收藏！如何用DeepSeek辅助完成审计工作

导读：随着数字化技术的快速发展，审计行业正经历着前所未有的变革。DeepSeek作为一款专为企业内部审计设计的人工智能工具，通过整合自然语言处理（NLP）、机器学习和大数据分析技术，为审计工作提供了全新的解决方案。

一、Deepseek在审计工作中的实际应用案例

（一）应收账款审计：智能穿透百万级交易 

某制造业企业年交易量达300万笔，传统抽样审计需3人工作15天。使用DeepSeek后，通过导入全年应收款明细，输入指令：“分析2023年应收账款，标记同时满足：同一客户连续3次折让>5%、账期缩短>20天、单笔金额>50万的交易”，系统仅用10分钟输出32笔可疑交易，经核实发现4笔虚假销售。

（二）固定资产审计：AI视觉识别实战 

审计某电厂价值50亿的3000台设备时，使用DeepSeek的AI视觉识别功能，通过手机拍摄设备铭牌（支持模糊、反光场景），系统自动识别型号编码、购置日期、折旧信息，并实时比对ERP系统数据，发现17台设备编码改

（三）费用审计：智能模式识别 

某上市公司年差旅费1.2亿，传统审计覆盖不足5%。使用DeepSeek后，导入3年差旅数据（含发票影像），输入指令：“按部门分析差旅费，标记同一日期多地住宿的异常报销”，系统快速识别出15笔“同一日期多地住宿”的异常报销，涉及金额8.7万元。

（四）采购审计：智能分析与证据链生成 

DeepSeek通过分析供应商历史报价、合同履约率，发现某供应商3个月内中标率突增80%，进一步定位至采购员违规设置招标参数，系统自动生成违规证据链。

（五）IT系统审计：实时监控与安全预警 

在监控系统权限变更日志时，DeepSeek发现未授权的数据库管理员账户创建行为，触发即时安全预警。

二、DeepSeek在审计工作中的操作流程 

（一）数据整合与权限管理 

多源数据接入：集成ERP（如SAP、Oracle）、OA系统、数据库、日志文件等，支持结构化与非结构化数据（如合同文本、邮件）。通过API或ETL工具实现数据实时同步。

敏感信息保护：启用角色权限分级（如审计员仅可访问被审计部门数据），支持数据脱敏（如隐藏员工身份证号、银行账号）。

（二）审计计划与执行 

智能审计计划生成：输入业务目标（如“评估采购流程合规性”），DeepSeek自动推荐审计范围、抽样方法、测试程序。

自动化测试与底稿生成：通过自然语言指令触发测试（如“验证2023年所有金额＞50万元的合同是否经过法务审核”），自动生成标准化审计底稿，包含证据截图、分析结论及风险评级。 

（三）问题跟踪与整改闭环 

问题自动归类：将审计发现按风险类型（如“内控缺陷”“操作错误”）、责任部门分类。

整改跟进看板：可视化展示整改进度，设置超期提醒。

典型工作流优化示例：

传统函证控制（8小时）→ AI辅助流程：

1.上传500份回函扫描件（30分钟）

2.指令“识别所有回函差异项，比对发函清单”（2分钟）

3.人工复核AI标记的12份异常函证（1小时）

效率提升：6.5小时（81%）

三、最佳实践与风险提示

（一）提升效能的策略 

模型定制化训练：企业可以上传历史审计案例，对DeepSeek模型进行微调，以适应行业特性。知识库共享：将已验证的审计规则存入共享库，供团队复用。 

（二）关键注意事项 

避免过度依赖AI：对于高风险领域，如管理层凌驾于内控之上，需结合人工访谈和现场检查。算法可解释性：定期审查模型决策逻辑，确保其符合审计准则。法规动态适配：订阅DeepSeek合规库更新，及时调整审计程序。 

（三）跨部门协作建议 

与IT部门协同：确保系统接口稳定性与数据完整性。与管理层沟通：将审计发现转化为治理优化建议。

四、注意事项：

1.数据安全：使用前需通过企业信息安全评估，建议采用本地化部署版本

2.交叉验证：对AI提供的法规条款，需在财政部官网二次确认

3.人机协作：AI分析结果需经项目经理复核，如关联方识别准确率约85%，需人工补充核查

进阶应用建议：

• 搭建定制知识库：上传企业历年审计调整分录，训练专属模型识别常见错误

• 监管问询预警：设置监控指令“每日扫描证监局最新处罚案例，匹配我司业务领域”

通过合理使用，DeepSeek可将常规审计程序效率提升40%-60%，同时通过大数据分析能力增强风险识别精度。建议从具体模块开始试点（如分析程序），逐步建立人机协同工作机制。

来源：云端财务