方案概述

乌鲁木齐银行智慧合规平台，依托人工智能与大模型技术，利用大模型+RAG/Agent在合规垂直领域的深度融合，将合规治理模式从“被动遵循” 转向 “主动赋能”，形成 “实时、持续、自动化” 的合规管理体系，为数字化转型与可持续增长提供坚实保障。平台不仅实现了对监管发文、内部制度、合同文本的结构化解析，更通过智能体，将合规审查节点嵌入业务流程，实现了从“事后人工抽检”向“事前智能预判、事中实时控制”的转型，有效降低了合规操作风险与人力成本。

方案背景

政策背景：金融监管提出合规数字化建设要求要加快监管科技全方位应用和数字化监管能力建设。运用自然语言处理、机器学习、模式识别等技术对监管规则、合规要求进行结构化处理，从关键操作流程、量化数据、禁止条款等方面精准提取分析指标、建立数字化规则库、运用知识抽取、知识融合、知识推理等技术对数字化规则进行分类、消歧和整合，系统梳理规则逻辑，构建形式化知识图谱，搭建有效支持规则识读、执行、对接的监管科技平台。

传统NLP技术在处理长文本、复杂逻辑推理时存在瓶颈。随着大模型技术的成熟，利用其在语义理解、逻辑推理及文本生成方面的优势，为解决金融合规场景中“文档解读难、规则映射难、风险定位难”的问题提供良好技术支撑。

场景痛点：依赖人工录入和筛查，审查周期长，效率低，制度覆盖不全等。

方案目标

利用人工智能、大数据等新兴技术，实现监管规则“信息化”向“工具化”转型，服务于金融机构法律合规的工作场景。搭建涵盖行内外监管制度的合规知识库，利用合规数据资产和NLP能力，赋能制度审核、外规内化、合规检查等业务流程，实现合规系统智能化；根据监管制度和行内合规审查场景，生成材料审核要点/业务操作指引，并对合同等文档材料进行合规性审核，给出审核意见。

方案特点

1、AI赋能

以AI智能引擎为核心支撑，融合自然语言处理、模型算法、知识图谱等技术，打破传统人工驱动的管控模式。通过大模型实现监管法规智能解读、合同和制度条款自动审查、异常行为精准识别，例如自动拆解监管新规条款并打标分类，生成“监管-制度-控制”三层映射图谱，无需人工逐字梳理；合同合规审查可快速解析条款、标注风险点并生成评审报告，相对于传统的人工审查方式，效率得到有效提升，同时降低人工解读偏差风险，让合规管控从“经验依赖”转向“技术精准”，推动合规管理迈入“AI智控”新阶段。

2、行内场景适配

聚焦行内合规监管的痛点，围绕智能问答、制度审核、合同管理、文档比对、制度撰写与文档解析等功能展开，通过构建覆盖监管机构发文、内部管理制度、业务操作手册三位一体的专业化知识库体系，建立多层结构化知识架构；顶层对监管政策进行时效性标引与效力层级映射，中层将行内制度拆解为可执行的规则节点，底层关联具体业务场景的操作指引，覆盖全量“查询—理解—审核—比对—撰写—管理”的完整流程。

3、价值赋能

针对行内当下合规痛点，整合行内规章制度并及时同步外部多部门监管政策，辅助完成行内制度修订；贴合银行数据安全与合规要求，打造全层级安全防护体系，助力银行构建数字化、智能化的合规管理体系，推动合规管理从“被动应对”向“主动防控”、从“人工驱动”向“数据驱动”转型。通过合规数据沉淀与智能分析，为银行合规决策、制度优化、业务创新提供数据支撑，同时推动合规文化落地，优化银行人才结构，带动员工数字素养提升，适配银行长期数字化转型需求，增强银行核心竞争力。

方案业务流程图

实现功能展示

合规问答

制度审核

合同审核

制度撰写

方案案例及效果

智能合规平台投入使用后合规审核和运营效率显著提升，有效实现全行制度智能检查；违规损失和处罚成本显著降低；平台形成统一合规数据湖，为风控、审计、经营决策提供依据；合规成本更低、风险更可控、效率更高、业务更顺畅、品牌更安全、长期更具竞争力。

方案未来展望

智慧合规平台的建成不仅解决了我行当前的合规痛点，更验证了大模型技术在金融垂直领域的落地路径；下一阶段，我行将加强对合规平台和大模型的迭代优化，基于此平台建设经验横向扩展大模型在我行业务中的应用场景。