OpenAI科学家Noam Brown提出，AI应用“系统二思维”可在不增加数据和计算资源的情况下显著提升模型性能，效果相当于将模型扩展10万倍。
也就是说，系统二思维让AI进行深度推理并缓解决策中的不确定性。这种通过自我对弈增强复杂任务的推理能力已在OpenAI 发布的o1模型中显现，这种能力暗示了大量复杂业务任务自动化的潜力。
伴随着模型能力的不断增强，AI Agent处理复杂业务场景的服务半径不断拓展，将逐步积累与数字世界、物理世界及智能世界之间交互的数据，并走向自主化的阶段，从实现简单的对话与交互，到拥有强大的推理和问题解决能力，再到能够独立自主运行整个业务流程，赋能企业业务流程的数智化变革。
如何更加高效高质地完成稽核工作，成为企业面临的挑战。例如，在企业稽核业务场景中，业务人员需要处理和分析大量非结构化数据和文档，传统人工稽核方式下，企业需要投入大量人力、时间成本，那么基于大语言模型的Agent，是如何有效帮助企业沉淀和运用内部专家知识，自动化和智能化地处理非结构化数据，帮助企业提升稽核效率的呢？
《2024爱分析·AI Agent市场研究报告》（以下简称《报告》）中，分享了某国家电网单位智能结算稽核Agent的案例，深入分析了Agent在能源行业稽核业务场景下的实践经验，我们在此将《报告》中的相关内容作了不改变原意的摘录，以期为大家提供参考：
项目背景及挑战
随着国家高质量发展业务的要求迅猛开展，央国企、企事业单位在供应商付款管理方面主要依赖人工审核和传统的审计方法，这些方法存在效率低下、易出错、难以应对大规模数据处理等问题，针对付款稽核的工作日益繁重，存在稽核效率低、稽核成本高等问题。
以某国网单位业务为例，物资集采业务结算包括预付款、到货验收款、投运款和质量保证金等结算支付业务，此类业务存在业务结算涉及金额大、笔数多，每年结算业务笔数超过10万笔；并且业务管理环节多，对办理时限要求高；同时，结算业务相关数据信息结构化程度高、数据来源多，不同专业数据之间存在勾稽复杂、不严谨等情况。
产品方案
该国网单位联合澜码科技打造的智能结算稽核 Agent通过搭建稽核专项模型，能够根据不同来源数据、文档、应用及流程，感知结算报账系统从填单、审批、分析和洞察全流程数据，提供各类精细化、智能化赋能应用，助力稽核/审计/费审等业务精细化、智能化管理升级。
系统架构清晰划分为数据采集层、数据处理层、AI模型层、应用服务层和用户交互层，各层级之间无缝对接，确保数据流动的顺畅与安全。核心功能将涵盖以下几个方面：
智能抓取与分类：自动从相关系统中抽取关键数据，并进行细致指标建设和分类；
异常识别与风险评估：利用先进的大语言模型算法识别数据中的异常点和违规项，评估潜在风险；
实时反馈与建议：为结算人员提供实时审核建议、批量稽核结果导出和分类展示，助力决策更加高效、精准；
报告生成与数据分析：自动生成详尽的审核报告，提供可视化的数据分析展示和提醒；
定制化稽核规则：支持根据业务需求，通过自然语言的方式，灵活设置稽核规则。
项目成效
智能结算稽核 Agent实现了预付款、到货款、货运款、质保款等核心款项的智能稽核，实现了10万多笔结算业务的智能化结合，大大提高了稽核效率、降低了结算风险。
在大语言模型技术赋能下，Agent能够快速识别异常和潜在风险和可视化的预警展示，能够实时向结算人员提供稽核结果处理建议和有针对性的稽核措施和解决方案，确保结算工作顺利进行。同时，通过自然语言的方式维护稽核规则，让稽核规则的更新和稽核归因追溯和洞察更加高效准确，实现了多来源、复杂的业务勾稽关系智能化的分析和洞察，挖掘出更多潜在风险，让结算稽核工作更加智能化、自动化。
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