某煤机集团是全球知名的煤矿综采技术和装备供应商以及汽车零部件厂商，在全球20余个国家和地区拥有30余个分支机构。
客户需求
该集团审计法务部承接着集团本部及众多子公司的内部审计工作，由于各子公司之间的管理及IT差异，数据来源及数据格式无法统一，审计双方需要花费大量时间进行数据准备和数据复核，大大降低了审计效率，且不利于审计数据沉淀。
该集团审计法务部拟通过RPA流程机器人拉通RPA与Agent的能力，将流程自动化与AI技术进行融合，搭建一个审计大模型平台，自动处理各业务系统间结构化与非结构化数据的抓取、存储及分析，并利用审计大模型对各类财务数据、单据数据等进行自动化审核，提升审计工作效率和工作质量。
挑战
- 审计人员每月需要将上万份采购单、出货单与流水线生产明细、仓库发货明细进行核对，避免物资损失。
- 每个供应商会在每月底按照大宗商品基准价进行次月价格调整，审计人员需要及时核对采购金额是否与公司账户付款流水相匹配，避免资金损失。
- 财务报表数据监控难度大，需要借鉴人工经验实现财报数据分析。
解决方案
1、通过深度学习和大规模数据处理能力，自动识别出潜在风险和异常，减少人工审计中的疏漏和错误。通过构建审计大模型帮助分析复杂的审计问题，为审计人员提供解决方案和建议，实现个性化审计服务。
2、通过数巅科技生成式智能分析AskBI的问数场景结合杜邦分析法，进行财务状况监控，实现财务指标的实时监控及变动归因，及时辅助审计部门进行经营风险预警。
3、通过数巅科技生成式智能知识库AskDoc构建基于审计场景的文档管理系统，实现基于生产销售单据文档的"搜推问"一站式管理场景，包括供应商尽职调查文档、供应商采购合同、供应商采购单、供应商调价单、生产审批单、库存出货单等单据文档，从而实现非结构化文档的自动化打标、内容提取、内容分析、文档结构化处理等操作，且无需人工干预。
4、通过数巅科技数据虚拟化引擎X-Engine连接ERP、OA系统的源数据，实现跨源数据的统一管理，从而构建集团层面的财务指标驾驶舱。
解决方案架构图
核心功能
客户实现的核心功能包括：
1、杜邦分析指标监控
- 高效整合数据：能够从不同的财务系统和数据源中收集数据，将销售收入、净利润、总资产、股东权益等关键财务数据集中存储在数据仓库中，实现数据的统一管理和整合。
- 确保数据准确性：减少人工数据处理的错误，通过自动化的数据清洗和整理流程，去除异常值和错误数据，保证用于杜邦分析的基础数据准确可靠。
- 实时更新指标：实现数据的实时更新，使管理层能够随时掌握企业最新的财务状况。及时了解杜邦分析指标的变化，以便迅速做出决策。
- 灵活的交互功能：用户可以通过点击图表中的数据点等交互操作，深入查看详细的财务数据和分析报告。进一步分析指标的构成和影响因素，为决策提供更全面的依据。
- 及时发现问题：能够快速发现指标异常情况，帮助管理层及时定位问题所在。例如，当指标超过预警范围时，系统自动发出警报，提醒管理层采取措施。
- 按照数据模型自动创建财务指标，并构建财务指标监控大屏。
- 可纵横拆解的指标体系，实现指标下钻和深度监控。
2、单据文档结构化管理
- 快速查询与检索：结构化后的数据可以通过特定字段进行快速查询，比如根据供应商名称、采购日期、采购物品类别等字段，迅速找到特定的采购单据。
- 供应商评估更科学：利用结构化的采购单据数据，可以对供应商的表现进行多维度评估。例如，根据交货时间、产品质量、售后服务等字段的数据，对供应商进行量化评分，为选择可靠的供应商提供依据。
- 审计追踪更方便：结构化的采购单据数据为审计工作提供了清晰的线索。审计人员可以快速查看采购流程中的各个环节数据，如审批记录、付款凭证等，确保采购活动的合规性和透明度。
3、基于文档库生成供应商审计报告
- 快速检索信息：在生成审计报告时快速检索所需信息，无需在不同系统或文件夹中费力查找。
- 自动化引用：在生成报告时自动引用文档库中的特定数据，如供应商的基本信息、历史交易数据等，减少手动输入和复制粘贴的工作量。
- 增强可追溯性：明确标注引用的数据来自哪个文档库中的具体文件，使得报告的信息来源可追溯。
客户收益
- 提高审计工作效率：大大减少了审计人员的工作量。
- 提升审计工作质量：审计人员可以快速地发现数据中的异常和疑点，进而进行更加精准的审核和分析。
- 增强审计的预测能力：不仅能够对已有的数据进行处理和分析，还能对未来的趋势进行预测，为被审计单位的决策提供依据和支持。
- 优化审计资源配置：帮助审计人员更好地进行资源分配，根据数据的重要性和风险程度等因素，合理地分配审计资源。
- 强化内控：评估和检测被审计单位的内控能力，助力其发现和纠正内控中存在的问题，提高治理水平和风险防范能力。
- 提高审计报告的质量与规范性：自动生成审计报告能够减少人为错误，降低时间成本，提高审计报告的质量和规范性。