Finanční audit s lokální AI

Audit velkého objemu dokumentů bez odesílání dat ven: převod, anonymizace, RAG analýza na lokálních modelech

Projekt odhalování zneužití prostředků firemní skupiny: soubor dokumentů (zhruba 3,9 GB v Markdownu) se zpracovává lokálně nebo na zabezpečených serverech. V rámci práce vznikla studie LLM a GPU infrastruktury, finální scénář „kvalita vs. čas“ na jediném GPU H200 s Qwen2.5-72B a dvoustupňovou eskalací (malý model vytřídí podezřelé položky, velký provede detailní rozbor), rozpočet a roadmapa. Postavili jsme nástroje pro převod do Markdownu, vratnou anonymizaci osobních údajů a RAG analýzu na Milvus; proběhla zkušební analýza se závěrečnou zprávou.

Zadání

Zjistit, kde, kdy a proč se peníze utratily, aniž by se důvěrná data předávala externím službám.

Co obsahuje

• Převod PDF, DOCX, XLSX a dalších formátů do Markdownu
• Vratná anonymizace (Presidio, spaCy NER, Faker): jména, organizace, telefonní čísla, e-maily, data, částky, INN, SNILS, OGRN, bankovní účty, karty, IBAN; režimy realistické záměny a zástupných hodnot, posun dat, škálování částek, mapovací tabulka pro deanonymizaci
• RAG analýza souvisejících dokumentů (smlouvy, faktury, platební příkazy, dopisy, předávací protokoly) a graf entit a transakcí s pravidly pro odhalování anomálií
• Režim air-gapped pro práci bez externích API; zprávy v Markdownu, JSON a Excelu

Strojový překlad – prochází korekturou.