基于语义解析技术，智能化审计烟草行业合同

基于语义解析技术在烟草行业领域开展合同审计应用，主要是通过前期的知识库积累，以及语义解析智能识别与大模型学习，智能化审计烟草行业合同存在的关键审核点，能够提升审核效率与精准分析

近年来，全国烟草行业围绕着“卷烟上水平”与“高质量建设与数字化转型”等规划，卷烟加工技术改造在“精益工艺”“低焦工艺”“协同工艺”“智能工厂”等方面不断深入研究和广泛应用；工厂建设项目趋势呈现出“由大规模传统工厂基础设施建设”向“围绕行业数字化转型开展新数基建设”转变的态势。今年1月，2024年全国烟草工作会议在北京召开。会上发布的工作报告强调，启动实施企业管理提升行动，积极应用现代管理理念和方法，加强职责管理、运营管理、财务管理、规范管理、质量管理，健全管理制度、优化管理流程、完善管理手段、提升管理效率。

现阶段烟草行业建设项目，签订合同量大并且存在层级与逻辑关联性，依赖传统人工审核存在一定缺漏风险，审核耗时长、有效劳动与工作效率低下，因此审计自动化是未来辅助审计人员提升工作效率的必然趋势。特别是基于语义解析技术在烟草行业领域开展合同审计应用，主要是通过前期的知识库积累，以及语义解析智能识别与大模型学习，智能化审计烟草行业合同存在的关键审核点，能够提升审核效率与精准分析。

基于语义解析技术的智能合同审计研究内容与关键技术

智能合同审计作为审计自动化的首要趋势，其自学习、自判断能力较强，能够按照审计程序对合同内容进行语义解析，基于大量前期输入的建设合同样本，通过人工标定与筛选审计重点，对合同主要条款，例如标的、数量、质量检验、验收标准、包装、运输、合同价款、合同类型（单价、总价、框架等）、计价方式、结算方式、结算期限、合同期限、质保期、质保金、履行地点、违约责任、履约保证金等内容是否与采购结果与合同目标相匹配，将数据整理并参照审计评价体系生成审计模型，借助数字信息技术，采用图像视觉识别技术，通过解析合同关键词的语义，进行数据偏理性验证。

智能审计的关键技术是探索以业务自动化为基础的自动合同审计技术与管理方法，其中基于计算机图像处理与模式识别（IPPR），机器人流程自动化（RPA）技术，结合语义解析（NLU），通过智能审计模型，能有效实现审计领域的业务自动化与智能化，提升审计工作效率与准确率。

烟草行业智能合同审计模型搭建与实施路径

随着烟草行业各项管理的不断规范，以及建设投资技改项目的持续增长，在开展具体的审计工作过程中，特别是合同审计，需要遵守国家相关政策法规与国家局关于技改项目的规定及要求，需要从合同审核源头开始对输入审计合同基础数据源进行定量分析，通过相关体系框架构建审计模型，判定合同审计关键评审内容数据与参数，采用数字技术手段开发相关合同审计平台，导入合同数据验证合同评审的效率与判定，是满足高效便捷的全过程合同跟踪审计的有效路径。

合同审计大数据与模型的研究

应对行业结构化和半结构化的数据爆发式增长，首先构建对合同采用信息化系统进行有效版本管控，强化合同大数据的全面分析能力；通过构建大数据合同审计系统和审计数据运营与管理机制，搜集和存储项目建设过程内、外部各类结构化和非结构化数据，能够实现合同审计各参与方以及各类数据的专业化处理，包括前期数据的标准化采集、治理、协同、关联、共享和管理；能够对合同审计数据源进行分析，构建投资采购合同内部审计数据仓库结构体系，从数据仓库的结构设计、数据源分析、ETL过程以及数据仓库构建进行体系化研究，采用智能内部审计方法，并结合数据仓库，应用机器学习算法搭建智能审计模型框架。

高效的数据处理与解析能力

智能审计模型首先通过图像处理与模式识别获取影像数据，再通过文字与图像识别（OCR）将字符识别并转换成计算机数字语言；其次通过机器人流程自动化RPA技术，实现合同管理过程的自动抽样、函证、对比校正、报告生成等具有大量重复特性的审计任务，例如帮助合同审计人员完成外部数据挖掘、数据采集、数据比对分析、系统安全检查以及审计工作底稿编写等重复的事务性工作；最后，采用模式识别（文字识别、人脸识别、语音识别）等数字技术，为合同审计人员提供文本、图像和语音自动识别及检查信息化工具，支撑合同审计过程中，企业投资建设项目所产生的海量合同文本、电子证照、录音等非结构化数据的多样性识别与挖掘，并满足合同审计业务的快速高效的语义解析识别需求。

合同审计与语义解析风险问题知识库

梳理建设投资合同评审的风险点时，应首先根据合同审计的目标、对象、任务、内容等对所有可能涉及的业务流程进行标准化体系构建，分析这些业务流程可能存在的风险与审计要点，以及合同约束条款的内容，并找出风险控制的关键流程节点。为此，构建烟草行业合同审计风险评估体系架构，依托行业信息化平台与软件系统评审建设，结合合同审计、专项审计、限价审计、经济责任审计等各类审计过程中发现的问题，以及行业典型审计案例形成行业特有的审计风险库，为合同审计提供基础数据源，可持续修正合同审计与语义解析风险问题知识库。

烟草行业合同审计智能化发展“六步骤”

基于以上研究内容在实施智能审计相关工作时，通过导入需求分析、数据建模、风险库、开发设计、评审测验、可持续改进等六个阶段的实施内容，能够有效推动烟草行业合同审计向动态化、规范化和智能化发展。

合同审计业务需求分析调研。通过对试验企业的需求调研，烟草行业合同审计评价总体设计思路应为“多方协同、信息共享、过程监督、重点控制”。既要满足合同管理信息化的基本需求；又要对审计与被审计的对应关系进行梳理，让参与工程建设项目的审计各方人员能够通过信息化平台协同进行合同审计业务；还要实现工程合同审计信息汇总和同语义解析与识别，合同审计预警以及业务应用，并能够满足评审信息和成果共享展示。

合同评审框架体系数据建模。对合同审计业务的风险进行梳理，由审计人员设定规则，对样本进行体系化梳理筛选异常的知识库；通过引入以人工智能为核心的新型机器学习应用模式，将评审体系与智能审计应用机器学习技术相结合，传统数据样本输入和机器深度学习相结合，直接对大量审计对象的数据进行处理分析，形成相应的假设结果和评价依据，从而构建合同评审体系模型作为审计规则的基准。

构建风险知识库。对合同审计活动中具有风险管控特征的相关问题进行组织建设，包括发现、识别、确认、更新风险管控内容与节点，将知识内容转化为标准化风险库，使知识库实现主动采集与积累、数据分析与比对、自主学习与预警等功能。

信息系统开发设计。合同审计信息化系统主要包括任务转变、知识库与规则设定、识别评价、数据输出、安全防范等五大系统。这五大系统之间相互联系、相辅相成，为审计的智能化、自动化发展创造了良好的前提条件。

审计业务测试。通过系统上线首先对智能模型进行测试，能否满足一般性非专业计算的合同文档语义解析；其次测试行业现行的审计信息系统与增加的审计融合程度，并对智能模型的测试进行验证；最后将适合的审计模型从模型逻辑、针对性、适用性、可实现性等方面进行再测试，通过发现问题对业务辅助研发进行测试。

方法与模式的可持续改进。以烟草行业的视角开展智能审计概念与技术培训，识别和实践智能审计场景，持续更新智能审计平台，推动内部审计理念和方法的创新与变革。

从“人审”到“机审”，实现内部审计创新与质量提升

71bf1ef46d67eb88010da1213df7958e960f881377bd0402ba1f93093ac1dbda在内部审计资源投入有限的现实条件下，需要内部审计通过技术创新进一步提高现有审计团队的审计效率，聚焦企业内部核心风险，扩展审计覆盖面，这成为当前内部审计创新与质量提升的重要课题。此时，通过引进新的智能化技术提升效率，优化审计方式和工作模式，提升数据存储管理效率和规范化水平，加快实现信息技术与审计业务的深度融合，推进智能审计全覆盖具有很强的现实意义。加速推进企业数字化转型的步伐，加强复用数据审计方法，实现在此基础上的智能审计，从“人审”为主向“机审”为主转变，逐渐成为一种新的趋势。

创新实现审计业务自动化。虚拟数字机器人技术结合语义解析技术在审计自动化方面进行探索应用，是一种低风险、短周期、成本可控的创新方式，对加快实现信息技术与审计业务的深度融合、推进合同审计全覆盖具有很强的现实意义。

行业标准化智能合同审计模式。积极探索审计业务自动化技术的创新应用，在行业内率先提出利用业务标准化场景迭代累积的模式推动业务自动化，对于企业数字化转型、业务自动化与智能化能力提升具有非常重要的意义。

效率提升与工具开发。据测算，通过自动化审核工具的信息系统的开发上线，现审核流程自动化的人工替代率不低于90%，工作效率提升不低于90%，平均单个合同审计时间从原来的60分钟/人缩短到5分钟/人。

未来，基于语义解析技术的智能合同审计可用于更多审计业务与场景，通过配置行业大数据信息合同审计平台，推进基于语义解析合同审计试点示范企业的可持续建设，使更多的审计人员能够快速掌握合同审计平台与模型的使用方法，不仅为审计人员提供高效优质的技术手段，提升审计效率，还可以促进审计思维的转变，助力行业依托数字化转型实现可持续高质量发展。

（作者张林霄单位：湖北中烟审计部，作者刘敏、魏海霞、陈丹单位：湖北中烟广水卷烟厂，作者夏艳单位：厦门海晟融创信息技术有限公司）