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龙图腾网获悉国网江苏省电力有限公司;山东财经大学申请的专利一种基于大模型的工程项目的自动审计方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119740984B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411901225.4，技术领域涉及：G06Q10/10；该发明授权一种基于大模型的工程项目的自动审计方法是由张红娟;刘璇;王晨阳;曹栩;张良;张鑫;高楠;方昕莹;吕鹏;蔡慧英;孙玫;林培光设计研发完成，并于2024-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大模型的工程项目的自动审计方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于大模型的工程项目的自动审计方法，通过基于工程审计领域知识微调的AI大模型，根据预设提示库自动提取政策文件中的知识规则和审计关系，并结合本发明引入的包含审计计算过程和计算描述的审计单元集合，使其被AI大模型所理解和使用，生成基于审计算计单元的调度算法模型，从而获得工程项目审计疑点，实现从“政策文件端”到“审计决策端”的“端到端”的自动化审计。特别的，本发明两次应用了AI大模型的循环反向验证技术来提升自动生成审计三元对和审计模型的准确率，在实现工程项目自动化审计的同时，提升了审计结果的可靠性。

本发明授权一种基于大模型的工程项目的自动审计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型的工程项目的自动审计方法，其特征在于，具体包括以下步骤： 步骤S1、基于企业内部数字化平台，创建用于审计工作的审计单元集合S，用以分别提取具体的审计数据； 步骤S2、选取工程项目审计所用到的文件政策作为审计知识数据，并进行预处理，将得到的数据集对AI大模型进行微调； 选取工程项目审计所用到的文件政策作为审计知识数据，包括审计政策、法律法规、企业内部规定、工程项目审计案例四大类；收集到的审计知识数据通过包括文本化、清洗、去重、去噪的标准预处理步骤进行处理，将预处理后的文本数据转化为适用于AI大模型训练的文本格式，得到微调训练数据集T； 接着，利用LORA算法对AI大模型进行微调，即利用大模型内在的低秩特性，通过增加低秩矩阵来模拟全参数微调的效果，实现高效的模型适应性调整，确保在保留通用智能的同时增强工程审计领域专业性； 步骤S3、将目标项目的审计政策的文本数据作为AI大模型输入，利用提示词技术，抽取审计实体与审计关系，形成候选审计三元组集合AT_CAND；获取目标项目的具体审计政策文本数据，并进行格式化和预处理包括：去噪声处理、文本标准化处理、分词处理、去除停用词处理；并将预处理后的审计政策文本数据输入至AI大模型；然后，通过提示词技术，让AI大模型自动提取一系列审计实体及依附的审计关系； 步骤S4、将得到的候选审计三元组集合AT_CAND中的三元组送入AI大模型进行反向验证，去除不准确的审计三元组，保留验证通过的审计三元组形成集合AT_VALID； 步骤S5、以审计单元集合S的各个审计单元的信息为基础，使用集合AT_VALID的审计三元组对AI大模型进行提示，得到候选审计模型集合AM_CAND； 步骤S6、将候选审计模型集合AM_CAND中的审计模型分别送入AI大模型进行反向验证，去除不准确的审计模型，保留验证通过的审计模型形成集合AM_VALID； 步骤S7、运行审计模型集合AM_VALID中的审计模型代码，发现工程项目审计疑点；对于步骤S6所形成的审计模型集合AM_VALID，在企业内部数字化平台上逐个运行其包含的审计模型代码，根据其返回的结果确定具体的工程项目审计疑点。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人国网江苏省电力有限公司;山东财经大学，其通讯地址为：210000 江苏省南京市鼓楼区上海路215号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。