Audit financiar cu AI local

Auditul unui volum mare de documente fără ca datele să iasă în exterior: conversie, anonimizare, analiză RAG pe modele locale

Un proiect pentru depistarea utilizării necorespunzătoare a fondurilor unui grup corporativ: un volum de documente (aproximativ 3.9 GB în Markdown) este procesat local sau pe servere securizate. Lucrarea a produs un studiu al LLM-urilor și al infrastructurii GPU, un scenariu final „calitate versus timp” pe un singur GPU H200 cu Qwen2.5-72B și escaladare în două trepte (un model mic selectează elementele suspecte, unul mare face analiza detaliată), o estimare a costurilor și o foaie de parcurs. Au fost construite instrumente pentru conversia în Markdown, anonimizarea reversibilă a datelor personale și analiza RAG pe Milvus; a fost efectuată o analiză de probă, cu un raport final.

Sarcina

Să se stabilească unde, când și de ce au fost cheltuiți banii, fără a transmite date confidențiale către servicii externe.

Ce conține

• Conversia PDF, DOCX, XLSX și a altor formate în Markdown
• Anonimizare reversibilă (Presidio, spaCy NER, Faker): nume complete, organizații, numere de telefon, emailuri, date, sume, INN, SNILS, OGRN, conturi bancare, carduri, IBAN; moduri de substituție realistă și de înlocuitori, decalarea datelor, scalarea sumelor, un tabel de corespondență pentru de-anonimizare
• Analiză RAG a documentelor conexe (contracte, facturi, ordine de plată, scrisori, procese-verbale de recepție) și un graf al entităților și tranzacțiilor cu reguli de detectare a anomaliilor
• Un mod air-gapped pentru lucrul fără API-uri externe; rapoarte în Markdown, JSON și Excel

Traducere automată — în curs de corectare.