大模型在銀行流水核查與防范財務作假中的作用

大模型在銀行流水核查中的作用

在銀行流水核查領域，大模型的應用正日益成為提升效率和準確性的關鍵技術。大模型，特別是結合了OCR、NLP、RPA等技術的智能系統，能夠自動化執行數據采集、預處理、智能分類，以及異常交易行為的識別等任務。這些系統通過深度學習算法對流水數據進行模式識別，預測潛在風險，并實現自動化分析，極大地提高了銀行流水核查的效率和準確性。

防范財務作假的智能策略

大模型能夠通過智能分析企業經營狀況、捕捉異常交易、發現關聯交易等手段，全面探測潛在的財務風險，使用世面的銀行流水核查工具就可以實現。比如，達觀數據的銀行流水核查系統可以自動校驗數據的完整性、連續性及重復性，通過多維度數據審核，揭示虛假流水，發現期末期初不平且期間無交易數據的情況。這有助于銀行及時發現并防范財務作假行為，提前為銀行貸款等規避風險，保障金融市場的穩定和健康發展。

達觀垂直大模型在銀行流水核查中的作用

根據金融機構的銀行流水核查具體需求對AI系統進行部署，對流水數據采集與預處理、流水數據的智能分類、異常交易行為的識別、風險評估與資金流向分析、報告生成與人工復核等方面都有相應功能。達觀數據銀行流水核查系統還結合了大模型技術，可以在信貸流程的貸前盡調、貸中審核、貸后管理全流程中使用，在IPO上市盡調流水核查中都有很多應用。