面向工程审计行业的DeepSeek大模型应用指南V1,核心应用场景,应用建议

1 通过结构化提示词提升AI交互准确度，具体模型包括：

APE模型（行动-目的-期望）：适用于财务审计任务分解。

CARE模型（背景-行动-结果-示例）：用于成本异常调查。

TRACE模型（任务-请求-行动-背景-示例）：系统化项目审计方法。

RTF模型（角色-任务-格式）：标准化报告生成（如桥梁安全检测）。

SCOPE模型（情境-复杂情况-目标-计划-评估）：覆盖项目全生命周期审计。

2. 核心应用场景

法条自动检索：解析复杂法规，匹配审计问题并提供合规依据。

智慧造价：基于历史数据生成造价指标，自动估算项目成本。

招投标文件生成：解析招标需求，生成规范文件（含施工方案、进度计划）。

成本测算：分析成本明细，对比历史数据，提示优化建议。

工程量计算：基于工程图纸自动测算工程量，匹配类似项目数据。

3. 应用建议

知识扩展：持续完善工程审计L域知识库（政策、案例、数据）。

优化提问：结合提示词模型反复调整问题，提升结果准确性。

人工审核：AI结果需人工核验，确保合规性与可靠性。

4 总结与展望

当前价值：DeepSeek显著提升审计效率，覆盖法条检索、造价分析等关键场景。

未来潜力：随着技术迭代与数据积累，将在风险预警、全过程审计等L域深化应用。

开放共建：鼓励行业同仁共同拓展应用场景，推动工程审计智能化普惠发展。

附件：面向工程审计行业的DeepSeek大模型应用指南V1,核心应用场景,应用建议