本项目基于大语言模型、深度学习、语义识别等人工智能技术打造以大模型+小模型+人工结合的辅助审批服务，提供跨文档语义分析与风险提示、智能信息抽取、智能规则预检、全量文档比对等功能，所有大模型生成内容均不直接对客服务，将传统供应链金融业务中高度依赖人工繁琐操作的文档审核环节，优化升级为“A智能辅助+人工复核”的高效、精准新模式。

本项目由珠海华润银行股份有限公司负责金融业务场景的梳理、审批规则的定义、模型的最终训练调优和整体平台的运营，达观数据有限公司提供核心算法、模型基座和技术支持。

创新性说明：

1. 在大模型运用方面，将大语言模型的语义理解、逻辑推理能力和小模型相结合，从多份文档中抽取的信息交由大模型进行综合分析和判断，并向人工审批者提供建议和风险提示，实现了系统角色从简单的“信息搬运工”到“智能辅助审批助手”的转变，极大地提升了自动化技术在审批工作中的智能化辅助水平。

2. 在大模型训练方面，构建人机协同、可进化的“模型即服务”闭环体系，通过将人工审核页面的抽取、比对审核结果的修改，一键发送至标注平台并用于模型的增量训练和迭代，通过自适应、自优化提升模型对业务变化的适应性和理解能力，有效提升对未来业务变化的适应性。

3. 在AI辅助业务方面，通过版面解析技术、长文本处理技术以及大模型的泛化能力，有效处理图像噪声、超长文档和格式差异，解决业务场景中的数据质量问题打通AI在金融审批领域运用的“最后一公里”，让先进的人工智能技术能够更稳定、可靠地辅助大规模、高要求的核心业务流程。