一、项目背景及目标

绍兴银行智能监督应用项目利用人工智能、大数据等技术，增加智能监督功能，提升事后监督的效率和准确性，主要包含以下内容：一是利用数据平台整合的各业务系统的数据，制定目标数据，确保数据质量，提升数据可用性。二是构建智能监督模型规则，利用OCR识别，实现版面信息与流水信息、附件信息等比对，赋能事后监督智能化。三是利用数据可视化技术，实现监督界面可视化管理。四是支持多角度多纬度统计，提高报表统计效率。

1.项目背景

随着绍兴银行的业务范围不断拓展，业务种类多样化，涵盖个人储蓄、投资理财、企业信贷、单位结算、电子票据、电子银行等多个领域。其次银行的网点规模不断扩张，交易业务量也随之增加。在这种情况下，传统的事后监督模式主要依赖人工操作逐渐暴露出诸多弊端，不仅需要耗费大量的人力、物力，而且监督效率低下，容易出现人工失误。因此，为了适应银行业务发展的新趋势，提升银行的风险管理水平，绍兴银行迫切需要引入先进的技术手段，对事后监督模式进行智能化改造。

2.项目目标

绍兴银行事后监督-智能监督应用项目以“科技赋能、提质增效、防控风险”为核心目标，具体包括以下几个方面：

效率提升目标：通过人工智能、大数据等技术的应用，实现事后监督流程的自动化、智能化处理，将大大提升事后监督的效率，为银行的业务运营提供更及时的支持。

准确性提升目标：利用智能监督模型规则和OCR识别技术，减少人为因素对监督结果的影响，确保监督结果的可靠性。

风险防控目标：借助数据整合、可视化管理等手段，实现对银行各类交易的监控，及时发现潜在的风险隐患，提升银行的风险识别与处置能力，为银行的稳健发展提供有力保障。

数据价值挖掘目标：通过对交易数据的整合、分析与统计，挖掘数据背后的业务规律与潜在价值，为银行的经营决策、产品创新等提供数据支持，推动银行向智能化、精细化运营转型。

二、项目/策略方案

1.技术架构

微服务架构：系统基于微服务架构，将系统功能模块化拆分为14个模块，每个模块独立部署、独立运行，具有高可扩展性和高可用性，单独一个业务功能模块出现问题不影响其他模块业务的正常运行，并可灵活应对业务增长和变化。

达梦数据库：使用达梦数据库作为数据存储核心，保障数据安全可靠，支持高并发访问，满足事后监督对数据一致性和完整性的严格要求。

信创环境：全栈信创环境，从硬件到软件均采用国产化技术，确保系统自主可控，降低外部风险。

大数据平台对接：与行内大数据平台深度对接，每日从大数据平台的数据接口中取数、入库到事后监督系统的数据库中，并发送需要智能监督的数据到事后监督的统一识别平台，比对识别出来的结果与流水、附件信息比对，将比对结果展示在监督页面，为事后监督提供更全面的数据支持和更智能的分析能力。

2.业务模式

项目采用“智能监督为主、人工复审为辅”的业务模式。对于常规的、规则明确的交易，由智能监督自动进行监督处理，包括数据提取、规则校验、信息比对等；对于复杂的、存在特殊情况的交易，人工结合进一步核查，确保监督结果的准确性。这种业务模式既充分发挥了智能监督的高效性，又保留了人工在复杂场景下的判断优势，实现了人机协同的最优效果。

3.商业模式

从商业模式来看，绍兴银行事后监督-智能监督应用项目主要通过提升银行内部管理效率、防控风险，间接创造经济效益和社会效益。一方面，通过降低运营成本优化人力配置，实现降本增效；另一方面，通过为银行经营决策提供数据支持，推动业务创新发展，增强银行的市场竞争力，进而提升银行的整体价值。

三、创新点

一是OCR识别技术的深度应用。项目引入先进的OCR识别技术，能够自动提取凭证中的关键要素，如账号、金额、交易日期、交易对手等信息。相比传统的人工录入方式，OCR识别不仅速度快，而且准确性高，有效避免了人工补录可能出现的错误。

二是规则校验的联动机制。构建的智能监督模型规则与银行核心系统的交易流水信息实现联动，将凭证版面信息与流水信息、附件信息等进行匹配校验。

三是凭证智能审核监督。基于OCR识别和规则校验的结果，系统能够对凭证进行智能审核监督并标记审核结果，方便监督人员进行后续处理。这种智能化的审核监督方式，极大地提高了监督的效率和准确性。

四是数据可视化。利用数据可视化技术，实现监督界面可视化管理。包括自动监督规则提示信息、人工规则提示信息、柜员当日流水、账号当日流水和其他条件查询，控制操作风险的同时提高事后监督的工作效率。

四、项目过程管理

阶段一：数据治理筑基（2025年2-3月）。通过大数据平台整合的各系统数据源，实施智能监督字段级数据质量监控，关键字段完整率准确率要求提高。

阶段二：智能监督建设（2025年4-5月）。一是智能监督模型规则构建。组织业务专家和技术人员共同参与，梳理银行事后监督的业务规则和风险点。结合人工智能技术，将这些业务规则转化为计算机可识别的智能监督模型规则。二是OCR识别与信息比对功能开发。开发OCR识别模块，对凭证图像进行预处理后，利用OCR算法提取关键信息。同时，事后监督-智能监督应用项目实现凭证版面信息与流水信息、附件信息的自动比对，赋能事后监督智能化。

阶段三：智能监督应用上线（2025年6月）。经过前期全面的系统测试，模拟各种业务场景，验证系统的稳定性、可靠性和处理能力。同时组织银行事后监督监督人员进行系统上线培训，包括系统操作流程、功能使用方法、异常情况处理等方面的培训，提升系统的知晓度和使用率。

阶段四：人机协同运营（上线后）。构建“智能监督+人工复审”双轨制，优先系统智能监督，复杂规则人工监督。专人监测系统功能上线运行情况，确保系统稳定高效运行。

五、运营情况

1.推广应用和用户反馈

绍兴银行事后监督-智能监督应用已于2025年6月成功上线后，在银行内部得到了广泛的推广应用。系统上线后，银行通过座谈会、面对面交流等方式收集用户反馈。从反馈情况来看，用户对系统的整体评价较高。大部分用户认为，智能监督功能大大提高了监督效率，减少了重复的人工；数据可视化界面能够直观展示监督信息，方便进行分析和决策。同时，也有部分用户提出了一些改进建议，如希望增加更多的个性化设置功能、优化系统的响应速度等。针对收集的建议，银行组织团队进行了认真研究和处理，不断对系统进行优化升级。

2.系统运行情况

系统上线以来，运行情况稳定良好。

数据整合与治理方面：利用数据平台整合的各业务系统的数据，通过制定目标数据，确保了监督数据的质量，有效提升了数据可用性。数据完整性和准确率均达到了预期目标。

赋能事后智能监督方面：通过构建智能监督模型，新增8个版面，涉及多个常用交易，梳理了40余个规则，利用OCR识别，有效实现了凭证版面信息与流水信息、附件信息等比对，赋能事后监督智能化。监督效率和准确性得到了显著提升。

可视化管理方面：利用数据可视化技术，实现了监督界面可视化管理。包括自动监督规则提示信息、人工规则提示信息、柜员当日流水、账号当日流水和其他条件查询，控制操作风险的同时提高事后监督的工作效率。

报表统计方面：系统支持多角度多纬度统计，提高了报表统计效率，为银行经营决策提供了更及时、准确的数据支持。

六、项目成效

降本增效：智能监督的应用，部分交易实现自动化监督处理，大大减少了人工界入，提高了监督效率。从长远考虑，可以优化人力配置，降低运营成本。

增强风险防控：高效监控，提升风险识别和处置能力，为银行高质量数智化运营发展保驾护航。

优化决策：数据可视化分析，为决策提供支持，优化风险管理策略，推动银行实现精细化、智能化运营。

推动行业智能化发展：绍兴银行事后监督-智能监督应用项目的成功实施，为银行业的智能化转型提供了有效的借鉴和参考。项目中运用的人工智能、大数据等技术，以及构建的智能监督模式，为其他银行开展类似项目提供了经验，有利于推动整个银行业向智能化、数字化方向发展，提升行业的整体竞争力和服务水平，具有广泛的社会效益。

七、经验总结

绍兴银行事后监督-智能监督应用项目的成功实施，为银行的智能化转型奠定了坚实的基础。未来，银行将继续深化人工智能、大数据等技术在其他业务领域的管理应用，进一步优化智能监督模型规则，提升数据可视化分析能力，探索人机协同的高效运行。