№ 01 财报对账审计 · 确定性勾稽
读数的是 AI，
算账的，是数学。
扫描件财报经 OCR，常把数字读错——多一位、少一位、串了列。我们让 1.3B 小模型只负责逐字照抄，让确定性引擎按会计恒等式逐条核对，把人眼几乎翻不出的错，精确指回犯错的那一格。
对账底稿 · 联芸科技 招股书working paper · 合并资产负债表
审
核对：流动负债合计 ＝ Σ 各分项
表上打印合计230,148,626.02
各分项逐项加总189,942,552.82
＝ 差额40,206,073.20✕
应付账款被 OCR 读成 40,206.073.20（千位逗号 → 小数点），4,020 万被当成 4 万。差额不多不少，正是这一格——数学指回了它。
平
同一份里，所有者权益 9,175,030,210.24 ＋ 95,744,524.42 ＝ 9,270,774,734.66，分毫不差 → 采信。
壹能力Pipeline
从一张 PDF，到逐格可信的结构化数据
四步走完，财报里每个数字都带着页码坐标和判定来源。AI 只负责搬，数学负责算——AI 经手的算术是 0 次。
01
拍照成字
MinerU OCR 把扫描件 PDF 解析成带页码、坐标的结构化文本。
02
蚂蚁抄数
1.3B 小模型大规模密集调用，每张表只逐字照抄，绝不算账。
03
代码算账
确定性引擎按 23 条会计恒等式逐条核对，对不上当场标红。
04
看图兜底
代码够不着的跨页 / 宽表，直接看图读回、跨页拼装，再过勾稽才采信。
原始 PDF──▸OCR──▸小模型抄数──▸确定性勾稽──▸看图兜底──▸逐格可信数据
贰实证Proof
数字不说谎，每一处都查得到出处
在 1000 份真实招股书 / 年报（300 份官方 ＋ 700 份自建）上实测，分母取"源文档里实际存在的报表"，不是凑出来的好看分母。
0
真实文档
300 份官方集 ＋ 700 份自建集
300 份官方集 ＋ 700 份自建集
0
逐格勾稽的数字
平均每份 363 个，全部换算成"分"整数比对
平均每份 363 个，全部换算成"分"整数比对
0+
独立复核确认的真 OCR 误读
单处偏差最高达千亿级，每处都能指回那一格
单处偏差最高达千亿级，每处都能指回那一格
0
AI 经手的算术（次）
所有加减勾稽只由确定性代码裁决，一次都没有
所有加减勾稽只由确定性代码裁决，一次都没有
大模型不是不会读，是不会真去算——它会用"看起来对"，掩盖"其实不平"。
同分母实测 · DeepSeek 一把梭
63 份真实不平衡，漏报 40 份（63%）
其中 35 份把打印合计当成分项之和，
判"平衡 ✓"掩盖了真错。
63 份真实不平衡，漏报 40 份（63%）
其中 35 份把打印合计当成分项之和，
判"平衡 ✓"掩盖了真错。
留出集抽取率 · 招股书 95.7% / 年报 93.9%
勾稽校验触达率 98.7% · 忠实回查命中 ≈87%
读：1.3B 小模型近零成本；算：纯代码、永远可复现。
叁资料Explore
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