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审计机器人在智能化审计流程中的角色与挑战

前言

审计机器人支持报告输出的定制化，能够根据用户需求，选择不同的报告形式、内容侧重点以及输出格式。例如，针对不同的审计项目，机器人可以自动调整报告内容的结构，支持图表、图像等多种形式的输出，满足多样化的审计需求。

在机器学习模型中，过拟合问题是影响模型泛化能力的一个重要因素。为了避免模型过拟合，需要在模型训练过程中使用正则化技术（如LL2正则化）以及早停法来控制模型复杂度，避免过度依赖训练数据的噪音。增加训练数据的多样性和数量，以及采用交叉验证方法，也能够有效降低过拟合的风险。

审计机器人需要在短时间