AIシステム · 金融、内部監査、不正支出の調査
ローカルAIによる財務監査
REKA Group · 2025 · AIシステム · Python, Microsoft Presidio
データを外部に出さずに大量の文書を監査：変換、匿名化、ローカルモデルによるRAG分析
企業グループの資金の不正使用を検出するプロジェクトです。大量の文書（Markdownで約3.9 GB）を、ローカルまたは安全なサーバー上で処理します。LLMとGPUインフラの調査、Qwen2.5-72Bを1基のH200 GPUで動かす「品質と時間」の最終シナリオと2段階のエスカレーション（小さなモデルが疑わしい項目を選び、大きなモデルが詳細に分析）、費用見積もり、ロードマップをまとめました。Markdownへの変換、個人データの可逆的な匿名化、MilvusによるRAG分析のツールを構築し、試験分析を実施して最終報告書を作成しました。
課題
機密データを外部サービスに渡すことなく、資金がどこで、いつ、何のために使われたかを明らかにすること。
主な機能
- PDF、DOCX、XLSXなどの形式をMarkdownに変換
- 可逆的な匿名化（Presidio、spaCy NER、Faker）：氏名、組織名、電話番号、メールアドレス、日付、金額、INN、SNILS、OGRN、銀行口座、カード番号、IBAN。リアルな値への置換とプレースホルダーのモード、日付のシフト、金額のスケーリング、匿名化を元に戻すための対応表
- 関連文書（契約書、請求書、支払指図書、書簡、完了証明書）のRAG分析と、異常検知ルールを備えたエンティティと取引のグラフ
- 外部APIを使わずに作業できるエアギャップモード。Markdown、JSON、Excelでのレポート
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