项目编号： 财务数字化转型 基于 AI 大模型的流水分类系统 设 计 方 案 目 录 1. 引言...............................................................................................................6 1.1 背景介绍.................. AI 大模型流水分类系统，以提高企业在数据分类和处理 上的效率，进而优化决策支持和资源配置。 随着业务规模的扩大，企业面临数据量激增的挑战，传统的分 类方法已难以满足高效的运营需求。因此，利用 AI 大模型进行自 动化的数据分类，能够显著降低人工成本，并提高分类的准确性和 效率。该系统将基于深度学习和机器学习技术，结合大数据处理的 能力，确保能够实时响应企业需求。 该流水分类系统主要设计目标包括： 模型推理模块 调用训练好的 AI 大模型进行实时分类。 结果反馈模块 收集用户反馈与分类结果，以用于模型的持续优化。 可视化展示模块 将分类结果以图表、报表的形式直观展示给用户。 综上所述，AI 大模型流水分类系统的设计方案将有效提升企业 数据处理的自动化水平和准确性，优化资源配置与决策支持，增强 企业在市场中的竞争力。系统设计的可行性和实用性将为企业数字 化转型提供强有力的支持。 1.1 背景介绍

资金流程 B 卖品采购到付款流程 C 影城销售到收款流程 D 资金 & 业务配合流程 第 32页 讨论点清单 讨论点 1 ：资金划拨业务流程及各系统定位 讨论点 2 ：银行流水信息的流转，以及收付款账务处理的相关信息流 讨论点 3 ：院线对自营影城与加盟影城的对账及结算流程（需院线业务部门支 持） 讨论点 4 ：赠票 / 会员卡业务的处理流程（需影管总部业务部门支持） ，属于有单据的资金划拨 第 34页 银行流水信息的流转，以及收付款账务处理的相关信息流 讨论点 2 EBS 银行对账 费控 匹配相关单据 EBS 生成凭证 源于结算平台 的收款 结算 匹配应收单等 结算 不明款项认领 CBS 银行流水 线下账户 银行流水 结算 接收银行流水 所 有 银 行 流 水 待处理 银行流水 待处理银行流水类型 1. 所有收款信息（除资金划 银行流水信息的流转，以及收付款账务处理的相关信息流 ——待确认点 1 讨论点 2 待确认点 1 ：结算平台如何区分待处理的银行流水？ 结算平台取得所有的银行流水：  首先，对不需要结算平台处理的银行流水进行标记 暂定 CBS 银行流水中的【摘要】或【用途】字段标识对应的来源系统（如费控、 PS 等），结算平 台对有来源系统的银行流水进行标记  其次，剩余的未标记的银行流水，后续在结算平台进行处理

传统模型对新兴风险（如跨境电商暴雷事件）的预 警延迟达 2-4 周 某城商行风险事件回溯 分析 挑战维度 具体表现 典型数据支撑 长尾客户 覆盖 小微企业非结构化数据（ 如ERP 流水、社交舆情） 利用率不足 35% 央行小微企业信贷白皮 书 流程层面存在显著瓶颈，以某国有银行授信审批流程为例： 核心矛盾在于：传统系统对复杂关联风险（如担保圈、隐性负 债）识别率不 展现出显著的应用潜力，其 核心优势在于通过多模态数据处理和复杂模型架构实现风险信号的 精准捕捉与动态评估。传统风控模型依赖结构化数据和规则引擎， 难以处理非标准化文本（如企业财报、舆情信息）和时序行为数据 （如交易流水动态模式）。DeepSeek 的 Transformer 架构可同时 解 析授信申请表单、企业增值税发票扫描件、法定代表人征信报告 PDF 等异构数据源，通过特征融合层生成客户风险嵌入向量。某股 销售收入环比波动率 >±30%触发预警 资产负债率 企业总负债/总资产 制造业>70%需人工复 核 担保链强度 关联企业互保金额占比 ≥20% 需压降授信额度 对于小微企业，需额外验证纳税申报数据与银行流水匹配度， 差异超过 15%时应视为数据真实性存疑。 抵质押物风险 建立押品价值动态监控机制，重点关注： 1. 房产类押品：参照当地住建部门备案价格，抵押率不得超过评 估价 70%（商业地产）

内部业务系统产生的结构化数据  商城日常零售业务处理过程中产生的结构化数据，存储在关系型数据库中，如：供应商信息、采购信息、商品信息、销售流水……  消费企业日常业务处理过程中产生的结构化数据，存储在关系型数据库中，如：客户信息、账户信息、企业产品信息、交易流水……  企业内部非结构化数据  日常业务处理过程中产生的非结构化数据，存储形式多样，主要包括用户访问日志、用户投诉、用户点评…… 贴源区 / 集市区构成一个 Hadoop 集群 （ Hive ）  无单点故障， 7×24 小时 + 非工作日有限停机  贴源数据模型  不保存历史  业务系统前日快照数据和一段时间的流水数据  数据标准化，为后续主题模型、集市和沙盘演练提供数据 临时数据区 贴源数据区 Page26 企业数字化转型总体架构——数据存储层（续）  企业内外部非结构化、半结构化数据  采集 准实时连续 ETL 处理 +SQL 批量处理  独立的内存数据库集群  无单点故障， 365×24 小时不停机  贴源数据模型  依赖用户业务需求  面向应用的业务系统快照数据和一段时间的交易流水  为实时获准实时分析应用提供数据服务 增值产品数据区 实时数据区 Page30 企业数字化转型总体架构——数据存储层数据流 数据集成层 操作型聚合数据 临时数据区 实时数据区 公共汇总数据主题明细数据

AI 平台 37 英特尔中国 AI 加速实践手册 BigDL*：统一的大数据分析和 AI 平台 计算 环境 模型和算法 (内置模型和算法) 机器学习工作流 (自动构建端到端管道) 端到端流水线 (将 AI 模型无缝扩展到 分布式大数据平台) 推荐 Laptop DL Frameworks (TF/PyTorch/BigDL/OpenVINO TM/…) Distributed Analytics Transformer 模型格式 • 兼容 Hugging Face 与 PyTorch 更强兼容性 大数据分析 + 人工智能端到端流水线 大数据流水线 从笔记本电脑无缝扩展到分布式大数据平台 使用样本数据在 笔记本电脑上制作原型 • 轻松构建将 AI 模型与大数据融合对接的端到端流水线原型 • 从笔记本电脑到分布式集群的“零”代码更改 • 可在生产环境中的 Hadoop/K8s 集群上无缝部署 集群上无缝部署 • 实现从机器学习到大数据应用的流程自动化 在承载历史数据的 集群上进行试验 使用分布式数据流水线 进行生产部署 35 英特尔 AI 实战视频课程 至强® AI 实战课 CCF 联合专场 英特尔® 至强® RAS 为 AI 服务器护航 英特尔® 至强® CPU 让 AI 部署无处不在 大模型时代的云服务安全利器 从 OCR 起步推进企业 AI 应用落地

搭建智能费 控平台 1、提升认款效率，降低工作负担。针对以往收款认领过程存在的认款效率低、工作量 大等痛点，通过系统自动化处理，实现收款流水从网银下载到认领的全流程线上化，提 升认款效率，缩短认款周期。 2、实现业财一体化，降低数据风险。整合收款流水、订单信息、凭证信息和银行回单 等数据，构建统一的数据平台，实现业务数据的集中管理和可视化查询，消除业务断点。 认款效率化 10 11 整体建设方案和应用

.........- 122 - 案例 9：打造 ToB、ToC 及线上线下完美融合的鲸喜仓供应链协同系统 ...............- 125 - 案例 10：万家数科——RPA 智汇流水线项目 ............................................................- 127 - 案例 11：资管立方：利群资产数字化全生命周期管理平台 技术要求，满足客户 2000 家 以上门的扩展要求，并且在仅优化硬件的情况下，系统可以满足近万家门店扩展的技术要 求。 2、依托新技术架构能力，实现了需要实时处理的相关业务场景，如流水上传，POS 流水订 单生成后 1 秒内即可上传零售管理系统。 3、通过数字化业务中台，打通门店零售 POS 与互联网平台（美团、饿了么等），将线上接 单履约纳入到 POS 销售履约，统一订单管理，每笔订单至少降低 APP_门店产品订购页面 微信小程序订购页面 （四）落地零售场景应用 一线人员移动端实时录入订单及配送信息，财务端借助电子结算系统杜绝伪钞假票、实时 统计资金流水，营销端依托优惠券与积分系统开展精准线上促销。 三、案例成效 安徽益加力食品饮料有限责任公司零售效能显著提升 （一）运营成效 盘点账单时间缩至 30 分钟（原 2 天），缺货率、周转天数大幅下降，人工成本降低

、动态 行为及金融需求特征，构建多维度客户标签体系，实现金融产品的 精准匹配。系统首先通过自然语言处理技术解析客户历史交互记录 （包括电话录音、在线聊天、邮件等非结构化数据），结合账户交 易流水、资产配置、风险测评等结构化数据，形成动态更新的客户 画像数据库。 核心推荐逻辑采用三级匹配机制： 1. 基础属性匹配：根据客户显性特征筛选适用产品范围 o 年龄层匹配（青年客群/银发客群） 推荐策略实施时采用动态权重分配算法，关键参数配置如下： 维度 权重区间 更新频率 数据来源 资产状 况 30%- 40% 实时 核心系统余额数据 交易模 式 20%- 25% 日结 流水分析模块 风险测 评 15%- 20% 季度 问卷系统 外部事 件 5%-10% 事件驱动 新闻舆情监测 实际业务场景中的应用示例：  ” 当系统检测到客户账户突然转入大额资金时，自动触发 技术实现实时风险监测、自动化合规审查及智能决策支 持。该模块通过整合银行内部风控系统、外部监管数据以及 DeepSeek 的多模态分析能力，构建三层防御体系： 1. 数据层风险扫描 智能体自动对接客户征信数据、交易流水、 资产证明等 12 类数据源，通过预训练的 200+风险特征模型 进行实时分析。典型风险指标包括： o 信用风险：征信查询次数/月≥5 次时触发预警 o 流动性风险：账户月均余额波动率＞30%时标记

投资系统、采购系统、资产管理系统）分散建设且标准不统一（如数据格式、统计口径 差异），导致监管信息分散在多个孤立平台中，无法实现实时共享。缺失深度分析，传 统统计手段（如人工汇总报表、抽样检查）难以对海量经营数据（如日均交易流水、供 应链上下游协同数据、客户信用记录）进行深度挖掘，无法通过关联分析（如资金异常 流动与关联交易的关联性）识别潜在风险；基于大数据的风险预警模型（如预测债务违 约概率、评估投资风险）应用不足，监管决策仍依赖经验判断而非数据支撑。 中央企业“严禁开展融资性 贸易和虚假贸易”，并要求 建立健全贸易业务内控体 系，加强对贸易背景真实 性、货权流转等关键环节的 审核。 成因：业绩考核压力（如 “营收不 达标就换人”）、融资需求（通过 虚假流水美化报表）、内控机制形 同虚设。 危害：税务风险（虚开增值税发 票）、银行抽贷引发流动性危机、 信用评级下调。 ⑧ “捞偏门” 《中央企业贯彻落实〈国有 企业领导人员廉洁从业若 资产负债率（预警线：＞75%；重 点监管线：＞85%） 现金短债比（预警线：＜1.2 倍） 隐性债务占比（永续债、明股实债 /总债务＞15%） 财务报表、融资 合同台账、银行 流水 自动识别债务合 同中的“回购条 款”“固定分 红”等明股实债 特征。 ②无关多元 非主业投资额占比（＞年度投资 总额 10%） 非主业子公司数量增长率（同比 ＞5%）

端到边缘端的统一数据处理。 边缘 AI 计算盒通常用于在设备边缘端进行实时的视频分析， 利用其卓越的 AI 算力，对前端采集的视频进行快速的分析处 理。边缘 AI 计算盒可以运行多条神经网络推理的流水线，甚 至可以将多条流水线分析的结果进行融合。 管理服务器 行业业务管理 存储服务器 数据存储和访问 大数据服务器 数据治理，数据挖掘 视屏分析服务器 视频分析 多媒体服务器 媒体广播和播放 IP 摄像头 深度摄像头 网络视频录像机 传感器 AI 或报警服务 边缘服务器 显示  单条神经网络推理 流水线  多条神经网络推理 流水线  数据融合流水线 视频 AI 计算盒 无缝接入现有视频系统 数智园区行业参考指南 | "IN" 数智时代 赋能园区转型 数智园区系统参考架构 | 15 图 6. 网络视频录像机的负载处理流程