夜雨聆风把原始银行流水/序时账导出为CSV；
将表格字段提供给AI（只提供表头字段），不直接传带有内部数据的资料（外部AI工具需要注意数据保密，如果是企业内部自有AI模型，可直接提问处理）；
向AI 提问，“我有一份银行流水.CSV文件，包含字段A\B\C 写一份数据处理脚本，并可以识别常见的风险“（也可以将这样的表直接发送AI 写风险识别脚本）
4.可以生成直接执行的脚本或者是在Python中执行的脚本。输出处理后的数据或者是已经发现的风险点。（本地化执行、数据不外泄）
在各企事业单位，审计部门在招投标环节、合同签订环节需要承担监督工作，对业务部门提交的文件提出审核意见，文件来来回回，常常改完这个又发现其他地方也有改动，精疲力尽，还常常背锅，业务部门只会说，审计部门审核过了的。
AI 工具推荐：各类大语言模型（将文档向量化处理），企业本地化部署
落地实际操作：在企业招标文件审核、合同文件审核环节，嵌入大模型，模型自动对比文档差异，分析风险点。
界面示意图-1
文件审核、风险识别效率大幅提升。
50份合同从1天 → 30分钟（提取）+ 20分钟复核
在企业内部审计中问题提出需要审计依据，而依据就是国家法规、行业制度、企业制度，往往是资料多、业务杂，制度难找，场景难以对应。
AI工具推荐：deepseek、千问本地化部署
落地实际操作：将国家、行业、企业相关制度建立知识库，让AI学习，在各类审计场景下，由审计人员进行提问，不断提升准确度，不断优化场景，在业务环境中AI自动提示，并对应到相关制度条款。
界面示意图-1
落地避坑指南：这4件事不做，AI工具就是摆设
坑1：数据安全 – 严禁上传客户敏感数据到公有AI（建议：用脱敏后的模拟数据做模板，或者用私有化部署的模型）
坑2：迷信AI结果 – 必须建立“人机复核机制”，AI标记为正常的，人工抽检5%；AI标记为异常的，人工100%复核
坑3：一次想用全所有功能 – 建议从“单一场景”（比如只做合同提取）开始，跑通后再扩展
坑4：只给工具不给指令 – AI需要高质量提示词
写在最后
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