一、引言

DeepSeek是由杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司（简称“深度求索”）开发的一款人工智能助手，2025年1月20日，“深度求索”正式发布DeepSeek-R1模型，并同步开源模型权重。作为中国自主研发的AI语言模型，DeepSeek以其强大的自然语言处理能力和学习能力，推动了全球人工智能技术的迅猛发展，同时也加速了各行各业与人工智能技术的融合进程，它在未来会改变很多行业的运营方式，审计领域也不例外。

在如今数字经济高速发展的大背景下，政府审计正面临数据规模指数级增长、业务复杂度持续提升的双重挑战，传统的抽样审计方法已经难以满足全量数据分析的需求，人工智能技术的出现为审计模式革新提供了新的可能性。作为全球领先的人工智能大模型，DeepSeek通过将语言理解、数据分析与模式识别能力深度融合，正在重塑政府审计工作的技术模式。

本文将从人工智能技术在政府审计中的赋能升级、模型构建、风险维度、应对策略四个方面，系统探讨DeepSeek在政府审计领域的应用和升级，在做好风险防控的同时，推动政府审计从合规性审查向“政策－绩效－风险”三位一体监督转型，进一步提升审计工作效率和质量，保障财政资金安全运行。

二、人工智能审计的赋能升级

（一）数据资源智能整合

在数字政府建设不断趋于完善的情况下，政府审计工作往往涉及海量数据资源，如财政、税务、社保、资产等多类核心数据，传统审计面临数据孤岛问题，仅前期处理数据就需要耗费大量的人力和时间，而使用DeepSeek则可以实现数据的快速清洗、整理和标准化，显著减少审计人员处理数据的工作量，减少错误率，精准发现数据资源中存在的问题，为审计决策提供强有力支持。

（二）技能方法智能提升

传统的政府审计工作非常依赖审计人员的人工手段和力量，且受限于抽样方法、审计人员的个人能力、审计项目周期时长等因素，不但耗时长、人员多，而且审计结果无法做到全覆盖，存在一定的局限性。而DeepSeek利用人工智能技术强大的机器学习算法和语言处理能力，可以快速处理各类资源数据，实现多源数据的整合与分析，在审计过程中通过多维度的数据分析检查异常行为，帮助审计人员发现数据间存在的潜在问题和异常关联，使得政府审计工作拓宽问题领域、提升覆盖范围。

（三）多维数据智能融合

在政府审计中，审计人员除了面临海量的数据，还要处理大量的非结构化数据，例如采购合同、招标标书等文档资料，只能采用抽样检查的方法，无法做到全量检索。DeepSeek的Transformer架构支持对结构化与非结构化数据的协同分析，在政府审计中，DeepSeek可以同步处理结构化数据（ERP、财务数据）、非结构化数据（文本文档）和多模态数据（音频视频）等，通过跨模态特征提取，将各类数据进行量化处理和分析，从而甄别出某单位或部门在财务、业务等方面存在的问题和疑点。

（四）政策法规智能检索

政府审计往往需要结合相关的政策法规查找问题，确认是否存在重大政策未落实、违规使用资金等问题，而在现行法规政策种类繁多、条件复杂的情况下，审计人员需要花费大量时间进行整理和提炼，人工智能的出现就可以协助我们完成此工作。DeepSeek通过语义理解、知识推理，可以对现行的政策、法规等进行深度学习，推理出政策执行过程中可能出现的风险和漏洞，为审计人员提供思路和方法，进而更准确地发现问题。

（五）报告描述智能优化

传统的政府审计报告编制过程繁琐耗时，且质量易受项目负责人个人经验和能力影响，导致内容可能不够全面和深入。DeepSeek技术在审计报告生成与解读方面带来了显著提升，它利用自然语言生成技术和智能解读功能，能将复杂的审计发现转化为清晰易懂的报告描述，还可以通过自动生成图表进行可视化展示，从而显著提高审计报告的可读性，帮助阅读者迅速把握审计报告的核心要点，为更高效地解决问题提供有力支撑。

三、人工智能审计的模型构建

（一）深度构建知识体系

DeepSeek的对比学习算法、图神经网络技术等优势，让它可以构建包含数以百万计的审计实体和关系的行业的知识体系，涵盖了会计准则、重大政策、行业风险特征等核心要素，同时可以极大地提升风险管控的有效性和响应的及时性，为审计决策层提供有力的风险信息支持。通过对比学习算法和图神经网络技术，DeepSeek能够智能生成实时的资金分析图表、自动识别不同地区的政策差异、精准量化分析潜在风险，这使它能够迅速捕捉到数据中存在的异常波动和潜在的风险隐患，确保审计判断的合规性。例如在政策执行审计中，需实时跟踪超若干项重大政策的执行情况，利用DeepSeek通过语义分割技术提取政策条款中的“约束条件－执行标准－禁止事项”构建政策知识引擎，建立政策条目与会计科目、预算项目的关联矩阵，进而执行相关校验，发现刚性约束违反和执行标准偏离政策的情况，并分析可能存在的重大政策执行不到位的问题。

（二）自主识别动态风险

DeepSeek强化学习的动态建模、实时监控和预警能力，使其除了具备风险场景自适应能力外，还具有强大的预测分析功能，可以帮助审计人员预测未来可能出现的风险，从而提前采取针对性的防范措施，有效提高被审计单位的风险应对能力和业务稳健性。例如在税收征管审计中，DeepSeek通过分析近几年某企业的进销项发票和所得税缴纳数据，可以自主构建多个风险因子的评估模型，当出现税收政策调整、企业业务变化等导致部分指标权重变化时，模型可以完成参数优化，准确捕捉到政策窗口期的异常数据，分析出可能存在的偷税漏税行为。

（三）多维训练复杂任务

在人工智能领域，深度学习和神经网络技术除了构建单一的知识库和思维模型外，还可以通过模拟人类大脑的工作方式，使计算机从数据中自动学习和提取模式，从而实现各种复杂任务。在政府审计工作中，DeepSeek可以通过Multi-Task Learning架构同步优化风险预测任务、证据链构建任务、合规性判断任务三大核心能力，通过大量数据和计算资源，并结合高性能的硬件和大规模的计算来训练深度学习模型，从而能够发现政府审计中存在的复杂问题。例如在经济责任类审计中，发现问题往往要结合财政、财务、投资、重大政策执行、重大事项决策等多个情况分析问题，传统的数据分析方法只能作为简单的辅助工具，而DeepSeek可以通过对典型案例的深度学习，直接分析出某单位或部门负责人在任期内可能存在的经济责任问题和疑点，解决经责审计中的复杂问题。

（四）持续学习自我进化

人工智能技术从出现伊始，就存在“自我进化”的概念，通常是指AI系统在没有人类直接干预的情况下，通过自我改进算法、优化架构或调整目标来提升能力。在推进政府审计工作和DeepSeek的深度融合时，可以构建动态更新的数据通道，通过设立机制确保模型持续进化，如每日吸收新颁布的法规文件、模拟财务舞弊手段生成对抗样本、审计人员对系统结论进行修正标注等，从而构建更加完善、更加精确的审计分析模型。例如在预算执行审计中，DeepSeek可以通过对审计项目积累和持续学习，分析出财务账套、国库支付、非税收入等方面的普遍性问题，并通过模拟财务记账造假、预算支付不规范等情况，快速发现被审计单位可能存在的同类型问题，使DeepSeek通过持续学习成为一名经验丰富的“审计师”。

四、人工智能审计的风险维度

（一）技术可靠性风险

尽管DeepSeek技术领先全球，但目前仍在发展初期，运行和分析过程中仍存在不稳定的情况，例如会出现宕机和运行突然中断的情况，这主要由于随着DeepSeek的使用量逐渐增大，而后台服务器无法负荷或突发超载负荷等因素引起，在政府审计工作中，若过度依赖实时数据分析和自动化处理，可能会影响审计进度。此外，DeepSeek的训练数据主要集中于通用领域，对特定行业和专业场景的应用有限，当审计涉及大量行业专用术语和复杂场景时，分析模型可能无法满足需求，使输出结果偏离审计的实际业务需求，这些问题可能导致审计结果失真，进而影响审计人员的决策判断。

（二）算法偏见性风险

DeepSeek分析问题是基于人工智能技术的算法，在训练模型时可能存在数据偏差或算法偏见问题，这些问题通常源于训练模型时的算法偏见、数据偏差和缺失、开发人员的遗漏和偏见以及算法设计和参数设置上的缺陷，这些偏见和缺陷可能导致审计结果不准确，从而降低审计质效。算法偏见不仅损害审计结果的公正性和准确性，还可能影响审计结论的决策质量，严重时会出现“南辕北辙”的错误。

（三）业务适配性风险

政府审计涉及多部门、多行业的业务，由于非结构化数据转化误差、部门行业差异性、主观性缺乏建模、无法模拟审计师的“职业怀疑”等原因，DeepSeek在应用于政府审计工作时无法做到像专业政府审计人员一样思考问题，尤其是出现一些特殊的场景和需求时，如果DeepSeek缺乏此类数据和模型的训练分析，可能会导致错误的决策和判断，导致审计结果出现误差。

（四）数据安全性风险

政府审计工作涉及大量敏感数据，在使用DeepSeek等处理、引用、学习这些数据资源时，存在数据泄漏或被盗用的风险，这种风险不仅可能造成政府数据泄密，严重的还会危害国家安全和损害国家利益，因此必须高度重视并强化数据脱敏与权限管理机制，以确保在提升工作效率的同时，有效平衡数据安全与业务需求。

五、人工智能审计的应对策略

（一）把控分析质量，弱化数据偏见

在人工智能技术应用于政府审计工作时，应对训练的数据资源进行严格的质量把控和预处理，完善数据采集流程，识别和剔除存在历史偏见或数据偏差的样本，确保数据的准确性和全面性。要提高数据完整性，加强数据校验，减少数据缺失，科学客观设置模型参数，对算法进行充分的测试和验证，避免人工智能的错误判断和偏见，及时发现并修正可能存在的偏见和缺陷。同时要建立完善的审计数据采集和监督机制，加强数据和模型使用者的沟通，对DeepSeek算法的运行结果进行定期检查和评估，提升透明度，及时纠错。

（二）强化人才培养，完善审计流程

人才培养与团队建设是高效应用DeepSeek技术的关键，政府审计工作要发挥人工智能的优势，就要培养既懂审计业务又会人工智能技术的复合型人才，因此要加强审计人员的大数据分析能力和人工智能技术应用能力，定期组织对审计人员进行技术培训，鼓励审计人员参加相关技术培训和考试，提高整个审计团队的技术素养。同时，要建立“双轨制”工作模式，在DeepSeek完成全量数据初步筛查后，再由通过审计人员进行高风险领域深度核查，并建立动态反馈回路，通过人工修正结果反哺模型优化，进而完善人工智能技术和政府审计工作流程的优化。

（三）设计合理框架，完善风险评估

为充分发挥人工智能技术在政府审计工作中的作用，审计部门在建设和部署DeepSeek工具时，应该对现有的大数据分析系统进行全面评估，结合本部门需求与DeepSeek技术相关的方案开展实施，包括硬件设施的需求、数据接口的标准、网络结构的优化等方面，确保系统持续运行的稳定性、不同系统间数据流通高效性和数据传输的安全性。同时，要确保DeepSeek系统与被审单位其他业务系统的适配和对接，健全数据的实时共享和交互机制，提升审计工作的效率和准确性，为审计业务稳健开展提供坚实保障。

（四）健全保护机制，强化数据管理

要实现人工智能技术在政府审计中安全可靠地运用，就要建立健全的数据安全管理的机制和体系，包括数据管理、数据访问、数据追踪等方面的管理措施。同时，为切实保护国家数据安全，严格遵守数据安全法律，确保政府数据和机密不被泄露，在DeepSeek系统的设计和实施过程中，要在系统内部设置数据安全和隐私保护机制，确保系统的合规性和安全性。

六、小结和展望

人工智能技术在审计领域的应用标志着行业智能化转型进入新阶段，政府审计和人工智能融合在未来的发展方向应更多地聚焦在开发解释性更强的混合智能模型、构建行业专属的垂直领域解决方案、建立覆盖AI全生命周期的治理体系等方面，只有实现技术创新与风险控制的动态平衡，才能真正释放人工智能审计的变革潜力。同时我们也要清醒地认识到，虽然在未来人工智能技术与专业判断形成有效协同，会使政府审计工作质量与效率可以获得突破性提升，但技术工具始终是辅助手段，审计人员的专业能力与职业态度仍是确保审计价值的核心要素。

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作 者：电子数据审计处 石泽山