今年，南京審計大學發布了《面向審計行業DeepSeek大模型操作指南》、《面向工程審計行業的DeepSeek大模型應用指南》，為審計從業者提供了人工智能技術落地的實務指引，DeepSeek大模型能夠快速處理海量數據，提升審計效率；通過算法和模型，增加審計精準度，拓展審計覆蓋面，降低人力和時間成本。在賦能內部審計創造價值的同時，也存在多重風險，亟需引起重視。

一是AI幻覺干擾職業判斷。南都大數據研究院指出，AI幻覺是大型語言模型的基本特征，人工智能風險事件數據庫記錄的2024年220起AI風險事件中，有16起與AI幻覺相關[]。在DeepSeek應用過程中，幻覺會帶來諸多風險，DeepSeek編造的虛假信息可能誤導用戶做出錯誤決策，或污染數據庫，降低AI訓練數據質量，尤其是在審計這種對信息真實性和準確度要求較高的領域，AI幻覺會導致審計結論失真、審計效率降低，基于AI幻覺得出的審計報告可能存在違反監管的要求，削弱管理層對內部審計的信任。

二是數據隱私導致安全風險。現階段尚無AI能夠有效的保護數據隱私，內部審計涉及企業海量敏感數據，包括財務數據、業務機密、人事檔案等。DeepSeek大模型在數據采集、傳輸、存儲與處理環節，存在多維度風險。如今年發生的LVMH集團客戶數據泄露[]、AI招聘聊天機器人供應商Paradox.ai數百萬求職者信息泄露問題[]，昭示網絡攻擊可能突破系統防護，導致商業機密泄露。在DeepSeek大模型訓練過程中，數據若未妥善脫敏，也可能暴露企業核心信息，造成信息泄露，影響數據安全。

三是“黑箱”特性導致可解釋性差。AI大模型（尤其是DeepSeek這種深度學習模型）的內部工作機制及其復雜，審計人員往往難以清晰解釋其為何得出某個特定審計發現、風險評估或異常標記，難以直觀判斷審計意見的合理性及驗證結果的準確性，會影響到審計軌跡的完整性，無法向管理層、審計委員會解釋DeepSeek得出的審計結論。

四是數據質量與偏見問題。DeepSeek大模型的輸出質量高度依賴輸入數據的質量，如果訓練數據或審計數據本身存在錯誤、遺漏、不完整或不一致，可能導致內審結果失真，審計反饋不準確，降低審計質效，加之DeepSeek的算法對特定行業的垂直場景支持有限，當內審涉及大量行業專用術語和復雜規則時，模型可能無法滿足精準需求，導致輸出結果偏離內審的實際業務需求。

五是合規與監管風險。2024年，全球AI風險事件同比增長近50%[]，現有審計準則主要針對傳統人工審計流程，對AI在風險評估、異常識別、審計結論生成等關鍵環節的應用缺乏明確規范，導致審計人員在應用DeepSeek大模型時缺乏指引，存在合規模糊地帶。

為此，建議：

一是強化輸入限定與事實核查。在使用DeepSeek時，明確限定回答應基于訓練時提供的特定知識庫（如公司政策、法律法規、審計手冊）或本次審計項目的文包，同時，對DeepSeek生成的內容及關鍵信息（如引用的法規、數據計算結果、異常判斷依據），必須進行嚴格的人工事實核查，要求其提供其結論所依據的具體數據來源或證據位置，并通過兩個獨立信源交叉驗證。

二是進行本地化部署以保證數據安全。在使用DeepSeek時，優先考慮在內部私有云或本地化兩種方式部署大模型（或使用提供嚴格數據隔離的行業專用模型），確保與企業核心業務系統遵循相同的隱私保護、安全及訪問控制標準，避免敏感數據離開企業控制范圍（如宿城區審計局基于DeepSeek-V3架構搭建財政審計、投資審計等專項分析子系統[]）。同時，強化數據脫敏與權限管理機制，對輸入模型的敏感數據進行脫敏處理（如移除或混淆個人身份信息），以確保在提升工作效率的同時，有效平衡數據安全與業務需求。

三是強化審計職業判斷。將DeepSeek的輸出視作審計證據的一部分，強制要求DeepSeek輸出必須附帶清晰、可理解的解釋（如該交易被標記為高風險，主要原因是交易金額遠超該供應商歷史平均水平、交易發生在非工作時間、收款賬戶為新設立賬戶）。所有重要的審計判斷、結論和報告必須由審計人員進行復核、驗證和最終決策，對高風險領域（如關聯方交易、大額資金支出）單據執行抽樣檢查，在審計底稿中，完整記錄DeepSeek輸入數據、使用的提示、模型版本、輸出結果及其解釋、審計人員復核的過程和依據，建立清晰的審計軌跡。

四是構建可控的審計環境。審計人員應確保可以獲得原始系統數據以進行再次分析和驗證，高度關注訓練數據的質量與完整性，建議搭建集中數據處理單元及標準化接口協議并針對內部審計的特點，進行定制化的訓練（如搭建本地法律法規知識庫、財務分析模型），以提高數據輸出的質量，同時，人工審查DeepSeek識別出的異常或高風險點。

五是納入企業風險管理體系。關注國內外內部審計準則制定機構（如國際內部審計師協會、中國內部審計協會）、行業監管機構關于AI應用的指引和要求，在使用中，將DeepSeek嚴格納入企業整體的風險管理體系，進行登記、驗證、監控和報告，對DeepSeek的使用設定審批流程和使用權限，根據數據涉密等級進行管理。

DeepSeek通過技術賦能推動內部審計職能定位向價值守護型職能進化，其成功應用依賴于審計人員的專業判斷、組織協同與數智技術框架的完善，需要在效率提升與風險控制間尋求平衡，通過正視風險并采取系統性的應對措施，內部審計部門可以有效地駕馭DeepSeek大模型的力量，將其轉化為提升審計質量、效率和價值創造的強大引擎。（李欣欣）