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RSS订阅原创 智能审计出底稿，Dify怎么搭4个节点？
Dify 这类工具的价值，不在于"替代审计师写底稿"，而在于把底稿撰写中最机械、最耗时、最容易丢信息的部分自动化——整理记录、组织结构、标注来源、识别缺失。让审计师从"底稿打字员"变回"专业判断者"。
2026-11-13 17:00:13
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原创 让AI检索制度不再是「搜个差不多」，而是真正能用于审计
AI辅助审计中，审计用AI检索制度，核心是“准”而非“全”。需将制度拆解为流程、金额、责任等结构化规则，按业务时间匹配生效版本，区分法律法规（铁证）与参考材料，冲突处只列矛盾不越权判定。前提是制度本身版本清晰、可追溯，才能真正用于审计。
2026-10-28 19:14:52
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原创 4 张卡跑不满，人却在排队：vLLM/SGLang 服务化部署实测
4张4090显存还剩1/3，全所人却在排队等AI——问题不在卡，在调度。换vLLM/SGLang前先测瓶颈：连续批处理不保证长不影响短、请求永不排队。KV公式只是局部估算，能扛多少人留给压测回答。#AI审计 #大模型部署 #vLLM #审计数字化
2026-10-27 14:55:46
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原创 AI审计行业破局系列 · 第 3 篇（金融篇）：线索不是没有，是不敢用
金融业的AI审计不是筛不出线索，而是规则没转成机器能执行的条件。系统筛出异常，业务嫌误报，复核也过不去。最后大家还是得靠老师傅人工查。问题不在AI笨，而是规则停在Excel里，经验停在脑子里。想让AI真干活，一条规则得配齐四样东西：数据条件：哪张表、哪个字段、怎么算。阈值与例外：标准是多少，哪些情况能豁免。证据要求：命中后要补什么材料。测试样例：正常、异常和边界样本都得备好。技术也得各司其职：算金额、比阈值用SQL和规则引擎。看合同、读纪要才交给大模型。让谁干谁的活，别混着来。
2026-10-26 18:21:44
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原创 115份问卷之后，我发现AI审计的卡点根本不在模型
115 份内审问卷：九成单位卡在 AI 与审计之间。三个数字、六个断点，讲清卡点为什么不在模型。
2026-10-23 15:40:46
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原创 不会写 Prompt 也能用 AI 做审计：5 个审计人可以直接复制的 Prompt
用AI做审计，关键不是背提示词，而是把任务拆清楚——查什么、按什么标准、异常怎么核实、怎么输出。合同审查重点查主体、金额、付款条款，异常要标依据和下一步动作。数据分析先定义异常，但数据异常不等于违规。制度审查看风控闭环，别把制度写得烂和实际未执行混淆。审计访谈问题对准风险，多问开放式问题。写审计发现只能基于现有证据，原因不确定标待核实，没证据别乱扣帽子。AI只是干体力活，筛数据、理语言可以，拿主意、担责任还得是人。
2026-10-21 10:46:12
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空空如也
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