一个谎言通常需要“一条龙”的谎言链条来支撑，财务造假就是一种全链条、系统性“谎言”。由于造假需要付出较大成本，企业需长时间消化以往造假留下的漏洞，出于造假的惯性推动，往往会持续性的进行财务造假，并期望通过融资或者获取银行贷款来维持资金循环。

好在资金不是无源之水，企业内外部错综复杂的财务关系以及资金的“来龙去脉”都清晰展现在银行流水上，且不经企业财务粉饰，可作为外部凭证真实可信。因此监管部门不断扩大银行核查的深度和广度。

银行流水核查的主要应用场景是企业年审、信贷以及IPO核查，信贷和年审的审计范围和细致度相对较小，难点在于验证公司账面上细碎的收益是否对的上，而IPO的流水核查要夸张的多，其核查范围广，核查颗粒度细，券商通常会派出一个专人，处理1到2个月，仅打印流水单或需一到两周时间；若遇到大型集团企业，几百个账户需核查，光搞流水就要搞半年 。

银行流水核查的难点绝不仅是工作量大那么简单，它还有诸多操作性和技术性难题，其意义也不是表面上的“核“与”查”，其本质是通过盘根错节的交易链路和交易关系直击要害，快速了解企业经营实质。而在巨大数据面前单靠人工标注和分析，代价是非常昂贵的。

文因互联银行流水核查基于NLP、OCR和知识图谱等技术打造的集识别、解析、核查以及分析于一体的闭环解决方案，可实现多维度流水核查、交易分析、异常流水预警、发票验真等功能，助力银行流水审核智能化，全面提升核查质量和效率，进而层层穿透企业资金流向，洞察企业真实业绩。

人工处理银行流水面临的挑战：

版本多：各家银行的流行水账单版式各不同，包括有线框表格、无线框表格线、表格行列不一、关键字段名称不一致等情况，从而加大了项目组人员处理难度。

录入难：银行流水有打印、扫描件、图片、孔打等格式，无法线上编辑处理，难以筛选有效信息，电子和纸质文件信息比对难，手工摘录就更难

负荷重：在IPO项目中，通常都要审查上百个企业银行账户、个人账户、关联方账户的流水，工作量巨大，繁琐枯燥。通过人工筛选，以人工的方式反复录入，效率低下容易受生理和心理因素影响

文因互联流水核查以OCR+NLP为支撑技术实现主流银行流水入库，代替人的摘录工作，自动提取交易时间、交易对手、借贷方向、发生额、账户余额、摘要/附言/用途等信息，输出统计报表。

a、适配国内主流银行流水样式，可在线拓展新流水识别样式；

预置国内主流银行流水解析模型100+，开箱即用，准确率95%+；

支持识别电子银行流水和纸质电子流水，支持识别PDF、扫描件、图片、纸质银行流水等多格式；

具备强大扩展性，支持快速自定义和训练新模板，可按需扩展到第三方识别；

b、行业领先的OCR技术，全面提升流水识别准确率；

标题、文字段落、印章，表格等不同区域要素定位和分析处理；其中表格识别，支持无边框表格、有框、行列转置、有底纹表格扥该情况；

作为OCR识别结果的后处理手段，基于语言模型用于矫正识别中明显出错的结果，比如ocr错误识别为“很行”，则基于语义纠错模型，纠正为“银行”;

采用深度学习端到端学习框架，将文本的检测和识别统一到同一个工作流中无论是识别性能，还是准度都得到巨大提升。

a、灵活自定义核查规则，保障核查准则一致

灵活核查规则设置，“代替”人的校验工作，规避人为出错。

b、预置通用的财务科目核查规则

预置借贷记账法常见要素和公式，可一键调用进行流水核查,满足多维度核查需求。

c、智能初审，项目组复核，保障流水核查工作严谨性，提升效率到分钟级！

实时流水结构化，人工可对照修正；预置流水审核规则+专家规则

d、完整性、连续性、真实性、规范性校验

支持账户完成性、时间完整性、记录连续性校验以及借贷平衡检查；

支持冲突提示，一条金额校验错误的结果高亮提示，并将识别出校验不平的数据按借贷记账公式进行展示，方便快速甄别流水数据。

规范性校验

基于OCR、深度学习、知识图谱等技术，快速分析海量发票交易的真实性，合同及发票内容一致性、真实性验证，输出验真结果及分析报告，支持一键导出，更贴合业务场景，提高审核效率效率。

 a、全类发票

支持增值税发票、机打、定额等多类票据的分类及结构化识别，满足财税报销场景的多样化信息提取需求；

b、99%精准度

模型针对常见的背景及折痕、内容错位、模糊等常见问题可进行专项优化，识别准确率高

c、极速1S识别

1秒内精准识别，打造顺畅识别体验，大幅提升财务处理效率

a、核心经营指标实时统计，全方位评估企业可持续经营能力

实时指标统计生成，无需借助第三方BI工具，展示与企业经营生产、投融资活动等各项指标数据。

b、财务科目指标统计自动生成，支持一键导出报告

展示账户期初余额、账户期末余额等核心财务科目指标，支持多维度筛选；

提供动态分析，多指标全局联动，分析无死角，可基于总流水规模下钻到月/日维度分析；支持一键导出报告，供二次加工分析。

c、全方位流水指标分析和异常项预警

a、基于频繁模式和知识图谱技术，对异常交易深度挖掘

基于频繁模式挖掘和关联图谱分析，能够弥补基础统计分析深度不足、分析时间长的缺点，知识图谱天然适合于实体（个人、企业）间的关联分析，能够缩短流水异常分析投入的人力、时间成本，从而更加高效地满足监管要求。

b、频繁模式识别，助力识别异常项

降低对项目组成员的“知识经验” 要求

c、 知识图谱天然适用于关联交易分析

股权穿透：把复杂、深层的股权关系进行全方位分析，辅助判断是否存在账号缺失的情况；从裙带关系评估企业经营水平和风险

资金流向：把隐蔽、深层的资金流流向进行全联接直观展示,降低项目组成员“专家经验”要求,高效预警，解释性获得感强。

文因互联银行流水解决方案建立在以飞梭为核心的产品矩阵之上。

文因飞梭是文因互联自主研发的智能文档处理平台，让机器为你阅读文档，分钟级实现海量文档中的核心信息提取。覆盖诸多场景，包括证券、银行、资管、教育、电信、媒体等，立即解决需求场景的信息抽取问题，将员工从繁复机械的文本处理劳动中释放，将文本转为机器可读数据，挖掘数据价值，放大业务优势。