人工智能作為一種高速發(fā)展中的技術(shù)，正深刻改變著經(jīng)濟(jì)和金融運行方式。證券行業(yè)作為新興技術(shù)的積極擁抱者，AI+證券的應(yīng)用發(fā)展和融合創(chuàng)新正在各大券商中推動落地。本文達(dá)觀數(shù)據(jù)根據(jù)多年來在證券領(lǐng)域的服務(wù)經(jīng)驗，從證券公司常見業(yè)務(wù)基金劃款單智能審核為出發(fā)點，詳細(xì)講解AI產(chǎn)品技術(shù)對證券業(yè)務(wù)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(yè)務(wù)往來，每天需要根據(jù)基金公司的電子傳真內(nèi)容與清算結(jié)果進(jìn)行核對后執(zhí)行劃款動作。該場景下對于劃款傳真的識別和支付指令的一致性審核的要求非常嚴(yán)格。

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

傳統(tǒng)核對面臨的問題

傳統(tǒng)的方式都是人工進(jìn)行審核，業(yè)務(wù)人員需要肉眼識別基金劃款傳真中的基金公司、確認(rèn)日期、申購/贖回金額等關(guān)鍵信息，效率較低且非常容易出錯。

每家基金公司的劃款傳真格式并不相同，且常存在印章遮擋金額、日期、基金公司名稱等關(guān)鍵信息，部分材料中只包含明細(xì)金額，需要業(yè)務(wù)人員進(jìn)行手工計算核對，需要處理的數(shù)據(jù)量大且對準(zhǔn)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(xiàn)形式不同，例如申購劃款金額在表現(xiàn)形式上可能為：“確認(rèn)金額”、“確認(rèn)凈額”或“劃款金額”；

• 部分傳真清晰度不夠，傳統(tǒng)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(xiàn)基金傳真智能核對

達(dá)觀數(shù)據(jù)通過特有的NLP+OCR能力實現(xiàn)對各家基金公司的傳真劃款指令進(jìn)行解析，提取出其中的關(guān)鍵元素如劃款金額、確認(rèn)日期以便與清算結(jié)果進(jìn)行核對，一致后方能繼續(xù)進(jìn)行后續(xù)的劃款等業(yè)務(wù)步驟。

該系統(tǒng)與業(yè)務(wù)系統(tǒng)高度集成，在審核節(jié)點中，審核人員可在一個頁面中查看“清算信息”、“劃款信息”和“確認(rèn)單信息”，并且機(jī)器進(jìn)行智能核對，提醒審核人員核對結(jié)果，改變了以往審核時需要手持傳真件與電腦指令信息進(jìn)行肉眼核對的“兩頭看”審核模式。

（圖：基金劃款指令智能核對）

支持90%基金公司劃款指令單，高精度解析關(guān)鍵信息

基于業(yè)內(nèi)領(lǐng)先的OCR+NLP人工智能技術(shù)實現(xiàn)基金劃款單信息的高精度識別，結(jié)構(gòu)化輸出關(guān)鍵字段信息。

強(qiáng)大便捷的識別模板快速開發(fā)平臺

開發(fā)一個全新的識別模型，只需1份樣本，只需訓(xùn)練1次。具備高精度識別、多語言支持、毫秒級響應(yīng)、語義級修正、資源占用少、部署方便等特點。

（圖：達(dá)觀數(shù)據(jù)快速模板開發(fā)平臺）

達(dá)觀數(shù)據(jù)已為多家金融企業(yè)提供智能文檔處理融合人平臺，提供高效文檔的AI能力覆蓋到處理各業(yè)務(wù)線條大量的非結(jié)構(gòu)化文檔；格式上包括word、PDF、圖片、傳真件等，實現(xiàn)對非結(jié)構(gòu)化文檔進(jìn)行識別，提取關(guān)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(jī)械性處理中解脫出來，轉(zhuǎn)向?qū)I(yè)性和服務(wù)性的工作，并且與業(yè)務(wù)系統(tǒng)進(jìn)行高度集成，降低使用成本、工作效率、有效管控風(fēng)險。

目前已與深交所、廣發(fā)證券、招商證券、國泰君安、中信建投證券、興業(yè)銀行、中國工商銀行、萬科、碧桂園、新華財經(jīng)、中國聯(lián)通、中國科協(xié)等數(shù)百家金融、政府、地產(chǎn)、運營商行業(yè)龍頭企業(yè)達(dá)成合作。