随着金融业务的不断发展和数据量的剧增，传统的银行流水审核方式面临着效率低下、准确性难以保证等诸多挑战。达观数据的银行流水产品，凭借其先进的技术和创新的方法，为银行流水智能审核提供了高效、准确的解决方案，以下将详细介绍其在摘录与分析方面的创新方法。
- 先进的 OCR 技术：达观数据的智能流水分析系统利用深度学习 OCR 技术，能够精准识别并解析近百家主流银行的流水版式，还支持微信和支付宝等多种流水格式。该技术可自动消除印章、水印等干扰，确保数据提取的完整性和准确性。例如，在处理银行流水扫描件时，即使面对复杂的版式和干扰因素，系统也能快速准确地提取出交易日期、金额、交易对象等重要内容，大大减少了前期的工作量，实现了真正意义上的智能流水核查。
- 智能模板标注：系统支持智能模板标注功能，可高效解决难例流水解析问题。通过对不同银行流水模板的学习和标注，系统能够快速适应各种复杂的流水格式，为金融机构提供便捷高效的流水识别解决方案，进一步提高了数据提取的准确性和效率。
- 多重自动化校验机制：为确保数据质量，达观数据智能流水分析系统提供了多重自动化校验机制。系统会对关键字段如金额、贷方、借方等设置规则约束，自动对文件中的流水数据进行校验，方便审计人员快速发现账号格式错误以及异常值。例如，当系统检测到金额出现异常大或异常小的情况时，会自动发出警报，提醒审计人员进行进一步核查。
- 人工审核与修改功能：该系统还支持人工审核和修改功能，审计人员可以直观地对原始数据文件和智能识别结果进行实时编辑。在编辑过程中，系统会实时更新校验信息，并在界面上标注各种错误和警告信息，使得人机协作更加高效便捷。通过这种系统化的自动化处理和人工校验相结合的方式，能够精准识别账户号、户名、交易金额、摘要等核心要素，实现数据归一化输出，为后续分析打下坚实基础。
- 完整性核查：银行流水的完整性对于准确分析企业经营状况至关重要。达观数据的系统能自动核查账户流水的完整性和连续性，支持对整体账户是否遗漏等进行核查，也可对单个账户进行相关流水连续及缺失校验与核查，及时发现缺项、漏洞等问题，确保所有交易记录的完整性。例如，在对企业银行流水进行完整性核查时，系统可以快速发现是否存在流水缺失的情况，保障了数据的可靠性，为后续的分析提供了完整的数据基础。
- 多维数据查询：系统支持按照交易主体、交易对手、交易用途、交易时间、金额区间等多种维度组合进行灵活筛查。所有查询结果均可数据可视化展示并支持导出，为财务审核人员提供直观全面的分析视角。这种多维度的查询方式，使审核人员能够快速定位到所需信息，深入挖掘银行流水背后的经济活动和潜在风险.。
- 智能分析应用：达观数据智能流水分析系统提供了丰富的智能分析应用，包括异常用途分析、关联交易分析、异常交易分析、企业经营分析等，还支持自定义资金流向分析、未达账项分析、银行流水与财报数据比对分析等功能。这些分析应用能够根据各类风险特征，精准识别出潜在的违规违法行为，帮助金融机构从海量流水明细中快速准确地发现异常隐患，为尽职调查和风控策略的制定提供可靠的数据支持，确保企业合规运营的安全。
根据金融机构的具体需求对 AI 系统进行初始化和配置，是确保系统能够有效运行的关键步骤。具体包括以下几个方面：
- 设置数据源：明确银行流水数据的来源渠道，如银行直接导出、在线交易平台或财务软件等，确保系统能够准确获取所需数据。
- 设定风险阈值：风险阈值的设定决定了系统对异常交易的敏感度。例如，可以根据历史数据和行业标准，将频繁的大额交易定义为交易金额超过一定数值，如单笔交易金额超过 50 万元；非正常时间的交易可以设定为在凌晨 1 点至 5 点之间发生的交易。通过合理设置风险阈值，系统能够更精准地识别潜在风险。
- 调整分析参数：分析参数的调整可根据不同的业务需求进行优化。例如对于消费类业务，可以重点关注消费金额的分布和消费频率；对于企业信贷业务，可以更加关注资金流向和交易对手的信用状况。
- 多格式数据处理：达观数据的银行流水智能审核系统能够处理多种数据格式，包括数据库、excel、pdf 和图片等。在数据采集过程中，系统会通过数据校验算法，对导入的数据进行自动校验，确保数据的完整性和准确性，发现并纠正数据中的错误和缺失。
- 数据清洗与整理：预处理阶段，系统会对数据进行清洗和整理，去除重复数据、错误数据和不完整数据。同时，将非结构化数据转换为结构化数据，便于后续的分析处理。例如，对于 pdf 格式的银行流水文件，系统会通过 OCR 技术将其转换为可编辑的文本数据，然后进行结构化处理，提取出交易日期、金额、交易对象等关键信息。
利用 AI 的自然语言处理能力，系统对流水条目进行自动分类，如将交易分为工资、消费、转账等类别，从而提高数据处理的效率。在分类过程中，系统采用机器学习算法，对大量的历史流水数据进行训练，建立分类模型。例如，通过对历史数据中工资交易的特征进行分析，如交易金额相对固定、交易对象为企业名称等，建立工资交易的分类模型。然后，将新的流水数据输入到分类模型中，自动进行分类。分类结果可以为后续的分析提供更加准确的数据基础，例如在进行消费分析时，可以直接从消费类交易中提取数据，提高分析效率。
系统应用机器学习算法，根据历史数据训练模型，以识别异常交易行为，如频繁的大额交易或非正常时间的交易。首先，收集大量的历史流水数据，对其中的异常交易行为进行标注。然后，采用机器学习算法，如支持向量机、随机森林等，对标注数据进行训练，建立异常交易行为识别模型。在识别过程中，系统会综合考虑多个因素，如交易金额、交易频率、交易时间、交易对象等。例如，对于频繁的大额交易，可以设定交易金额阈值和交易频率阈值，当交易金额超过一定数值且交易频率较高时，判定为异常交易行为。对于非正常时间的交易，可以根据业务特点和历史数据，确定正常交易时间范围，当交易发生在非正常时间范围内时，判定为异常交易行为。通过异常交易行为识别，系统能够及时发现潜在的风险点，为金融机构的风险管理提供有力支持。
综上所述，达观数据的银行流水产品通过智能识别与解析、数据校验与维护、流水查询与分析等一系列创新方法，实现了银行流水审核的智能化、自动化和高效化，为金融机构提供了全面、准确、可靠的风险评估和决策支持，助力金融行业更好地应对日益复杂的业务挑战和风险管控需求。
