本应用运用光学字符识别、自然语言处理、多模态大模型等技术聚焦反洗钱业务领域，提取并分析中国人民银行发布的洗钱风险提示文件中的有效信息，综合行内数据，建设优化可疑交易监测模型，打造从非结构化文档到可执行规则的自动化流水线，为分行高效、全面、准确的反洗钱数据筛查提供支持。

本应用由交通银行股份有限公司独立研发及运营，此外没有其它第三方机构参与。

创新性说明：

1. 在业务效率方面，传统的反洗钱监测分析工作需要反洗钱工作人员研读分析洗钱风险提示后，提炼提示中的风险点并“翻译”为特征化、指标化的文字描述，依赖反洗钱工作人员的经验和专业程度，落差分析较为耗时且易遗漏隐秘规则;技术人员根据业务人员提供的文字描述，分析后将文字再转换为SQL语句，建立可疑交易监测模型，开展数据筛查，整体效率有待进一步提升该工具通过流程自动化提高可疑交易监测效率。

2. 在数据准确度方面，通过0CR、大模型、自然语言处理等技术手段，实现洗钱风险提示文件中数据识别、提取、分析的自动化处理，进一步提升反洗钱数据筛查的全面性、准确性。