Due Diligence Basic On AI Analysis

市场上的名称：AI Due Diligence

公司组织智能预警系统

基于AI分析的尽职调查

对HRMS系统的高度认知能力和数据分析高度综合性概况和应用。

太棒了！将AI尽职调查整合到HRMS系统中是一个非常前沿且价值巨大的应用。 DGX HRMS系统拥有的考勤、薪酬、开支等数据，正是进行深度员工行为分析和风险洞察的宝贵资源。

下面我为您构建一个完整的AI尽职调查方案。

核心目标：AI尽职调查系统

尽职调查（Due Diligence） 在此上下文中的目标是：利用AI模型（如DeepSeek API）自动化、智能化地分析员工行为数据，识别潜在风险、异常模式、合规性问题，并为管理层提供数据驱动的决策支持。

主要分析维度：

1. 合规性风险：检查员工行为是否符合公司政策和法律法规。
2. 财务风险：检测潜在的欺诈、浪费或滥用行为。
3. 运营效率：评估员工生产力与成本效益。
4. 离职与敬业度风险：预测高绩效员工的离职倾向。

数据整合与AI分析框架

以下是如何利用现有数据进行分析的具体方案：

提供新的数据入口

全新核心：基于互动与文本的尽职调查维度

传统的财务审计是“回头看”，而您提出的方法是“向前看”和“看本质”，旨在评估员工的敬业度、诚信度、文化契合度与潜在行为风险。

维度一：工作汇报与互动行为的AI分析

这部分的目的是通过分析员工和主管的文本互动，评估工作真实性、产出效率、管理关系以及潜在预警信号。

技术实现（DeepSeek API示例）：

# 提示词示例：分析单次工作汇报
prompt = f"""
你是一名资深人力资源分析师。请对以下员工的工作汇报进行深度分析：

【员工本周报告】
{weekly_report_text}

【主管批复】
{manager_feedback_text}

【员工上周报告】
{last_weekly_report_text}

请从以下维度提供分析：
1.  **进展符合度**：本周工作是否基于上周计划取得了合理进展？是否存在矛盾或模糊之处？
2.  **成果具体性**：工作成果的描述是否具体、可衡量？
3.  **互动质量**：基于主管的批复，分析双方互动的有效性。
4.  **风险标识**：列出1-2个最大的潜在风险点（如有）。

请用JSON格式输出，包含“score”（百分制）和“analysis”（详细分析）字段。
"""

维度二：社交风纪与举报调查分析

社交风纪与举报调查分析

这部分旨在将非正式的、线上的信息结构化，成为调查的辅助证据，但必须谨慎处理，以符合隐私和劳动法规定。

技术实现（风纪分析示例）：

# 提示词示例：分析单条举报内容
prompt = f"""
你是一名合规调查员。请对以下举报信息进行分析：

【举报内容】
{whistleblowing_text}

【关联数据上下文】（可选）
- 相关员工报销记录：{expense_data}
- 相关员工考勤记录：{attendance_data}

请完成以下任务：
1.  **信息提取**：列出举报中指控的核心事实。
2.  **严重性评估**：将指控分为“高风险”（如违法、欺诈）、“中风险”（如违反政策）、“低风险”（如人际矛盾）。
3.  **可信度初步评估**：根据举报细节的具体性和提供的上下文（如有），判断其可信度（高、中、低）。
4.  **调查建议**：建议下一步的调查行动（例如：“审查XX时间段的监控”、“访谈XX相关人”）。

输出格式为JSON。
"""

整合性尽职调查报告：最终的AI输出

AI的最终价值不是提供零散的点，而是生成一份整合性尽职调查报告。这份报告可以为一个员工生成，也可以为一个团队生成。

报告结构示例：

{
"employee_id": "12345",
"risk_score": 65,
"risk_level": "Medium",
"summary": "该员工财务数据正常，但工作汇报显示出进展缓慢且与主管互动消极，近期有一条匿名举报需关注。",
"details": {
"financial_analysis": {...},
"work_report_analysis": {
"consistency_score": 40,
"specificity_score": 30,
"manager_engagement_trend": "下降",
"key_risk": "连续两周未达成自我设定的里程碑，且对主管的指导性反馈无回应。"
},
"conduct_analysis": {
"reported_incidents": 1,
"latest_incident": {
"severity": "Medium",
"credibility": "Medium",
"summary": "被举报利用公司资源处理私人事务。 ",
"recommended_action": "建议与IT部门核查其网络和设备使用日志。 "
}
}
},
"recommended_actions": [
"1. 主管需与该员工进行一次正式面谈，了解项目进展障碍。 ",
"2. 合规部门启动对举报内容的初步调查。 "
]
}

技术实现路径 (How to Do It)

第一步：数据准备与预处理

1. 数据清洗与标准化：将来自DGX HRMS不同模块的数据（CSV、数据库表）进行清洗，统一时间格式、货币单位、员工ID等。
2. 特征工程：这是最关键的一步。将原始数据转化为AI模型可以理解的特征。

• 考勤特征：月度迟到早退次数、平均每日工作时长、周末加班频率、打卡IP地址变化频率等。
• 报销特征：月度报销总额、报销频率、平均单笔报销金额、餐饮/交通/住宿各类别占比、发票号连续性等。
• 薪酬特征：与部门平均薪资的偏差、历次调薪幅度、奖金与绩效的相关性等。

3. 数据匿名化：出于隐私考虑，在训练和分析时，可以使用员工ID的哈希值而非真实姓名。

第二步：选择与分析模型

对于定量异常检测（最佳路径）：

• 使用机器学习库（如Scikit-learn）：直接在你的服务器上运行模型，成本低、速度快、隐私保护好。
• 隔离森林 (Isolation Forest)、一类支持向量机 (One-Class SVM)：非常适合从大多数“正常”行为中识别出少数“异常”点。
• 逻辑回归/决策树：用于有标签数据的分类（如：已知部分历史欺诈案例，训练模型预测新案例）。
• 流程：用Python提取特征 -> 用训练好的模型进行预测 -> 输出异常分数和标签。

对于定性分析与深度洞察（配合API）：

• 使用DeepSeek API：当需要理解复杂上下文、生成自然语言报告时使用。

• 场景：将某个被标记为“异常”的员工的所有数据（特征、原始记录）发送给DeepSeek，要求它分析风险点并生成一段易于理解的调查摘要给HR。

• 提示词示例：

“你是一名HR调查专家。请分析以下员工的数据，指出潜在的合规风险点，并用简明的列表形式给出调查建议。 【员工ID】：12345 【异常特征】：月度报销总额超过部门98%的员工、经常在非工作时间有餐饮报销、多次发票号连续。 【原始数据片段】：[此处插入几条示例报销记录] 请分析：这些行为是否可能构成虚假报销？调查人员下一步应该重点核查什么？ ”

第三步：系统集成与部署

1. 批量处理模式：每周或每月自动运行一次异常检测模型，扫描全体员工数据，生成“风险员工排行榜”报告。
2. 实时API模式：在HRMS系统内，当某个经理提交报销审批时，实时调用模型进行风险评分，并在审批界面给出提示（如：“该笔报销存在异常特征，请谨慎审批”）。
3. 可视化仪表盘 (Dashboard)：建立一个管理视图，展示关键风险指标、趋势图和详细警报列表。

为什么这是更好的方案？

• 隐私与成本：核心的异常检测在本地完成，避免将所有敏感数据频繁发送给外部API。
• 效率：机器学习模型处理数值型特征速度极快，适合大规模筛查。
• 精准性：AI模型能发现人眼无法察觉的复杂模式和多变量关联。
• 可解释性：用DeepSeek API为“黑盒”模型产生的异常结果提供人性化的解释，形成闭环。

行动计划建议

1. 从小处着手：选择一个风险场景开始试点，例如“员工开支报销欺诈检测”。
2. 组建团队：需要数据工程师（处理数据）、机器学习工程师（构建模型）、HR业务专家（定义规则和解读结果）协同工作。
3. 概念验证 (PoC)：用历史数据训练一个简单的隔离森林模型，看能否成功识别出已知的异常案例。
4. 迭代优化：逐步增加数据源和模型复杂度，最终集成到DGX HRMS的流程中。

通过这套方案，您的HRMS系统将从一个记录系统转变为一个强大的风险洞察和决策支持系统，这正是AI带来的颠覆性价值。