AI如何完成审计工作？过去审计大型建设项目，往往要面对堆积如山的合同、标书、变更签证等资料，审计师需夜以继日地翻阅比对。人工抽查不仅效率低、覆盖面窄，还高度依赖个人经验，工作模式存在明显局限。新兴的大数据审计模式，也受制于海量数据结构化治理的困境，虽然平台功能开发完善，但也难以有效实施落地。如今，随着大模型技术的成熟，审计工作正被显著优化，AI 不再只是辅助工具，而是能独立完成数据治理、关键信息自动提取、疑点推理、报告生成等全流程自主规划、成果自动复核的 “数字审计师”。
青源云智（北京青源云智科技有限公司）基于国产AI Agent系统MaudelClaw，与其核心的SkillForge™技能锻造功能，打造面向工程咨询领域的AI工具和技能集群。其核心思路是依托 AI 大模型 + OCR+RAG 知识库+审计技能群，结合MaudelClaw的自主规划能力，，让审计工作从传统的 “看文件、找问题”，升级为 “问系统、得结论” 的智能化模式。
第一步：AI读懂海量非结构化文档
建设项目审计的第一道难关是资料杂乱——招标文件、投标书、评标记录、合同、变更签证等格式不一、散落在各处。青源云智的方案采用“AI增强OCR”，不仅能识别文字、表格、印章，还能理解段落结构和语义。针对数百页的复杂投标文件，AI通过多文档切片与结构化解析技术，可高效提取出“投标人资质”“报价清单”“工期承诺”等关键信息，无需人工逐页翻找。
第二步：大模型+提示词工程，自动推理审计疑点
传统智慧审计需要程序员编写复杂规则来抓取异常，而大模型让这一切变成了“问答题”。审计人员只需通过自然语言提示词，例如“检查中标人是否在候选人名单中”“比对投标资质与招标要求是否一致”，AI就会自动完成语义比对，并输出审计疑点。系统内置了大量审计模型，覆盖招标、合同、结算等全过程，能够发现“应招未招”“围串标嫌疑”“中标价超控制价”等典型问题。
第三步：基于知识库与技能的AI Agent，实现全流程自主规划实施和自主复核的工作闭环
方案还构建了企业级工程领域知识库，审计人员可以随时“问法规、查案例、写报告”。更进一步的，系统采用AI Agent架构——基于Skills的多智能体（数据处理智能体、信息抓取智能体、审计审核智能体、底稿报告智能体、测试复核智能体等）协同工作，自动规划审计流程，调用OCR、数据库检索、内容抽取等工具，最终输出审计疑点、取证单和审计底稿草稿。审计师只需做最终符合，重点判定即可，效率质量都大幅，并且让智慧审计做到真正落地。
实践效果：某政府机关从“人少事多”到“智慧实时审计”
某政府机关长期面临工程审计“人少事多”的突出矛盾。引入青源云智的智慧审计平台后，审计模式发生了根本性转变：
· 从人工审计转向自动化分析提示疑点：AI自动处理海量招标、合同、变更签证文件，直接输出高风险问题清单，审计人员只需聚焦核实；
· 从抽查式审计转向实时监督式审计：不再依赖抽样，而是对项目全过程数据进行持续监控，异常行为第一时间预警；
· 从依赖个人经验转向标准统一的智慧审计：审计尺度由AI模型统一参考，避免了不同人员判断差异，同时积累了审计疑点库、问题库、指标库等数字资产。
最终，该政府机关不仅解决了人力不足的痛点，更将审计覆盖率提升至项目全覆盖，实现了从“事后追查”到“实时防控”的跨越。
算力可本地可云端，适配不同企业需求
针对企业对数据安全的顾虑，方案支持本地化部署（如鲲鹏服务器+昇腾GPU）和私有云/政务云部署两种模式。在云端算力部分，通过政务云专有区域或私有化环境运行，确保“数据不出域”，且全程加密脱敏处理，满足政府及企业对数据安全隔离的严格要求。大模型可选用DeepSeek、Qwen、GLM等主流模型，结合Text2SQL、Text2API技术，直接查询结构化数据库中的造价指标、材料价格等信息。
AI如何完成审计工作？从“人工抽查”到“全量自动审计”，AI正在将审计师从重复劳动中解放出来，让其专注于专业判断和沟通决策。实践证明：青源云智的AI审计解决方案，能让审计工作更高效、更全面、更标准。对于建设行业而言，这不仅是效率革命，更是风险防控能力的全面升级。