2025年初，习近平总书记对审计工作作出重要指示强调，要“聚焦主责主业，深化改革创新，加强自身建设”。DeepSeek的兴起，对正处于数智化转型的内部审计产生了重要影响。本文在分析以DeepSeek为代表的大模型、人工智能技术基础上，将内部审计的研究重心从单纯的数字智慧应用转向如何构建全覆盖、立体化、强链接的审计生态系统转变，即基于DeepSeek赋能的“双链四循环”数智化生态系统，为实现科学规范开展内部审计、提升审计监督质效提供有效路径。

DeepSeek在推理过程中采用深度思考模式，凭借强大的自然语言处理与机器学习算法等技术，能快速处理海量数据，实现多源数据自动清洗、关联分析与异常检测，将问题发现从数周压缩至数小时。其思维链推理模拟人类思维，通过强化学习等技术，为内部审计提供可验证、可追溯的透明框架；通过丰富业审融合、动态学习思维，为数据应用和流程重塑提供新的智能化路径；通过运用现代光学字符识别（OCR）技术解析非结构化文档，结合知识图谱生成更加完整、丰富的审计证据链；通过自然语言生成技术，自动输出可视化审计报告，显著提升审计结果的全面性与时效性。

生态系统（ECO）指在自然界的一定空间内，生物与环境构成的统一整体，生物与环境之间相互影响、相互制约，两者之间的统一性和相互作用，使其形成不可分割的整体。本文提出借助DeepSeek赋能，打造一个立体有生命力的内部审计生态系统，实现审计数据全覆盖、风险感知更精准、审计流程更智能、审计价值更突出。其主要特征如下：一是将所有与审计相关的影响因素和环节都囊括在内，包含企业业务、组织机构、全量数据等多个层面；二是各要素之间存在非线性、动态的相互作用；三是注重审计发挥作用的演化过程、协同关联性，使内部审计成为推动企业管理迭代优化、价值增值的助推器。

“双链”即数据链和技术链；“四循环”即内部审计业务全流程中的审计立项、审计实施、成果利用、问题整改。基于DeepSeek“深度思考”和“AI技术”在大数据处理与业务流程中的应用，审计部门将数据链和技术链作为审计大数据智慧应用的核心源动力，助力知识库的螺旋迭代更新，实现审计立项的数据驱动、过程实施的智能分析、成果利用的价值创造、问题整改的智能自愈，从而形成完整统一、协同联动、动态优化的数智化审计新生态。

以DeepSeek赋能的数据链和技术链“双链”支撑的大数据应用，以企业数据中台和数字化审计平台为具体载体，将全量数据与审计业务相结合。企业数据中台搜集内外部原始数据，通过数据治理、语义检索、标签体系等方式方法，清洗整合为多个审计数据资源池，形成风险问题库、审计对象库、审计专家库、法规制度库等，通过数字化平台延伸出多种场景，提供适用于领导层、公司管理层以及一线审计人员的多维度应用，从而建立审计大数据知识库，实现“深度采集—智能分析—迭代优化”螺旋上升（见图1）。

1.大数据深度采集接入。

一是标准化的“业审数据”管理。标准格式的业审数据从各业务系统、审计系统中获取，主要包括财务、物资等业务数据，以及审计档案、问题台账等监督数据，本身带有数据标签、标准格式。以DeepSeek为代表的人工智能，深入全量地获取企业数据库中各业务数据，通过业务链路进行全范围的相关连接和无限复制，高效率地解决数据全覆盖采集和关联性匹配，形成多个审计数据资源池，让企业数据中台的大数据活起来。

二是多模态数据“转换融合”管理。对于企业内部非结构数据，以及外部取得的数据，通过多模态感知与整合、自然语言处理等能力，构建跨域数据实体关系网络，实现数据的多模态自适应接入。通过神经语言程序学（NLP）自动解析非结构化数据、OCR扫描文档、物联网（IoT）传感器实时采集物理操作日志，无需人工配置数据格式，突破传统ETL（提取、转换和加载，一种数据处理技术）工具基于规则映射的局限，实现异构系统间字段级语义一致性。

2.多维逻辑链智能分析。

一是“数据标签”存储管理。对已接入至数据中台的各类数据按照模型转换、业务处理等规则，进行加工计算和落地存储。对于新接入的动态数据，自动标记数据来源、采集时间、关联业务场景。及时将数据标签串联，利用DeepSeek的快速处理能力，构建实时更新的数据血缘图谱。例如，在数字化审计平台中，按照财务、工程等业务类型，通过表间数据标签、结构关系自动关联原始数据，形成快捷易用、突破专业限制的审计中间表（见图2）。

二是“数据模型”智慧分析。利用大数据、人工智能技术构建覆盖全风险场景的审计分析工具，通过数据、算法、模型的智慧融合驱动，更加有效地反映真实场景，得出的模型分析效果更优。例如，电网企业按照业务类型和专业领域逻辑，撰写模型语句，链接不同类型的数据和中间表，形成审计模型库（见图3）。

3.全链路数据迭代优化。

一是数据监测“嵌入链路”。将审计数据需求规则引擎植入业务系统，随着业务的开展实时动态更新审计数据知识库，应用审计模型及时自动开展业务分析。利用DeepSeek的时序预测能力动态校准风险阈值，避免规则僵化。同步构建自动取证系统，不仅包括对预警风险的实时抓取、归类关联，还可包含审批流、操作日志等，生成符合审计标准的证据链，实现风险控制从滞后追查到实时阻断的转型。

二是数据质量“迭代更新”。利用DeepSeek的持续学习能力建立动态训练框架，每日自动抽取新增数据生成风险标签，经审计专家复核反馈后，数据模型自动训练。同步开发特征自动化模块，当模型准确率波动超过阈值时，自动重构复合规则，更新审计数据需求规则，实现从静态规则向智能修复的跨越。

1.审计立项循环：从“经验驱动”到“数据驱动”，改变审计业务思维和策略。传统内部审计立项缺少完整的由数据支撑的决策流程和机制，存在遗漏重大事项的风险。在DeepSeek技术支持下，审计立项由之前的“经验驱动”变为“数据驱动”，通过对数据不同维度、不同指标、不同比重的精选量化，指导审前调研和方案编制、审计重点确定。

2.审计实施循环：从“静态数据”到“智能引擎”，丰富审计判断规则和方式。DeepSeek大语言模型作为强大的“知识引擎”和“推理助手”，能够快速消化海量信息，即时解析最新的法规准则、行业报告、公司政策、业务数据等，在多个应用场景中实现智能关联与洞察，发现不同信息源之间的隐含联系。智能关联赋能经验较少的审计人员通过了解DeepSeek所提供的、接近专家水平的指导和建议，使自身知识获取和应用变得前所未有的高效和智能化。

3.成果利用循环：从“合规监督”到“价值创造”，提升审计成果高度和厚度。通过多模态AI融合历史问题、证据链和整改记录，审计成果从静态文档到动态推演；通过整合多维知识，让审计成果深度融入经营决策，从合规底线上升至战略护航。问题和风险通过知识蒸馏与迁移，转化为跨域协同的企业健康度指标，形成可迭代的审计知识资产，增加审计成果厚度，使审计从“合规守门员”蜕变为“价值创造者”。

4.审计整改循环：从“被动纠错”到“智能自愈”，改进问题整改的流程和方法。审计整改不再局限于“发现—报告—跟踪—复核”的线性人工操作，而是演进为“感知—诊断—决策—修复—验证”的AI驱动自治闭环。问题诊断通过多源数据关联和深度分析，实现对复杂风险归因的自动化、精准化。算法的实时性、精准性将内部审计整改从一项周期性、补救性的工作，提升为保障企业健康运行的“动态免疫系统”。

在DeepSeek赋能下，企业的数据、内部控制、组织机构等都成为生态体系的组成部分。本部分以某电网企业内部审计为例，描述“双链四循环”的具体应用场景和实践路径。

1.知识图谱勾勒“指标框架”。设立符合企业的审计立项决策指标框架，指标来源于企业的基本业务逻辑、专业指标，以及风险预警指标等多个方面。其中，DeepSeek的多模态数据处理能力可以用于整合非结构化数据与结构化数据，并将其转化为量化指标纳入预警体系，生成更加全面的风险指标库。审计还可以引入DeepSeek实时推理引擎，优化传统人工构建判断矩阵和一致性检验的流程，基于知识图谱自动梳理指标逻辑关系，确保指标层次和框架的合理性。

例如，电网企业内部审计主要从政策落地、专业管理指标、风险预警三个方面选取搭建指标框架。其中，政策落地涵盖与电网企业息息相关的政策事项，包括光伏客户装机供电、农灌工程施工等；专业管理指标包含企业各业务管理情况等；风险指标包括解析合同条款中的潜在风险点等（见图4）。

2.多维判断开展“量化分析”。调用“双链”审计大数据库中的专家意见和历史文档，智能生成初始判断矩阵，并结合专家反馈进行动态调整，确定立项指标的权重，以及风险指标的阈值范围及使用场景。结合DeepSeek强化学习模拟多场景判断矩阵，评估其稳健性，并在必要时提出改进建议。同时，DeepSeek的模型集成与优化能力能够高效完成多个子模型融合下的权重计算、加权求和，支持大规模矩阵运算，显著降低人工计算误差。企业评价模型通过整合多业务评价结果，生成全局性画像，为审计立项决策提供量化依据。

例如，电网企业针对“双碳”新能源政策执行情况审计时，从三个方面设置审计评价指标框架，该指标由政策执行（权重25%）、业务管理（权重59%）、风险预警（权重16%）等具体指标得分加成，进行多层级权重计算和立项化指标分析（见表1），能够得出不同维度的立项方向。

3.精准画像绘制“风险地图”。在确定审计立项指标框架和权重计算后，DeepSeek结合知识图谱分析指标结果，构建风险传导路径图，帮助审计人员理解风险来源和传播机制，制定更有针对性的防控措施。根据审计对象类型、业务范围等不同，将基于数据融合驱动的标准化数据与算法协同优化的权重分配结果，构建覆盖财务管理、工程管理等领域的业务评价模型，从而全面量化审计重点。

例如，在电网企业“典型问题治理”审计立项工作中，从专业衔接和管理条线上深入剖析问题症结，针对“表象在基层、根子在上面”的问题，立足消除制约发展的体制性障碍和机制性梗阻，精准锁定“典型问题治理”重点审计内容并立项，形成17项典型问题治理清单（其中一类问题10项、二类问题7项），分别列举问题的典型表现形式，分析问题产生原因。

1.综合监督智能问答。审计人员通过自然语言交互，减少人工检索时间，快速获取审计准则解读、政策法规细节或历史审计案例的关键信息，形成知识与审计记录、审计底稿等的对应。（见图5）。

2.分析模型代码辅助。在审计大数据知识库的基础上构建分析模型，通过多个业务维度和逻辑，结合数字化语言，自动生成数据清洗、抽样分析或风险指标计算的Python、SQL代码，辅助审计数据分析。

例如，电网企业数字化审计平台升级数字化审计分析空间，接入优秀建模工具，编制自动可视化模型代码辅助（见图6），自动筛选、显示、连接数据字段，提升数据分析能力，持续完善审计智库，全面实现智慧化赋能。

3.审计文书自动生成。在DeepSeek技术支持下，利用多模态模型提取审计底稿中的关键数据、文本结论及图表，通过模板引擎和规则引擎按监管格式生成报告，并通过强化学习优化表述合规性（见图7）。一是智能报告生成，通过自然语言生成技术，将复杂的审计结果转化为简洁明了的可视化报告。二是深度风险洞察，大语言模型下不仅能生成常规的审计报告，还可深入挖掘数据背后的深层次问题和潜在风险，为管理层提供更具价值的决策参考。三是定制化报告服务，根据不同部门、不同管理层级对审计信息的多样化需求，生成定制化的审计报告和分析结果。

1.开展“常态化”风险预警。一是实时风险感知，借助实时数据采集和分析技术，对企业的关键业务流程和指标进行监测，一旦发现异常波动或潜在风险，立即发出预警信号。二是多维风险评估，基于DeepSeek无监督学习算法构建多维度风险识别模型，自动生成风险热力图并量化风险等级，对不同风险区域分层设置不同的预警类型、阈值，从财务风险、运营风险、合规风险等多个维度进行评估。三是精准风险定位，通过自然语言处理和图神经网络技术，精准识别异常数据和模型分析结果，穿透复杂数据表面，实现对企业各类风险的精准定位。

例如，在电网企业“双碳”新能源发展审计中，多维度评估制定风险预警阈值，将分布式光伏接入容量由简单的变压器额定容量的80%，改为将“台区用电负荷”因素纳入预警指标计算，可新增开发容量=变压器额定容量×80%+变压器近一年（11-14点）最小负荷+在途容量（用电负荷取正值、发电负荷取负值），设置审计模型自动运算，“一台区一策略”采取最低负荷平衡法，实时调取指标数据计算，生成“光伏消纳热力图”（见图8），不同颜色维度对应不同风险预警类型，深色区域重点预警超限接入、光伏超容等风险，浅色区域重点预警长期排队、有限消纳等风险。

2.落地“指标化”战略赋能。凭借DeepSeek的提问及深度学习功能，以及内部数据变化曲线判断企业战略和决策，同时接入外部政策类数据类型和范围，通过采集、清洗、转换、融合等，与内部数据有效对接。借助NLP技术解析企业战略文档，自动抽取关键目标并关联审计规则库，构建“战略－风险－控制”矩阵，分析企业战略和决策评价指标集，结合各类型的数字化业务场景，根据数据勾稽关系、业务处理逻辑和审计经验等，进行企业战略执行落地特征分析，提供专业管理建议。

例如，在电网企业“双碳”新能源发展审计中，利用光伏容量“最大化消纳”模型测算，对不同台区光伏可接入容量进行多维预警。以光伏消纳热力图中深色颜色台区为例，经过“最大化消纳”模型测算（见图9），可新增开放容量只剩余0.28千瓦，触发超限接入预警阈值，该台区将不可再新增分布式光伏用户。同时，模型逻辑中在途容量为变量，可链接用电采集信息系统，实时采集运行数据和柔性调配光伏出力，实现风险动态管理。通过该审计模型测算，对消纳红线进行实时动态管控，精准测算可新增消纳分布式光伏的空间，2025年全省预计可新增消纳383万千瓦，预计年增加绿电56亿千瓦时。 

3.建立“协同化”监督体系。通过构建协同监督平台，整合区块链审计联盟链与联邦学习技术，实现跨部门、跨组织的数据安全共享与规则联动。在风险共治机制中，知识图谱关联财务、业务、舆情数据，穿透分析风险传导路径，不同业务数据间出现异常关联波动时，实时启动协同监督程序。面向生态协同，行业级风险信息共享平台与AI审计机器人网络成为关键支撑，内部审计将推动监督权从“封闭管控”向“开放共治”进化，成为企业生态价值网络的核心纽带。

例如，在电网企业“双碳”新能源发展审计中，根据审计成果、风险预警分析，各职能部门在分布式光伏消纳和调控方面，全流程联动协同推进，营销专业修改了光伏最大消纳判断标准，运检专业变压器型号选择从先前的“负荷定容”变为现在的“光伏定容”，发展专业进一步加大了对储能设备的投资力度等，可实现分布式光伏就地消纳率提升至95%以上，配变重过载风险下降40%，用户投诉率降低50%，共同协同开展成果落地应用（见图10）。

1.深入穿透问题产生原因。首先对审计发现问题进行多维度拆解，将问题产生的原因做最小化分解，建立多维度问题整改台账，逐层分析自动关联历史数据、流程节点及外部环境变量，精准定位问题产生的业务场景、系统流程或制度缺陷。其次对跨域审计业务、涉及多的部门问题，跨系统进行数据比对，发现违反规章制度等情况，追溯判断整改责任，协同开展问题整改。同时，将审计发现问题和风险按照风险大小、涉及金额、决策影响等因素划分问题等级。针对高频复发问题，系统自动标注“高风险整改项”，推送专项复查建议，并生成多维度整改效能分析报告（如平均耗时、复发率），为督导资源分配提供量化依据。

2.整改督导嵌入业务流程。一是通过AI算法将整改任务拆解为标准化节点，明确责任人分配、时限设定、措施审核并嵌入业务流程，实现整改指令的自动派发与状态追踪。二是构建跨部门整改协同平台，打通审计、业务、风控等角色的数据权限，支持整改方案在线会签、证据上传及评论标注。三是通过构建“审计问题—根因—整改方案”知识库，将历史整改经验转化为标准化规则与预警标签，嵌入业务前端系统。例如，针对常见财务核算错误，在ERP系统中添加自动校验逻辑；或对高风险合同条款，通过NLP实时扫描并提示合规风险，实现“整改后置”向“风险前置”的跨越。

3.跨域共生夯实知识进化。建立数字化审计智库（见图11），一是多域知识融合与场景建模，利用知识图谱技术，将审计发现问题与财务、供应链、合规等领域的业务规则、历史案例及外部法规进行关联映射，构建跨域风险画像。二是建立业务、审计、技术三方协同的数字化工作台，业务部门提供流程执行细节，技术团队注入算法分析能力，审计团队提炼风险规则，三方共同生成兼具合规性与操作性的整改模板，形成跨领域知识沉淀。三是完善动态知识库与智能推荐，将分散在各部门的整改经验转化为结构化知识，自动关联相似问题场景，向业务端推送适配性整改建议。四是发展生态化知识进化机制，通过构建开放API生态，接入行业智库、监管动态等外部数据源，实现内外部知识的双向渗透。

同时，建立专兼职审计团队、业务专家团队、数字化支撑团队，分配数字化审计平台权限，协同学习与增强反馈，通过技术迭代、人才升级与质量控制三维协同，保障审计监督效能提升。

DeepSeek既非万能解药，也非技术鸿沟。在构建基于DeepSeek赋能的内部审计数智化生态系统过程中，审计仍面临多重挑战：一是自动化工具和高级AI技术的应用尚未普及，难以实现复杂场景的预测性分析；二是审计团队普遍存在技术技能缺口，数据驱动决策的思维仍需改善；三是资源投入有限，数据安全与隐私保护等方面存在掣肘；四是部分企业平台交互复杂、成果转化率低，也进一步削弱了数智化生态的实际效能。这些问题的交织使得内部审计需从技术升级、流程重构、人才培养等多维度进行系统性破局。面对这场革命，内审人员需要抓住思维转变的历史性时刻，在创新应用与风险管控间寻求动态平衡，持续丰富和完善内部审计生态系统，不断刷新有为有位、价值增值、护航企业高质量发展的目标高度。