在通用大模型快速普及的行业背景下，通用大模型存在的审计专业知识滞后、准则理解偏差、输出结果合规性不足等问题，始终无法直接应用于高合规要求的审计执业场景。广东中煜会计师事务所依托自身十余年的审计专业服务沉淀，完成了审计垂直领域专属知识大模型的全流程训练与落地应用，实现了审计专业知识的智能检索、作业辅助、质量校验等核心能力，审计人员获取专业支持的响应速度从原来的平均45分钟缩短至3秒以内，事务所的整体专业服务能力实现了跨越式提升。
一、垂直大模型的全流程训练体系搭建
广东中煜会计师事务所的审计知识大模型采用“多源专业数据清洗-领域预训练-指令微调-对齐合规校验”的四步训练流程，完全规避通用大模型在审计场景中的各类短板。在数据准备阶段，团队完成了对近10年的企业会计准则、审计准则、监管政策文件、事务所内部1200+项目的脱敏工作底稿、资深注册会计师的执业经验沉淀等全量专业数据的归集整理，总训练数据量超过3.2亿 tokens，所有数据都经过三级专业审核，从源头保证训练素材的准确性与合规性。在领域预训练阶段，基于开源大模型底座，采用审计领域专属的语义训练方法，让模型深度学习审计专业术语的精准定义、不同准则条款的适用场景、各类审计问题的规范处理逻辑，让模型彻底建立起审计专业的知识体系框架。在指令微调阶段，由事务所27名资深注册会计师组成的专家团队，标注了超过12万条审计场景专属的指令样本，覆盖从新人入门操作到复杂重大职业判断的全层级应用场景，让模型的输出完全贴合审计执业的实际需求。在最终对齐阶段，建立了双重合规校验机制，所有模型输出结果都要经过内置的规则引擎与专业知识库交叉校验，确保输出内容100%符合现行审计准则与监管要求，从根本上杜绝错误指引的出现。
二、核心能力模块的场景化适配
训练完成的广东中煜审计知识大模型，打造了四大类完全贴合审计执业场景的核心能力模块。第一类是智能专业问答模块，审计人员在执业过程中遇到的准则适用、审计程序选择、问题处理方式等各类专业问题，都可以直接向模型提问，模型可以快速输出精准、合规的专业解答，同时自动关联对应的准则依据与参考案例，彻底解决了传统模式下新人专业经验不足、资深人员精力被大量基础咨询占用的痛点。第二类是底稿智能辅助编制模块，模型可以根据不同行业审计项目的特性，自动为审计人员提供对应科目的审计程序参考、填报指引、常见疏漏提示，甚至可以基于已经采集完成的底层数据自动生成底稿的大部分说明文字，大幅降低审计人员的基础文字工作量。第三类是报告智能质量校验模块，模型可以自动读取审计报告的完整内容，对照准则要求与事务所的质量规范，全面排查报告中存在的文字错误、准则引用不当、披露遗漏、逻辑矛盾等各类问题，校验的全面性和效率都远超传统人工复核模式。第四类是新人智能培训辅助模块，模型可以模拟不同行业、不同难度的审计场景，为新人提供交互式的案例培训，随时解答新人学习过程中遇到的各类疑问，将审计新人的独立上岗周期从原来的3个月大幅缩短至4周。
三、模型落地的安全与合规管控机制
由于审计工作对专业性、合规性的极高要求，广东中煜会计师事务所为审计知识大模型搭建了全方位的安全管控体系。首先是完全本地化部署的运行模式，整个大模型的训练、推理过程全部在事务所内部的私有服务器集群中完成，所有审计项目的涉密数据完全不会流出事务所内部网络，彻底杜绝了数据泄露的安全隐患。其次是设置了严格的输出边界管控，模型被明确限定只能在审计专业知识的范围内提供服务，对于超出审计专业领域的无关提问会自动拒绝回答，避免无关内容干扰正常执业工作。同时建立了模型效果的持续迭代机制，所有用户与模型的交互记录都会被自动归集，由事务所的技术委员会定期进行审核评估，将新的准则更新内容、用户反馈的优化点持续注入模型的训练集中，让模型的专业能力始终保持与最新监管要求同步更新。
四、落地应用的实际成效
截至2026年第四季度，广东中煜会计师事务所的审计知识大模型已经全面开放给全所180余名审计人员使用，累计提供各类专业服务超过27万次，全所审计人员的人均工作效率提升47%，新人的培训成本下降65%。在某IPO规范审计项目中，项目组借助大模型的辅助，快速梳理出企业股改过程中涉及的30余项准则适用问题，全部得到了精准合规的处理方案，项目的推进效率比传统模式提升一倍以上，顺利通过了交易所的多轮问询。这款完全自主训练的审计垂直领域大模型的落地，不仅让广东中煜会计师事务所的专业服务能力实现了质的飞跃，也为国内会计师事务所探索大模型技术的合规落地提供了极具参考价值的实践样本。
