内部审计底稿承载着审计实施过程的全部痕迹，是审计结论形成、审计工作复核与追溯的核心载体。底稿编制长期以来耗费审计人员大量精力，从资料梳理、事项描述、取证摘录到问题归纳，环节琐碎且重复性工作较多。随着智能技术在内审领域持续落地，内部审计大模型逐步参与到底稿生产链路当中，为底稿编制模式带来新的变化。

一、审计底稿的核心痛点，催生智能化工具需求

传统底稿编制模式下，审计人员需要翻阅合同、台账、会议纪要、业务单据等海量资料，人工提取关键信息，对照审计方案整理底稿内容。同类审计场景中，底稿框架、描述范式、取证要点存在大量共通内容，但每一次审计仍需要重新组织文字、核对材料。

人工撰写底稿容易出现表述口径不统一、关键信息遗漏、底稿和取证材料匹配度不足等情况。同时，底稿编制占用审计人员较多时间，压缩了风险研判、问题深挖、整改跟进等高价值工作的投入。行业一直在探索合适的智能化路径，而内部审计大模型凭借文本理解、信息整合、内容生成能力，成为适配底稿场景的重要方向。

需要明确的是，审计底稿具备法定与管理层面的严肃性，底稿本身属于审计工作的证据载体，不能直接交由模型独立出具定稿，这也是内部审计大模型落地应用的重要前提。

二、内部审计大模型在底稿输出环节的能力边界

内部审计大模型可以基于审计方案、预审资料、访谈记录、业务数据摘要、初步发现等输入信息，按照预设的底稿模板，生成底稿初稿文本。模型能够识别审计事项类别，套用标准化底稿结构，把零散的文字材料整合为结构化的事项说明，梳理事实经过，提炼初步疑点，罗列出对应的取证清单。

在常规、标准化审计事项里，内部审计大模型输出的初稿可以覆盖底稿大部分基础内容，减少审计人员文字整理、格式填充的工作量。比如费用报销、资产台账、流程合规类底稿，模型可以快速汇总材料信息，形成初稿版本供审计人员审阅。

但内部审计大模型无法替代审计人员的专业判断。模型输出内容来源于输入素材，不能自主验证业务事实真伪，无法独立判断风险严重程度，也不能自行确认证据链是否完整。模型生成的底稿初稿，有可能出现事实偏差、上下文脱离业务背景、关键细节缺失等问题，这些都需要内审人员逐一校验修正。

三、规范使用：内部审计大模型产出底稿初稿后的复核机制

想要稳妥用好内部审计大模型输出底稿的能力，必须建立清晰的人机协同流程，坚持“模型出初稿、人做终审定稿”的原则。

第一步，审计人员做好输入材料管控，向内部审计大模型投喂经过初步筛选、来源可靠的资料，明确底稿模板、写作口径、禁止描述内容，限定模型输出范围，避免无关信息混入底稿。第二步，获取模型生成的底稿初稿之后，审计人员对照原始凭证、业务记录重新核对事实，校验事项描述是否准确，疑点描述是否贴合业务实际，补充模型遗漏的关键证据信息。第三步，按照内审复核流程开展多级复核，重点核查底稿与审计证据的对应关系、定性表述是否恰当，完成修改调整之后，形成正式归档的审计底稿。

整个流程中，内部审计大模型承担辅助撰稿、信息归集的角色，底稿的真实性、恰当性、完整性责任依旧由审计团队承担。底稿归档时，也可以同步留存模型生成初稿的记录，完整保留审计工作轨迹。

四、人机协同，重新定位内审人员的工作重心

内部审计大模型能够输出底稿初稿，不代表内审工作走向自动化，而是推动审计工作重心转移。审计人员从重复的文字整理、模板填写工作中释放出来，把更多精力放在风险识别、业务穿透分析、沟通访谈、整改追踪等环节。

对于内审团队而言，应用内部审计大模型产出底稿，也是标准化体系落地的契机。团队可以持续沉淀底稿模板、标准话术、常见问题描述规范，反向训练和引导模型输出内容，逐步统一不同审计人员的底稿撰写风格，降低底稿质量波动。

长期来看，底稿智能生成只是内部审计大模型众多应用场景之一。在底稿基础之上，模型还可以辅助开展底稿交叉审阅、问题汇总、审计报告素材整理等工作，形成贯穿审计全流程的辅助能力。

内部审计大模型具备输出审计底稿初稿的能力，能够有效缓解底稿编制压力，提升内审工作效率。但底稿作为严谨的审计文档，定稿权始终掌握在专业内审人员手中。把握好内部审计大模型的能力边界，搭建完善的复核校验机制，走人机协同的路线，才能让智能工具真正服务于内部审计质量提升，在合规可控的前提下，发挥技术对内审工作的赋能价值。