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

数智”特变 全新启航 价值导向 数据驱动 管理高效 三大核心原则指导 XX 集团全面推进数智化转型战略 3 • 细分产业数字化规划方法 • 变压器产业现状及数字化举措分析 • 大型装备和离散流水制造模式数字化业务场景 • 变压器产业数字化建设路线图顶层规划 • 变压器产业经营单位数字化建设路线图顶层规划 • 细分产业数字化规划落地实施行动建议 • 附件一：变压器研发数字化能力对标 数字业务试点 及成果 4 数字化蓝图 顶层设计 “ 十五五”数字化战略举措 业务转型需求 业务转型方向 2 3 细分产业数字化场景分析 1 “ 十五五”数字化顶层蓝图框 架 离散流水线制造 根据细分产业的制造特点，我们将其分为六大模式，并确定具备代表性的调研关注产品，进行分析展开 大型装备制造 流程制造 离散连续制造 能源 矿山 行业 细分产业 输变电 新能源 新材 研发模式 1 细分产业数字化场景规划 2 细分产业高阶数字化建设路线图规划 六种制造 模式现状 分析 9 • 细分产业数字化规划方法 • 变压器产业现状及数字化举措分析 • 大型装备和离散流水制造模式数字化业务场景 • 变压器产业数字化建设路线图顶层规划 • 变压器产业经营单位数字化建设路线图顶层规划 • 细分产业数字化规划落地实施行动建议 • 附件一：变压器研发数字化能力对标

规范需求管理流程，加速团队协作优化迭代设计 5.1.2 五维架构协同设计，业务流程驱动敏捷开发 5.1.3 规范开发流程，智能 AI 辅助和低代码加速业务开发 5.1.4 构建三级测试流水线，持续提升测试效率和产品质量 5.1.5 资源申请和软件上线全流程自动化，实现一体化应用发布 应用一体化运维 5.2.1 全链路可观测，支撑故障快速发现 5.2.2 AI 模型结合混沌工程，实现故障智能定界 开放平台底座 开放平台底座 业务应用 Java、GO、JSON、XML、HTML、JavaScript 应用 一体化运维 应用 敏捷发布 CI/CD流水线 Jenkins、Argo CD 需求与 设计管理 协作开发 管理 自动化 流水线 全链路 可观测 故障 智能定界 故障 自动恢复 中间件层 数据层 基础设施层 软硬协同高性能 超大规模算力 多层冗余高可靠 纵深防御安全 求如下： (1) 敏捷开发需求 ① 需提供应用开发和管理工具集，支持可视化设计、一键部署，实现自动调度与智能监控，将开发周期 压减至周级。 ② 建立标准化流程，预设微服务规范与 CI/CD 流水线，规避人工操作的偏差。 ③ 设计、开发、部署全流程信息端到端管控，变更可动态感知和同步，确保应用全生命周期信息一致。 (2) 智能运维需求 ① 提供自动化运维工具，支持执行部署、配置、巡检等

一、合规与法律风险审计 （一）基础审计场景应用问题 1 、资金异动与客户管理 （1）客户身份识别（KYC）是否完整有效？（调取高风险客户清单，检 查 证件有效期、职业信息更新的及时性；通过交易流水验证客户申报收入与资 金规 模是否匹配，识别虚假身份或代理开户隐匿实控人现象。） （2）客户风险等级动态调整是否滞后？（检查风险等级评估记录，核验 高 风险客户触发事件（如涉诉、负面舆情）后是否在 、背景：某分行跨境大额交易量激增，但反洗钱系统预警率连续 6 个月低 于同业均值，监管罚单风险上升。审计组针对可疑交易监测机制开展专项检查。 2 、审计方法：一是大数据穿透分析：提取近 1 年交易流水，构建资金网络 图谱，识别高频跨行转账、夜间整数交易等异常模式；二是系统规则验证：比对 反洗钱监测模型参数与《金融机构大额交易和可疑交易报告管理办法》要求，检 测阈值设置合理性；三是流程 修订《关联客户识别管理办法》，增加股权穿透层级至最终受益人；对 3 名信贷 审批人员实施岗位轮换。 5 、案例启示：需建立智能股权穿透系统，实时监控关联客户授信总额， 并 在贷后管理中引入资金流水智能分析工具。 案例三：银行员工理财飞单审计案例 背景： “ 某城商行客户投诉购买的 高收益理财产品 ”到期无法兑付，审计部 门排查发现涉事产品未纳入总行备案名录，疑似员工私自销售外部飞单，随即启

点。具体而言，方案需实现以下多维度的突破： 效率提升 通过自动化处理重复性高、规则明确的任务，将审计人员从繁琐的 基础工作中解放。例如，智能体可实现： - 凭证扫描与数据录入自 动化，处理速度提升 5-8 倍 - 交易流水异常检测响应时间缩短至分 钟级 - 报告初稿生成效率提高 70%，减少人工校对工作量 风险控制强化 构建动态风险识别模型，覆盖传统审计盲区。重点实现： 1. 实时 监测企业财务数据波 审计数据的处理流程如下表所示： 处理阶段 技术实现 输出标准 数据抽取 增量日志捕获技术(Capture Change Data) 时间戳标记的原始数据 数据清洗 基于审计规则的异常值检测算法 标准化凭证流水 特征工程 审计指标计算引擎(ROI、周转率等) 多维特征向量 模型层采用 DeepSeek-V3 作为基座模型，通过三阶段训练实 现领域适配。首先在千万级审计报告语料上进行继续预训练，使模 层，顶层为动态决策 输出层。 在数据融合层，模块内置审计数据标准化管道，支持对结构化 财务数据（如 ERP 系统导出的 SAP 凭证）、非结构化数据（如合 同文本扫描件）以及时序数据（如银行流水）的统一处理。通过特 征提取引擎自动生成审计特征矩阵，典型特征包括但不限于：凭证 金额离散度、交易时间集中度、关联方交易频次等 12 类核心指 标。 分析层采用混合推理模式，其技术实现如下表所示：

短 60%以上。例如，某股份制银行试点显示，模型对小微企业贷 款 申请的字段提取准确率达 98.7% ，审批时效从 3 天压缩至 2 小 时。 - 合规检查：实时监控交易流水，自动识别异常模式（如高频小额 转账），生成可疑交易报告。模型可动态学习最新反洗钱规则，减 少人工复核量 30%-40%。 文档处理 针对银行日均处理超万份文档的痛点，大模型提供以下解决方案： 准 确率 召回率 F1 值 合同条款解析 12,000 条 91.3% 89.7% 0.90 客户投诉分类 8,500 条 94.2% 93.1% 0.94 交易流水摘要生成 15,000 条 88.6% 86.9% 0.88 对话系统表现突出，支持最长 32 轮次的上下文保持，在银行 场景测试中对话连贯性评分达 4.8/5.0。模型通过动态记忆网络实 ：每节点配置 4×A100 80G 显卡，支持 FP16 精度推理，建议部署 Kubernetes 集群实现弹性扩 缩容 o 内存需求 ：每个实例需预留 10GB 系统内存用于预处 理/后处理流水线 o 网络带宽 ：在 RAG 场景下需保证至少 5Gbps 的向量数 据库访问带宽 3. 成本优化策略 推荐采用混合精度量化技术（FP16+INT8），可使显存需求 降 低

Circuit）两类路线。 GPGPU 是一种突破性的异构芯片架构，其核心在于将 GPU 从专有图形处理器转化为 6 通用并行协处理器。这一技术通过重构 GPU 底层硬件资源流水线设计与调用逻辑，使原本 仅处理图形渲染流水线的数千个计算核心，能够高效执行科学计算、数据分析和机器学习等 非图形化任务，实现了对传统 CPU 计算体系的革命性扩展。ASIC 通过定制化硬件架构，将 计算任务固化于电 易用但深度受限于框架性能未能极致优化。 统一算子加速库关键技术主要包括高性能算子实现、跨架构算子自动优化和轻量级运行 时： （1）算子高性能实现：通过极致利用统一编程模型的编程优化技巧，最优内存布局选 择，极致分块策略和计算流水并行，线程特化和内存合并优化等编程优化技术，编写高性能 的算子实现。 （2）跨架构算子自动优化：通过扩展 Tile/Block 调度原语，为不同的异构 AI 芯片后 端提供独立的代价模型，在 Block 力等 7 大场景，形成多个 可量化指标，实现主流 AI 芯片的统一度量全面评测横向可比。 （2）自动化测试平台：提供可复用和可自定义的测试脚本用例库，可按需组装测试方 案，采用基于容器化调度与流水线编排，平台可一键拉起千卡级集群测试任务，支持多种国 内外主流 AI 芯片，极大提升测试效率。 （3）算力排行与推荐：以真实测试数据构建可滚动发布算力排行，可实时调用最新基 线数据，提供场景化

关键技能演变 ·设计并部署可扩展的AI环境 ·端到端AI生命周期管理 ·模型训练、验证与监控的自动化 ·AI工作负载与IT基础设施的整合 核心能力 ·高级云/计算资源管理能力 ·AI流水线自动化与协调能力 ·对AI平台技术的深度掌握 ·企业AI工作负载的性能优化能力 随着这些新兴岗位与职位持续重塑商业格局，企业必须为更深远的变革做好准备。在下一章中， 我们将探讨IDC对未来五年AI革命发展趋势的预测。 ·基础设施自动化（云环境与本地部署）能力 ·大规模智能系统的监控与可观测性管理能力 · ·设计并管理AI增强型操作系统 ·实现资源分配与系统性能的自动化 ·开发并维护用于持续交付的CI/CD流水线 ·为AI工作负载协同设计硬件/软件系统 ·操作系统工程：从静态操作系统架构向支持智能体与预测分析的AI增强型平台转型 ·资源管理：借助AI实现资源分配与系统优化的自动化 ·软硬件整合：与AI团队协作开展智能系统设计 ·智能监控：借助AI驱动分析实现预测性维护与性能优化 ·基于AI分析的性能调优与成本优化 ·自愈系统：AI自动检测并解决故障，减少停机时间 核心能力 ·云运营协调与自动化能力 ·AI/ML应用的CI/CD（持续集成/持续部署）流水线设计能力 ·AI驱动的监控与资源优化能力 ·多云环境下的安全与合规管理能力 ·利用AI工具实现自动化配置、扩展与监控的能力 ·面向AI就绪的云架构迁移策略制定能力 智 能 世 界 的 I

内部业务系统产生的结构化数据  集团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……  智慧税务大数据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、金融产品信息、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 Page 22 大数据分析平台总体架构——数据存储层（续）  企业内外部非结构化、半结构化数据  采 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 Page 26 大数据分析平台总体架构——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