在金融領域，銀行流水審核是一項至關重要的工作，它直接關系到銀行的風險管理和業務決策。隨著金融科技的不斷發展，人工智能（AI）技術在銀行流水審核中的應用越來越廣泛。然而，盡管人工智能技術具有高效、準確等優勢，但在實際應用中，人工審核仍然不可或缺。因此，如何實現人工與智能的協同，提高銀行流水審核的效率和準確性，成為了當前銀行面臨的一個重要問題。

達觀數據的銀行流水產品，作為一款先進的金融科技產品，通過智能識別與解析、數據校驗與維護、風險預警與智能評分等功能，為銀行流水審核提供了強大的技術支持。本文將以達觀數據的銀行流水產品為例，探討銀行流水審核中人工與智能的協同方式，以及如何通過復核與系統優化，提高銀行流水審核的質量和效率。

風險管理：銀行流水反映了客戶的資金流動情況，通過審核銀行流水，可以及時發現客戶的潛在風險，如信用風險、欺詐風險等，為銀行的風險管理提供重要依據。

業務決策：銀行流水審核結果可以為銀行的業務決策提供支持，如貸款審批、信用卡額度調整等。準確的銀行流水審核可以幫助銀行更好地了解客戶的財務狀況和還款能力，從而做出更加科學合理的業務決策。

數據量大：隨著銀行業務的不斷發展，銀行流水數據量呈爆炸式增長，傳統的人工審核方式難以應對如此龐大的數據量。

復雜性高：銀行流水數據包含了豐富的信息，如交易時間、交易金額、交易對手等，審核人員需要對這些信息進行綜合分析，判斷其真實性和合理性，這對審核人員的專業素質和經驗要求較高。

時效性要求高：在一些業務場景下，如貸款審批，銀行需要在較短的時間內完成銀行流水審核，以滿足客戶的需求。傳統的人工審核方式往往難以滿足時效性要求。

智能識別與解析：利用先進的 OCR 技術，能夠精準識別并解析多家主流銀行的流水版式，包括微信和支付寶等支付平臺的流水。通過圖像預處理技術，自動消除印章、水印等干擾，確保數據提取的完整性和準確性。

數據校驗與維護：在數據采集階段，能夠快速導入不同格式的銀行流水數據，并進行自動校驗，發現并糾正數據中的錯誤和缺失。系統的完整性核查功能，確保所有交易記錄的完整性，及時發現缺項、漏洞等問題。

風險預警與智能評分：基于海量數據訓練的風險模型，能夠自動識別銀行流水中的潛在風險點，并及時發出預警信號。同時，根據風險程度對客戶的銀行流水進行智能評分，為審核人員提供量化的風險評估參考。

提高審核效率：自動化的審核流程可以在短時間內處理大量的流水數據，減少人工審核的工作量，提高業務的處理速度。

提高審核準確性：不受主觀因素的影響，可以準確地識別銀行流水上的信息，避免人工審核中可能出現的錯誤。通過機器學習技術不斷優化自身的算法，提高審核的準確性。

降低風險：及時發現銀行流水中的異常交易，降低銀行面臨的風險。對復雜的洗錢、欺詐等違法行為進行有效的識別和防范，保障銀行的資金安全和業務合規性。

提供決策支持：通過對銀行流水的分析，提供客戶的還款能力、信用狀況等信息，幫助銀行做出更加科學的決策。

智能初審：利用達觀數據銀行流水產品的智能審核功能，對銀行流水進行初步審核。智能審核可以快速處理大量的數據，發現一些明顯的錯誤和風險點。

人工復核：審核人員對智能審核的結果進行復核。在復核過程中，審核人員可以對智能審核發現的問題進行進一步的分析和判斷，同時也可以發現智能審核未發現的問題。

人工指導：審核人員根據自己的經驗和專業知識，對智能審核的規則和算法進行指導和優化。例如，審核人員可以根據實際情況，調整風險預警的閾值，提高風險預警的準確性。

智能優化：達觀數據銀行流水產品可以根據審核人員的指導，不斷優化自身的算法和規則。通過機器學習技術，智能審核可以不斷學習和適應新的情況，提高審核的準確性和效率。

人機交互：審核人員和智能審核系統之間進行交互，共同對銀行流水進行審核。在審核過程中，審核人員可以隨時查看智能審核的結果和分析報告，同時也可以對智能審核提出問題和建議。

共同決策：審核人員和智能審核系統共同對銀行流水的審核結果進行決策。在決策過程中，審核人員可以根據自己的經驗和專業知識，對智能審核的結果進行綜合分析和判斷，最終做出審核決策。

數據接收：審核人員接收智能審核系統提交的銀行流水審核結果。

數據審查：審核人員對銀行流水審核結果進行審查，包括交易記錄的完整性、準確性、風險預警的合理性等。

問題分析：如果發現問題，審核人員對問題進行分析，確定問題的性質和原因。

問題處理：根據問題的性質和原因，審核人員采取相應的處理措施，如要求客戶提供補充材料、調整風險預警的閾值等。

結果確認：審核人員對處理后的結果進行確認，確保審核結果的準確性和合理性。

交易記錄的完整性：審核人員需要檢查銀行流水是否包含了所有的交易記錄，是否存在缺項、漏項等問題。

交易記錄的準確性：審核人員需要檢查銀行流水上的交易時間、交易金額、交易對手等信息是否準確無誤。

風險預警的合理性：審核人員需要檢查智能審核系統發出的風險預警是否合理，是否存在誤報、漏報等問題。

客戶信息的真實性：審核人員需要檢查客戶提供的身份信息、聯系方式等是否真實有效。

以某銀行為例，該銀行在引入達觀數據銀行流水產品之前，銀行流水審核主要依靠人工審核，審核效率低下，錯誤率較高。引入達觀數據銀行流水產品后，該銀行采用了智能初審，人工復核的協同方式，大大提高了審核效率和準確性。同時，該銀行還通過人工指導，智能優化的方式，不斷優化智能審核的規則和算法，進一步提高了審核質量。此外，該銀行還建立了完善的復核流程和系統優化策略，確保了銀行流水審核的準確性和合理性。

銀行流水審核是銀行風險管理和業務決策的重要環節。隨著金融科技的不斷發展，人工智能技術在銀行流水審核中的應用越來越廣泛。達觀數據的銀行流水產品，為銀行流水審核提供了強大的技術支持。通過智能初審，人工復核、人工指導，智能優化、人機交互，共同決策等協同方式，以及完善的復核流程和系統優化策略，可以實現人工與智能的優勢互補，提高銀行流水審核的質量和效率，降低銀行面臨的風險。