相關(guān)知識，以便后續(xù)精準(zhǔn)識別其他用戶不同表達方式的提問并檢索到問題的答案，從而有效減少知識庫歸檔和維護成本，同時顯著提升效率。

（四）多模態(tài)數(shù)據(jù)挖掘：風(fēng)險識別的新動能

傳統(tǒng)的大數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)雖然為企業(yè)和組織帶來了許多價值，但也存在一些缺點和弊端：一是過于依賴數(shù)據(jù)的質(zhì)量和完整性。如果原始數(shù)據(jù)存在缺失值、異常值、重復(fù)值等，分析結(jié)果可能會受到影響，進而導(dǎo)致錯誤的決策；二是難以應(yīng)對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)的大數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)主要關(guān)注結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，但在實際應(yīng)用中，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)占據(jù)了很大的比例，例如，網(wǎng)絡(luò)費用稽核中存在大量文本和圖片等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)技術(shù)對這些非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理和分析能力有限，難以充分利用這些數(shù)據(jù)的價值。

自然語言處理、計算機視覺和數(shù)據(jù)挖掘是三個獨立的技術(shù)領(lǐng)域，各自有不同的研究方法和應(yīng)用場景[5，這三個技術(shù)領(lǐng)域結(jié)合起來的多模態(tài)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能綜合處理并分析不同模式的數(shù)據(jù)，如文本、圖像、聲音等，以提取有用信息和知識。這項技術(shù)通常涉及以下幾個關(guān)鍵步驟：

數(shù)據(jù)集成：將來自不同源的多模態(tài)數(shù)據(jù)進行整合，構(gòu)建一個統(tǒng)一的數(shù)據(jù)集，以便進行后續(xù)處理。

特征提?。横槍γ糠N模態(tài)的數(shù)據(jù)，提取能夠表征數(shù)據(jù)本質(zhì)特性的特征。例如，在文本數(shù)據(jù)中，可以提取詞頻、詞向量等特征；在圖像數(shù)據(jù)中，可以提取顏色、形狀等特征。

跨模態(tài)特征轉(zhuǎn)換：由于不同模態(tài)的數(shù)據(jù)具有不同的表達形式，需要通過一定的算法將一種模態(tài)的特征轉(zhuǎn)換為另一種模態(tài)的特征，以實現(xiàn)跨模態(tài)的信息融合。

數(shù)據(jù)分析和挖掘：應(yīng)用統(tǒng)計學(xué)習(xí)、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等方法對集成和轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)進行分析和挖掘，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性和潛在模式。

知識表示和應(yīng)用：將挖掘得到的知識進行表示，如構(gòu)建語義網(wǎng)絡(luò)、生成知識圖譜等，進而應(yīng)用于諸如智能搜索、自動化摘要、圖像分類等。

在網(wǎng)絡(luò)費用稽核工作中，應(yīng)用多模態(tài)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，能充分整合不同來源、不同格式的數(shù)據(jù)，包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，以及多媒體數(shù)據(jù)等，如電表照片、賬單信息、備注信息、審批表、結(jié)算表、說明文件等，通過對這些數(shù)據(jù)進行融合分析，可以更加全面、深入挖掘風(fēng)險線索和風(fēng)險案例，彰顯稽核價值。同時，結(jié)合數(shù)據(jù)和文本的挖掘結(jié)果，可以構(gòu)建更加精準(zhǔn)的風(fēng)險預(yù)測模型，從而提前發(fā)現(xiàn)可能的風(fēng)險，及時進行干預(yù)。這樣不僅提高了稽核工作的效率，也大幅提升了稽核工作的準(zhǔn)確性。

六、結(jié)束語

在數(shù)智化轉(zhuǎn)型的浪潮中，網(wǎng)絡(luò)費用稽核工作的轉(zhuǎn)型升級勢在必行。相信通過深度整合IPA工具、大語言模型、機器視覺，以及多模態(tài)數(shù)據(jù)挖掘等尖端技術(shù)，稽核工作的效率和準(zhǔn)確性將實現(xiàn)質(zhì)的飛躍，為企業(yè)風(fēng)險管理和內(nèi)部控制筑牢堅實防線。展望未來，稽核工作將持續(xù)邁向智能化、自動化的新高度，為企業(yè)的穩(wěn)健發(fā)展和價值創(chuàng)造注入源源不斷的動力。

作者單位：羅金花 陽耀黃實秋中國移動通信集團廣東有限公司