Finančný audit s lokálnou AI

Audit veľkého objemu dokumentov bez odosielania údajov von: konverzia, anonymizácia, analýza RAG na lokálnych modeloch

Projekt na odhalenie zneužitia prostriedkov korporátnej skupiny: súbor dokumentov (približne 3,9 GB v Markdowne) sa spracúva lokálne alebo na zabezpečených serveroch. Výsledkom práce bola štúdia LLM a GPU infraštruktúry, finálny scenár „kvalita vs. čas“ na jedinej GPU H200 s Qwen2.5-72B a dvojstupňovou eskaláciou (malý model vyberie podozrivé položky, veľký urobí podrobnú analýzu), odhad nákladov a roadmapa. Vznikli nástroje na konverziu do Markdownu, reverzibilnú anonymizáciu osobných údajov a analýzu RAG na Milvus; vykonala sa skúšobná analýza so záverečnou správou.

Zadanie

Zistiť, kde, kedy a prečo sa peniaze minuli, bez odovzdávania dôverných údajov externým službám.

Čo obsahuje

• Konverzia PDF, DOCX, XLSX a ďalších formátov do Markdownu
• Reverzibilná anonymizácia (Presidio, spaCy NER, Faker): celé mená, organizácie, telefónne čísla, e-maily, dátumy, sumy, INN, SNILS, OGRN, bankové účty, karty, IBAN; režimy realistickej náhrady a zástupných znakov, posun dátumov, škálovanie súm, mapovacia tabuľka na deanonymizáciu
• Analýza RAG súvisiacich dokumentov (zmluvy, faktúry, platobné príkazy, listy, preberacie protokoly) a graf entít a transakcií s pravidlami na detekciu anomálií
• Režim air-gapped na prácu bez externých API; reporty v Markdowne, JSON a Exceli

Strojový preklad – prechádza korektúrou.