Аудити молиявӣ бо AI-и маҳаллӣ

Аудити маҷмӯи калони ҳуҷҷатҳо бе баромадани маълумот ба берун: табдил, анонимизатсия, таҳлили RAG бо моделҳои маҳаллӣ

Лоиҳа барои ошкор кардани истифодаи нодурусти маблағҳои гурӯҳи корпоративӣ: маҷмӯи ҳуҷҷатҳо (тақрибан 3.9 GB дар Markdown) дар маҳал ё дар серверҳои бехатар коркард мешавад. Кор натиҷаҳои зеринро дод: омӯзиши LLM ва инфрасохтори GPU, сенарияи ниҳоии «сифат дар муқобили вақт» дар як GPU-и H200 бо Qwen2.5-72B ва эскалатсияи дусатҳа (модели хурд мавридҳои шубҳанокро ҷудо мекунад, модели калон таҳлили муфассалро анҷом медиҳад), арзёбии хароҷот ва харитаи роҳ. Абзорҳо барои табдил ба Markdown, анонимизатсияи баргардонидашавандаи маълумоти шахсӣ ва таҳлили RAG дар Milvus сохта шуданд; таҳлили озмоишӣ бо ҳисоботи ниҳоӣ гузаронида шуд.

Вазифа

Муайян кардани он ки пул дар куҷо, кай ва барои чӣ сарф шуд, бе додани маълумоти махфӣ ба хидматҳои беруна.

Дар дохил чӣ ҳаст

• Табдили PDF, DOCX, XLSX ва форматҳои дигар ба Markdown
• Анонимизатсияи баргардонидашаванда (Presidio, spaCy NER, Faker): номи пурра, созмонҳо, рақамҳои телефон, почтаҳо, санаҳо, маблағҳо, INN, SNILS, OGRN, ҳисобҳои бонкӣ, кортҳо, IBAN; реҷаҳои ивазкунии воқеъбинона ва ҷойгиркунакҳо, ҷойивазкунии санаҳо, миқёсбандии маблағҳо, ҷадвали мутобиқат барои баргардонидани маълумот
• Таҳлили RAG-и ҳуҷҷатҳои алоқаманд (шартномаҳо, ҳисобномаҳо, супоришҳои пардохт, мактубҳо, санадҳои иҷрои кор) ва графи объектҳо ва муомилот бо қоидаҳои ошкор кардани аномалия
• Реҷаи ҷудошуда аз шабака (air-gapped) барои кор бе API-ҳои беруна; ҳисоботҳо дар Markdown, JSON ва Excel

Тарҷумаи мошинӣ — дар ҳоли тасҳеҳ.