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AI+證券集中運(yùn)營方案,券商如何攻克柜面業(yè)務(wù)文檔審核難題?

來源:易道博識 發(fā)布時(shí)間:2025-10-22


券公司的柜面業(yè)務(wù)是服務(wù)客戶、保障合規(guī)運(yùn)營的基礎(chǔ)環(huán)節(jié),其核心之一在于對客戶提交的各類申請材料進(jìn)行準(zhǔn)確合規(guī)的審核。該環(huán)節(jié)的處理效率與質(zhì)量,直接影響客戶的業(yè)務(wù)體驗(yàn)、公司的運(yùn)營成本及合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)控制。

回顧其發(fā)展歷程,可以清晰看到從高度依賴人工到逐步邁向智能化的演進(jìn)路徑。



從人工到智能,證券柜面業(yè)務(wù)審核跨越式升級


丨階段1:分散式網(wǎng)點(diǎn)審核

證券公司的柜面審核工作以分散模式在各營業(yè)部獨(dú)立進(jìn)行。各營業(yè)部設(shè)有柜員或后臺審核人員,負(fù)責(zé)接收客戶資料,進(jìn)行身份核驗(yàn)、資料錄入與復(fù)核。

由于審核工作分散在各地,總公司難以對審核標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行統(tǒng)一的管理和監(jiān)督,不同網(wǎng)點(diǎn)、不同審核員之間容易出現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)不一的情況當(dāng)業(yè)務(wù)量增大時(shí),客戶等待時(shí)間長,員工工作負(fù)荷大

階段2:集中運(yùn)營

為了解決分散模式下的管理和效率問題,各大證券公司開始陸續(xù)建立集中運(yùn)營中心或集中審核部門前端營業(yè)部負(fù)責(zé)接收并掃描客戶資料,將影像件上傳至后臺系統(tǒng),由總部專業(yè)團(tuán)隊(duì)統(tǒng)一審核。

集中化作業(yè)使得審核流程和標(biāo)準(zhǔn)得以統(tǒng)一,公司可以實(shí)施標(biāo)準(zhǔn)化的操作規(guī)程有效提升了風(fēng)險(xiǎn)控制的水平處理效率也隨之提升。但其核心仍依賴人工審核,人力成本高企、處理規(guī)模受限的問題依舊存在。

階段3:OCR識別輔助審核

隨著OCR技術(shù)的成熟,將審核帶入了人機(jī)協(xié)作的階段。系統(tǒng)能夠自動識別并提取影像資料中的關(guān)鍵信息,并預(yù)填至業(yè)務(wù)系統(tǒng)。審核人員的工作重心從繁重的鍵盤錄入轉(zhuǎn)變?yōu)樾畔⒑藢Α?/span>

這一階段主要問題體現(xiàn)在兩個(gè)方面:

第一,OCR對于版式固定的卡證識別效果,但是識別標(biāo)準(zhǔn)化文檔時(shí),比如開戶申請表、風(fēng)險(xiǎn)揭示書、授權(quán)委托書等,識別效果就會大打折扣。想要實(shí)現(xiàn)文檔版式高精度抽取需要針對這個(gè)版式進(jìn)行單獨(dú)的開發(fā)和模型訓(xùn)練,成本高,周期長,難以快速響應(yīng)業(yè)務(wù)需求的變化。

第二,證券審核中包含大量復(fù)雜的規(guī)則匹配和交叉驗(yàn)證工作比如,需要確認(rèn)授權(quán)委托書中的被授權(quán)人與業(yè)務(wù)申請表中的經(jīng)辦人是否為同一人;需要檢查某項(xiàng)決議的簽署日期是否在有效期內(nèi)。這些都需要審核人員具備專業(yè)的業(yè)務(wù)知識進(jìn)行邏輯判斷,大部分核心的審核工作依然需要由人工來完成。

階段4:大模型智能審核方案

以大語言模型(LLM)為代表的人工智能技術(shù),憑借其強(qiáng)大的泛化理解和邏輯推理能力,為構(gòu)建新一代的智能審核體系提供了可能。

這一階段的核心進(jìn)步在于審核系統(tǒng)擁有“大腦它能實(shí)現(xiàn)對任意非標(biāo)材料“開箱即用”式的信息提取;更重要的是,還能深度理解證券業(yè)務(wù)的復(fù)雜邏輯,自動完成以往最耗時(shí)的人工交叉驗(yàn)證工作。


DeepIDP賦能柜面業(yè)務(wù),開啟AI智能審核新常態(tài)

易道博識推出的智能文檔處理平臺(簡稱DeepIDP),正是這一階段技術(shù)的具體應(yīng)用。


端到端的文檔處理流程

機(jī)構(gòu)開戶等需要批量上傳影像資料的場景中,業(yè)務(wù)人員只需將客戶提供的文件上傳,DeepIDP即可對影像進(jìn)行智能分揀和精準(zhǔn)歸類,自動識別出哪些是營業(yè)執(zhí)照,哪些是法人身份證,哪些是授權(quán)委托書,整個(gè)過程無需人工干預(yù)



強(qiáng)泛化能力實(shí)現(xiàn)非標(biāo)文檔精準(zhǔn)抽取

借助大模型強(qiáng)大的泛化能力,僅需輸出提示詞即可實(shí)現(xiàn)非標(biāo)文檔的精準(zhǔn)抽取,開箱即用,無需定制開發(fā),可快速響應(yīng)新業(yè)務(wù)需求。而且大小模型協(xié)同架構(gòu),可根據(jù)任務(wù)的復(fù)雜度和需求,自動調(diào)度最合適的模型進(jìn)行處理。



規(guī)規(guī)

DeepIDP可借助大模型推理能力對復(fù)雜業(yè)務(wù)資料審核項(xiàng)智能分析


傳統(tǒng)審核系統(tǒng)的規(guī)則調(diào)整通常需要IT部門進(jìn)行代碼修改,響應(yīng)周期長。智能審核業(yè)務(wù)人員可以自然語言描述審核要點(diǎn)。

例如“自然人代理開戶時(shí),授權(quán)委托書上的代理人與身份證信息必須一致,授權(quán)有效期需在申請日期之前”,傳統(tǒng)系統(tǒng)需規(guī)則串聯(lián)+日期比對,大模型可直接從文檔語義判斷代理關(guān)系與有效期邏輯。

當(dāng)新的監(jiān)管要求下發(fā)時(shí),企業(yè)可以在數(shù)小時(shí)內(nèi)完成審核規(guī)則的線上更新,確保業(yè)務(wù)的持續(xù)合規(guī),有效規(guī)避潛在的合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)。

 


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