一封表扬信背后，云知声如何让AI走进审计一线

近日，云知声收到中铁上海设计院集团有限公司（以下简称 "上铁院"）发来的表扬信。信中，上铁院对云知声团队在“大模型云服务及智能体应用开发服务项目”中的技术实力、项目交付与服务态度给予高度评价。

一封表扬信的背后，是云知声AI技术深入业务场景的真实实践。

作为大型综合性研究机构，上铁院的审计工作长期面临三大现实难题：历史审计报告、制度文件分散沉淀，查找依据耗时费力；文档审查依赖人工逐条比对，效率低、标准不一、容易遗漏；大量审计经验沉淀于个人，难以形成可持续复用的组织知识。这些问题的本质，是非结构化文档难理解、领域知识难沉淀、业务经验难复用。

针对这些痛点，云知声以“整体规划＋技术研发＋知识工程＋交付运维”为主线，融合文档解析、知识图谱、RAG检索增强、大模型与智能体等技术能力，为上铁院打造“上铁智审”审计智算平台，用四步让AI真正走进审计业务核心流程。

01｜智能解析：让“沉睡文档”变成“活知识”

审计资料多、格式杂、分散存储，“找得到”不等于“用得上”。云知声依托智能文档解析能力，对上铁院历年审计报告、制度文件、项目资料等进行统一解析，建设审计资料库、制度库和问题库。目前，平台已汇聚2017—2026年相关审计材料，沉淀制度文件2000余份、问题清单材料200余份，让分散的历史资料真正变成可检索、可关联、可复用的知识资产。

02｜精准召回：让“翻文件”变成“找答案”

面对海量制度文件和历史案例，审计人员过去往往需要反复翻阅、比对，才能找到对应依据。云知声构建面向审计场景的混合检索与多级重排能力，结合关键词检索、语义检索与审计知识图谱，实现制度、审查要点与历史问题的深度关联，让AI快速找到相关依据。

03｜可证输出：让AI审查“说得准”，更“证得出”

专业审计场景不仅要求AI给出结论，更要求结论有依据、过程可追溯。云知声通过RAG、知识图谱与输出验证机制，让AI基于制度、案例和审查要点进行分析，并自动为审查结论关联制度编号、条款号和原文出处，形成完整证据链。目前，平台已形成委外合同50条、科研项目30条审查要点，相关验证项目准确率达到80%—90%——AI不仅会回答，更能够给出依据。

04｜长文理解：让“超长文档”不再成为AI盲区

审计材料篇幅长、信息复杂，简单切分容易造成上下文割裂。云知声采用“语义分段+因果/依赖链重组”的方式，在拆解长文档的同时保留内容之间的关联关系，让AI既理解局部信息，也把握前后逻辑，真正“读懂”超长专业文档。

联合攻关铁路重大科研课题，云知声大模型赋能上铁院科研创新

值得一提的是，不止于项目交付落地，双方还携手开展铁路行业重大科研课题联合攻关。云知声的大模型云服务与智能体开发能力，也正从单一项目交付走向更深层次的科研与业务创新赋能。

从“找资料”到“找依据”，从“人工核对”到“AI审查”，再到让历史经验沉淀为可复用的数字知识——云知声正在让AI真正进入审计业务的核心流程。

(新媒体责编：wa123)