AI 系统 · 金融、内部审计与不当支出调查
本地 AI 财务审计
REKA Group · 2025 · AI 系统 · Python, Microsoft Presidio
数据不出境的海量文档审计：转换、脱敏、基于本地模型的 RAG 分析
一个用于发现企业集团资金滥用的项目：约 3.9 GB 的 Markdown 文档在本地或安全服务器上处理。工作成果包括对 LLM 和 GPU 基础设施的研究、基于单张 H200 GPU 和 Qwen2.5-72B 的“质量与时间”最终方案及两级升级机制（小模型挑出可疑项，大模型做详细分析）、成本估算和路线图。我们开发了转换为 Markdown、个人数据可逆脱敏和基于 Milvus 的 RAG 分析工具，并开展了试分析，出具了最终报告。
任务
查明资金在何处、何时、因何而花，同时不把机密数据交给外部服务。
核心功能
- 将 PDF、DOCX、XLSX 等格式转换为 Markdown
- 可逆脱敏（Presidio、spaCy NER、Faker）：姓名、机构、电话、邮箱、日期、金额、INN、SNILS、OGRN、银行账户、银行卡、IBAN；支持逼真替换和占位符两种模式、日期偏移、金额缩放，以及用于还原的映射表
- 对相关文档（合同、发票、付款单、函件、验收证明）的 RAG 分析，以及带异常检测规则的实体与交易图谱
- 无需外部 API 的气隙模式；报告支持 Markdown、JSON 和 Excel 格式
机器翻译，正在校对中。