先抛一个观点：OpenAI科学家Noam Brown最近指出，让AI学会“系统二思维”，也就是进行深度推理、缓解决策中的不确定性，其效果之惊人——在不增加数据和算力的前提下，相当于把模型规模直接拉大了10万倍。

换句话说，这种通过自我对弈来提升复杂任务推理能力的思路一旦落地，所能撬动的自动化和效率提升，远超我们当下的想象。

o1模型已经用实际行动证明了这一点。

而对整个行业来说，这背后的一个关键变量是——Agent。

Agent正在成为关键变量

伴随着模型能力的持续增强，AI Agent能够服务的复杂业务场景半径也在不断拓宽。

它会逐步积累与数字世界、物理世界、甚至智能世界之间交互的数据，并最终走向自主化运作。

从完成简单的对话与交互，到具备强大的推理和问题解决能力，再到独立自主地跑通整个业务流程——这条路虽然长，但步伐显然在加快。

企业稽核是高价值落地场景

落到具体的业务实践里，一个典型的高价值、高痛点场景，就是企业的稽核工作。

在企业稽核业务中，业务人员需要处理和分析大量非结构化数据和文档。

传统人工稽核模式下，投入的人力大、耗时长，且极易出错。尤其是面对海量结算数据时，效率和准确性之间的剪刀差非常明显。

那么，基于大语言模型的Agent，究竟如何帮助企业沉淀内部专家知识，自动化和智能化地处理非结构化数据，从而提升稽核效率？

在《2024爱分析·AI Agent市场研究报告》中，分享了一个非常有说服力的实践——某国家电网单位智能结算稽核Agent的案例。

这里将报告中的相关内容作了不改变原意的摘录，供各位参考。

报告

案例：某国家电网单位智能结算稽核 Agent

项目背景及挑战

随着国家对高质量发展业务的迅猛推进，央国企和企事业单位在供应商付款管理上仍然主要依赖人工审核和传统审计方法。

这种方法的问题很突出：效率低、易出错、难以应对大规模数据。特别是付款稽核工作日益繁重，稽核效率低、成本高，成为显性痛点。

以该国网单位为例，物资集采业务结算涵盖预付款、到货验收款、投运款、质量保证金等多个环节。

这些业务具有以下典型特点：

• 涉及金额大、笔数多（每年结算业务笔数超过10万笔）；
• 管理环节多，办理时限要求高；
• 结算业务相关的数据信息结构化程度虽高，但来源广泛；
• 不同专业数据之间，存在复杂的勾稽关系和不够严谨的地方。

面对这些挑战，传统方法的短板被彻底放大——人工稽核根本扛不住这样的规模、节奏和复杂度。

产品方案

针对上述问题，该国网单位联合澜码科技打造了一款智能结算稽核Agent。

核心思路是搭建一个稽核专项模型，从数据感知到分析洞察全链路打通。

它能够根据不同来源的数据、文档、应用和流程，感知结算报账系统从填单、审批到分析、洞察全过程的数据，并提供精细化、智能化的赋能应用，场景化助力稽核、审计、费审等工作的智能化管理升级。

系统架构清晰划分为数据采集层、数据处理层、AI模型层、应用服务层和用户交互层，各层级之间无缝对接，确保数据安全、流畅地流动。

核心功能

• 智能抓取与分类：自动从相关系统中抽取关键数据，并进行细致的指标建设和分类；
• 异常识别与风险评估：利用大语言模型算法，识别数据中的异常点和违规项，评估潜在风险；
• 实时反馈与建议：为结算人员提供即时的审核建议、批量稽核结果导出和分类展示，辅助决策更加高效精准；
• 报告生成与数据分析：自动生成详尽的审核报告，并配合可视化的数据展示与提醒；
• 定制化稽核规则：支持通过自然语言的方式，灵活设置稽核规则，让业务人员也能轻松上手。

项目成效

这套智能结算稽核Agent上线后，覆盖了预付款、到货款、货运款、质保款等核心款项的智能稽核，每年10万多笔结算业务实现自动化处理。

效果立竿见影：稽核效率大幅提升，结算风险显著降低。

在大语言模型技术的赋能下，Agent能够快速识别异常和潜在风险，并给出可视化的预警展示。

结算人员能实时收到稽核结果和有针对性的稽核措施、解决方案，确保结算工作顺利开展。

更重要的是，通过自然语言方式维护稽核规则，让规则的更新、归因追溯和洞察变得高效精准。

最终，Agent让多来源、复杂业务勾稽关系的智能化分析与洞察成为现实，挖掘出更多潜在风险，真正让结算稽核工作从人工耗时、低效模式，跃升为智能化、自动化运营的新阶段。