DeepSeek在智能財(cái)務(wù)稽核中的應(yīng)用研究

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【摘 要】 隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，智能財(cái)務(wù)稽核成為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，如何將類似DeepSeek的大模型應(yīng)用于高校財(cái)務(wù)稽核系統(tǒng)中是亟需解決的熱點(diǎn)問(wèn)題。文章通過(guò)構(gòu)建融合多模態(tài)數(shù)據(jù)的智能財(cái)務(wù)稽核模型，深入研究了DeepSeek在智能財(cái)務(wù)稽核中的應(yīng)用。研究結(jié)果表明：多模態(tài)數(shù)據(jù)融合顯著提高了異常檢測(cè)的準(zhǔn)確性和效率，進(jìn)一步豐富了模型的輸入信息，提升了模型對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景的適應(yīng)能力；動(dòng)態(tài)優(yōu)化模型能夠根據(jù)不同的風(fēng)險(xiǎn)水平調(diào)整審批閾值，有效降低補(bǔ)正率并提高準(zhǔn)確率。（剩余12610字）