DeepSeek赋能审计全流程智能化转型实战

（一）AI大模型、DeepSeek与审计智能化转型

1.AI大模型的工作机制、对比分析

2.DeepSeek的核心能力、优势、部署与通用技能

3.审计全流程智能化转型路径

（1）从传统抽样审计到全量数据分析的范式转变

（2）AI驱动下的审计效率提升与风险覆盖度扩展

4.大模型在内部审计领域的应用局限

（二）审计计划阶段：智能风险评估与方案制定

1.AI驱动的风险评估体系构建

（1）基于DeepSeek的企业经营数据自动采集与风险画像生成

（2）行业风险知识库调用与风险权重动态调整

2.智能化审计计划编制

（1）风险导向的审计重点智能识别（资金流/供应链/内部控制）

（2）资源分配优化模型：人力、时间、技术资源的AI建议方案

3.审计方案自动生成技术

（1）通过自然语言交互定制审计程序（如："生成销售循环实质性程序方案"）

（2）法规库自动匹配：最新审计准则与行业监管要求的智能嵌入

（三）审计实施阶段：AI增强型执行工具

1.智能访谈支持系统

（1）访谈提纲自动生成：基于被审计单位业务特征的个性化问题设计

（2）语音转写与语义分析：实时提取风险线索并生成跟进问题

2.全维度数据分析平台

（1）财务数据异常检测：运用孤立森林算法识别舞弊模式

（2）非结构化数据处理：合同文本/邮件往来/社交数据的风险挖掘

（3）跨系统数据关联分析：ERP+OA+银行流水的一致性校验

3.审计证据智能管理

（1）证据链自动构建：时间轴视图与逻辑关系图谱生成

（2）电子取证增强：敏感信息自动标注与版本比对

（四）审计报告阶段：智能洞察与可视化呈现

1.AI报告生成系统

（1）风险等级智能判定：基于证据链的自动评级（重大/重要/一般）

（2）报告内容结构化生成：问题描述+影响分析+整改建议的AI协同撰写

2.动态可视化仪表盘

（1）资金流向热力图、风险分布雷达图等智能图表生成

（2）交互式报告设计：关键指标钻取分析与实时更新

3.汇报支持系统

（1）PPT智能生成：从文字报告到演示文稿的自动转换

（2）问答预演模块：基于历史数据的质询问题预测与应对建议

（五）持续审计与智能风控

1.实时监控系统搭建

（1）审计模型持续训练：异常交易检测算法的自优化机制

（2）RAG技术应用：动态更新的行业风险知识库构建

2.智能预警体系

（1）供应商信用评估：多维度数据的自动化评分与预警

（2）经营风险预测：基于机器学习的企业健康度诊断模型

模块二、AI赋能审计智能化实践与案例

（一）审计智能化关键技术及应用工具

1.大数据分析建模、审计画像、审计知识图谱、非结构化数据转化、审计语音识别、RPA 机器人、机器学习算法等技术及其应用

2.应用案例介绍

（二）AI赋能下的审计数据挖掘与管理

1.数据挖掘技术介绍

2.大数据环境下审计数据的特点

3.审计数据的管理

4.案例与实务

（三）审计大模型及其在审计工作中的应用

1.审计大模型的构建思路

（1）如何构建审计专用语料库

（2）大模型如何重构审计作业

2.审计AI大模型在审计管理、审计底稿编制、审计知识检索、审计报告生成等场景中的应用

模块三、标杆案例（据实安排）

1.案例一：某世界领先的物流装备和能源装备制造集团数字化审计实践

2.案例二：基于Deepseek的某石化公司大模型建设及应用、Deepseek与该公司审计大模型的兼容及应用介绍