AI如何完成審計工作？青源云智以大模型+AI Agent重塑工程審計全流程

AI如何完成審計工作？過去審計大型建設項目，往往要面對堆積如山的合同、標書、變更簽證等資料，審計師需夜以繼日地翻閱比對。人工抽查不僅效率低、覆蓋面窄，還高度依賴個人經驗，工作模式存在明顯局限。新興的大數據審計模式，也受制于海量數據結構化治理的困境，雖然平臺功能開發完善，但也難以有效實施落地。如今，隨著大模型技術的成熟，審計工作正被顯著優化，AI 不再只是輔助工具，而是能獨立完成數據治理、關鍵信息自動提取、疑點推理、報告生成等全流程自主規劃、成果自動復核的 “數字審計師”。

青源云智（北京青源云智科技有限公司）基于國產AI Agent系統MaudelClaw，與其核心的SkillForge?技能鍛造功能，打造面向工程咨詢領域的AI工具和技能集群。其核心思路是依托 AI 大模型 + OCR+RAG 知識庫+審計技能群，結合MaudelClaw的自主規劃能力，，讓審計工作從傳統的 “看文件、找問題”，升級為 “問系統、得結論” 的智能化模式。

第一步：AI讀懂海量非結構化文檔

建設項目審計的第一道難關是資料雜亂——招標文件、投標書、評標記錄、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OCR”，不僅能識別文字、表格、印章，還能理解段落結構和語義。針對數百頁的復雜投標文件，AI通過多文檔切片與結構化解析技術，可高效提取出“投標人資質”“報價清單”“工期承諾”等關鍵信息，無需人工逐頁翻找。

第二步：大模型+提示詞工程，自動推理審計疑點

傳統智慧審計需要程序員編寫復雜規則來抓取異常，而大模型讓這一切變成了“問答題”。審計人員只需通過自然語言提示詞，例如“檢查中標人是否在候選人名單中”“比對投標資質與招標要求是否一致”，AI就會自動完成語義比對，并輸出審計疑點。系統內置了大量審計模型，覆蓋招標、合同、結算等全過程，能夠發現“應招未招”“圍串標嫌疑”“中標價超控制價”等典型問題。

第三步：基于知識庫與技能的AI Agent，實現全流程自主規劃實施和自主復核的工作閉環

方案還構建了企業級工程領域知識庫，審計人員可以隨時“問法規、查案例、寫報告”。更進一步的，系統采用AI Agent架構——基于Skills的多智能體（數據處理智能體、信息抓取智能體、審計審核智能體、底稿報告智能體、測試復核智能體等）協同工作，自動規劃審計流程，調用OCR、數據庫檢索、內容抽取等工具，最終輸出審計疑點、取證單和審計底稿草稿。審計師只需做最終符合，重點判定即可，效率質量都大幅，并且讓智慧審計做到真正落地。

實踐效果：某政府機關從“人少事多”到“智慧實時審計”

某政府機關長期面臨工程審計“人少事多”的突出矛盾。引入青源云智的智慧審計平臺后，審計模式發生了根本性轉變：

· 從人工審計轉向自動化分析提示疑點：AI自動處理海量招標、合同、變更簽證文件，直接輸出高風險問題清單，審計人員只需聚焦核實；

· 從抽查式審計轉向實時監督式審計：不再依賴抽樣，而是對項目全過程數據進行持續監控，異常行為第一時間預警；

· 從依賴個人經驗轉向標準統一的智慧審計：審計尺度由AI模型統一參考，避免了不同人員判斷差異，同時積累了審計疑點庫、問題庫、指標庫等數字資產。

最終，該政府機關不僅解決了人力不足的痛點，更將審計覆蓋率提升至項目全覆蓋，實現了從“事后追查”到“實時防控”的跨越。

算力可本地可云端，適配不同企業需求

針對企業對數據安全的顧慮，方案支持本地化部署（如鯤鵬服務器+昇騰GPU）和私有云/政務云部署兩種模式。在云端算力部分，通過政務云專有區域或私有化環境運行，確保“數據不出域”，且全程加密脫敏處理，滿足政府及企業對數據安全隔離的嚴格要求。大模型可選用DeepSeek、Qwen、GLM等主流模型，結合Text2SQL、Text2API技術，直接查詢結構化數據庫中的造價指標、材料價格等信息。

AI如何完成審計工作？從“人工抽查”到“全量自動審計”，AI正在將審計師從重復勞動中解放出來，讓其專注于專業判斷和溝通決策。實踐證明：青源云智的AI審計解決方案，能讓審計工作更高效、更全面、更標準。對于建設行業而言，這不僅是效率革命，更是風險防控能力的全面升級。