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  1. TOOL · CL_93647 ·

    新AI框架通过不确定性建模增强审计风险评估

    研究人员开发了UMAR,一个新颖的多智能体框架,旨在通过明确建模不确定性和证据冲突来改进审计风险评估。UMAR利用三个专业智能体——MD&A文本智能体、财务比率智能体和CAM智能体——生成具有校准不确定性的独立风险评分。然后使用Dempster-Shafer理论聚合这些评分,该理论量化了智能体间的异议。在SEC 10-K filings的3,200个公司年度观测值上的评估表明,UMAR的性能优于基线模型,AUROC达到0.782,PR…