隨著金融業務的不斷發展和數據量的劇增，傳統的銀行流水審核方式面臨著效率低下、準確性難以保證等諸多挑戰。達觀數據的銀行流水產品，憑借其先進的技術和創新的方法，為銀行流水智能審核提供了高效、準確的解決方案，以下將詳細介紹其在摘錄與分析方面的創新方法。

• 先進的 OCR 技術：達觀數據的智能流水分析系統利用深度學習 OCR 技術，能夠精準識別并解析近百家主流銀行的流水版式，還支持微信和支付寶等多種流水格式。該技術可自動消除印章、水印等干擾，確保數據提取的完整性和準確性。例如，在處理銀行流水掃描件時，即使面對復雜的版式和干擾因素，系統也能快速準確地提取出交易日期、金額、交易對象等重要內容，大大減少了前期的工作量，實現了真正意義上的智能流水核查。

• 智能模板標注：系統支持智能模板標注功能，可高效解決難例流水解析問題。通過對不同銀行流水模板的學習和標注，系統能夠快速適應各種復雜的流水格式，為金融機構提供便捷高效的流水識別解決方案，進一步提高了數據提取的準確性和效率。

• 多重自動化校驗機制：為確保數據質量，達觀數據智能流水分析系統提供了多重自動化校驗機制。系統會對關鍵字段如金額、貸方、借方等設置規則約束，自動對文件中的流水數據進行校驗，方便審計人員快速發現賬號格式錯誤以及異常值。例如，當系統檢測到金額出現異常大或異常小的情況時，會自動發出警報，提醒審計人員進行進一步核查。
• 人工審核與修改功能：該系統還支持人工審核和修改功能，審計人員可以直觀地對原始數據文件和智能識別結果進行實時編輯。在編輯過程中，系統會實時更新校驗信息，并在界面上標注各種錯誤和警告信息，使得人機協作更加高效便捷。通過這種系統化的自動化處理和人工校驗相結合的方式，能夠精準識別賬戶號、戶名、交易金額、摘要等核心要素，實現數據歸一化輸出，為后續分析打下堅實基礎。

• 完整性核查：銀行流水的完整性對于準確分析企業經營狀況至關重要。達觀數據的系統能自動核查賬戶流水的完整性和連續性，支持對整體賬戶是否遺漏等進行核查，也可對單個賬戶進行相關流水連續及缺失校驗與核查，及時發現缺項、漏洞等問題，確保所有交易記錄的完整性。例如，在對企業銀行流水進行完整性核查時，系統可以快速發現是否存在流水缺失的情況，保障了數據的可靠性，為后續的分析提供了完整的數據基礎。
• 多維數據查詢：系統支持按照交易主體、交易對手、交易用途、交易時間、金額區間等多種維度組合進行靈活篩查。所有查詢結果均可數據可視化展示并支持導出，為財務審核人員提供直觀全面的分析視角。這種多維度的查詢方式，使審核人員能夠快速定位到所需信息，深入挖掘銀行流水背后的經濟活動和潛在風險.。
  
• 智能分析應用：達觀數據智能流水分析系統提供了豐富的智能分析應用，包括異常用途分析、關聯交易分析、異常交易分析、企業經營分析等，還支持自定義資金流向分析、未達賬項分析、銀行流水與財報數據比對分析等功能。這些分析應用能夠根據各類風險特征，精準識別出潛在的違規違法行為，幫助金融機構從海量流水明細中快速準確地發現異常隱患，為盡職調查和風控策略的制定提供可靠的數據支持，確保企業合規運營的安全。
  

根據金融機構的具體需求對 AI 系統進行初始化和配置，是確保系統能夠有效運行的關鍵步驟。具體包括以下幾個方面：

• 設置數據源：明確銀行流水數據的來源渠道，如銀行直接導出、在線交易平臺或財務軟件等，確保系統能夠準確獲取所需數據。
• 設定風險閾值：風險閾值的設定決定了系統對異常交易的敏感度。例如，可以根據歷史數據和行業標準，將頻繁的大額交易定義為交易金額超過一定數值，如單筆交易金額超過 50 萬元；非正常時間的交易可以設定為在凌晨 1 點至 5 點之間發生的交易。通過合理設置風險閾值，系統能夠更精準地識別潛在風險。
• 調整分析參數：分析參數的調整可根據不同的業務需求進行優化。例如對于消費類業務，可以重點關注消費金額的分布和消費頻率；對于企業信貸業務，可以更加關注資金流向和交易對手的信用狀況。

• 多格式數據處理：達觀數據的銀行流水智能審核系統能夠處理多種數據格式，包括數據庫、excel、pdf 和圖片等。在數據采集過程中，系統會通過數據校驗算法，對導入的數據進行自動校驗，確保數據的完整性和準確性，發現并糾正數據中的錯誤和缺失。

• 數據清洗與整理：預處理階段，系統會對數據進行清洗和整理，去除重復數據、錯誤數據和不完整數據。同時，將非結構化數據轉換為結構化數據，便于后續的分析處理。例如，對于 pdf 格式的銀行流水文件，系統會通過 OCR 技術將其轉換為可編輯的文本數據，然后進行結構化處理，提取出交易日期、金額、交易對象等關鍵信息。

利用 AI 的自然語言處理能力，系統對流水條目進行自動分類，如將交易分為工資、消費、轉賬等類別，從而提高數據處理的效率。在分類過程中，系統采用機器學習算法，對大量的歷史流水數據進行訓練，建立分類模型。例如，通過對歷史數據中工資交易的特征進行分析，如交易金額相對固定、交易對象為企業名稱等，建立工資交易的分類模型。然后，將新的流水數據輸入到分類模型中，自動進行分類。分類結果可以為后續的分析提供更加準確的數據基礎，例如在進行消費分析時，可以直接從消費類交易中提取數據，提高分析效率。

系統應用機器學習算法，根據歷史數據訓練模型，以識別異常交易行為，如頻繁的大額交易或非正常時間的交易。首先，收集大量的歷史流水數據，對其中的異常交易行為進行標注。然后，采用機器學習算法，如支持向量機、隨機森林等，對標注數據進行訓練，建立異常交易行為識別模型。在識別過程中，系統會綜合考慮多個因素，如交易金額、交易頻率、交易時間、交易對象等。例如，對于頻繁的大額交易，可以設定交易金額閾值和交易頻率閾值，當交易金額超過一定數值且交易頻率較高時，判定為異常交易行為。對于非正常時間的交易，可以根據業務特點和歷史數據，確定正常交易時間范圍，當交易發生在非正常時間范圍內時，判定為異常交易行為。通過異常交易行為識別，系統能夠及時發現潛在的風險點，為金融機構的風險管理提供有力支持。

綜上所述，達觀數據的銀行流水產品通過智能識別與解析、數據校驗與維護、流水查詢與分析等一系列創新方法，實現了銀行流水審核的智能化、自動化和高效化，為金融機構提供了全面、準確、可靠的風險評估和決策支持，助力金融行業更好地應對日益復雜的業務挑戰和風險管控需求。