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📌 核心摘要 (Key Takeaways)

• 中期審計範圍: 在涵蓋約650萬億韓元的公共財政數據中，針對5項核心預算項目和6項政府採購合同，全面運行了自主AI審計系統(national_budget_ai)。
• 4大核心違規查處（嚴格匿名化）:
  1. 拆分規避公開招標: 利用2000萬韓元以下小額單一來源採購規定，在12天內將同一項目拆分為3筆合同（總計5820萬韓元，違反國家合同法，審計院先例匹配度94.5%）。
  2. 同地址空殼公司圍標網絡: 3家掛牌在同一大廈同一室的關聯企業聯合參與競標（總金額2.13億韓元）。
  3. 單價虛高7至10倍: 專家諮詢費高出公立中位數7.0倍，GPU伺服器機架租賃費高出採購中位數10.0倍。
  4. 預算傳導效率低下(DEI 30.0%): 僅30.0%資金直達最終受益群體，70.0%被中間管理及外包環節截留。
• 系統綜合性能評估:
  • 精度: 基於確定性Text-to-SQL實現財務計算零幻覺，11項集成測試套件100%全數通過。
  • 速度: 生成完整法律證據卷宗平均耗時0.03秒。
  • 局限性: 剖析了隱名實控人與多級民間轉包資金追蹤的技術盲區。

📌 核心摘要 (Key Takeaways)

• 專案目標: 追蹤年均 5,000 億美元規模的政府採購契約、財政總帳及非結構化預算文書，精準查處虛報單價、拆標限制性招標與空殼公司圍標卡特爾。
• 預期難題與預防機制: 採用確定性 Text-to-SQL 杜絕 LLM 數值計算幻覺；構建**異質知識圖譜（GraphRAG）**將關聯網絡追蹤徹底解耦，形成 Dual-Brain 架構。
• 實際遭遇錯誤與排錯實踐: (1) 利用 EntityResolver 正規化引擎修復公司名與地址畸形導致卡特爾偵測失敗問題；(2) 引入滑動時間窗口算法捕獲時間差分批拆標；(3) 結合採購法規與審計判例庫打造可解釋性 XAI Dossier。
• 驗證結果: 11 項單元與整合測試全數通過，成功揪出同地址 3,850 萬韓元限制性招標圍標案及 70% 間接管理費流失（DEI 評分 30%）。