春节期间最火爆的消息莫过于中国人工智能DeepSeek的崛起，亲测一下确实牛掰！
突然之间，感叹多年前计算机审计的兴起，再到自然语言处理、机器学习与大数据分析技术，逐步实现了风险识别、流程合规性检查、异常行为侦测等核心功能的智能化升级。那么在人工智能时代，在deepseek这种深度思考模式下，审计监察工作与以前的数字化审计相比有何不同呢？
通过自动化分析企业多源数据（如财务记录、采购订单、系统日志），可生成动态风险热力图，量化评估各业务单元的风险等级。
例如，其内置的算法模型能识别费用报销异常、供应商集中度过高等隐性风险，并基于风险评分优先级分配审计资源。如某公司审计实践中，通过DeepSeek分析供应商中标率突增的异常数据，成功定位采购员违规设置招标参数的舞弊行为。
此外，结合国家政策动态，可实时更新合规规则库，预警政策敏感性风险（如利用网络爬虫技术实时抓取各地以旧换新政策）。
其实这一点跟以往的大数据审计或者说数字化审计模式还是有些类似的，只不过智能化审计或许不再需要审计人员再去思考经验如何去沉淀，而是完全交给计算机。
传统审计依赖人工抽样与穿行测试，效率低且覆盖面有限。DeepSeek或可支持对关键控制点（如审批权限、职责分离）进行全量自动化测试。
例如，通过指令触发测试（如“验证所有金额>50万元的合同是否经过法务审核”），系统可批量验证财务报告相关控制的运行有效性，并自动生成标准化审计底稿（含证据截图、分析结论及风险评级）。
在内控审计中，这一功能可将测试周期或可大大缩短，从而提升效率。同时，DeepSeek还可以利用自身的学习能力持续、动态监控库存周转率、部门费用超预算等指标，实时推送预警，实现从“事后审计”向“事中干预”的转变。
这一点的自动化测试，比数字化审计时代更加智能了，完全不需要审计人员再去干预，而是通过深度思考后指出不足之处。
DeepSeek还可以基于无监督学习与图神经网络技术，未来或可检测出员工行为与交易数据中的异常模式。例如：
舞弊行为侦测：
通过分析系统登录记录、敏感数据访问行为，识别未经授权的操作（如线下绕审、关联方利益输送）；
供应链风险防控：
结合供应商历史报价与合同履约率，发现虚构供应商或虚假订单拆分等风险。
在物流领域，可通过分析重量、体积与运费数据，构建运费异常风控模型，结合行为信息（如异常操作时间、审批流程信息）锁定舞弊线索。
在以前数字化审计时代，最头疼的事情莫过于企业数据结构问题，比如OA等系统的属于非结构化数据，而生产系统的又属于结构化数据，二者之间又存在联系，以往的技术难以实现对非结构化数据的自动化抓取和审计。
现在通过DeepSeek的API或ETL工具整合ERP、OA系统等异构数据源，实现结构化与非结构化数据（如合同文本、邮件）的统一管理。
例如，在采购审计中，系统可自动关联供应商资质、合同条款与履约记录，生成全流程风险视图。同时，其可视化看板功能可将审计发现按风险类型与责任部门分类，辅助管理层优化治理机制。
当然，这也是在有效的数据治理环境下把电子数据质量提升的根本要求。
DeepSeek的成功应用需依赖“技术-流程-人才”三者的深度融合。
跨部门协作：
与IT部门协同确保数据接口稳定性，与业务部门沟通将审计发现转化为治理优化建议（如增设电子审批流程）；
人才能力升级：
审计人员需从传统“查账型”向“数据洞察型”转型，掌握基础算法逻辑（如聚类分析、异常检测）与工具操作技能。这样一来，未来审计团队能力矩阵将面临重构，比如：
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传统审计师：40% → 20%
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数据分析师：30% → 50%
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模型训练师：0% → 30%
纵观国内企业的审计监察生态，或许有些企业的审计监察还在原始阶段，有些企业的数据质量也不支持做出如此大的改变。
未来的审计如何变革，才能搭上技术的潮流，才能在最优效率和成本优势下为企业创造价值呢？
然后需要考虑的是，每个企业都需要这样的智能化审计吗？最后需要考虑的是，到底是企业自建培训这样的审计模型，还是外部一家服务咨询企业通过大量企业的风控信息，实现大一统的大模型训练，再向企业提供服务。
审计是一项很敏感的工作，有的企业是为政治而生，有的企业是为经营而活，要真想大面积引入人工智能技术，或许还真有很长的一段路要走吧！
单位：顾家家居 审计总监
