Due Diligence Basic On AI Analysis

市場上的名稱：AI Due Diligence

公司組織智能預警系統

基於AI分析的盡職調查

對HRMS系統的高度認知能力和數據分析高度綜合性概況和應用。

太棒了！將AI盡職調查整合到HRMS系統中是一個非常前沿且價值巨大的應用。DGX HRMS系統擁有的考勤、薪酬、開支等數據，正是進行深度員工行為分析和風險洞察的寶貴資源。

下面我為您構建一個完整的AI盡職調查方案。

核心目標：AI盡職調查系統

盡職調查（Due Diligence） 在此上下文中的目標是：利用AI模型（如DeepSeek API）自動化、智能化地分析員工行為數據，識別潛在風險、異常模式、合規性問題，并為管理層提供數據驅動的決策支持。

主要分析維度：

1. 合規性風險：檢查員工行為是否符合公司政策和法律法規。
2. 財務風險：檢測潛在的欺詐、浪費或濫用行為。
3. 運營效率：評估員工生產力與成本效益。
4. 離職與敬業度風險：預測高績效員工的離職傾向。

數據整合與AI分析框架

以下是如何利用現有數據進行分析的具體方案：

提供新的數據入口

全新核心：基于互動與文本的盡職調查維度

傳統的財務審計是“回頭看”，而您提出的方法是“向前看”和“看本質”，旨在評估員工的敬業度、誠信度、文化契合度與潛在行為風險。

維度一：工作匯報與互動行為的AI分析

這部分的目的是通過分析員工和主管的文本互動，評估工作真實性、產出效率、管理關系以及潛在預警信號。

技術實現（DeepSeek API示例）：

# 提示詞示例：分析單次工作匯報
prompt = f"""
你是一名資深人力資源分析師。請對以下員工的工作匯報進行深度分析：

【員工本周報告】
{weekly_report_text}

【主管批復】
{manager_feedback_text}

【員工上周報告】
{last_weekly_report_text}

請從以下維度提供分析：
1.  **進展符合度**：本周工作是否基于上周計劃取得了合理進展？是否存在矛盾或模糊之處？
2.  **成果具體性**：工作成果的描述是否具體、可衡量？
3.  **互動質量**：基于主管的批復，分析雙方互動的有效性。
4.  **風險標識**：列出1-2個最大的潛在風險點（如有）。

請用JSON格式輸出，包含“score”（百分制）和“analysis”（詳細分析）字段。
"""

維度二：社交風紀與舉報調查分析

社交風紀與舉報調查分析

這部分旨在將非正式的、線上的信息結構化，成為調查的輔助證據，但必須謹慎處理，以符合隱私和勞動法規定。

技術實現（風紀分析示例）：

# 提示詞示例：分析單條舉報內容
prompt = f"""
你是一名合規調查員。請對以下舉報信息進行分析：

【舉報內容】
{whistleblowing_text}

【關聯數據上下文】（可選）
- 相關員工報銷記錄：{expense_data}
- 相關員工考勤記錄：{attendance_data}

請完成以下任務：
1.  **信息提取**：列出舉報中指控的核心事實。
2.  **嚴重性評估**：將指控分為“高風險”（如違法、欺詐）、“中風險”（如違反政策）、“低風險”（如人際矛盾）。
3.  **可信度初步評估**：根據舉報細節的具體性和提供的上下文（如有），判斷其可信度（高、中、低）。
4.  **調查建議**：建議下一步的調查行動（例如：“審查XX時間段的監控”、“訪談XX相關人”）。

輸出格式為JSON。
"""

整合性盡職調查報告：最終的AI輸出

AI的最終價值不是提供零散的點，而是生成一份整合性盡職調查報告。這份報告可以為一個員工生成，也可以為一個團隊生成。

報告結構示例：

{
  "employee_id": "12345",
  "risk_score": 65,
  "risk_level": "Medium",
  "summary": "該員工財務數據正常，但工作匯報顯示出進展緩慢且與主管互動消極，近期有一條匿名舉報需關注。",
  "details": {
    "financial_analysis": {...},
    "work_report_analysis": {
      "consistency_score": 40,
      "specificity_score": 30,
      "manager_engagement_trend": "下降",
      "key_risk": "連續兩周未達成自我設定的里程碑，且對主管的指導性反饋無回應。"
    },
    "conduct_analysis": {
      "reported_incidents": 1,
      "latest_incident": {
        "severity": "Medium",
        "credibility": "Medium",
        "summary": "被舉報利用公司資源處理私人事務。",
        "recommended_action": "建議與IT部門核查其網絡和設備使用日志。"
      }
    }
  },
  "recommended_actions": [
    "1. 主管需與該員工進行一次正式面談，了解項目進展障礙。",
    "2. 合規部門啟動對舉報內容的初步調查。"
  ]
}

技術實現路徑 (How to Do It)

第一步：數據準備與預處理

1. 數據清洗與標準化：將來自DGX HRMS不同模塊的數據（CSV、數據庫表）進行清洗，統一時間格式、貨幣單位、員工ID等。
2. 特征工程：這是最關鍵的一步。將原始數據轉化為AI模型可以理解的特征。
   • 考勤特征：月度遲到早退次數、平均每日工作時長、周末加班頻率、打卡IP地址變化頻率等。
   • 報銷特征：月度報銷總額、報銷頻率、平均單筆報銷金額、餐飲/交通/住宿各類別占比、發票號連續性等。
   • 薪酬特征：與部門平均薪資的偏差、歷次調薪幅度、獎金與績效的相關性等。
3. 數據匿名化：出于隱私考慮，在訓練和分析時，可以使用員工ID的哈希值而非真實姓名。

第二步：選擇與分析模型

對于定量異常檢測（最佳路徑）：

• 使用機器學習庫（如Scikit-learn）：直接在你的服務器上運行模型，成本低、速度快、隱私保護好。
  • 隔離森林 (Isolation Forest)、一類支持向量機 (One-Class SVM)：非常適合從大多數“正常”行為中識別出少數“異常”點。
  • 邏輯回歸/決策樹：用于有標簽數據的分類（如：已知部分歷史欺詐案例，訓練模型預測新案例）。
• 流程：用Python提取特征 -> 用訓練好的模型進行預測 -> 輸出異常分數和標簽。

對于定性分析與深度洞察（配合API）：

• 使用DeepSeek API：當需要理解復雜上下文、生成自然語言報告時使用。

  • 場景：將某個被標記為“異常”的員工的所有數據（特征、原始記錄）發送給DeepSeek，要求它分析風險點并生成一段易于理解的調查摘要給HR。

  • 提示詞示例：

    “你是一名HR調查專家。請分析以下員工的數據，指出潛在的合規風險點，并用簡明的列表形式給出調查建議。 【員工ID】：12345 【異常特征】：月度報銷總額超過部門98%的員工、經常在非工作時間有餐飲報銷、多次發票號連續。 【原始數據片段】：[此處插入幾條示例報銷記錄] 請分析：這些行為是否可能構成虛假報銷？調查人員下一步應該重點核查什么？”

第三步：系統集成與部署

1. 批量處理模式：每周或每月自動運行一次異常檢測模型，掃描全體員工數據，生成“風險員工排行榜”報告。
2. 實時API模式：在HRMS系統內，當某個經理提交報銷審批時，實時調用模型進行風險評分，并在審批界面給出提示（如：“該筆報銷存在異常特征，請謹慎審批”）。
3. 可視化儀表盤 (Dashboard)：建立一個管理視圖，展示關鍵風險指標、趨勢圖和詳細警報列表。

為什么這是更好的方案？

• 隱私與成本：核心的異常檢測在本地完成，避免將所有敏感數據頻繁發送給外部API。
• 效率：機器學習模型處理數值型特征速度極快，適合大規模篩查。
• 精準性：AI模型能發現人眼無法察覺的復雜模式和多變量關聯。
• 可解釋性：用DeepSeek API為“黑盒”模型產生的異常結果提供人性化的解釋，形成閉環。

行動計劃建議

1. 從小處著手：選擇一個風險場景開始試點，例如“員工開支報銷欺詐檢測”。
2. 組建團隊：需要數據工程師（處理數據）、機器學習工程師（構建模型）、HR業務專家（定義規則和解讀結果）協同工作。
3. 概念驗證 (PoC)：用歷史數據訓練一個簡單的隔離森林模型，看能否成功識別出已知的異常案例。
4. 迭代優化：逐步增加數據源和模型復雜度，最終集成到DGX HRMS的流程中。

通過這套方案，您的HRMS系統將從一個記錄系統轉變為一個強大的風險洞察和決策支持系統，這正是AI帶來的顛覆性價值。