在工程建設項目周期長、投資額高、參與方眾多的背景下，傳統審計工作長期面臨資料分散、標準不一、經驗傳承難等現實挑戰。AI如何完成審計工作？青源云智基于國產AI Agent系統MaudelClaw，給出了面向工程咨詢領域的解題思路。青源云智由青矩技術（836208）全資子公司等共同持股，團隊核心成員在工程領域數據治理與AI應用方面積累了超過十年的經驗。通過將大模型能力與工程審計業務深度融合，青源云智正在探索一條讓審計工作更規范、更高效的技術路徑。

一、從人工抽查到智能解析：審計模式的漸進轉變

在傳統的建設項目審計中，抽查式審核往往依賴個人經驗，不同審計人員對標準的理解存在差異，審計結論難以保持連貫。隨著大模型技術的發展，審計工作正從人工抽查走向基于文檔、數據庫和提示詞工程的自動化審計。青源云智依托MaudelClaw的自動規劃與調度能力，將審計經驗轉化為可復用的數字技能，使審計標準在執行層面減少人為差異，審計模型也更容易根據業務變化進行拓展。

二、多模態數據識別：讓分散的工程資料“可讀可解”

建設項目涉及的招標采購文件、投標文件、評標文件、合同文檔、變更簽證等資料種類繁多、格式各異，傳統方式下資料收集與結構化處理耗時較長。青源云智利用MaudelClaw集成的OCR工具與增強型大模型，對文字、圖片、表格、段落、印章等多模態信息進行識別與語義理解。用戶僅需將資料上傳至對話窗口，系統即可自動識別并整理文檔內容，完成解析與向量化處理。無論是非結構化的文檔還是結構化的數據庫，系統均可通過Text2sql、Text2api等方式完成數據提取，為后續審計分析提供可用的數據基礎。

三、智能體協同作業：構建覆蓋審計全流程的技能集群

針對審計業務中的不同環節，青源云智基于MaudelClaw的SkillForge?技能鍛造功能，打造了招采審計、合同審計、變更簽證審計、結算審計等專業化智能體。系統可智能調度文檔分類、OCR識別、內容抽取、RAG檢索、數據庫查詢等工具，對多份工程文檔開展多維度、深層次的交叉比對。例如，在招投標審計場景中，系統能夠識別合同簽訂時間異常、投標資質不符合招標要求、中標價高于招標控制價、應招未招等審計疑點；在合同審查場景中，結合行業屬性建立的知識庫支撐合規判斷。最終，系統可自動生成包含問題描述、審計結論、線索及關鍵信息的取證單與審計底稿。

四、知識庫與語義理解：提升合規審查的專業深度

工程審計對專業性與合規性要求較高。青源云智通過構建企業級工程領域知識庫，將法規條文、歷史案例、造價指標、材料價格等信息納入RAG檢索體系。在合規審計場景中，系統基于大模型語義理解能力，對招標文件與投標文件的資質要求進行逐條比對，將傳統的“人工翻閱”轉變為“問答式”審查。審計人員可以通過自然語言查詢法規依據、參考歷史案例、獲取造價指標，輔助判斷工程項目中的合規風險。在價格查詢方面，系統結合具體業務場景調用相應工具，實現綜合單價的快速檢索。

五、靈活部署方案：兼顧不同規模企業的實際需求

考慮到不同企業在數據安全與算力投入上的差異化需求，青源云智提供云端與本地兩種部署模式。中小型企業可借助云端算力快速接入AI審計能力；對數據保密性要求較高的大型集團企業，則可采用基于信創標準的本地化算力方案，在自有服務器環境中完成部署。MaudelClaw支持MacOS與Windows原生環境一鍵安裝，并可集成釘釘、飛書等辦公平臺，降低企業的使用門檻。在硬件層面，方案可適配鯤鵬CPU與昇騰GPU等國產芯片，滿足特定環境下的算力需求。

從資料識別到疑點判定，從交叉比對到報告生成，AI如何完成審計工作？青源云智基于MaudelClaw的實踐經驗表明，通過將大模型能力與工程審計業務場景深度結合，AI可以在建設項目的全過程中承擔更多基礎性、重復性的分析任務，為審計人員提供數據支撐與決策參考。隨著技術的持續迭代，青源云智將繼續深耕工程咨詢領域的AI創新，與行業共同探索智能化審計的可行路徑。