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लोकल AI से फ़ाइनेंशियल ऑडिट
REKA Group · 2025 · AI सिस्टम · Python, Microsoft Presidio
डेटा बाहर गए बिना दस्तावेज़ों के बड़े भंडार का ऑडिट: रूपांतरण, एनॉनिमाइज़ेशन, लोकल मॉडल पर RAG विश्लेषण
एक कॉर्पोरेट समूह के फ़ंड के ग़लत इस्तेमाल का पता लगाने का प्रोजेक्ट: दस्तावेज़ों का भंडार (Markdown में लगभग 3.9 GB) लोकल या सुरक्षित सर्वर पर प्रोसेस होता है। काम के नतीजे में LLM और GPU इन्फ्रास्ट्रक्चर का अध्ययन, Qwen2.5-72B के साथ एक H200 GPU पर “गुणवत्ता बनाम समय” का अंतिम परिदृश्य और दो स्तर की एस्केलेशन (छोटा मॉडल संदिग्ध मदें छाँटता है, बड़ा मॉडल विस्तृत विश्लेषण करता है), लागत का अनुमान और रोडमैप शामिल हैं। Markdown में रूपांतरण, व्यक्तिगत डेटा के उलटे जा सकने वाले एनॉनिमाइज़ेशन और Milvus पर RAG विश्लेषण के टूल बनाए गए; अंतिम रिपोर्ट के साथ ट्रायल विश्लेषण किया गया।
काम
यह पता लगाना कि पैसा कहाँ, कब और क्यों ख़र्च हुआ, गोपनीय डेटा बाहरी सेवाओं को दिए बिना।
इसमें क्या है
- PDF, DOCX, XLSX और दूसरे फ़ॉर्मैट का Markdown में रूपांतरण
- उलटा जा सकने वाला एनॉनिमाइज़ेशन (Presidio, spaCy NER, Faker): पूरे नाम, संगठन, फ़ोन नंबर, ईमेल, तारीख़ें, रकमें, INN, SNILS, OGRN, बैंक खाते, कार्ड, IBAN; यथार्थवादी प्रतिस्थापन और प्लेसहोल्डर मोड, तारीख़ों का खिसकाव, रकमों की स्केलिंग, डी-एनॉनिमाइज़ेशन के लिए मैपिंग तालिका
- संबंधित दस्तावेज़ों (अनुबंध, इनवॉइस, भुगतान आदेश, पत्र, कार्य-पूर्णता प्रमाणपत्र) का RAG विश्लेषण और विसंगति पहचान नियमों वाला एंटिटी और लेन-देन का ग्राफ़
- बाहरी API के बिना काम के लिए एयर-गैप्ड मोड; Markdown, JSON और Excel में रिपोर्ट
मशीन अनुवाद — प्रूफ़रीडिंग जारी है।