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作者：吴勇;李一帆;黄炎;倪小雅;
单位：合肥工业大学管理学院;
摘要：随着生成式人工智能技术的突破性发展，审计领域正经历从传统人机分工向大模型驱动深度协同的范式转型。本文立足人类审计师的职业判断，整合大语言模型的核心能力，构建人机协同式智能审计系统理论框架，阐明其内涵特征与运行逻辑；从人类主体、大模型主体、媒介交互载体与协同监管四个维度解构系统构成要素，设计涵盖基础层、模型层、应用层、用户层与监管层的五层架构体系；从决策范式、决策依据、决策逻辑与决策输出四个层面系统揭示人机协同审计决策的动态演进机制，并深入剖析AI模型存在的“幻觉”生成、可解释性不足、跨场景适应性弱以及多主体责任界定模糊等核心风险，提出构建以可信、透明、适配与可控为导向的协同治理体系，为推动“人工智能+审计”深度融合提供理论支撑与实践路径。
关键词：大语言模型;;人机协同;;智能审计系统;;审计决策范式
基金资助：国家自然科学基金专项项目（J2424009.国家自然科学基金委员会.2025.1-2025.12）;; 安徽省高等学校省级质量工程项目“数智时代会计专业人才培养模式变革与课程体系重构研究”（2023jyxm0054.安徽省教育厅.2024.1-2026.1）;; 合肥工业大学哲学社会科学培育计划项目“GAI赋能审计师舞弊识别的认知协同机制研究”（JS2025ZSPY0031.合肥工业大学.2025.1-2026.12）
