0引言

项目预算决算评审审查资金使用合理性、合规性及效益性，适用于多领域，评审需遵循法规结合项目特点审核多维度内容。我国投融资规模扩大，项目数量递增且类型复杂，传统评审以人工审核为主，效率低、质量依赖经验、标准难统一，易出现偏差遗漏，对隐性风险识别不足、防控集中在评审阶段且缺乏全程跟踪，数据管理整合能力弱、挖掘分析能力不足，依赖专业人才成本高且专家缺口大。人工智能技术为解决传统评审痛点提供新思路，大模型能模拟评审思维，构建智能评审方案成重要趋势，本文梳理大模型在评审系统中的应用现状与发展态势以供参考。

1传统项目预算决算评审模式的主要问题

传统评审流程问题如下：

一是效率低，流程繁琐且依赖人工，大型项目资料多，逐页查阅核算耗时长，项目增长使评审任务与人员矛盾突出，积压影响效率，重复性工作也拉低整体效率。

二是标准不一，涉及多行业专业领域，依赖评审人员经验判断，缺乏统一标准，不同人员理解有偏差、判断尺度不一致，部分人员受主观因素影响，结果欠客观，不利于资金规范化管理。

三是风险识别弱、防控滞后，依赖人员经验只能发现显性风险，集中在评审阶段，缺乏前期和中期动态跟踪预警，防控被动。

四是数据整合差、支撑不足，评审系统分散，数据存储分散、格式不统一、关联度低，难以整合共享，手动查询多源数据增加难度、影响准确性，且缺乏数据挖掘分析能力。

五是人力成本高、人才缺口大，评审专业性强，项目复杂度提高对人员素养要求更高，依赖专业人才使人力成本高，目前资深专家少、专业人才缺口大，部分地区因人才短缺致评审质量下降。

2人工智能大模型助力项目预算决算评审系统的技术支撑

2.1自然语言处理技术

自然语言处理是人工智能大模型核心技术，可理解、分析与生成人类语言，为评审系统处理海量文本资料提供支持。项目预算决算评审资料多为非结构化文本，传统系统处理困难。大模型的自然语言处理能力可精准解析非结构化文本，通过分词等技术提取关键信息，理解专业术语和逻辑关系，为标准比对与风险识别打基础。此外，大模型能自动生成评审报告等文档，减少人工撰写量。

2.2知识图谱技术

知识图谱技术能构建结构化知识网络，实现知识可视化与高效检索。项目预算决算评审涉及的知识分散且动态更新，传统管理方式效率低。基于大模型构建评审领域知识图谱，将政策法规等转化为结构化节点，建立关联关系。评审系统可快速检索知识，提供标准支撑，实现动态更新，挖掘隐藏关联，提升智能化水平。

2.3多模态数据融合技术

项目预算决算评审资料包含多种模态，不同模态数据格式和内涵有差异，传统系统难以融合。大模型的多模态数据融合技术可打破数据壁垒。大模型能处理表格、图纸、图像等数据，自动识别结构、提取信息、核算工程量并与预算比对，全面获取项目信息，避免评审偏差。

2.4智能推理与决策技术

智能推理与决策技术是大模型模拟评审专家思维的核心，能进行逻辑推理、分析判断得出评审结论。项目预算决算评审逻辑复杂、因素多，大模型通过学习海量案例掌握评审逻辑与标准，自动构建推理链条。大模型可处理不确定性问题，综合分析得出科学结论，且具备自我学习能力，能积累经验，优化推理模型，提高决策准确性与可靠性。

2.5大数据处理技术

大数据处理技术为大模型训练与应用提供数据支持，能采集、存储、管理与分析海量评审数据。项目预算决算评审数据源广、量大且增长快，传统技术难以应对。大模型依托大数据处理技术高效处理海量数据，挖掘评审规律和风险特征，为评审标准优化与风险防控提供依据。还能实现数据实时处理与动态更新，保护敏感信息，确保评审时效性与准确性。

3人工智能+项目预算决算评审系统大模型方案核心架构

3.1数据层

数据层是方案基础，负责数据采集、存储、管理与预处理，为大模型训练应用提供数据支撑。数据采集多渠道，含项目基础、预算决算、政策、行业基准、市场价格、历史案例等数据，类型有文本、表格等多种模态。数据存储用分布式架构，结合多种数据库，依数据类型与应用场景选方案，用备份容灾技术保安全可用。数据预处理对原始数据清洗、转换、标准化，提升质量，为后续工作打基础。

3.2模型层

模型层是核心，负责大模型训练、优化与部署，为评审系统提供智能分析决策能力。采用“基础大模型+领域微调模型”架构，基础大模型选通用大模型，有自然语言处理等基础能力。领域微调模型在基础大模型上，用评审专业数据微调训练，掌握专业知识与业务逻辑。模型优化有持续迭代机制，收集反馈数据优化参数结构，还用压缩、量化等技术优化性能、降成本。模型部署结合云端与本地，依用户需求与数据安全要求选方案。

3.3应用层

应用层是用户交互界面，将模型层能力转化为评审功能，含预算评审、决算评审、风险防控、数据管理、报告生成等模块。预算评审模块可自动解析资料、核算工程量造价等，识别问题并提建议。决算评审模块对接项目数据，比对分析核实数据一致性，分析预算执行偏差，识别造假问题。风险防控模块构建风险识别体系，自动识别预警风险，支持全生命周期跟踪。数据管理模块提供数据查询等功能，报告生成模块可自动生成报告，支持编辑修改与多格式导出。

3.4支撑层

支撑层为方案提供基础保障，含技术、安全、运维支撑。技术支撑有云计算等技术，提供算力支持；安全支撑用数据加密等技术，保障数据安全；运维支撑建立监控等机制，实时监测系统，及时解决故障，还提供更新升级服务。

4人工智能+项目预算决算评审系统大模型应用价值

大模型赋能的智能评审系统优势显著：能自动完成资料解析等重复性工作，减少人工操作，缩短评审周期，缓解积压问题，还自动生成文档，让评审人员聚焦核心问题；基于知识图谱统一评审标准，避免偏差，提升结果公正性；凭借智能推理能力精准识别风险，实现全程预警与动态跟踪，提升资金使用效益；通过统一数据管理平台整合数据，挖掘规律，以可视化呈现助力科学决策；承担基础评审工作，降低人力成本，弥补人才缺口，提升评审队伍整体水平。

5人工智能+项目预算决算评审系统大模型挑战

大模型在评审应用中面临技术、数据、业务三重挑战：技术上，算力要求高，硬件依赖性强，建设运营成本增加；数据采集受限，难以形成充足数据集；“黑箱”问题影响用户信任。数据上，来源广泛、格式不一，质量参差不齐；数据安全与隐私保护压力大；政策法规与市场价格等数据需高效更新。业务上，不同行业、地区评审要求差异大，系统需适配多样场景，设计难度增加；评审流程与政策法规紧密相关，系统需及时响应调整；大模型难以完全模拟人类专家决策，处理特殊复杂问题存在局限。

7结论

未来，项目预算决算评审系统将呈现四大发展趋势：技术融合深度化，大模型与区块链、数字孪生等技术融合，向轻量化、高效化发展；数据治理规范化，建立健全评审数据治理体系，实现数据共享协同，构建动态更新机制；业务适配智能化，大模型持续优化提升适配能力，强化人机协同，提供个性化服务；风险防控全面化，构建全面风险防控体系，拓展风险识别维度，实现实时监测预警与智能化策略推荐。当前，大模型与评审系统融合仍面临多方面挑战，需学界与业界协同攻关。未来，大模型将实现更精准理解、高效推理与灵活适配，人机协同模式将进一步成熟。随着研究与实践深化，评审系统将从“辅助工具”转型为“核心支撑”，构建高效、精准、公正、安全的智能评审生态，为经济社会高质量发展提供保障。

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