从国家、集团、公司自身合规经营的大背景出发，思考如何提升合规管理的效率，降低企业合规风险是本作品的初衷。本方案基于大语言模型构建智能合规助手，整合法律法规、行业标准、公司政策等，结合后台动态数据进行领域微调，可帮助企业针对性自查问题，识别不合规行为，分析数据生成合规报告，给予合规建议等。

方案背景

一、产业与政策背景

国家层面，《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和 2035 年远景目标纲要》中提出了企业守法合规的要求，习近平总书记在中央多次重要会议上，就切实加强企业合规建设工作作出了一系列重要讲话和重要指示。中央层面多次明确强调了企业强化守法合规管理，建立合规制度体系的重要性。

公司层面，合规管理已纳入公司章程，各级公司均成立了合规委员会，制定合规管理办法，积极探索合规管理与经营活动有机融合。

产业层面，人行颁布的法条包括国家法律、行政法规、部门规章、规范性文件，各类文件加起来有数百份之多。监管包括有牌照检查、执法检查、反洗钱监管等，形式有现场检查、质询、约见谈话、定期报告等。

二、场景痛点

金科公司承载着集团的支付牌照，支付机构在业务运营中需遵循相关法律法规和监管要求，有大量法律法规文件，人工应对存在疏漏，稍有不慎可能就面临监管处罚甚至影响牌照续展。目前每年应对各类监管审查投入人力巨大。亟需利用新技术赋能提升合规管理效率，降低合规风险。

方案目标

基于大语言模型构建智能合规助手，整合法律法规、行业标准、公司政策等，结合后台动态数据进行领域微调，可帮助企业针对性自查问题，识别不合规行为，分析数据生成合规报告，给予合规建议，针对已知的业务问题，构建支付领域合规助手。利用大模型问题分类、关键词抽取、sql生成、数据增强、向量库构建、图数据库构建等核心能力，实现动态交易数据合规性检测，及静态文件匹配度检查，提升合规问题的检查与解答能力；根据监管要求格式及交易数据内容生成报告，提升合规运营效率。

方案特点

本申请采用了GraphRAG的多层次图结构生成技术，实现了对结构化与非结构化数据的全局与局部信息结合分析。现有技术难以在大规模支付网络中动态整合复杂的交易信息，而本方案通过底层、中层和高层结构，使得不同抽象层次的信息在审查中协同工作，通过三层次路由机制，在不同层次（底层、中层、高层）之间动态传递信息，确保在不同抽象层级之间高效传递和处理数据，减少了信息丢失；在现有技术中，合规性审查通常依赖于单次或少量的检索机制，难以捕捉多维度的信息。本申请通过集成预训练语言模型，结合多次检索和迭代检索机制，可以对复杂多维数据进行多轮分析，提升了合规审查的深度和准确性。

本方案具有非常广阔的市场前景，尤其是在支付和金融科技行业。它的核心技术能够显著提升合规审查的效率和准确性，并适用于多个行业领域。随着全球合规监管要求的日益严格，该技术方案的市场应用将会愈发广泛，并且能够持续创造商业价值，还可以推广到其他有相似合规需求的领域。例如，银行业的贷款审查、证券交易中的合规检查，甚至电商平台的交易合规监控等。这种通用性意味着该技术方案的市场应用范围相当广泛，适用于全球范围内各类金融和交易平台。

方案业务流程图

针对用户提问，利用大模型检查问题的分类，从动态检索与静态检索两条分支设计。

1、动态检索：如果问题属于交易数据合规性检查，则通过动态数据类生成SQL方式，查询合规数据返回结果。

2、静态检索：如果问题属于查询文件类合规内容，则利用大模型进行5w1h问题增强，然后检索向量库/图数据库，针对返回结果进行多样性增强，判断是否合规。

实现功能展示

方案案例及效果

采用RAGAS技术对作品进行指标的评估，主要从Context语境和Answer回答两个方面进行评估都在0.8高分以上；

在降低合规风险，提升合规运营效率上可提升效率30%以上，节省人工3-5人年。

方案未来展望

全球合规技术市场正在快速增长，预计未来几年将以两位数的年增长率扩展。尤其是在支付行业，监管机构对支付合规性要求的不断升级，将推动市场对智能合规技术的需求。本技术方案顺应这一市场趋势，具有极大的市场潜力。随着全球合规监管要求的日益严格，该技术方案的市场应用将会愈发广泛，传统的支付合规审查流程通常需要大量的人力审核和复杂的合规检查步骤，时间成本高，效率低。本方案可以通过自动化智能审查极大地提高效率，减少人为错误，降低人工审查成本。在市场上，这种高效且低成本的解决方案必然会受到大量金融机构、支付平台的青睐。