引言 近年来，随着企业财务数据规模的指数级增长和审计合规要求 的日益复杂，传统审计模式面临巨大挑战。审计人员需要处理海量 结构化与非结构化数据，同时应对不断变化的会计准则和监管框 架，人工分析效率低下且容易遗漏风险点。以某国际会计师事务所 的实践为例，其 2023 年内部评估显示，在金融资产减值测试项目 中，审计团队平均需要耗费 42%的工作时间用于数据清洗和基础分 析，而高风险领域的识别准确率仅为 DeepSeek 等大语言模型技术的成熟为审计变革提供了新的可 能性。相较于通用 AI 模型，审计智能体需要具备三个核心能力维 度：首先是领域知识的深度适配，包括国际财务报告准则 （IFRS）、美国通用会计准则（GAAP）等超过 2000 项条款的准 确解析；其次是多模态数据处理能力，既能解析 PDF 财报和扫描 凭证，又能处理 Excel 底稿和数据库日志；最后是可追溯的推理链 条，每个审计结 益凸显。根 据国际内部审计师协会（IIA）2023 年报告，78%的审计机构表示 现有技术工具难以应对跨系统数据关联分析需求，而监管机构对审 计时效性与准确性的要求却逐年提高，例如美国公众公司会计监督 委员会（PCAOB）将重大错报风险检测窗口期缩短了 30%。 审计行业当前的核心痛点集中在三个维度：首先，数据处理的 低效性导致人工成本居高不下。以财务报表审计为例，审计师平均 需要耗费

对本报告所含信息可在不发 出通知的情形下做出修改，投资者应当自行关注相应的更新或修改。本报告所载的资料、工具、意见、信息及 推测只提供给客户作参考之用，不构成任何投资、法律、会计或税务的最终操作建议，本公司不就报告中的内 容对最终操作建议做出任何担保。本报告中所指的投资及服务可能不适合个别客户，不构成客户私人咨询建议。 n 市场有风险，投资需谨慎。在任何情况下

历史数据、实时市场信息和供应链各环节的运营情况，预测未来的 需求波动，优化库存管理，减少库存积压和缺货风险。例如，零售 企业可以利用 AI 智能体动态调整采购计划，确保供应链的高效运转。 在财务和会计领域，AI 智能体能够自动化处理大量的日常财务 工作，如发票处理、账单核对、税务申报等。这不仅提高了工作效 率，还减少了人为错误。例如，企业可以利用 AI 智能体自动识别 和匹配发票与采购订单，确保财务数据的准确性和一致性。