AI通用大模型在审计中的应用流程主要包括以下几个步骤：
1. 数据收集与预处理：首先，需要收集大量的审计数据，包括财务数据、业务数据等。然后，对这些数据进行清洗、去重、格式化等预处理操作，以便后续的模型训练和分析。
2. 特征工程：根据审计需求，从原始数据中提取出对审计决策有帮助的特征。例如，可以提取出财务报表中的金额、比例、增长率等指标作为特征。同时，还可以通过一些统计方法，如均值、中位数、方差等，来描述这些特征的分布情况。
3. 模型选择与训练：选择合适的机器学习或深度学习模型，如支持向量机（SVM）、随机森林（RF）、神经网络（NN）等。然后，使用预处理后的数据对模型进行训练，调整模型的参数，使模型能够较好地拟合数据。
4. 模型评估与优化：通过交叉验证、留出法等方法，对模型的性能进行评估，如准确率、召回率、F1值等。根据评估结果，对模型进行调优，以提高模型的审计效果。
5. 模型应用：将训练好的模型应用于实际的审计工作中，如对财务报表进行风险评估、异常检测等。在实际应用过程中，还需要不断地收集新的数据，对模型进行更新和优化，以适应不断变化的审计环境。
6. 结果分析与报告：对模型的输出结果进行分析，找出潜在的问题和风险点。然后将分析结果整理成审计报告，提供给审计人员参考。
7. 持续改进：根据审计过程中发现的问题和挑战，不断调整和完善模型，提高模型的审计效果。同时，也可以探索新的审计方法和工具，以适应不断变化的审计需求。
