南方电网供应链（广西）有限公司不断推动供应链领域专用审计智能体建设项目，持续通过智能化手段提升审计工作的专业性和可靠性，聚焦供应链业务的特殊性和复杂性，为公司高质量发展提供强有力的审计支持。目前已实现在审计日常工作中的辅助问答功能。

一、审计智能体的建设背景与目标

供应链审计智能体的建设基于公司现有的基础规章制度框架，结合供应链领域历年典型问题和专业语料，通过大数据分析和机器学习技术不断锻炼智能体的回答逻辑，使智能体能够针对被审单位提供的资料自动识别和预警供应链中的潜在风险，为审计人员提供精准的数据支持，从而提高审计工作的效率和准确性。

二、系统逻辑与技术架构

审计智能体的建设依托于南方电网人工智能科技有限公司开发的先进自然语言处理模型“大瓦特-NLP-DeepSeek-V3-671B模型”，该模型结合了最新的深度学习技术和海量数据处理能力，能够在各种复杂场景下高效运行，提供精准的语言理解和生成服务。具体来说，智能体通过以下系统逻辑和技术架构实现其功能：

1.数据采集与预处理：智能体首先从公司内部的多个数据源（如ERP系统、供应链管理系统、财务系统等）和用户提供的材料采集数据。这些数据经过预处理，包括清洗、去重、标准化等步骤，确保数据的准确性和一致性。

2.数据存储与管理：预处理后的数据存储在高性能的数据仓库中，支持高效的数据查询和分析。数据仓库采用分布式存储技术，确保数据的安全性和可靠性。

3.数据分析与建模：智能体利用机器学习算法，对存储的数据进行深度分析和建模。通过历史数据的学习，智能体能够识别出供应链中的典型问题和潜在风险。

三、智能体的训练与优化

为了确保智能体的准确性和可靠性，公司采取了以下措施进行训练和优化：

1.数据标注与反馈：公司组织专业团队对历史数据进行标注，确保数据的准确性和完整性。同时，审计人员在实际使用过程中，可以对智能体的预警结果进行反馈，帮助智能体不断优化模型。

2.模型迭代与更新：智能体采用持续学习的机制，定期对模型进行迭代和更新。通过不断学习新的数据和反馈信息，智能体能够不断提升其识别能力和准确性。

3.性能监控与评估：公司建立了完善的性能监控和评估体系，定期对智能体的性能进行评估。通过监控智能体的运行状态和效果，及时发现和解决潜在问题，确保智能体的稳定运行。

四、审计智能体应用的预期效果

供应链审计智能体的建设，预计能为公司带来显著的效益：

1.提升审计效率。智能体能够自动识别和预警供应链中的潜在风险，大大减少审计人员的工作量，提高审计工作的效率。

2.提高审计准确性。通过大数据分析和机器学习技术，智能体能够更准确地识别出供应链中的问题，确保审计结果的可靠性。

3.优化供应链管理。智能体的预警和改进建议，能够帮助公司及时发现和解决供应链中的问题，优化供应链管理，提升整体运营效率。

4.推动数字化转型。审计智能体的建设，标志着公司在数字化转型中的重要一步，通过技术与业务的深度融合，公司能够更好地应对市场变化，提升核心竞争力。

供应链领域专用审计智能体的建设，标志着公司在智能化审计领域的重要一步。通过技术与业务的深度融合，为审计工作提供更高效、更专业的支持，助力公司提升供应链审计质量和效率，推动供应链管理水平迈向新台阶，为公司核心业务稳健发展筑牢根基。