「AutoDoc 金融文档审核」双轨驱动提升信息披露文档质量

2020年以来，中国银行间市场交易商协会对信息披露文档的质量要求越来越严格、全面、深入。作为债券承销业务主管部门，交易商协会在不断压实中介机构责任，增大后续监管追责和处罚力度，还会利用 AI 技术，对主承销商进行定期考核并督促整改，及时、高效地落实监管规定。

随着债券承销业务规模扩张，银行从业人员审核投行债券文档、年报、审计报告等金融文档的工作量也逐年增长。传统的人工审核不仅工作量大、工作效率低，而且难以全面审核，出错率高。银行作为承销商，需要勤勉尽责，履行信息披露的义务，一旦信息披露文档质量出现疏漏，动辄通报批评，对银行声誉形成重大风险隐患，甚至会承担连带责任。

- AutoDoc 金融文档审核 -

金融文档智能审核系统 AutoDoc，基于深度学习及多模态审核模式，解析文档中的内容，全面审核文档问题，如：审核材料与信披申报文件差异，勾稽关系冲突，财务指标公式错误，信息披露质量问题、错别字及标点符号错误、敏感内容等，契合金融监管合规要求。目前， AutoDoc 已与三十多家券商和十余家银行机构保持长期的深度合作关系。

- AutoDoc 五大核心优势 -

「AI 模型识别 + 业务规则识别」

全面核查无遗漏

随着金融科技领域技术的不断革新，智能文档审核技术已被券商和银行等金融机构普及使用。常见的智能文档审核技术大多采用大量规则引擎，辅助使用少量算法模型的形式进行文档的财务及质量审核，这种技术形式虽然可以在几分钟内审核文档，但是由于规则的不断叠加，往往出现紧耦合、灵活性差、解析不全面等问题，仍然会有潜在金融监管风险隐患存在。

AutoDoc 金融文档审核系统采用 AI 模型识别 + 业务规则识别审核双模式，使用深度学习结合自然语言处理技术（NLP）对文档内容进行系统性核查，再由金融策略分析团队深入场景需求，指导业务逻辑，支撑业务规则建设。这种低耦合的模式，在保障审核“全”和“准”的同时，增加了灵活性和可拓展性。