基本信息
文件名称:数据质量与审计结果准确性的多维关联性分析.docx
文件大小:116.01 KB
总页数:25 页
更新时间:2025-07-21
总字数:约1.1万字
文档摘要
泓域学术/专注课题申报、专题研究及期刊发表
数据质量与审计结果准确性的多维关联性分析
前言
自动化审计是大模型在审计行业应用的重要方向之一。通过深度学习、自然语言处理等技术,大模型可以自动分析审计对象的财务状况,发现潜在的舞弊行为或财务不规范现象。大模型在异常检测方面表现尤为突出,能够根据大规模的数据样本建立标准模型,实时监控和识别出超出正常范围的数据点,极大提高了审计的效率与精准度。
随着审计对象的多样性和复杂性的增加,未来的审计工作将更加注重跨领域、多元数据的融合。大模型将不仅仅局限于财务数据,还将结合法律、税务、市场环境等多个维度的数据进行全面分析。这种跨领域的数据融合将使审计结果