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作者：黄佳佳;朱浩然;徐超;詹天明;
单位：南京审计大学计算机学院;
摘要：在审计业务中，面向审计工作底稿的审计判断是当前审计工作面临的共同难题。面对海量繁杂的法规条款，审计判断存在审计定性不准确、定性依据引用存在困难、依法审计定性的规则悖反、处理处罚中自由裁量权使用不当等难题，确保审计判断的准确性和客观性是一个巨大的挑战。大语言模型通过自然语言处理和深度学习技术深入学习领域知识及其潜在关系，为审计判断提供了新的解决方案。本文以审计定性与法规推荐为目标，微调大语言模型，使其能够服务于审计概念理解、审计定性、审计法规推荐等任务。实验结果表明，该大语言模型相比通用大语言模型能够更加恰当地生成问题总结短语、推荐定性依据和处罚依据，为提高审计工作质量和效率提供了新的实现途径。
关键词：审计判断;;定性依据;;智能审计;;大语言模型
基金资助：国家自然科学基金面上项目“面向国家审计的大模型训练与知识增强研究”（项目编号：62472227）;; 江苏省高校自然科学研究面上项目“面向审计效能提升的领域知识图谱构建关键技术研究”（项目编号：23KJB520015）
