AI-system · finans, intern revisjon og granskning av urettmessig pengebruk
Finansrevisjon med lokal AI
REKA Group · 2025 · AI-system · Python, Microsoft Presidio
Revisjon av en stor dokumentmengde uten at data forlater huset: konvertering, anonymisering, RAG-analyse på lokale modeller
Et prosjekt for å avdekke misbruk av et konserns midler: en dokumentmengde (omtrent 3,9 GB i Markdown) behandles lokalt eller på sikre servere. Arbeidet ga en studie av LLM-er og GPU-infrastruktur, et endelig «kvalitet mot tid»-scenario på én H200-GPU med Qwen2.5-72B og todelt eskalering (en liten modell plukker ut mistenkelige poster, en stor modell gjør detaljanalysen), et kostnadsoverslag og et veikart. Det ble bygget verktøy for konvertering til Markdown, reversibel anonymisering av personopplysninger og RAG-analyse på Milvus; det ble gjennomført en prøveanalyse med en sluttrapport.
Oppgaven
Å fastslå hvor, når og hvorfor pengene ble brukt, uten å sende konfidensielle data til eksterne tjenester.
Hva som inngår
- Konvertering av PDF, DOCX, XLSX og andre formater til Markdown
- Reversibel anonymisering (Presidio, spaCy NER, Faker): fulle navn, organisasjoner, telefonnumre, e-postadresser, datoer, beløp, INN, SNILS, OGRN, bankkontoer, kort, IBAN; moduser for realistisk erstatning og plassholdere, datoforskyvning, skalering av beløp, en mappingtabell for de-anonymisering
- RAG-analyse av beslektede dokumenter (kontrakter, fakturaer, betalingsordrer, brev, attester for utført arbeid) og en graf over entiteter og transaksjoner med regler for avviksdeteksjon
- En air-gapped modus for arbeid uten eksterne API-er; rapporter i Markdown, JSON og Excel
Maskinoversettelse – korrekturlesing pågår.