文/兴业银行 陈东航 陈亦余 林超
随着金融犯罪手段的日益隐蔽与复杂化，反洗钱可疑交易报告工作面临着数据海量增长、分析维度多元、人工撰写效率低下等多重压力。传统作业模式下，反洗钱工作者需自行检索客户信息并手工撰写报告，单份报告耗时往往长达数十分钟，严重制约反洗钱工作的响应效率。兴业银行于2024年至2025年间分阶段实施了反洗钱可疑交易报告初稿辅助生成项目，探索大语言模型在反洗钱领域的辅助能力。
在前期实践中，兴业银行基于国产基座大模型的多维度微调训练方案，通过收集身份信息、流水数据、风险事件等多源数据，在经过清洗、标注与训练等步骤后，实现了报告初稿的智能生成。业务验证显示，该方案在可疑点有效性识别上对人工分析具有一定参考价值，初步验证了大模型在反洗钱场景的应用潜力，历经多轮迭代优化，现已内嵌至反洗钱管理系统，辅助反洗钱监测人员进行可疑交易分析。
然而，随着应用的深入，实践过程中遇到了必须审慎对待的问题。一是知识幻觉，模型可能生成看似合理但脱离事实依据的分析结论，如凭空捏造交易特征或风险关联；二是报告的“黑箱”特性，业务人员无法清晰理解模型得出特定结论的依据，导致证据链断裂与复核困难；三是高强度的人在回路复核机制，需耗费操作人员大量精力进行数据核对，抵消了技术带来的效率红利；四是模型在深层逻辑推理与复杂案情综合研判能力上尚有欠缺。其中，生成过程缺乏透明性与可追溯性是核心症结，直接制约了大模型辅助生成内容在合规领域的可信度。
为解决以上提及的生成内容缺乏透明度、难以溯源核查等核心痛点，兴业银行探索了基于大模型的反洗钱可疑报告生成与溯源方案，建立从原始数据输入、模型推理过程到最终输出报告的全链路追溯机制，通过数据锚定、过程记录与证据链可视化，实现生成内容的可信、可查、可解释，辅助监测人员做出准确判断。
基于“证据链”闭环的模型生成溯源能力
溯源驱动的反洗钱可疑交易报告分析解决方案的核心在于通过大语言模型建立可疑报告与证据链接，使反洗钱工作者能通过简单的交互操作，将报告中的特定疑点锚定到支撑该疑点的底层原始客观数据点，实现精准穿透如图1所示。
图1 溯源架构方案
1. 溯源系统三层架构设计
方案解耦成三层架构设计，保障数据安全与系统可扩展性。
数据定义层：作为事实依据的唯一来源，负责安全存储底层客群画像与交易数据矩阵，并存储带有结构化回溯指针的智能研判报告文本。
动态渲染引擎层：负责在前端动态构建用户界面。左屏为客户的结构化字段，右屏则为基于方案生成的反洗钱可疑报告，通过算法动态注入交互锚点标签，实现文本向字段的锚定。
双向交互逻辑层：负责处理用户交互事件，通过文档对象模型操作和样式控制，实现底层数据面板与上层报告面板之间的双向高亮与精准定位。
2. 模型约束与前端渲染的协同
溯源能力的核心在于底层数据结构设计与前后端协同机制。系统将传统非结构化的长文本报告，重构为一个带有严密结构化索引的复合对象体系。
模型不仅是文本的生成者，更是证据链的构建者。其核心任务是对输出的每一个分析结论进行结构化处理。模型在生成自然语言文本的同时，会同步生成一套“回溯指针”。具体而言，当模型输出“客户账户资金呈现过渡特征，借方交易32笔金额7697.16元”这一分析结论时，还基于提示词工程的约束，在后台数据结构中建立了一个映射关系。该关系明确指出“借方交易32笔金额7697.16元”，对应的是底层元数据“借记卡交易情况：32笔，7697.16元”。模型通过这种方式，将非结构化的自然语言与高度结构化的数据库字段进行了强制绑定。这实质上是要求模型在生成文本时，必须同步输出一份“数据链条”，指明文本中的每一个关键论据来自于原始数据集中的哪一个具体位置。如果模型无法在原始数据中找到对应的支撑点，根据系统预设的校验规则，它将无法生成有效的回溯指针，从而在源头提示风险。其中输出格式约束（例）如图2所示。
图2 溯源提示词约束示例
前端系统负责将模型构建的字段转化为用户可感知的交互界面：数据可视化、状态管理与交互响应的任务。一是原始证据的结构化呈现。解析输入的原始数据，在界面侧构建数据表格面板，并在内存中为数据建立索引，确保每个数据字段均可快速定位。二是报告文本的动态溯源。前端接收模型生成的报告文本及回溯信息，自动识别报告文本中带有回溯指针的关键词句，并将其转换为可交互的界面元素，这一过程无需人工干预。例如，将“借方交易32笔”渲染为带有特殊颜色和下划线的文本，并在其后添加一个微型的标识符，提示用户此处有据可查。三是双向联动的交互响应。当反洗钱工作者点击报告中的某个高亮结论时，前端交互逻辑被触发，系统会立即执行三个动作：首先，重置界面状态，清除之前的视觉干扰；其次，根据回溯信息，在左侧的数据面板中瞬间定位到对应的数据行，并通过高亮背景色与平滑滚动将其带入用户视野；最后，在右侧报告区域保持该结论的高亮状态。这种“所见即所源”的交互设计，打通了宏观文本与微观数据的通道。
3. 证据链闭环的运行逻辑
通过上述模型与前端的协同，系统形成了一个完整的证据链闭环。模型负责“确权”，即明确每一句结论的数据归属；前端负责“呈现”，即可视化展示这种归属关系。在实际作业中，若模型因“幻觉”输出了虚假内容，例如捏造了一笔不存在的交易，由于该内容在原始数据集中不存在对应字段，前端渲染引擎将无法匹配到有效的回溯指针。此时，系统会自动判定该内容缺乏依据，并在界面上将其标记为“无证据支撑”或直接阻断其生成。这一机制从工程层面显著降低了虚假数据混入正式报告的可能性，确保了报告数据的客观性与真实性。
4. 实施成效
兴业银行内部研发环境基于此方案进行了先期探索。结果表明，溯源机制成功减轻了大模型“高生成速度”与“低可信度”之间的矛盾。审查人员借助一键穿透功能，告别了跨页面手动检索，人工复核平均耗时大幅下降。系统对诱导产生的模型幻觉实现高效拦截，确保了无事实依据的内容无法进入最终报告。同时，溯源机制直观的视觉交互，将模型推理链条透明化，显著提升了业务人员对智能化工具的信任度与采纳率（如表）。
表 三种模式下的反洗钱报告作业效能对比
结语
溯源驱动的反洗钱可疑交易报告分析解决方案核心创新在于重构了模型的输出范式，使其具备动态解析与双向联动的展示能力，将技术定位严格限制在“辅助分析”范畴。实验验证表明，该溯源机制能有效辅助人工核查，降低模型幻觉带来的合规隐患，保障报告的事实准确性，节约人工复核成本。这一探索为金融犯罪合规领域的智能化转型提供了切实可行的技术路径，充分表明在引入人工智能技术的同时，构建与之匹配的可解释、可追溯的治理框架，坚持“人机协同、以人为主”的原则，是实现技术价值应用的关键。
（此文刊发于《金融电子化》2026年4月下半月刊）
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