程序聚合 软件案例 审计工作底稿 AI 辅助复核系统

审计工作底稿 AI 辅助复核系统

2026-08-19 17:36:06
行业:人工智能、金融
载体:网站
技术:Python、TypeScript、React、PL/pgSQL

业务和功能介绍

1、立项原因 / 旨在解决什么产品问题

会计师事务所年报审计、IPO 审计通常涉及数百份 PDF 报告、Excel 台账与 Word 说明。人工复核存在耗时长、易漏检、证据难追溯等问题:复核人员需逐页核对审计意见类型、关键审计事项、强调事项段等要素,同时要在多份文档之间验证同一会计科目的数据一致性,工作重复且容易出错。本项目旨在用 AI Agent 替代重复性人工复核,将「上传 → 解析 → 复核 → 结论 → 证据引用」全流程自动化,降低漏检率并提升复核结论的可追溯性。

2、行业场景 / 业务背景

本项目面向审计/金融行业,适用于会计师事务所质控复核、审计项目经理终审、企业内审等场景。用户上传审计报告及工作底稿后,系统可自动完成两类复核:场景 A 针对最终审计报告要素完整性进行复核;场景 B 针对具体会计科目在 Excel 台账与报告描述之间做交叉勾稽验证。复核结果以「通过 / 不通过 / 需复核」形式呈现,并附带原始文档页码、单元格、原文摘录等证据链。


1、具体功能模块

- 项目管理模块**:创建项目、查看项目列表、集中管理项目下的全部工作底稿。
- 文档上传模块**:支持 PDF、Word、Excel、ZIP 批量上传,单文件上限 2GB。
- 文档解析模块**:Excel 用 SheetJS 读取缓存计算值;PDF 用 pdfjs-dist 按页提取文本;Word 用 mammoth.js 提取段落;ZIP 用 jszip 解压。
- AI 复核模块**:
- 场景 A:最终报告要素完整性复核,检查审计意见类型、关键审计事项、强调事项段等;
- 场景 B:具体科目证据链检查,对指定科目在 Excel 与报告之间做数值、描述交叉验证。
- 证据引用模块**:每条结论关联原始文档证据,支持页码、单元格、原文摘录。
- 任务跟踪模块**:pending → running → completed / failed 状态流转,前端轮询实时展示进度。

2、主要功能描述

用户进入项目后上传待复核文档,选择复核场景并勾选文件,点击「开始复核」即可提交任务。系统后台使用 LangGraph.js 编排 Agent 工作流,调用 Dify Cloud 完成大模型推理与审计准则知识库检索,最终生成结构化复核结论。结果页展示总体结论、统计摘要、详细结论列表及证据引用,方便复核人员快速定位问题并追溯到原始文档出处。

项目实现

我独立负责整体架构、前后端开发、AI Agent 编排、测试与生产部署。基于 Next.js 15 App Router + React + TypeScript + Tailwind CSS v4 构建全栈应用,使用 Supabase 存储数据与文件,LangGraph.js 编排场景 A/B 的复核工作流,Dify Cloud 作为 LLM 网关与审计准则知识库,最终 Railway standalone 部署。

实现中遇到的难点与对应方案:

- 长任务执行:复核涉及大模型多轮调用,不能依赖 Serverless 短连接,故采用 HTTP 202 返回后后台执行,并将 Dify 超时设为 60s,部署在 Railway 单进程实例上避免任务被回收中断。
- 结论结构化解析:Dify 输出格式不稳定,因此实现 JSON / Markdown 代码块 / 文本关键词三级降级解析,确保任何返回都能生成可用结论。
- 证据可追溯:将每条结论与原始文档位置(PDF 页码、Excel 单元格、Word 原文)绑定,满足审计复核对证据链的要求。
- 多格式解析:针对 Excel、PDF、Word、ZIP 分别使用 SheetJS、pdfjs-dist、mammoth.js、jszip 解析,并配套单元测试与 E2E 测试保证解析准确性。

示例图片视频


steven
30天前活跃
方向: 人工智能-AI应用开发、后端-Python、
交付率:100.00%
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