AI如何完成審計(jì)工作？過去審計(jì)大型建設(shè)項(xiàng)目，往往要面對(duì)堆積如山的合同、標(biāo)書、變更簽證等資料，審計(jì)師需夜以繼日地翻閱比對(duì)。人工抽查不僅效率低、覆蓋面窄，還高度依賴個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，工作模式存在明顯局限。新興的大數(shù)據(jù)審計(jì)模式，也受制于海量數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化治理的困境，雖然平臺(tái)功能開發(fā)完善，但也難以有效實(shí)施落地。如今，隨著大模型技術(shù)的成熟，審計(jì)工作正被顯著優(yōu)化，AI 不再只是輔助工具，而是能獨(dú)立完成數(shù)據(jù)治理、關(guān)鍵信息自動(dòng)提取、疑點(diǎn)推理、報(bào)告生成等全流程自主規(guī)劃、成果自動(dòng)復(fù)核的 “數(shù)字審計(jì)師”。

青源云智（北京青源云智科技有限公司）基于國產(chǎn)AI Agent系統(tǒng)MaudelClaw，與其核心的SkillForge?技能鍛造功能，打造面向工程咨詢領(lǐng)域的AI工具和技能集群。其核心思路是依托 AI 大模型 + OCR+RAG 知識(shí)庫+審計(jì)技能群，結(jié)合MaudelClaw的自主規(guī)劃能力，，讓審計(jì)工作從傳統(tǒng)的 “看文件、找問題”，升級(jí)為 “問系統(tǒng)、得結(jié)論” 的智能化模式。

第一步：AI讀懂海量非結(jié)構(gòu)化文檔

建設(shè)項(xiàng)目審計(jì)的第一道難關(guān)是資料雜亂——招標(biāo)文件、投標(biāo)書、評(píng)標(biāo)記錄、合同、變更簽證等格式不一、散落在各處。青源云智的方案采用“AI增強(qiáng)OCR”，不僅能識(shí)別文字、表格、印章，還能理解段落結(jié)構(gòu)和語義。針對(duì)數(shù)百頁的復(fù)雜投標(biāo)文件，AI通過多文檔切片與結(jié)構(gòu)化解析技術(shù)，可高效提取出“投標(biāo)人資質(zhì)”“報(bào)價(jià)清單”“工期承諾”等關(guān)鍵信息，無需人工逐頁翻找。

第二步：大模型+提示詞工程，自動(dòng)推理審計(jì)疑點(diǎn)

傳統(tǒng)智慧審計(jì)需要程序員編寫復(fù)雜規(guī)則來抓取異常，而大模型讓這一切變成了“問答題”。審計(jì)人員只需通過自然語言提示詞，例如“檢查中標(biāo)人是否在候選人名單中”“比對(duì)投標(biāo)資質(zhì)與招標(biāo)要求是否一致”，AI就會(huì)自動(dòng)完成語義比對(duì)，并輸出審計(jì)疑點(diǎn)。系統(tǒng)內(nèi)置了大量審計(jì)模型，覆蓋招標(biāo)、合同、結(jié)算等全過程，能夠發(fā)現(xiàn)“應(yīng)招未招”“圍串標(biāo)嫌疑”“中標(biāo)價(jià)超控制價(jià)”等典型問題。

第三步：基于知識(shí)庫與技能的AI Agent，實(shí)現(xiàn)全流程自主規(guī)劃實(shí)施和自主復(fù)核的工作閉環(huán)

方案還構(gòu)建了企業(yè)級(jí)工程領(lǐng)域知識(shí)庫，審計(jì)人員可以隨時(shí)“問法規(guī)、查案例、寫報(bào)告”。更進(jìn)一步的，系統(tǒng)采用AI Agent架構(gòu)——基于Skills的多智能體（數(shù)據(jù)處理智能體、信息抓取智能體、審計(jì)審核智能體、底稿報(bào)告智能體、測(cè)試復(fù)核智能體等）協(xié)同工作，自動(dòng)規(guī)劃審計(jì)流程，調(diào)用OCR、數(shù)據(jù)庫檢索、內(nèi)容抽取等工具，最終輸出審計(jì)疑點(diǎn)、取證單和審計(jì)底稿草稿。審計(jì)師只需做最終符合，重點(diǎn)判定即可，效率質(zhì)量都大幅，并且讓智慧審計(jì)做到真正落地。

實(shí)踐效果：某政府機(jī)關(guān)從“人少事多”到“智慧實(shí)時(shí)審計(jì)”

某政府機(jī)關(guān)長(zhǎng)期面臨工程審計(jì)“人少事多”的突出矛盾。引入青源云智的智慧審計(jì)平臺(tái)后，審計(jì)模式發(fā)生了根本性轉(zhuǎn)變：

· 從人工審計(jì)轉(zhuǎn)向自動(dòng)化分析提示疑點(diǎn)：AI自動(dòng)處理海量招標(biāo)、合同、變更簽證文件，直接輸出高風(fēng)險(xiǎn)問題清單，審計(jì)人員只需聚焦核實(shí)；

· 從抽查式審計(jì)轉(zhuǎn)向?qū)崟r(shí)監(jiān)督式審計(jì)：不再依賴抽樣，而是對(duì)項(xiàng)目全過程數(shù)據(jù)進(jìn)行持續(xù)監(jiān)控，異常行為第一時(shí)間預(yù)警；

· 從依賴個(gè)人經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)向標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一的智慧審計(jì)：審計(jì)尺度由AI模型統(tǒng)一參考，避免了不同人員判斷差異，同時(shí)積累了審計(jì)疑點(diǎn)庫、問題庫、指標(biāo)庫等數(shù)字資產(chǎn)。

最終，該政府機(jī)關(guān)不僅解決了人力不足的痛點(diǎn)，更將審計(jì)覆蓋率提升至項(xiàng)目全覆蓋，實(shí)現(xiàn)了從“事后追查”到“實(shí)時(shí)防控”的跨越。

算力可本地可云端，適配不同企業(yè)需求

針對(duì)企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)安全的顧慮，方案支持本地化部署（如鯤鵬服務(wù)器+昇騰GPU）和私有云/政務(wù)云部署兩種模式。在云端算力部分，通過政務(wù)云專有區(qū)域或私有化環(huán)境運(yùn)行，確保“數(shù)據(jù)不出域”，且全程加密脫敏處理，滿足政府及企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)安全隔離的嚴(yán)格要求。大模型可選用DeepSeek、Qwen、GLM等主流模型，結(jié)合Text2SQL、Text2API技術(shù)，直接查詢結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫中的造價(jià)指標(biāo)、材料價(jià)格等信息。

AI如何完成審計(jì)工作？從“人工抽查”到“全量自動(dòng)審計(jì)”，AI正在將審計(jì)師從重復(fù)勞動(dòng)中解放出來，讓其專注于專業(yè)判斷和溝通決策。實(shí)踐證明：青源云智的AI審計(jì)解決方案，能讓審計(jì)工作更高效、更全面、更標(biāo)準(zhǔn)。對(duì)于建設(shè)行業(yè)而言，這不僅是效率革命，更是風(fēng)險(xiǎn)防控能力的全面升級(jí)。