原创|我是怎么用AI,快速生成一份直击要害的采购审计报告的?

我是怎么用AI，快速生成一份直击要害的采购审计报告的？

——会提问、会拆解、会建模，审计人员才能真正驾驭AI

昨天，我在内审之友发了一篇文章，题目叫《案发：一份采购，三个版本，谁在说谎？》

这篇文章讲的是一个采购穿透式审计案例。

一个智能仓储输送线及配套扫码设备采购项目，系统里竟然同时出现了三份合同：合同A正式版、合同B供应商修订版、合同C紧急采购补签版。

三份合同一比，问题就出来了。

合同B总价比合同A高出23.8万元，涨幅19.1%；其中系统集成调试、操作培训、备品备件包等软性服务项目异常上浮40%到50%。合同C预付比例高达80%，合同B在设备仅“到场”未验收的情况下累计付款达到90%。同时，合同B出现“5个工作日未提出异议即视为验收合格”，合同C出现“上线即验收”“微信/邮件确认即可结算”等条款。

很多朋友看完后私信给我说：“罗老师，这个案例太典型了。”

也有朋友问：“这份审计报告是怎么快速做出来的？”

还有朋友更直接：“能不能教教我们，怎么借助人工智能、大数据等技术做出这样的采购审计分析？”

今天这篇文章，就不再重复讲那个案例本身。今天我们换个角度，讲方法。

也就是说，不只是让大家看见“AI生成了什么”，更要让大家看懂：审计人员到底怎么指挥AI，才能让AI生成一份像样的、专业的、能打的审计报告。

现在很多人一听AI赋能审计，就容易走两个极端。

一种人觉得AI很神，一键上传资料，它就能自动查出所有问题。

另一种人觉得AI不靠谱，说来说去都是套话，还不如自己看。

这两种看法，其实都有点偏。

AI不是神仙。

你把一堆合同、报价表、付款条款扔给它，然后只说一句“帮我分析一下”，它很可能给你一份看起来很完整、实际上很泛泛的报告。

为什么？因为AI不知道你的审计目标是什么。

它不知道你是要查价格异常，还是查付款风险；是要查供应商舞弊，还是查内部控制缺陷；是要生成汇报材料，还是要形成审计底稿；是要给领导看，还是要给业务部门整改。

所以，真正的关键不是“有没有AI”。

真正的关键是：审计人员会不会给AI下任务。

说得更直白一点，AI的水平，很大程度上取决于审计人员的提示词水平。

你问得越笼统，它答得越虚；你问得越专业，它答得越准。你拆得越细，它穿得越深；你越懂审计，它越像审计法宝。

这才是AI审计的底层逻辑。

这次案例中，我没有一开始就让AI写审计报告。

如果一上来就说：“请根据三份合同写一份审计报告。”

结果大概率会怎样？

报告会很像、标题会很大，看着有内容，但不一定抓得住命门。

所以第一步，我让AI做的不是“写报告”，而是“做比对”。

提示词很简单：

请比较合同A、B、C在金额、交期、付款、验收、违约、变更、质保、附件依据八个字段上的差异，并输出对比表。

为什么先做这个？因为审计发现不是凭空来的。

审计发现首先来自差异。

同一个项目，为什么会有三个版本？三个版本之间，哪些条款变了？金额有没有变？付款节点有没有变？验收标准有没有变？违约责任有没有变？变更依据有没有变？

这些差异，就是风险的入口。

AI根据这个提示，先生成了合同A/B/C八维度差异分析表。也就是说，它先把三份合同的核心变化，一项一项摆出来。

这一步很重要。因为没有结构化比对，后面的风险判断就容易变成“感觉”。审计不能靠感觉。审计要靠证据、靠比较、靠逻辑链。

点击文末左下角“阅读原文”，可获得该案例穿透式案例审计全部成果以及审计模型清单

差异本身不等于风险。

比如付款比例变了，这只是事实。

但它会带来什么风险？是资金风险前移？是验收和付款脱钩？是甲方失去资金杠杆？还是供应商履约约束减弱？

这就需要审计判断。所以第二步，我让AI做风险条款识别。

我给的提示词是—请识别三份合同中会导致资金风险前移、验收门槛降低、责任追究变难的条款，并按高、中、低排序。

这个提示词的关键，不在“识别条款”四个字，而在后面三个风险方向：资金风险前移，验收门槛降低，责任追究变难。

这三个方向，本身就是审计人员给AI设定的专业框架。

换句话说，AI不是自己发明了一套审计思路，而是按照审计人员指定的风险维度去筛选合同条款。

这一步之后，AI就不再只是“文字比对工具”，而开始变成“风险识别助手”。

正是基于这些识别结果，形成了“报价异常偏离、资金风险极度前置、验收与追责机制形同虚设”等核心发现。

点击文末左下角“阅读原文”，可获得该案例穿透式案例审计全部成果以及审计模型清单

很多采购审计的问题，不是单独藏在合同里，也不是单独藏在报价表里，而是藏在两者之间。

这时候，如果只看合同，你会觉得条款有风险；如果只看报价，你会觉得价格有异常；但如果把两者合起来看，你就可能发现一条更深的线：

条款在为价格异常提供空间，价格异常在验证条款风险。所以第三步，我在进行采购穿透式审计时，结合报价明细进行分析。

我的要求是：请结合报价明细，识别单价偏离明显、服务项异常抬高、金额结构不合理的项目，并说明可能对应的风险。

这个提示词同样有三个抓手，单价偏离明显、服务项异常抬高、金额结构不合理。

为什么特别强调“服务项”？

因为设备采购里，很多水分不是藏在主设备里，而是藏在系统集成、安装调试、操作培训、备品备件、软件接口、技术服务这些“软性项目”里。

我告诉大家，这些项目有一个共同特点：不好比价、不好验收、不好量化，而且还不太好追责。

所以也最容易成为“利润蓄水池”。

本案中，合同B较合同A高出的23.8万元中，硬件设备贡献了11.6万元，软性服务项贡献了6.0万元；系统集成调试费上涨40%，操作培训费上涨50%，备品备件包上涨44.4%。

这些数据不是为了好看。这些数据的价值在于，它把“感觉有问题”变成了“哪里有问题、涨了多少、风险在哪里”。

这就是智能化穿透式采购审计的一个重要优势，帮我们快速把合同文字、报价明细、比例偏离和风险解释串起来。

点击文末左下角“阅读原文”，可获得该案例穿透式案例审计全部成果以及审计模型清单

第四步，我给智能体下了一个更实务的要求：

请从采购审计角度输出：疑点清单、需补取证据、建议访谈对象、建议延伸测试方向。

这个提示词一出，我的“法宝”就开始从“分析报告模式”切换到“审计底稿模式”。

它不只是说“有风险”，而是进一步告诉你：

应该调什么文件；应该访谈哪些人；应该核查哪些系统记录；应该追溯哪些审批流；应该延伸测试哪些供应商；应该关注哪些付款凭证、验收单、邮件、微信记录、工作群消息。

第四步正是要求“法宝”从采购审计角度输出疑点清单、需补取证据、建议访谈对象、建议延伸测试方向，并生成了该项目的审计工作底稿。

这一步非常关键。

因为审计报告不是文学作品，审计报告背后必须有底稿支撑。

没有底稿，再漂亮的审计发现都容易变成“空中楼阁”。

点击文末左下角“阅读原文”，可获得该案例穿透式案例审计全部成果以及审计模型清单

查出一个项目的问题，当然有价值。

但更有价值的是：

能不能从一个项目的问题，提炼出一类项目的规则？

这才是AI赋能采购审计真正厉害的地方。

如果我们只是用AI把一份报告写快一点，那价值有限。

真正的价值是把这次发现的异常，固化成规则模型，把规则模型放进采购监督场景，以后类似项目一出现，系统就能自动预警。

所以第五步，我用了一个skills指令：

/procurement-audit-modeling

并给出任务，将本次审计发现固化为标准化可复用审计模型，请输出模型清单与Excel台账。

这一步之后，我的“法宝”帮助我们把本次发现转化成了6条采购审计模型：

M-01：同项目多版本合同结算价格异常偏离。M-02：软性服务及备件项目价格占比异常偏高。M-03：采购合同先执行后补签异常。M-04：默示验收与非标准验收程序预警。M-05：预付款比例畸高与付款节点脱节。M-06：多重违规叠加的极高风险供应商预警。

这一步，才真正把采购穿透式审计从“个案分析”推进到了“模型建设”。

点击文末左下角“阅读原文”，可获得该案例穿透式案例审计全部成果以及审计模型清单

前面五步完成以后，再让AI智能体生成审计报告。

这个顺序很重要。

很多人一上来就让AI智能体写报告，所以报告容易虚。

这就像做菜，不能锅还没热，菜还没切，调料还没备，就直接喊：“上菜！”

AI生成审计报告也是一样，前面结构化工作做得越扎实，后面报告质量越高。

这不是一份“看起来像报告”的报告。而是一份有事实、有数据、有条款、有模型、有建议、有行动方案的报告。

点击文末左下角“阅读原文”，可获得该案例穿透式案例审计全部成果以及审计模型清单

说到这里，可能有朋友会问：罗老师，这套方法能不能系统学？

当然可以。

5月28—30日，内审之友将在北京举办：

《AI赋能采购审计实战：采购规则模型构建与智能监管穿透》培训

这次课程，我们不是讲概念，不是讲热闹，也不是带大家围观AI有多神奇。

我们重点讲实战。

我们更希望大家听完课之后，能带走一套东西：

5月28—30日，北京。

我们一起把采购审计这件事，讲深、讲透、讲实。

——罗志国