尽调要发问询函、做管理层访谈，问题质量直接决定核查深度。新手常问得泛、问不到点。本篇把 168/169 的尽调发现（红旗、表外敞口）自动转成"点对点"的问询清单和访谈问题，让每一面红旗都对应一个要追问的口子。

# inquiry.py —— 尽调问询/访谈生成
def gen_inquiry(findings: dict) -> list:
    q = []
    if findings.get("资金流向私人卡"):
        q.append("请提供流向私人卡（私人卡A）资金的最终用途说明及 supporting 凭证。")
    if findings.get("隐性关联"):
        q.append("请披露与关联方X之间全部交易，说明定价依据与商业合理性。")
    if findings.get("表外敞口"):
        q.append("请说明对赌协议触发条件、回购义务金额及是否纳入合并报表考量。")
    if findings.get("毛利靠关联支撑"):
        q.append("请对比关联方与非关联方同类交易毛利率差异并解释。")
    return q or ["暂未发现需专项问询事项，按常规清单执行。"]

findings = {"资金流向私人卡": True, "表外敞口": True}
for i, q in enumerate(gen_inquiry(findings), 1):
    print(f"Q{i}. {q}")


问询函不是模板填空，是红旗的延伸。让 AI 把"发现"翻译成"要追问的口子"，核查才闭环。

你发问询函最怕"对方糊弄"还是"自己问不到位"？评论区聊。

如果有用，点赞收藏关注，留下你的尽调问询难题。下期预告：人机协同校验（AI 初判 + 人工复核双保险）。

会计师事务所的一名注册会计师

问题尽调要发问询函、做管理层访谈，问题质量直接决定核查深度。新手常问得泛、问不到点。本篇把 168/169 的尽调发现（红旗、表外敞口）自动转成"点对点"的问询清单和访谈问题，让每一面红旗都对应一个要追问的口子。

179 · Python AI 辅助问询函 / 访谈提纲：尽调场景

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基于尽调红旗自动生成点对点问询清单，将资金流向私人卡、表外敞口等发现直接映射为精准访谈问题，避免泛泛提问。每个问题对应一条核查证据，回复可回填底稿，实现审计闭环。适用于IPO尽调及审计场景，提升核查深度与可审计性。

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