AI大模型在尽职调查中的应用场景与客户案例

应用场景

1. 企业IPO尽职调查中的文档处理与合规审查
   在券商投行进行企业IPO尽职调查过程中，企业需要提交大量的财务报表、历史沿革文件、法律合同等资料。这些文件涉及多个部门，往往存在信息分散、合规性复杂、数据量庞大等问题。思通数科的AI能力平台通过OCR文字识别技术、自然语言处理（NLP）以及基于深度学习的大模型，自动识别并提取文件中的关键信息。系统能够快速完成文件的分类、内容核验和合规性审查，有效减少了人工处理时间，降低了错误率。其语义分析与文本相似度计算功能确保各文件间的信息一致性，并能实时生成合规性风险报告，为IPO尽调团队提供全面支持。

2. 敏感信息管理与数据安全保障
   在尽职调查过程中，企业的敏感信息需严格保密。思通数科的AI平台通过多层次的数据加密、访问控制和审计机制，确保了信息传输和存储的安全性。平台采用基于角色的访问控制（RBAC）和属性访问控制（ABAC）模型，对用户权限进行细致管理，并提供审计跟踪功能，记录每次数据访问与修改操作。结合自动化审查与评估功能，平台能够实时检测并标记异常行为，增强数据安全的透明度与可追溯性，为用户提供更高层次的敏感信息管理能力。

3. 多源异构数据的整合与智能分析
   企业提交的资料通常来源多样，格式各异，包括PDF、Excel、照片、Word等。思通数科AI平台整合了多源异构数据，通过ETL（提取、转换和加载）流程标准化处理数据，并利用自然语言处理技术对文本进行标注和分类。通过知识图谱和语义检索技术，平台能够将相关数据联结在一起，构建企业的业务关系网络，实现对企业历史沿革、股东结构和财务状况的全景式展示。这一智能分析能力让尽职调查团队得以从多维度评估企业的真实情况，提升尽调深度与准确性。

客户案例

1. 大型综合券商的IPO尽职调查解决方案
   某大型综合券商在协助多家企业进行IPO尽调时，面临海量文件的审查需求。引入思通数科的AI平台后，系统利用OCR技术自动识别文档中的关键内容，并将所有文档按类型分类到财务、法务等不同模块。通过自然语言处理和大语言模型技术，系统自动生成合规性审查报告，识别潜在风险点。与传统方法相比，尽调效率提升了45%，错误率下降30%。券商的团队反馈认为，AI平台显著减少了重复劳动，让员工能够集中精力于更具战略意义的分析与决策。

2. 中型企业尽调中的敏感信息管理
   某中型企业在准备尽调资料时，对数据安全极为关注。通过思通数科AI平台的敏感信息管控功能，该企业实现了上传文件的精细化权限控制和多重加密保护。每次文件访问、修改和上传操作都被审计记录，确保信息的透明性与安全性。系统的自动化审查与合规性核验功能帮助企业实时检查文档是否符合尽调要求，减少了数据泄露风险。企业反馈称，AI平台的安全管控能力大大增强了公司数据的可信度，助力IPO流程的顺利推进。

3. 多源数据整合与智能分析的实践应用
   某投行在协助客户企业进行尽职调查时，利用思通数科的AI平台实现了跨部门数据整合。平台通过多源数据处理技术，自动标准化不同格式的文件，并利用知识图谱展示企业的历史沿革、股东关系和财务数据网络。系统结合向量化语义搜索和深度学习模型进行关联交易的核验与异常检测，提升了尽调团队的工作效率。该投行团队反馈，系统不仅降低了数据处理的复杂性，还提供了深度数据洞察，助力其准确评估企业价值与潜在风险。

结语

思通数科AI能力平台在尽职调查中，通过大模型与行业经验的深度融合，为券商投行提供了从文档管理到数据分析的全方位解决方案，显著提高了工作效率与信息合规性，为企业上市过程提供了更为强大的支持。

原文地址：https://blog.csdn.net/Luli2024/article/details/143634310

免责声明：本站文章内容转载自网络资源，如本站内容侵犯了原著者的合法权益，可联系本站删除。更多内容请关注自学内容网（zxcms.com）！