近日，南京审计大学计算机学院大模型研究团队宣布，其自主研发的“审元”大模型与行业领先的DeepSeek-R1大模型完成深度技术适配。此次产学研协同创新标志着南审在智能审计技术领域迈出关键一步，为审计专业场景下的可信AI应用树立了行业新标杆。

作为国内首个面向审计垂直领域研发的行业大模型，“审元”大模型基于南京审计大学在审计学科四十余年的知识沉淀，创新性地融合图神经网络（GNN）与多模态推理架构，构建了包含超百万审计专业实体、千万级实体关系的行业知识图谱。通过与DeepSeek-R1的语义理解引擎深度耦合，实现了审计专业逻辑与通用认知智能的有机统一，有效解决了传统大语言模型在财务数据分析、合规审查等场景中存在的逻辑一致性不足、专业溯源性缺失等关键问题。

构建"知识图谱+规则引擎+概率推理"三重验证机制，审计结论生成过程支持全链路追溯，提升关键推理节点准确率。

支持财报数据表格、审计底稿文档、合规流程图等专业格式的跨模态解析，提升信息提取效率。

采用持续学习框架实现审计准则、审计法规、审计政策的实时同步更新，压缩了模型迭代周期。

通过多年度财报数据的关联穿透分析，可自动识别隐蔽的会计政策变更影响。

基于千万级法律条文构建动态合规矩阵，提升风险预警准确率。

支持从原始凭证到审计结论的自动化推理路径构建，提高审计工作效率，此次技术适配突破不是简单的模型拼接，而是实现了审计专业认知与通用AI能力的基因级融合。