来源：期刊VIP网 时间：
作者：程平 ;王骥菱 ;黄靖川 ;林定逢 ;
单位：重庆理工大学云会计大数据智能研究所;重庆理工大学会计学院;广东南大会计师事务所;
摘要：在企业信息核查审计领域，传统人工核查方式面临效率低下、专业判断主观性强、信息时效性不足等挑战，难以满足大规模、高精度的监管需求。本文以ND会计所承接的市场监督管理局企业信息核查审计项目为研究对象，提出了一种基于检索增强生成（RAG）技术与DeepSeek大模型融合的智能核查审计方案，旨在实现企业信息核查的自动化、精准化和智能化。本文构建了RAG与DeepSeek融合的三层架构（数据层、模型层和应用层），通过动态更新的规章制度知识库及自适应检索机制，有效解决了传统核查中的知识局限与时效滞后问题。该架构依托DeepSeek大模型的语义理解与逻辑推理能力，实现对结构化与非结构化数据的高效交叉验证。在实际模拟实施中，采用Ollama与RAGFlow等工具实现了从数据检索、异常识别到报告生成的全流程自动化处理，并引入RPA机器人进一步提升闭环效率。研究表明，该方案能够显著提升核查效率与准确性，为RAG技术与大模型在企业智能核查中的落地应用提供了重要参考。
关键词：RAG;;DeepSeek;;企业信息核查;;智能审计;;RPA
基金资助：国家社会科学基金项目（23CGL074）;; 财政部全国会计重点科研课题（2023KJA3-10）;; 重庆理工大学研究生科研创新项目（gzlcx20253499）;; 重庆市商业会计学会智能审计重大课题（2025ZS001）
