随着越来越多的企业机构和平台陆续接入DeepSeek人工智能（AI）大模型，AI大模型行业的竞争格局正被重塑，AI技术变革和应用的步伐不断加快。同时，马斯克近期利用AI技术查账的方法让财务界直观感受到AI技术的应用场景和巨大潜力。

业内人士表示，AI技术的迅速发展和应用，已经在财务会计和审计领域掀起巨大变革，也将对财务审计工作带来重大挑战和机遇。

DeepSeek在财会领域的应用

DeepSeek大模型是由北京深度求索人工智能基础技术研究有限公司开发的一款基于Transformer架构的大型语言模型。它具备强大的自然语言理解和生成能力，能够处理多种复杂的语言任务，如智能对话、文本生成、语义理解等。

DeepSeek大模型自发布以来，凭借卓越的性能和广泛的应用场景，迅速赢得业界的关注和认可。DeepSeek大模型的出现，不仅推动自然语言处理技术的发展，还促进人工智能技术在各个领域的广泛应用。它已成为众多企业和研究机构的首选技术之一，为人工智能的普及和发展作出重要贡献。同时，引发了财务会计领域对于AI技术应用的新一轮讨论。

从ChatGPT大模型的问世，豆包、DeepSeek等AI大模型如雨后春笋般出现，为全球AI市场带来前所未有变革的同时，或成财务会计和审计行业拥抱AI的催化剂。

对于DeepSeek之所以如此火爆，北京兴华会计师事务所管理合伙人时彦禄认为，其优势主要体现在性价比和开源两方面。

企业更加关注便捷、易用、性价比高的平台以及高效的部署。在众多AI技术中，DeepSeek与传统的AI模型尤其是OpenAI相比，表现出更优异的成本控制能力。研究机构报告显示，DeepSeek的创新算法和模型结构能够在减少算力需求的同时，提供相似甚至更优的性能。

同时，DeepSeek的模型还因其开源而独具特色。这意味着公司外部的开发者也可以对其重新利用。“由于其开源的特点，我们可以将其部署到自己的服务器，实现自主可控。这对于数据安全非常重要。”时彦禄说。

对于DeepSeek在审计工作中的应用，北京注册会计师协会政务服务委员会委员、北京中宣育会计师事务所合伙人曹瑞芳表示，其会在数据采集与预处理、数据分析与挖掘、风险识别与评估和生成可视化报告等方面为审计人员提供帮助。

具体来说，在数据采集与预处理上，DeepSeek 支持多种数据源的接入，包括财务系统、ERP 系统和数据库等，确保数据获取的全面性。同时，DeepSeek 能够自动清洗、转换和整合数据，确保数据质量，并将不同来源的数据统一格式，为后续分析提供高质量数据基础。

在数据分析与挖掘上，DeepSeek 提供多种数据分析工具，如趋势分析、比率分析和异常检测等，帮助审计人员快速识别潜在的风险区域。

“DeepSeek 利用机器学习算法识别潜在风险和异常交易，通过结合历史数据训练风险识别模型，可以实时监控异常交易、非正常模式和潜在的舞弊行为。”曹瑞芳表示，用户可以根据具体审计需求自定义分析模型，针对特定场景（如税务审计、资产管理审计等）设定独特的分析参数。

在风险识别与评估上，DeepSeek 基于预设规则和机器学习模型识别潜在风险领域，通过预设的审计规则和数据驱动的机器学习模型，自动识别潜在风险区域，帮助审计人员发现财务漏洞、操作风险或法律风险。

在审计证据收集与管理上，通过DeepSeek 的自动化分析，系统能够生成详细的审计底稿，包括审计过程、分析方法、数据来源及审计结果等内容，确保审计工作的透明性和可追溯性。同时，DeepSeek 支持审计证据的电子化存储和管理，支持文档管理、版本控制和权限管理，方便审计人员快速查阅和追溯。

AI既有优势也有局限性

从目前国内财会审计行业来看，AI技术的应用仍处于尝试和探索阶段。时彦禄介绍，目前其所在事务所对于AI的应用主要集中于智能问答等场景，还没真正延伸到业务端。接入DeepSeek以后，也会从智能检索分析开始，慢慢接入更多的数据库，逐步应用到具体的审计作业中。

对于AI技术在财会行业的应用，近期马斯克利用AI技术查账的方法直观展示AI技术应用的具体场景。资料显示，他主要利用AI技术追踪资金流向，迅速分析资金链条，找到资金最终的用途，判断资金使用是否合理，尤其是利用AI自动扫描财务数据，对照各种政策法规，快速发现财务报表里的漏洞和风险。这一案例引起财会行业对于AI技术应用的优势和局限性的广泛讨论。

对于AI技术应用的具体业务场景，曹瑞芳认为，在自动化的费用报销审核、账务处理以及智能预算管理、知识问答、数据录入、财务数据分析和风险预警等业务场景中，AI会有较好表现。

“比如，通过图像识别和自然语言处理技术，AI能够自动识别和提取报销单据中的信息，如发票金额、日期、项目等，并根据预设规则进行合规性审核。”曹瑞芳说。

“AI技术的应用无疑大大节省企业的时间和人力成本，提高财务管理效率，有助于企业及时发现和纠正潜在的合规风险。”曹瑞芳表示，在大量的基础性、重复性工作交给AI的同时，财务人员更多的是检查和确认AI的结果是否正确、审计结论是否与企业实际情况匹配。

看到AI技术优势的同时，也要关注其局限性。比如，马斯克的查账系统很先进，但是数据质量、政策法规的完善程度，以及团队的合作等因素都对系统的准确性产生很大影响。

“AI的应用必然会带来工作方式方法的改变，以及财务职能的转化。但是，保证合规和数据安全是技术应用的前提。从目前来看，要发挥AI更大的潜力，需要打破数据间的壁垒，这是一件困难的事情。如果数据存在错误、缺失或偏差，可能导致 AI 做出错误的判断和分析，影响财务管理的准确性和决策的科学性。”时彦禄说。

“标准化的审计报告可以靠AI，非标报告则是AI不可替代的。”曹瑞芳表示，尽管 AI 技术不断发展，但对算法无法完全理解的复杂财务情境可能出现误判或漏判，尤其是在处理一些非标准、创新性的财务业务时，AI 的表现可能不尽如人意。

不要做“工具人”

随着AI技术在各行业的广泛应用，财务人员难免产生职业危机感。对此，曹瑞芳认为：“AI不可怕，如何利用AI解决基础问题，让财务人员从繁杂的基础工作解放出来，为企业创造更大价值才是关键。不当‘工具人’，‘工具人’干不过工具，要把‘工具人’变成自主人。”

她认为，未来的主题是怎样运用好AI。财务人员在未来的职业发展中可以关注以下几个方向。一是通过分析企业的财务数据，为企业提供决策支持。二是利用财务知识为企业进行投资决策和风险管理。三是与业务部门紧密合作，提供更精准的财务管理和决策支持。

“做好业财融合，做出自己的特色，服务于业务，由刻板的财务人变成人人喜欢的财务人。”曹瑞芳表示，“在某种程度上，AI解决的是共性问题，而个性化的问题仍需要人去解决。毕竟各行各业的业务模式不同，使用的会计制度也不同。”

时彦禄认为，目前，会计师事务所也会引进AI技术人才。但是，并不意味着未来AI能够取代人。因为，技术的应用要服务于工作的具体需求，对于AI在审计工作中的应用，需要先尝试解决工作流程中的一个个小的环节，再串成一条线，而审计人员更重要的是学会使用技术工具为自己服务，提高职业判断能力。