iModel
审计应用
从点点审计转向基于分析的持续监控，为监管机构和董事会提供透明度
省级纪委使用 iModel 开展智能审计的应用用例
背景与挑战
在纪检监察与审计工作中，省级纪委通常需要处理来自多个业务系统、不同部门和多种格式的数据，例如财务数据、业务台账、审批记录、监督检查数据等。这些数据具有以下典型特征：
- 数据来源分散，口径不统一，整合成本高
- 数据量大，人工查询和比对效率低
- 审计规则复杂，分析逻辑经常变化
- 传统模型构建门槛高，对专业技术人员依赖大
在引入 iModel 之前，该单位在数据合并、分析建模和审计查询方面投入了大量人力与时间，难以快速响应审计需求，也限制了智能化手段的进一步应用。
解决方案概述
在系统建设过程中，该省级纪委特别关注国产化数据科学与安全合规要求。整体方案部署在国产信创环境下，全面适配国产操作系统、国产数据库及相关中间件，满足信创体系对自主可控、安全可靠的要求。
该省级纪委引入 iModel，构建了一个融合 AI 智能查询 + 可视化工作流分析 的审计分析平台，实现了：
- 以 AI 方式发起审计查询
- 自动调用标准化 iModel 工作流
- 在可控、可追溯的流程中完成数据分析
- 输出结果准确、逻辑透明、可复核
通过这一方案，既发挥了 AI 在交互和效率方面的优势，又保持了审计工作对数据准确性和过程可解释性的高要求。
图1：基于国产化数据分析平台的审计分析系统工作界面
数据复杂性与审计分析挑战
省级纪委在开展监督审查与审计分析时，面对的数据不仅规模大，而且维度极其复杂、关联关系隐蔽，主要体现在：
人员相关多维数据：
- 消费与报销记录
- 资金往来与账户信息
- 通话、通信与联系方式数据
- 出行、住宿、酒店等行为数据
关系型数据占比高：
- 人与人之间的社会关系
- 人与单位、项目、资金之间的关联
- 时间序列与行为轨迹交织
这些数据具有明显特征：
- 数据来源多、格式差异大
- 单一指标难以直接发现问题
- 风险线索往往隐藏在跨数据源、跨时间、跨关系的组合模式中
因此，纪检审计工作高度依赖复杂工作流编排与多模型协同分析，而非简单查询。这正是KNIME中文版替代方案——iModel的优势所在。
架构与工作模式
AI 智能查询入口
审计人员无需编写复杂 SQL 或脚本，只需使用自然语言提出问题，例如：
“筛选近三年中存在异常报销行为的单位"
AI 负责：
- 理解审计意图
- 解析业务规则
- 匹配并调用对应的 iModel 分析工作流
结果可信、过程可追溯
与"黑盒式"AI 不同，该模式具备以下优势：
- 每一步分析逻辑清晰可见
- 工作流可审计、可复核
- 分析结果来源明确，符合审计规范要求
AI 只负责"问什么"和"调什么"，而 iModel 保证"怎么算"和"算得准"。
关键价值体现
全面满足信创与国产化数据科学要求
- 系统部署于国产信创技术体系之上
- 兼容国产操作系统、数据库与服务器环境
- 不依赖国外闭源组件，符合自主可控要求
- 满足纪检监察系统对安全性、合规性和可持续性的要求
显著降低数据整合难度
- 原本需要大量人工整理的数据整合过程，实现自动化
- 不同来源、不同格式的数据可在统一平台中处理
降低建模与分析门槛
- 无需编程即可构建和维护复杂分析模型
- 审计规则变化时，只需调整工作流节点
提升审计效率与覆盖面
- 查询响应从"数天"缩短到"分钟级"
- 支持更大范围、更高频次的审计分析
AI 与审计专业性的有机结合
- AI 提供便捷交互体验
- iModel 提供稳定、可控、专业的分析能力
- 避免单纯依赖大模型带来的不确定性风险
图3：基于KNIME中文版替代方案的智能审计系统大幅提升工作效率
核心分析模型与方法
围绕纪检监察业务特点，该省级纪委基于 iModel 构建了一套多模型协同、规则与智能结合的国产化数据分析平台体系：
1. 数据碰撞与关联分析模型
纪检监察数据分析中最基础、最常用的模型类型。通过将来自不同部门和系统的数据进行交叉比对和关联分析，发现异常关系和潜在线索。
核心功能：
- 公职人员基础信息多维关联
- 工商、招投标、银行流水数据碰撞
- 识别"影子公司"与利益输送
- 违规兼职行为检测分析
2. 异常预警模型
围绕重点领域和廉政风险高发环节，构建基于规则与统计的异常预警模型，对关键指标进行持续监控。
典型应用场景：
- 医疗领域采购异常波动监测
- 集体资金流向异常预警
- 工程项目合同异常变更识别
- 三资管理风险实时监控
3. 三维追踪模型
"资金流—项目流—人员流"三维立体化监督模型，以具体项目为核心进行全生命周期监控。
追踪维度：
- 资金流转路径实时监控
- 项目全流程节点跟踪
- 相关人员关系网络分析
- 三维数据交叉验证分析
4. 类案分析与知识图谱
基于已查处典型案件数据进行深度挖掘和模式归纳，构建可复用的"监督知识库"和分析范式。
构建内容：
- 腐败问题类型与路径归纳
- 人员-行为-资金关系图谱
- 隐形变异问题模式识别
- 监督策略智能推荐
5. LLM辅助分析模型
在严格可控的前提下，引入大语言模型处理非结构化数据，作为 iModel 分析体系的有力补充。
辅助功能：
- 非结构化数据智能抽取
- 分析摘要与材料智能生成
- 隐蔽腐败模式识别辅助
- 跨线索综合关联分析
6. 协同分析工作流
多模型协同工作机制，通过 iModel 可视化工作流实现规则、统计、关系模型的有机整合。
协同机制：
- 规则与智能模型协同校验
- 多源数据并行处理分析
- 分析结果交叉验证机制
- 工作流程自动化编排
应用流程
数据整合
汇集政务数据、行业专题数据及互联网公开数据等多源异构数据，夯实统一、规范的数据底座。
建模分析
依托 iModel 工作流，运用多种分析模型对数据进行清洗、比对、挖掘和综合分析，生成预警信息或疑似问题线索。
线索处置
将分析形成的预警信息和线索推送至相关监督检查或办案部门，开展核实、处置，形成问题清单与整改要求。
闭环管理与系统治理
对处置结果进行评估问效，针对发现的制度性、机制性问题，推动建章立制、源头治理；同时不断优化分析模型和工作流配置。
闭环机制：
数据驱动发现问题 → 智能辅助分析决策 → 反馈优化模型与机制
这一闭环机制，持续提升监督的系统性、精准性和前瞻性。
总结
通过引入 iModel + AI 智能查询 的审计分析模式，该省级纪委成功实现了：
这一实践为纪检监察与审计领域提供了一种兼顾智能化、准确性与合规性的可行路径，也为后续更深入的智能审计应用奠定了坚实基础。
图4：基于KNIME中文版替代方案的智能审计系统成果展示