一、 引言
在当今数字化时代，投行面临着大量复杂的文档审核工作，传统的人工审核方式效率低下且容易出错。达观数据作为智能文本处理领域的领先企业，其技术和解决方案为投行文档智能审核生态的养成提供了有力支持。
二、 达观数据在投行文档智能审核中的核心优势
（一）先进的技术能力：达观数据融合自然语言处理（NLP）、光学字符识别（OCR）、计算机视觉（CV）等核心技术，能够准确地识别、理解和处理投行各类文档，包括复杂的财务报表、合同协议、招股说明书等。例如，其OCR技术可以将纸质文档快速准确地转化为电子文本，为后续的智能审核提供基础。
（二）垂直领域的专业模型：针对投行行业的特点和需求，达观数据打造了专业的垂直领域模型，如“曹植”大模型。该模型经过大量投行专业文档的训练和优化，能够更好地理解投行领域的专业术语、业务逻辑和审核要点，从而提供更精准的审核结果，有效解决了通用大模型在专业领域的“幻觉”问题。
（三）丰富的行业经验：达观数据在金融、证券等行业积累了丰富的实践经验，服务了数百家客户，对投行文档审核的流程、规范和常见问题有着深入的了解。这使得其能够根据不同投行的具体需求，快速定制出贴合实际业务的智能审核解决方案。
三、 基于达观数据的投行文档智能审核生态解决方案
（一）数据收集与整理：
多渠道数据汇聚：达观数据可以帮助投行整合来自各个业务系统、邮箱、OA办公系统等多渠道的文档数据，将散落在各处的文档资料集中管理起来，形成一个统一的知识库。例如，通过与投行的内部系统进行对接，自动收集项目申报材料、尽职调查报告、客户资料等各类文档。
数据清洗与预处理：对收集到的文档数据进行清洗和预处理，去除噪声和无关信息，提高数据的质量。同时，利用OCR技术对纸质文档进行数字化处理，确保所有文档都能以电子文本的形式进行后续的智能分析。
（二）知识图谱构建：
专业知识抽取：从投行的各类文档中抽取关键信息和专业知识，如行业法规、监管要求、业务流程、风险点等，并将其转化为结构化的数据。例如，从招股说明书中抽取公司的基本信息、财务数据、业务模式、竞争优势等关键内容。
知识图谱构建与关联：将抽取的专业知识进行整合和关联，构建出行投行业的知识图谱。通过知识图谱，能够清晰地展现出不同知识点之间的关系，为智能审核提供更全面、深入的知识支持。例如，在审核一份并购重组项目的文档时，可以通过知识图谱快速了解相关的法律法规、行业案例以及潜在的风险点等。
（三）智能审核模型训练：
标注与训练数据准备：由专业的标注团队对大量的投行文档进行标注，标注出其中的关键信息、审核要点、错误类型等。这些标注数据将作为训练数据，用于训练智能审核模型。例如，对财务报表中的数据准确性、合规性进行标注，对合同协议中的条款风险进行标注等。
模型训练与优化：使用深度学习算法和达观数据的专业技术，对标注数据进行训练，不断优化智能审核模型的性能。在训练过程中，结合投行的实际业务需求和审核标准，调整模型的参数和算法，提高模型的准确性和效率。例如，针对不同类型的投行文档，如IPO申报材料、再融资文件、并购重组方案等，分别训练出专门的智能审核模型。
（四）智能审核流程实施：
文档自动分类与分发：当新的投行文档进入系统后，智能审核系统首先对文档进行自动分类，根据文档的类型、业务领域、紧急程度等因素，将其分发给相应的审核人员或智能审核模块。例如，将IPO申报材料分发给负责IPO审核的团队，将日常的项目进度报告分发给相关的项目经理等。
智能初审：利用训练好的智能审核模型对文档进行初审，快速识别出其中的潜在问题和风险点，如数据不一致、格式不规范、内容缺失、合规性问题等，并给出相应的提示和建议。例如，在审核一份债券募集说明书时，智能系统可以快速检查出其中的财务数据是否准确、募集资金用途是否合规等。
人机协同复审：对于智能初审发现的问题，由审核人员进行复审和确认。在复审过程中，审核人员可以参考智能系统提供的提示和建议，结合自己的专业知识和经验，对问题进行进一步的分析和判断。同时，审核人员还可以将自己的审核意见反馈给智能系统，不断优化智能审核模型的性能。
（五）审核结果跟踪与反馈：
审核结果记录与统计：系统自动记录每一次审核的结果，包括审核时间、审核人员、审核意见、问题类型等信息，并进行统计分析。通过对审核结果的统计分析，可以了解投行文档的整体质量情况、常见问题的分布情况等，为后续的审核工作提供参考和改进依据。
反馈与优化：根据审核结果和统计分析，及时向投行的业务部门和相关人员反馈审核情况，提出改进建议和措施。同时，将审核过程中发现的新问题和新情况反馈给智能审核模型的训练团队，对模型进行不断的优化和更新，提高智能审核的准确性和效率。
四、行业经验深度挖掘在解决方案中的应用
（一）风险识别与预警：通过对投行历史项目文档的深度挖掘和分析，总结出各类项目中常见的风险点和问题模式，并将其融入到智能审核模型中。例如，在并购重组项目中，常见的风险包括估值过高、整合困难、法律风险等，智能审核系统可以通过对项目文档的分析，提前识别出这些潜在风险，并及时发出预警信号，帮助投行人员采取相应的措施进行防范和化解。
（二）合规性检查：深入研究投行行业的法律法规、监管要求和内部规章制度，将其转化为具体的审核规则和标准，并嵌入到智能审核系统中。在审核过程中，系统自动对文档进行合规性检查，确保投行的业务活动符合相关法律法规和监管要求。例如，在审核一份证券发行文件时，系统可以自动检查其中的信息披露是否完整、准确，是否符合证券法等相关法律法规的要求。
（四)业务流程优化：基于对投行行业经验的深度挖掘，对现有的文档审核流程进行优化和再造。例如，通过分析不同类型项目的审核流程和时间节点，找出其中的瓶颈和优化空间，调整审核顺序、简化审核环节、提高审核效率。同时，利用智能审核系统的自动化和智能化功能，实现部分审核工作的自动化处理，减少人工干预，降低审核成本。
五、结语
达观数据的投行文档智能审核生态解决方案，通过充分发挥其技术优势和行业经验，实现了投行文档审核的智能化、自动化和高效化。在实际应用中，该解决方案不仅能够提高审核效率和质量，降低审核成本和风险，还能够为投行的业务创新和发展提供有力支持。
