2024年以來(lái)，隨著大模型應(yīng)用爆發(fā)（如ChatGPT、文心一言），“token”作為“AI處理信息的最小單元”成為核心技術(shù)概念，其譯法的統(tǒng)一性與精準(zhǔn)性需求日益迫切。
2026年3月，全國(guó)科學(xué)技術(shù)名詞審定委員會(huì)責(zé)成計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)名詞審定委員會(huì)，將AI領(lǐng)域的“token”正式定名為“詞元”，理由是：
信：準(zhǔn)確反映“AI模型處理的最小語(yǔ)言/信息單元”的本質(zhì)（“詞”源于語(yǔ)言學(xué)本源，“元”強(qiáng)調(diào)“基礎(chǔ)單元”）；
達(dá)：適配AI領(lǐng)域的衍生表述（如“詞元化”“詞元計(jì)費(fèi)”），符合現(xiàn)代漢語(yǔ)表達(dá)習(xí)慣；
雅：摒棄“代幣”“令牌”等行業(yè)偏見(jiàn)，彰顯AI技術(shù)的專業(yè)性。
名正言順！
我還早關(guān)注“審元”大模型：審計(jì)行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的智能引擎，而且在智能審計(jì)中經(jīng)常解讀。27日給審計(jì)培訓(xùn)班講課也提到。
在數(shù)字經(jīng)濟(jì)浪潮席卷全球的當(dāng)下，審計(jì)行業(yè)正面臨著從傳統(tǒng)“經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)”向現(xiàn)代“數(shù)據(jù)智能驅(qū)動(dòng)”轉(zhuǎn)型的歷史性交匯點(diǎn)。“審元”大模型應(yīng)運(yùn)而生，它是由南京審計(jì)大學(xué)首創(chuàng)、審元科技（南京）有限公司進(jìn)行商業(yè)化運(yùn)營(yíng)的國(guó)內(nèi)首個(gè)審計(jì)垂直領(lǐng)域大模型。作為審計(jì)學(xué)科領(lǐng)域的標(biāo)志性成果，“審元”不僅承載著學(xué)術(shù)科研的深厚積淀，更在產(chǎn)業(yè)落地與政務(wù)應(yīng)用中展現(xiàn)出強(qiáng)大的生命力。
一是研發(fā)歷程：從科研尖兵到產(chǎn)業(yè)先鋒
“審元”的誕生并非一蹴而就，而是經(jīng)歷了從基礎(chǔ)研究到產(chǎn)品落地的漫長(zhǎng)淬煉。
早在2019年，南京審計(jì)大學(xué)便敏銳捕捉到大模型技術(shù)的潛力，聯(lián)合中國(guó)工程院院士鄭緯民團(tuán)隊(duì)、武漢大學(xué)何炎祥教授團(tuán)隊(duì)（認(rèn)識(shí)）啟動(dòng)了審計(jì)大模型的研發(fā)工作。該項(xiàng)目依托南審在計(jì)算機(jī)審計(jì)領(lǐng)域四十余年的學(xué)科積累，旨在攻克傳統(tǒng)審計(jì)在大數(shù)據(jù)環(huán)境下數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊、通用模型“幻覺(jué)”頻發(fā)、訓(xùn)練效率低下等核心痛點(diǎn)。
隨后的幾年里，研發(fā)團(tuán)隊(duì)深入審計(jì)一線，與各級(jí)審計(jì)機(jī)關(guān)緊密合作，構(gòu)建了覆蓋財(cái)政、金融、自然資源等關(guān)鍵領(lǐng)域的審計(jì)知識(shí)圖譜。這一圖譜囊括了超百萬(wàn)個(gè)審計(jì)專業(yè)實(shí)體和千萬(wàn)級(jí)實(shí)體關(guān)系，為模型提供了堅(jiān)實(shí)的專業(yè)知識(shí)底座。2023年9月，南京審計(jì)大學(xué)正式發(fā)布“審元”大模型，定位于“審計(jì)源頭”（審源），強(qiáng)調(diào)對(duì)數(shù)據(jù)要素的穿透式審查分析。初期版本便展示了智能問(wèn)答、代碼隨行、案例推薦和報(bào)告生成等核心功能。
2025年初，“審元”迎來(lái)了關(guān)鍵的技術(shù)躍遷，與DeepSeek-R1推理大模型完成深度技術(shù)耦合，實(shí)現(xiàn)了通用大模型的語(yǔ)義理解能力與審計(jì)專業(yè)邏輯的完美融合。同年4月，審元科技（南京）有限公司正式成立，標(biāo)志著“審元”大模型從實(shí)驗(yàn)室走向市場(chǎng)，進(jìn)入了商業(yè)化運(yùn)營(yíng)的新階段。
二是核心技術(shù)特點(diǎn)：構(gòu)筑可信審計(jì)的護(hù)城河
與傳統(tǒng)通用大模型不同，“審元”的核心競(jìng)爭(zhēng)力在于其對(duì)審計(jì)行業(yè)特有規(guī)律的深刻洞察與技術(shù)實(shí)現(xiàn)。
首先是“知識(shí)圖譜+大模型”的雙輪驅(qū)動(dòng)機(jī)制。通過(guò)將結(jié)構(gòu)化的審計(jì)知識(shí)圖譜與非結(jié)構(gòu)化的文本生成能力相結(jié)合，“審元”不僅能流暢地生成文本，更能基于圖譜進(jìn)行嚴(yán)密的邏輯推理，顯著提升了審計(jì)專業(yè)判斷的準(zhǔn)確性，解決了通用模型“一本正經(jīng)胡說(shuō)八道”的問(wèn)題。
其次是獨(dú)創(chuàng)的“三重驗(yàn)證機(jī)制”。該機(jī)制采用“知識(shí)圖譜+規(guī)則引擎+概率推理引擎”的混合架構(gòu)，對(duì)每一個(gè)關(guān)鍵推理節(jié)點(diǎn)進(jìn)行多重校驗(yàn)。這種設(shè)計(jì)確保了審計(jì)結(jié)論的可追溯、可解釋，滿足了審計(jì)行業(yè)對(duì)證據(jù)鏈完整性和結(jié)論嚴(yán)肅性的嚴(yán)苛要求。
“審元”深度融合了審計(jì)專業(yè)邏輯，針對(duì)審計(jì)問(wèn)題定性、合規(guī)審查等復(fù)雜任務(wù)進(jìn)行了深度建模，并能支持動(dòng)態(tài)知識(shí)演進(jìn)，及時(shí)響應(yīng)審計(jì)準(zhǔn)則和法規(guī)的變化。作為國(guó)內(nèi)首個(gè)擁有完全自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的審計(jì)大模型，其研發(fā)還聯(lián)合了華為、科大訊飛等頭部企業(yè)，構(gòu)建了產(chǎn)學(xué)研用一體化的自主可控生態(tài)。
三是主要應(yīng)用場(chǎng)景：全鏈條賦能審計(jì)生態(tài)
“審元”的應(yīng)用場(chǎng)景已覆蓋了審計(jì)作業(yè)的全生命周期以及審計(jì)教育領(lǐng)域。
在對(duì)內(nèi)賦能審計(jì)作業(yè)方面，“審元”提供了九大核心功能，貫穿審計(jì)全流程。從審前調(diào)查的資料收集、法規(guī)智庫(kù)的智能檢索，到審計(jì)實(shí)施階段的合規(guī)審計(jì)、定性診斷，再到最終的整改追責(zé)與報(bào)告生成，實(shí)現(xiàn)了審計(jì)工作的智能化輔助。這不僅大幅降低了審計(jì)人員的重復(fù)性勞動(dòng)，更提升了審計(jì)工作的深度與廣度。
在對(duì)外支撐審計(jì)教學(xué)方面，“審元”通過(guò)“智慧教學(xué)+文獻(xiàn)智腦”雙模塊，為高校和培訓(xùn)機(jī)構(gòu)提供了革命性的教學(xué)工具。它能夠進(jìn)行智能問(wèn)答、案例解析、自動(dòng)出題，甚至模擬審計(jì)現(xiàn)場(chǎng)，有效輔助培養(yǎng)具備數(shù)字素養(yǎng)的復(fù)合型審計(jì)人才。
在前沿探索方面，研發(fā)團(tuán)隊(duì)正積極推進(jìn)“審計(jì)智能體（Audit Agent）”計(jì)劃。這一計(jì)劃旨在實(shí)現(xiàn)自動(dòng)抽樣、程序優(yōu)化等高級(jí)功能，最終構(gòu)建起從風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估到報(bào)告生成的全流程智能審計(jì)解決方案，將審計(jì)自動(dòng)化水平推向新的高度。
四是落地實(shí)踐與影響：從央企巨頭到地方審計(jì)
“審元”的落地實(shí)踐已經(jīng)呈現(xiàn)出多點(diǎn)開(kāi)花的態(tài)勢(shì)，其影響力橫跨企業(yè)內(nèi)部審計(jì)與國(guó)家審計(jì)機(jī)關(guān)。
在企業(yè)應(yīng)用側(cè)，“審元”已成功在能源、電力、制造、航空等多個(gè)國(guó)民經(jīng)濟(jì)命脈行業(yè)落地。國(guó)家電網(wǎng)、南方電網(wǎng)、中國(guó)石化、中國(guó)商飛、國(guó)家管網(wǎng)等大型央企集團(tuán)，以及省級(jí)農(nóng)墾、金鷹集團(tuán)等行業(yè)龍頭，均已引入“審元”以提升內(nèi)部審計(jì)效能。這些企業(yè)的應(yīng)用實(shí)踐證明，“審元”能夠有效適應(yīng)不同行業(yè)、不同規(guī)模企業(yè)的復(fù)雜審計(jì)需求。
案例：“審元”在國(guó)家電網(wǎng)的應(yīng)用取得了顯著的效率提升與風(fēng)險(xiǎn)管控成效：
——審計(jì)效率顯著提升：在國(guó)網(wǎng)浙江電力的“審計(jì)風(fēng)控洞察智能體”項(xiàng)目中，“審元”的自然語(yǔ)言轉(zhuǎn)SQL（Text-to-SQL）能力將審計(jì)人員從“手動(dòng)編寫SQL語(yǔ)句”中解放出來(lái)，審前調(diào)查時(shí)間從“ days”縮短至“ hours”；其報(bào)告生成模塊將審計(jì)報(bào)告撰寫時(shí)間從“ weeks”縮短至“ days”。
——風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別精準(zhǔn)度提升：在國(guó)網(wǎng)江蘇電力的“智能審計(jì)系統(tǒng)”中，“審元”的知識(shí)圖譜+規(guī)則引擎組合將“營(yíng)銷電費(fèi)異?！弊R(shí)別準(zhǔn)確率從“ 60%”提升至“ 90%”，有效識(shí)別了“虛假用戶”“違規(guī)收費(fèi)”等風(fēng)險(xiǎn)。
——整改閉環(huán)管理強(qiáng)化：在國(guó)網(wǎng)山西電力的“審計(jì)整改全過(guò)程閉環(huán)管控系統(tǒng)”中，“審元”的整改效果評(píng)估模塊將“表面整改”問(wèn)題發(fā)現(xiàn)率從“ 10%”提升至“ 30%”，推動(dòng)整改從“被動(dòng)應(yīng)付”向“主動(dòng)防控”轉(zhuǎn)變。
在行業(yè)方案?jìng)?cè)，最具代表性的案例莫過(guò)于與某地級(jí)市審計(jì)局的合作。雙方共同探索“通用大模型+審計(jì)專業(yè)模型”的融合部署方案，提出了“滿血版DeepSeek+審元知識(shí)庫(kù)”、“融合模型+外掛知識(shí)庫(kù)”以及“‘審元+DeepSeek’協(xié)同智能體”三種具體的技術(shù)路徑。這一合作為中央、省、市、區(qū)縣等不同層級(jí)的審計(jì)機(jī)關(guān)提供了清晰、可借鑒的技術(shù)選型藍(lán)圖，解決了基層審計(jì)機(jī)關(guān)“想用AI但缺算力、缺人才”的現(xiàn)實(shí)困境。
通過(guò)產(chǎn)學(xué)研合作的不斷深入，“審元”推動(dòng)了審計(jì)知識(shí)庫(kù)在數(shù)萬(wàn)用戶中的應(yīng)用。從肥西縣審計(jì)局的實(shí)務(wù)培訓(xùn)到合肥市瑤海區(qū)審計(jì)局的AI輔助系統(tǒng)探索，“審元”正在與行業(yè)伙伴一道，共建智能審計(jì)生態(tài)，為中國(guó)審計(jì)行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供強(qiáng)有力的技術(shù)支撐。
因此，“審元”大模型不僅是一項(xiàng)技術(shù)創(chuàng)新，更是一次審計(jì)生產(chǎn)關(guān)系的重塑。它正以其深厚的專業(yè)底蘊(yùn)和靈活的落地策略，逐步成為推動(dòng)中國(guó)審計(jì)事業(yè)現(xiàn)代化的重要智能引擎。
