達觀案例解析 | 證券基金劃款單的智慧審核方法實踐

2021 年 3 月 10 日
AI

人工智慧作為一種高速發展中的技術，正深刻改變著經濟和金融運行方式。證券行業作為新興技術的積極擁抱者，AI+證券的應用發展和融合創新正在各大券商中推動落地。本文達觀數據根據多年來在證券領域的服務經驗，從證券公司常見業務基金劃款單智慧審核為出發點，詳細講解AI產品技術對證券業務自動化的賦能案例。

證券公司作為基金代銷人角色通常與大量基金公司存在業務往來，每天需要根據基金公司的電子傳真內容與清算結果進行核對後執行劃款動作。該場景下對於劃款傳真的識別和支付指令的一致性審核的要求非常嚴格。

支付一致性審查作為資金安全的重要一環，在資金支付審批單據中通常會要求用款人應詳細列明主要或重要事項、金額與總金額、並附有相關原始憑證、附帶說明或其他補充資料。

傳統核對面臨的問題

傳統的方式都是人工進行審核，業務人員需要肉眼識別基金劃款傳真中的基金公司、確認日期、申購/贖回金額等關鍵資訊，效率較低且非常容易出錯。

每家基金公司的劃款傳真格式並不相同，且常存在印章遮擋金額、日期、基金公司名稱等關鍵資訊，部分材料中只包含明細金額，需要業務人員進行手工計算核對，需要處理的數據量大且對準確率要求極高。

基金劃款識別通常面臨以下問題：

每家基金公司模板都是固定版式，但互不相同；
提取元素表現形式不同，例如申購劃款金額在表現形式上可能為：「確認金額」、「確認凈額」或「劃款金額」；
部分傳真清晰度不夠，傳統OCR容易誤識別，如將「申購金額」識別為「中購金額」
傳真件傾斜、印章水印遮擋、跨頁表格等；

（圖：基金劃款傳真樣本示例）

AI實現基金傳真智慧核對

達觀數據通過特有的NLP+OCR能力實現對各家基金公司的傳真劃款指令進行解析，提取出其中的關鍵元素如劃款金額、確認日期以便與清算結果進行核對，一致後方能繼續進行後續的劃款等業務步驟。

該系統與業務系統高度集成，在審核節點中，審核人員可在一個頁面中查看「清算資訊」、「劃款資訊」和「確認單資訊」，並且機器進行智慧核對，提醒審核人員核對結果，改變了以往審核時需要手持傳真件與電腦指令資訊進行肉眼核對的「兩頭看」審核模式。

（圖：基金劃款指令智慧核對）

支援90%基金公司劃款指令單，高精度解析關鍵資訊

基於業內領先的OCR+NLP人工智慧技術實現基金劃款單資訊的高精度識別，結構化輸出關鍵欄位資訊。

強大便捷的識別模板快速開發平台

開發一個全新的識別模型，只需1份樣本，只需訓練1次。具備高精度識別、多語言支援、毫秒級響應、語義級修正、資源佔用少、部署方便等特點。

（圖：達觀數據快速模板開發平台）

達觀數據已為多家金融企業提供智慧文檔處理融合人平台，提供高效文檔的AI能力覆蓋到處理各業務線條大量的非結構化文檔；格式上包括word、PDF、圖片、傳真件等，實現對非結構化文檔進行識別，提取關鍵要素，工作效率整體提升60%以上，將員工從低層次低價值的文檔機械性處理中解脫出來，轉向專業性和服務性的工作，並且與業務系統進行高度集成，降低使用成本、工作效率、有效管控風險。

目前已與深交所、廣發證券、招商證券、國泰君安、中信建投證券、興業銀行、中國工商銀行、萬科、碧桂園、新華財經、中國聯通、中國科協等數百家金融、政府、地產、運營商行業龍頭企業達成合作。