VERA-8B：基于证据的 SEC filings 审计风险推理

在各种审计应用中，判断必须有合理证据支持。然而，标准金融语言模型更重视流畅性而非证据。它们是为通用金融推理而构建的，可能给出看似合理但含糊的答案，造成落地鸿沟，使其不适合审计工作。我们通过 VERA-8B 来弥补这一鸿沟，这是一种新的端到端审计推理系统，能够在执法行动发生之前识别审计风险。构建这样的模型带来了若干挑战，因为此前没有机器学习工作针对执法前审计预测。就我们所知，我们首次在单一证据标准下将 SFT 和 GRPO 统一用于基于证据的审计推理，并取得了超过所有所评估基线的性能。由于审计不能容忍缺乏支撑的主张，我们引入了拒答和不确定性限定，以推迟不确定或证据不完整的案例。最后，我们设计了 AuditBridge，以为实际审计工作提供模型推理落地。它将原始 filings 转化为经核验的记录，再转化为可供审阅的报告，在金融与计算之间架起桥梁，并具有广泛通用性。整体而言，这些组件生成了可审计、可审阅的输出，适用于实际审计工作。