贵州电网：“黔电小审”与“大瓦特+审计”（南方电网）
应用场景：审计审前分析与非结构化数据（图纸、合同）智能解析
投稿方：tao · 服务商：南方电网贵州电网有限责任公司 · 收录时间：2026/10/16
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案例事实
1. 一句话摘要
投稿方未提供
2. 行业 + 企业规模
能源与基建 · 省级电网公司，覆盖三、四级单位
3. AI 能力类型
智能体流程
4. 原来怎么干的
审计组与被审单位反复沟通校核数据，一个三级单位经济责任审计审前分析需32张报表、平均耗时两周；疑点发现靠人工‘大海捞针’；图纸、合同等非结构化数据占比超70%，人工解析效率低下
5. AI 介入在哪一步
AI承接数据采集（自动从生产、营销、财务等多系统取数）、跨业务关联分析、疑点锁定与报表生成；17个模型用于各供电局实时监控；非结构化数据解析由‘大瓦特+审计’承担；审计结论与整改仍由审计人员负责
6. 模型与架构
自研‘黔电小审’工具；已构建121个通用审计模型，其中17个用于持续审计实时监控；对接生产、营销、财务等多系统；技术路径为‘自动多系统取数 + 跨业务关联分析 + 模型化疑点识别’
7. 数据基础（必填项）
生产、营销、财务等多系统结构化数据；图纸、合同等非结构化数据（占比超70%）；核心手段为自动交叉比对（如计量自动化系统与营销系统百万条记录）；2024年已在全省三、四级单位全面应用
8. 效果
32张报表生成时间由14天→4小时；电费回收数据分析中，百万级比对发现625条异常（3小时 vs 人工5天）；2024年自动生成报表149张，节省工时超500小时；121个通用模型建成，17个用于实时监控；全省数字化审计全覆盖；AI准确率或采纳率原文未提及
9. 投入
省公司‘科技强审’专项投入；自主研发工具并承接南方电网公司示范项目；建立数字审计研讨机制与专职团队（含数字审计人员）；原文未提具体预算档位、人力数量、周期及推理成本
10. 坑
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