大模型时代：优秀审计人员的天然优势

主要观点总结

本文主要探讨了数据化审计中的SmartAudit与优秀审计人员思维方式的相似性，以及大语言模型（LLMs）在审计行业中的应用。文章介绍了大模型时代的Transformer自注意力机制与审计人员在分析大量资料时的思维方式相通之处，以及Diffusion扩散机制与审计人员根据审计疑点逐步发现问题真相的思维模式相似性。同时，文章还强调了提出准确问题和结构化表达的重要性，以及审计人员在应用大模型技术时的优势。最后，文章提醒了躬身入局的重要性，并给出了在AI时代保持竞争力的建议。

关键观点总结

关键观点1: 大模型时代的Transformer自注意力机制与审计人员分析大量资料的相似性

自注意力机制允许模型考虑所有输入元素，像审计人员全面审视文件和数据；模型为不同元素分配不同权重，如同审计人员基于专业判断赋予信息不同权重；模型识别并聚焦于最相关的信息，这与优秀审计人员在海量数据中锁定重点的能力相似。

关键观点2: Diffusion扩散机制与审计人员根据审计疑点逐步发现问题真相的相似性

Diffusion机制从初始疑点出发逐步收集和分析证据，与审计人员的逐步发现过程相似；该机制处理不确定性和结构化推理的能力与审计人员的工作方式相呼应。

关键观点3: 提出准确问题的重要性

问题定义有助于明确审计范围和重点，减少误解；精准的问题指向核心信息，提高审计效率；通过反复试验和调整，促进审计人员深入思考。

关键观点4: 结构化表达的重要性

结构化表达有助于清晰地传达复杂的审计要求和问题；系统地组织信息确保审计过程的完整性和逻辑性；结构化的问题表达有助于AI更有效地处理和分析数据。

关键观点5: 审计人员在应用大模型技术时的优势及建议

具备深厚专业素养的审计人员更容易理解和应用大模型技术；优势只是潜在充分条件，躬身入局更重要；建立AI协作思维、优化问题构建能力、学习prompt engineering技巧、确保AI应用伦理性是关键。

文章预览

点蓝字关注  设为星标 ☆ 优先赏阅   数据化审计 SmartAudit：问题导向、应用至上、解决痛点 内容导读 优秀审计人员的思维方式和核心能力，与大模型的底层机制和有效使用策略之间存在着惊人的相似性 引言 在人工智能迅猛发展的今天，大语言模型(Large Language Models, LLMs)正以前所未有的速度重塑各个行业的工作方式。 审计，作为高度依赖专业判断和数据分析的行业，也不可避免地站在了这场技术革命的前沿。 面对这些挑战，审计人员有的兴奋，有的焦虑。对比思考一下，有一个令人惊讶的发现： 优秀审计人员的思维方式和工作方法，与大模型的底层机制和有效使用策略之间存在着惊人的相似性。在传统审计工作中表现卓越的专业人士，似乎天生就具备了驾驭这项新技术的独特优势。 这种相似性表现为： 大模型的两个重要机制 ：Transformer的 ………………………………