AI სისტემა · ფინანსები, შიდა აუდიტი და არასათანადო ხარჯვის გამოძიება
ფინანსური აუდიტი ლოკალური AI-ით
REKA Group · 2025 · AI სისტემა · Python, Microsoft Presidio
დოკუმენტთა დიდი მასივის აუდიტი მონაცემების გარეთ გასვლის გარეშე: კონვერტაცია, ანონიმიზაცია, RAG ანალიზი ლოკალურ მოდელებზე
პროექტი კორპორატიული ჯგუფის სახსრების არამიზნობრივი გამოყენების გამოსავლენად: დოკუმენტების მასივი (დაახლოებით 3.9 GB Markdown-ში) მუშავდება ლოკალურად ან დაცულ სერვერებზე. სამუშაოს შედეგად მომზადდა LLM-ებისა და GPU ინფრასტრუქტურის კვლევა, საბოლოო სცენარი „ხარისხი vs. დრო“ ერთ H200 GPU-ზე Qwen2.5-72B-ით და ორდონიანი ესკალაციით (პატარა მოდელი საეჭვო პუნქტებს ირჩევს, დიდი — დეტალურ ანალიზს აკეთებს), ხარჯთაღრიცხვა და საგზაო რუკა. აიგო ინსტრუმენტები Markdown-ში კონვერტაციისთვის, პერსონალური მონაცემების შექცევადი ანონიმიზაციისთვის და RAG ანალიზისთვის Milvus-ზე; ჩატარდა საცდელი ანალიზი საბოლოო ანგარიშით.
ამოცანა
დადგინდეს, სად, როდის და რატომ დაიხარჯა ფული, კონფიდენციალური მონაცემების გარე სერვისებზე გადაცემის გარეშე.
რა შედის შიგნით
- PDF, DOCX, XLSX და სხვა ფორმატების კონვერტაცია Markdown-ში
- შექცევადი ანონიმიზაცია (Presidio, spaCy NER, Faker): სრული სახელები, ორგანიზაციები, ტელეფონის ნომრები, ელფოსტები, თარიღები, თანხები, INN, SNILS, OGRN, საბანკო ანგარიშები, ბარათები, IBAN; რეალისტური ჩანაცვლებისა და პლეისჰოლდერების რეჟიმები, თარიღების წანაცვლება, თანხების სკალირება, შესაბამისობის ცხრილი დეანონიმიზაციისთვის
- დაკავშირებული დოკუმენტების (ხელშეკრულებები, ინვოისები, გადახდის დავალებები, წერილები, შესრულებული სამუშაოს აქტები) RAG ანალიზი და ერთეულებისა და ტრანზაქციების გრაფი ანომალიების გამოვლენის წესებით
- air-gapped რეჟიმი გარე API-ების გარეშე სამუშაოდ; ანგარიშები Markdown, JSON და Excel ფორმატში
მანქანური თარგმანი — კორექტირება მიმდინარეობს.