一、引言
在数字化时代背景下，机器人流程自动化（RPA）与人工智能技术的快速发展，正在推动审计领域的数字化转型成为大势所趋。RPA通过模拟人类用户的交互方式，能够高效处理重复性高、规则性强的任务，显著提升审计效率；而DeepSeek大模型凭借其强大的自然语言处理能力，能够从海量非结构化数据中精准提取关键信息，为审计决策提供智能化支持。两者的深度融合，不仅拓展了RPA的应用边界，也为审计工作的数智化转型提供了强有力的技术支撑。然而，在企业信息核查审计工作中，传统的人工操作模式面临着流程冗长、效率低下、信息准确性受限以及人力资源消耗大等严峻挑战。这些问题严重制约了核查工作的质量和效率，亟须通过审计数字化转型加以解决。在此背景下，RPA与DeepSeek大模型的融合为解决这些问题提供了切实可行的路径。
当前，生成式人工智能技术的迅猛发展正在推动审计领域经历一场深刻的变革。大语言模型（LLM）作为人工智能领域的重要成果，凭借其强大的自然语言处理能力，为审计工作带来了新的机遇与挑战。多数学者围绕大语言模型在审计中的应用展开了深入研究，取得了丰硕的成果。程平等通过对ChatGPT等生成式人工智能技术的研究，揭示了其在审计领域的应用潜力，如提升审计效率、增强风险识别能力等。杨麟等则聚焦于大语言模型的技术基础和发展现状，探讨了其在国家审计中的应用前景，强调了技术可行性和实现路径。曹志炜等在本地化部署实践方面进行了积极探索，验证了人工智能技术在审计工作的深度和广度上的提升作用。陈亚盛等设计了基于“提示工程+检索增强生成+超参数调整”的审计大模型构建框架，并在具体审计项目中进行了应用，为审计人员提供了实用的工具和方法。在人工智能与RPA的结合领域，程平等还针对基于RPA的注册会计师和内部审计机器人进行了研究，提出了结合数据分析思维和方法的审计机器人模型，为提高审计工作效率和质量开辟了新途径。
综观现有文献，这些研究将人工智能技术与审计工作紧密结合，为审计理论的创新和发展注入了新的活力。在实践方面，众多研究紧密围绕审计实践中的痛点和需求，通过设计具体的模型和框架，为审计人员提供了切实可行的工具和方法。在研究方法上，学者们采用了多种科学的研究方法，确保了研究结果的可靠性和有效性。然而，现有研究也存在一些局限性，现有文献多集中于理论探讨和通用场景，针对会计师事务所企业信息核查这一特定领域的实践研究仍较为匮乏。有鉴于此，本文以ND会计师事务所（以下简称“ND事务所”）接受的市场监督管理局的某审计项目为例，对其现行的企业信息核查审计工作的业务流程进行详细研究，提出了一种基于RPA+DeepSeek大模型的企业信息核查审计机器人设计方案，并阐述了其设计思路、模型构建过程以及运行机理。最后，针对企业信息核查审计机器人的应用关注点，进行了深入分析和讨论，旨在为ND事务所提供的企业信息核查审计工作提供一种创新的解决方案，也为推动审计数智化转型提供可借鉴的案例和理论支持。
二、ND事务所企业信息核查审计工作现状及其“痛点”分析
（一）ND事务所企业信息核查审计工作现状分析
ND会计师事务所（普通合伙）是ND财税集团的核心成员，专注于为企业提供专业、全面的财税服务。凭借30年行业经验，ND事务所汇聚了170多位专业人才，包括注册会计师、注册税务师等，服务领域涵盖工业制造、贸易、高新技术、医疗、建筑、房地产等多个行业。作为粤港澳大湾区领先的财税服务机构，ND事务所致力于提供一站式财税解决方案，包括审计验资、所得税汇算清缴、税务风险检测、财务顾问和资产转让等服务。严格遵循三级审核机制，ND事务所确保服务质量，帮助企业实现合规经营、降本增效。秉持“专业、赋能、分享、共同发展”的理念，成为大湾区财税服务行业的标杆企业，赢得了广泛认可与信赖。
自2018—2024年，ND事务所受市场监督管理局委托，每年对约1 000家随机抽取的企业进行公示信息系统性核查，核查周期不超过一个半月。核查团队由28人的现场小组和14人的非现场小组组成，确保核查的专业性和全面覆盖。ND事务所严格遵循《企业信息公示暂行条例》《企业公示信息抽查暂行办法》《广东省行政执法公示办法》等法规，保障核查的合法性和权威性。通过强化市场主体公示信息的监督与管理，ND事务所持续优化企业信息披露质量，推动企业自治、行业自律、社会监督和政府监管的共治格局，致力于构建透明、诚信且公平竞争的市场环境。
市场监督管理局组织的核查工作采用“双随机、一公开”的科学抽样方法，即随机选取被检查对象与检查人员，并将核查结果及时向社会公布。这一方法显著提高了核查工作的公正性和透明度，增强了公众对核查过程的信任感。核查内容涵盖企业的年度报告信息及其即时更新的信息，包括会计资料、审计报告、行政许可证明、行政处罚决定书以及场所使用证明等。这些材料构成了企业公示信息的重要组成部分，ND事务所对其真实性、准确性和完整性进行全面评估，确保核查结果的可靠性和权威性。
ND事务所企业信息核查审计工作的业务流程如图1所示。
ND事务所的企业信息核查审计业务流程是一个多环节、系统化的过程，旨在确保核查的透明性和规范性，为构建诚信、公平的市场环境提供有力支持。整个流程严格遵循法律法规，并通过信息化手段提升规范性和准确性。从资料收集、沟通准备到详细审核、报告撰写，再到复核确认和结果汇总上传，每个阶段均需投入大量时间，以确保操作的准确性和合规性。尽管各阶段实施细节不同，但它们共同强调了耐心和细致的重要性，以实现高质量的核查目标。以下将分阶段具体描述业务流程。
1.资料收集
外勤人员前往市场监督管理局现场，根据核查名单从管理信息系统中逐一查询企业工商年报资料，并将资料复制到U盘存储。随后，通过市场主体公示信息核查系统通知被核查企业委托审查事项，并邮寄相关文件及资料清单。寄件前，需核对寄件信息与网上企业年报联系电话、联系地址是否一致，并跟踪记录寄件日期及快递结果。
2.沟通与资料准备
内勤人员负责与被核查企业沟通，确认企业信息及资料准备情况，并将联系情况录入核查系统中被核查企业沟通列表。同时，下载并保存企业发来的电子资料，进行初步核查。外勤人员根据企业分布安排上门路线，进行实地考察并登记相关信息。
3.资料审核与报告撰写
内勤人员对企业提交的资料进行详细审核，确保其真实性、准确性和完整性。此过程预计耗时4天。根据审核结果撰写核查报告初稿，并在进度表中记录报告撰写进度。
4.报告复核与确认
项目注册会计师在核查系统上对报告进行一级和三级复核，确保报告内容符合规范。复核完成后，将报告链接发送给被核查企业确认并交换意见。企业确认无误后，在系统上确认并上传确认回执，这一工作预计需要4—5天时间。
5.报告出具与结果汇总
根据企业确认结果，出具正式核查报告，并汇总所有核查结果，形成最终核查报告。接着，外勤人员到市场监督管理局现场，在管理信息系统上录入最终核查结果及核查报告，为其提供决策依据，此工作同样需要4—5天时间来完成。
（二）ND事务所企业信息核查审计工作“痛点”分析
在ND事务所的企业信息核查审计工作中，尽管现有的业务流程在确保市场透明度和公正性方面发挥了重要作用，但随着市场监管要求的日益严格和业务量的不断增加，传统的人工操作模式逐渐暴露出诸多痛点，严重制约了核查工作的效率和质量。以下从流程效率、工作质量、人力资源成本、智能化支持以及数据安全五个方面进行深入分析。
1.流程依赖人工，效率低下
当前的企业信息核查流程从资料收集到最终报告生成的每一个环节都高度依赖人工操作，导致整体流程烦琐冗长，效率低下。例如，项目外勤人员需要亲自前往市场监督管理局获取企业工商年报资料，并发送相关文件给被核查企业。这一过程不仅包括核对寄件信息、跟踪快递状态等环节，还容易因快递延误或信息错误而导致整个核查周期的延长。此外，内勤人员在与企业沟通资料准备情况时，需手动记录沟通结果并与“粤商示”系统进行数据同步，这种重复性劳动不仅浪费了大量时间，还降低了整体工作效率。流程中的这些人工依赖性因素严重制约了处理速度和响应能力，难以满足日益增长的业务需求。
2.手工操作为主，质量难以保障
在现有的核查工作流程中，从市场监督管理局获取企业资料、从核查系统获取企业公示信息到最后提交核查报告，几乎全部依赖手工操作。每年仅基本数据的采集和录入累计耗时长达12天以上。更为重要的是，核查工作的核心在于确保信息的准确性和完整性，但由于手工录入和审核环节较多，存在较高的出错风险。特别是在资料审核阶段，内勤人员需要反复比对企业提交的信息与系统中的记录，长时间从事此类重复性任务容易导致疲劳和注意力分散，进而影响决策的准确性。同时，由于缺乏有效的自动化工具支持，对于大量复杂的数据进行准确无误地处理变得异常困难，这对保证核查工作的高质量完成构成了严峻挑战。
3.人力投入巨大，成本居高不下
为了维持企业信息核查审计工作的正常运转，ND事务所需投入大量人力资源，包括配备专门的内勤团队及注册会计师共14人负责日常操作和专业复核。然而，随着业务量的增长，单纯依靠增加人力资源来应对需求的做法显得不经济。这不仅直接提升了人力成本，如薪资、培训和福利支出，而且高强度的工作环境也增加了员工流失的风险，进一步推高了因频繁招聘和培训新员工带来的间接成本。高昂的人工成本成为限制机构盈利能力和发展空间的重要因素，难以支撑业务的持续扩展和升级。
4.智能化工具缺失，复杂场景应对不足
在当前的市场环境下，企业信息核查审计工作不仅涉及大量的结构化数据，还包含大量的非结构化数据，如企业年报、营业执照扫描件等。传统的人工操作模式在处理这些非结构化数据时，效率低下且容易出错。特别是在面对复杂的核查场景时，如企业信息不一致、数据缺失等情况，人工处理往往难以快速作出准确的判断和决策。缺乏智能化工具的支持，使得核查工作在应对复杂场景时显得力不从心，难以满足日益严格的监管要求。
5.数据安全意识薄弱，合规风险较高
在现有的核查流程中，大量敏感的企业信息需要通过人工操作进行传递和处理，这不仅增加了数据泄露的风险，还可能导致合规性问题。例如，外勤人员在获取企业资料后，需要通过优盘等物理介质进行存储和传递，这一过程存在数据丢失或被篡改的风险。此外，内勤人员在处理企业信息时，由于缺乏有效的权限管理和数据加密措施，也可能导致数据泄露或滥用。这些数据安全与合规性风险不仅影响了核查工作的可靠性，还可能对ND事务所的声誉造成负面影响。
三、DeepSeek大模型应用于ND事务所企业信息核查审计工作的机理分析
在数字化转型的背景下，ND事务所的企业信息核查审计工作面临着效率低下、准确性不足以及人力资源消耗大等挑战。DeepSeek大模型凭借其强大的自然语言处理能力和本地化部署优势，为解决这些问题提供了新的技术路径。下面将从五个方面深入分析DeepSeek大模型在企业信息核查审计工作中的应用机理，揭示其如何通过技术创新提升核查工作的自动化水平和准确性。
（一）数据处理构建高质量数据基础
数据处理是企业信息核查的基础环节，直接影响模型的准确性和效率。DeepSeek大模型的应用依赖于高质量数据输入，通过多层次预处理和分类整理，确保数据的完整性、一致性和可解析性。系统将企业提供的PDF年报、扫描文件等非结构化数据识别并转换为可编辑的Word文本，提升数据可读性，并为模型提供上下文信息，增强信息提取精准度。同时，将提取的文本按来源分类为“市场监督管理局提供年报”“企业提供年报”“国家公示网下载年报”“核查资料”四类文档，确保数据条理性和逻辑性，便于后续处理。在分类过程中，系统自动检测数据完整性，发现缺失资料时及时反馈企业，避免核查中断或结果偏差。通过这一机制，DeepSeek大模型以高质量数据为基础，显著提升信息提取和核查的准确性。
（二）提示词设计优化模型理解与输出
提示词设计是提升DeepSeek大模型理解能力和输出质量的关键。本文基于RASCEF框架（角色、行动、步骤、上下文、示例、格式），设计了针对不同任务的提示词策略，确保模型精准提取信息并生成符合规范的审计报告。根据企业信息核查需求，提示词分为“提取公示内容”“提取核查情况”“填写审计报告”三大类，定向优化模型输出，提升针对性和准确性。通过引入上下文信息和示例，帮助模型理解任务背景和输出要求，例如在提取企业年报信息时，提示词明确指定字段（如企业统一社会信用代码、邮政编码等）并提供示例格式，确保输出规范性。
此外，将提示词拆分为17个Word文档，每个文档专注于特定任务或领域，模块化管理简化了操作流程，提高了处理速度和准确性，同时为模型优化和扩展提供便利。通过提示词设计的优化，DeepSeek大模型能够更精准理解任务需求，生成高质量的核查结果和审计报告。
（三）本地大模型部署确保高效与安全运行
本地化部署是DeepSeek大模型在企业信息核查中应用的核心环节，其机理在于通过合理的环境配置、软件安装和安全性保障，确保模型的高效运行和数据安全。选择合适的服务器硬件，并配置足够的计算资源（如GPU加速），以满足大模型的高性能需求，这一机制确保了模型在处理大规模数据时的稳定性和效率。同时，通过安装CUDA 12.4及其对应的CUDNN库，为GPU加速提供底层支持，并部署Ollama平台作为模型管理和调度的核心工具，确保模型运行的稳定性和可扩展性。
在部署过程中，严格遵守《中华人民共和国数据安全法》等相关法律法规，采取加密传输、权限分级等措施，确保数据的安全性。这一机制有效降低了数据泄露和滥用的风险，增强了系统的合规性。通过本地化部署，DeepSeek大模型能够在高效运行的同时，确保数据的安全性和合规性，为企业信息核查提供可靠的技术支持。
（四）模型优化与调参提升性能与适应性
模型优化与调参是确保DeepSeek大模型在企业信息核查中发挥最佳性能的关键环节。其机理在于通过参数调整和性能优化，提升模型的适应性和准确性。根据实际应用场景的需求，对模型的超参数（如学习率、批量大小等）进行调整，以优化模型的训练和推理性能，这一机制确保了模型在不同任务和数据集上的适应性。同时，通过引入反馈机制，将模型在实际应用中的表现（如信息提取的准确性、报告生成的规范性）反馈给系统，进行迭代优化，这一机制使模型能够不断学习和改进，提升其在实际应用中的性能。通过模型优化与调参，DeepSeek大模型能够不断提升其性能和适应性，为企业信息核查提供更精准的技术支持。
（五）系统集成与协同实现全流程自动化
系统集成与协同是DeepSeek大模型在企业信息核查中应用的重要环节，其机理在于通过RPA与DeepSeek大模型的深度融合，实现从文件识别到报告生成的全流程自动化。RPA负责核查工作流程的自动化执行，而DeepSeek大模型则提供智能化的信息提取和决策支持，两者的协同机制确保了核查工作的高效性和准确性。同时，从文件识别、数据提取到报告生成，系统通过RPA与DeepSeek大模型的协同，实现了全流程的自动化，这一机制显著提升了核查工作的效率，减少了人工干预的需求。通过系统集成与协同，DeepSeek大模型与RPA技术深度融合，为企业信息核查提供了高效、精准的自动化解决方案。
四、基于RPA+DeepSeek大模型的信息核查审计机器人框架模型构建
（一）构建思路
针对存在的“痛点”问题，本文提出了基于RPA与DeepSeek大模型协同的审计机器人解决方案，推动核查工作的数智化转型。RPA技术通过高效处理重复性任务，减少人为失误和成本；DeepSeek大模型则利用强大的自然语言处理能力，将非结构化数据转化为结构化数据，提供智能化支持。两者的深度融合优化了业务流程，显著提升了核查质量和效率。
在构建RPA自动化流程时，需结合实际核查需求和技术特点，明确其职能。审计人员填写标准化表格并上传文件，RPA自动识别、解析数据并完成核查任务，减少人工干预，确保数据处理的准确性和一致性。注册会计师对RPA生成的工作底稿和审计报告进行复核，确保核查结果的合规性和权威性。通过全流程自动化，ND事务所显著提高了工作效率并降低了错误率。
为确保审计机器人高效运行和数据精准处理，需编制一套规范化文档，涵盖企业核查名单、提示词、工作底稿及市场监督管理局年报等资料，确保数据格式一致性，规范数据录入和文本表述。这些文档还促进了系统的扩展性和维护性，优化工作流程。基于RPA+DeepSeek的审计机器人不仅提升了核查效率和质量，还为审计工作的智能化转型提供了坚实的技术支持。
（二）模型构建与分析
基于上文的思路，本文构建了一个基于RPA与DeepSeek大模型协同的审计机器人框架模型，旨在通过技术融合推动企业信息核查审计工作的数智化转型。该框架模型分为基础设施层、数据层、服务层和应用层四个层次，以实现核查工作的高效化、准确化及成本最小化。模型如图2所示。
1.基础设施层
基础设施层是企业信息核查审计机器人系统的核心，为整个流程提供硬件和软件支持，确保系统的高效性、稳定性和可扩展性。在硬件配置方面，需根据DeepSeek的规模选择适当的计算资源：小型模型（如1.5B参数）至少需要4GB显存的GPU（如GTX 1050 Ti）和8GB内存；复杂模型（如7B或更大）推荐12GB显存的高端GPU（如RTX 3080）和24GB以上内存；超大规模模型（如32B或70B参数）可能需要企业级显卡（如NVIDIA A100）和64GB以上内存。同时，GPU显存带宽、内存速度以及多GPU或分布式计算架构的配置也是提升推理速度和处理效率的关键。在软件环境方面，需选择合适的操作系统（如Linux发行版）并安装必要的依赖项（如Python、CUDA、cuDNN），以支持深度学习框架（如Pytorch或TensorFlow）的正常运行。合理的网络配置和存储解决方案确保数据传输的快速响应和持久化存储的安全可靠，而vLLM或Pytorch-LLM等推理框架则能最大化硬件资源利用率，显著提升模型吞吐量和响应速度。
核查项目选择7B模型作为核心，因其在提供高度准确的信息核查能力的同时，保持了合理且可控的成本范围。7B模型足够强大，能够应对大多数企业信息核查场景中的复杂任务需求，无需转向更昂贵和复杂的超大规模模型。通过选择7B模型，企业可以在不大幅增加硬件投资的情况下，大幅提升系统的智能水平和信息处理能力，实现审计智能化转型，同时避免高昂的硬件投入带来的经济负担。通过精心配置和优化基础设施组件，基于RPA+DeepSeek的企业信息核查审计机器人能够提供强大的运行平台，实现自动化、智能化的信息核查过程。
2.数据层
数据层是企业信息核查审计机器人框架的核心，为系统提供全面的数据支撑，涵盖数据采集、预处理和存储三个关键环节。数据采集整合了市场监督管理局年度报告、国家企业信用信息公示系统、企业年度报告及现场核查资料等多源数据，通过自动化工具高效收集并初步整理，确保信息的广泛性和准确性。在预处理阶段，机器人实施错误检测、异常识别和数据纠正，解决输入错误、格式不一致或信息缺失等问题，同时统一规范金额表示方法和日期格式，确保数据的一致性和标准化。此外，通过设计标准化文件模板，进一步提高了数据处理的一致性和核查工作的规范化水平，为系统的高效稳定运行奠定基础。
数据存储策略分为三大板块，即企业相关文件、模板文件和提示词库。企业相关文件按企业分类存储，分为市场监督管理局提供年报、企业提供年报、国家企业信用信息公示系统网站下载年报及核查资料四个模块，优化数据管理和检索效率；模板文件包括工作底稿和审计报告，为核查工作的规范化运作提供框架，减少格式差异导致的误差；提示词库通过RASCEF框架编写和维护，为自动化处理提供精准的操作指令集，实现高效的信息提取与智能决策支持。通过严谨的数据管理流程，企业信息核查审计机器人显著提升了数据质量，降低了因数据误差引发的风险，增强了数据的可靠性，为自动化和智能化转型提供了强有力的技术支撑。高质量的数据基础使得自动填充工作底稿、生成审计报告等复杂任务得以高效完成，显著提升了工作效率和准确性，推动了会计行业向智能化方向的转型升级，标志着该领域向数智化转型的重要一步。
3.服务层
服务层是企业信息核查审计机器人系统的核心，由RPA自动化流程服务和DeepSeek大模型两部分组成，分别负责自动化流程执行与智能决策支持，共同构建高效、精准的核查解决方案。RPA流程引擎接收预处理数据及任务指令，依据预设规则执行Excel、Word和浏览器自动化操作。例如，Excel自动化可优化数据分析流程，自动读取、整理核查企业数据和提示词并上传至DeepSeek大模型，确保数据一致性和准确性；Word自动化将工作底稿数据嵌入审计报告模板，自动生成核查结论和相应的附表，减少人工编写时间；浏览器自动化则模拟审计人员操作，完成核心企业信息查询、采集和验证，显著提升效率。
DeepSeek大模型具备信息抽取、语义解析、文本生成等能力，还能进行逻辑推理、多模态分析和复杂任务处理。它可从非结构化数据中提取关键信息，如合同条款或财务指标，并深入理解文本含义，为决策提供支持。通过自然语言生成能力，DeepSeek可自动生成高质量的审计报告，涵盖企业基本情况和核查问题。
RPA流程引擎与DeepSeek大模型的协同工作，实现了规则驱动与智能分析的深度融合，极大提升了核查效率与准确性。RPA简化流程，DeepSeek提供精准决策支持，两者的结合为企业信息核查提供了全面的技术支持，推动了智能化转型。
4.应用层
应用层是企业信息核查审计机器人的实施界面，将理论框架转化为实际操作，RPA与DeepSeek的深度融合为核查过程提供了强大技术支持，确保了从文件接收、数据解析到任务完成的全流程自动化。机器人能够识别并处理企业名单、核查提示词、工作底稿及市场监督管理局年报等多种文件，为核查任务提供多样化数据支持。在数据提取与转换环节，DeepSeek大模型将非结构化文本中的关键信息（如企业统一社会信用代码、邮政编码、主要业务活动等）转化为结构化数据，并写入工作底稿，为后续核查奠定科学、准确的基础。
核查任务执行是流程的核心，机器人通过自动比对企业信息的公示内容与核查情况，判断数据一致性并将结果写入工作底稿。这种自动化机制不仅提高了效率，还减少了人工误差，确保了核查结果的客观性和准确性。核查完成后，机器人自动生成审计工作底稿和年度年报公示信息执行商定程序报告，涵盖基本情况、执行程序结果及三张审核表附表，并向注册会计师发送审核通知。这种无缝衔接的流程提高了工作效率，同时确保核查结果符合法定程序。
状态记录与日志生成贯穿核查与报告生成全过程，是保障透明度和可追溯性的关键措施。机器人在每个重要节点实时记录操作状态和处理结果，形成详尽的日志文件，包括时间戳、用户行为轨迹及问题解决方案等信息。这不仅便于审计人员事后审查和评估核查质量，还为未来流程改进提供了数据支持。完整的日志记录有助于建立开放透明的核查机制，提高社会各界对核查结果的信任度，推动企业信息核查的规范化和智能化发展。
五、RPA+DeepSeek大模型技术协同应用关注点
RPA与DeepSeek的协同应用显著提升了工作效率、信息处理优化和风险识别能力，结合具体案例，ND事务所市场监督管理局项目通过引入基于RPA+DeepSeek的企业信息核查审计机器人，实现了显著的人力资源优化、效率提升及成本控制：在人力资源配置方面，非现场人员数量从原先的14人精简至3人，大幅减轻了人力资源负担，使团队得以集中精力处理复杂问题并提供决策支持；在工作效率提升方面，系统能够在核查资料准备完毕后，智能自动生成高质量报告并自动填写附表，单个企业的处理时间由原来的5小时缩短至5分钟，极大提升了工作效率；关于数据采集的时间消耗，年度及公示报告的数据采集工作所需时间从原先的60小时锐减至4小时，而核查结果提交系统的操作时间也从40小时减少至2小时，大幅度降低了时间成本。
但在实际应用中仍需重点关注技术集成与业务流程适配、组织与人员影响、数据安全与合规性、模型性能与成本效益等四个方面，以确保技术实施的有效性和可靠性。
（一）技术集成与业务流程适配
在技术集成与业务流程适配方面，RPA与DeepSeek大模型的协同应用需重点关注模块化设计、技术兼容性及业务流程适配。系统设计应遵循模块化原则，确保RPA流程引擎与DeepSeek大模型之间的独立性和互操作性。RPA模块负责自动化任务执行，DeepSeek大模型专注于非结构化数据处理和信息抽取，这种设计便于系统维护和扩展，降低技术集成复杂性。技术兼容性是系统稳定运行的关键，需确保RPA与DeepSeek在数据交互、API接口调用等方面的无缝衔接，同时合理规划硬件资源（如GPU配置、内存容量等），保证系统在高负载下的响应速度和稳定性。
在业务流程适配方面，开发团队需与ND事务所业务部门紧密合作，深入了解核查流程和需求。例如，在资料收集阶段，机器人应能自动从市场监督管理局管理信息系统中提取企业年报数据，并通过DeepSeek大模型进行非结构化数据的解析和分类，减少人工干预，提高处理效率和准确性。系统需具备灵活性和适应性，能够根据不同的核查任务自动调整数据处理策略，并在数据缺失或不一致时生成提示信息，确保核查工作顺利进行。此外，业务流程适配还需考虑系统的可扩展性，随着业务量增加，系统应支持更多核查任务和更复杂的数据处理需求。因此，开发团队需在系统设计阶段预留扩展空间，确保系统能够随业务发展进行功能升级和性能优化。
（二）组织与人员影响
RPA+DeepSeek大模型技术的引入将对ND事务所的组织结构和人员角色产生深远影响。首先，技术应用将重塑内部工作流程，重新定义内外勤人员的职责分工。例如，外勤人员的工作重点将从传统的数据收集和初步审核转向更复杂的现场核查和异常处理，而内勤人员则更多地承担监督、复核和决策支持等任务。这种角色转变不仅提高了工作效率，还促进了员工专业技能的提升。其次，技术应用将推动组织文化的变革。随着自动化程度的加深，传统依赖大量人力进行资料审核的方式逐渐被取代，部分基础岗位可能面临调整或转型的压力。因此，ND事务所需加大对员工技能升级的投资力度，鼓励员工学习新的信息技术知识（如数据分析、编程语言等），以适应未来职场的变化趋势。同时，组织应建立完善的培训机制，帮助员工快速掌握新技术的应用方法，确保技术实施的顺利过渡。
此外，技术应用还需关注员工的接受度和参与度。在系统实施过程中，员工的配合和支持是确保技术成功应用的关键。因此，ND事务所应积极与员工沟通，解释技术应用的必要性和优势，消除员工的抵触情绪。同时，组织应建立激励机制，鼓励员工积极参与技术应用的优化和改进，确保技术能够真正服务于业务需求。通过这种组织与人员的协同，RPA+DeepSeek的应用不仅能够提升工作效率，还能推动会计所向更加智能高效的方向发展。
（三）数据安全与合规性
在RPA与DeepSeek的协同应用中，数据安全与合规性是必须重点关注的问题。首先，系统需确保数据在传输、存储和处理过程中的安全性。例如，在数据采集阶段，RPA机器人应通过加密通道从市场监督管理局的管理信息系统中提取数据，避免数据在传输过程中被窃取或篡改。同时，系统应建立完善的数据备份和恢复机制，确保在发生数据丢失或损坏时能够快速恢复，保障核查工作的连续性。其次，系统需严格遵守相关法律法规，确保数据处理的合规性。例如，在处理企业敏感信息时，系统应遵循《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》等法律法规，采取数据脱敏、权限分级等措施，防止数据泄露或滥用。此外，系统应建立完善的审计机制，记录所有数据操作和访问行为，确保数据处理过程的可追溯性和透明性。
此外，数据安全与合规性还需关注系统的权限管理。ND事务所应根据员工的职责和权限，设置不同的数据访问权限，确保只有授权人员才能访问和处理敏感数据。同时，系统应定期进行安全审计，及时发现并修复潜在的安全漏洞，确保数据的安全性和合规性。通过这种全方位的数据安全与合规性保障，RPA+DeepSeek的应用不仅能够提升核查工作的效率和质量，还能确保数据处理的安全性和合法性，为ND事务所的长期发展提供坚实的技术支持。
（四）模型性能与成本效益
DeepSeek大模型的性能直接影响RPA+DeepSeek技术协同应用的效果。首先，模型的准确性是核查工作质量的关键。由于训练数据截止于特定时间点且缺乏实时更新机制，在处理时效性较强或最新信息时，可能无法提供最精确的答案，需结合其他信息源进行二次验证，确保核查结果的准确性和可靠性。其次，模型的响应速度是影响效率的重要因素。在处理大规模数据或复杂场景时，可能出现响应延迟问题，开发团队需通过增加缓存机制、预加载常用查询结果等方式优化系统设计，提高整体效率。
在成本效益方面，尽管该技术的开发和部署成本较高，包括技术集成、模块设计、业务流程适配以及高性能硬件资源（如GPU配置、内存容量等）的投入，但其带来的长期收益将远大于投入。该技术显著提升了核查效率和质量，减少了人工错误和人力成本，推动了审计工作的智能化转型，提升了ND事务所的市场竞争力和服务质量。通过全面的性能与成本效益分析，ND事务所能够更好地评估技术应用的可行性和价值。开发团队需建立完善的监控和预警机制，定期优化系统性能，确保技术组件始终处于最佳状态。该技术的应用不仅解决了传统核查模式中的痛点，还为审计行业的数智化转型提供了可借鉴的实践案例。
六、结语
在数字化转型背景下，本文以ND事务所市场监督管理局项目为例，探讨了RPA与DeepSeek技术在企业信息核查中的创新应用。研究表明，基于RPA+DeepSeek大模型的信息核查审计机器人框架，实现了从文件识别到报告生成的全流程自动化，显著提升了核查效率与准确性。这一技术融合方案解决了传统核查模式中流程冗长、人工依赖性强、数据质量难以保证等痛点，为审计工作的智能化转型提供了可行路径。RPA技术通过自动化执行重复性任务，降低了人力成本；DeepSeek大模型则凭借其强大的自然语言处理能力，实现了非结构化数据的精准提取与智能分析，为核查决策提供可靠支持。两者的协同应用优化了业务流程，推动了核查工作的规范化与标准化，为构建透明、诚信的市场环境提供了有力保障。
展望未来，RPA与DeepSeek大模型在企业信息核查领域的应用前景广阔，为审计行业的数智化转型提供了重要推动力。这一技术融合方案不仅提升了ND事务所的核查效率与成本效益，也为其他领域的智能化转型提供了有益参考。然而，技术实施过程中仍需关注业务流程适配、组织结构优化以及数据安全与合规性等关键问题。通过持续的技术创新与流程优化，RPA与DeepSeek大模型的深度融合将成为推动审计质量提升与效率变革的核心动力，助力会计师事务所在市场竞争中赢得更大优势。
作者：程平 唐涔芮 胥尧 林定逢
来源：会计之友微信公众号
编辑：孙哲