100天跟着CP学PostgreSQL+AI,第26天 :合规审计：NLP 如何自动解析金融文档？

作者介绍：崔鹏，计算机学博士，专注 AI 与大数据管理领域研究，拥有十五年数据库、操作系统及存储领域实战经验，兼具 ORACLE OCM、MySQL OCP 等国际权威认证，PostgreSQL ACE，运营技术公众号 "CP 的 PostgreSQL 厨房"，持续输出数据库技术洞察与实践经验。作为全球领先专网通信公司核心技术专家，深耕数据库高可用、高性能架构设计，创新探索 AI 在数据库领域的应用落地，其技术方案有效提升企业级数据库系统稳定性与智能化水平。学术层面，已在AI方向发表2篇SCI论文,将理论研究与工程实践深度结合，形成独特的技术研发视角。

系列文章介绍

第六阶段 : 行业实战篇 金融科技

主要内容

主题：合规审计：NLP 如何自动解析金融文档？

核心内容：法律文本 NER 命名实体识别 / 文档相似度检索（pgvector+Sentence-BERT）

实践案例：某券商合规部门文档智能审核系统搭建经验

正文

在金融行业的合规审计工作中，每天都要面对海量的金融文档，像合同、报告、凭证等。这些文档不仅数量庞大，而且内容复杂、专业术语多，人工审核效率低、成本高，还容易出现疏漏。不过，随着自然语言处理（NLP）技术的发展，这一现状正在被改变。本文将结合某券商合规部门文档智能审核系统的搭建经验，为大家详细介绍 NLP 在金融文档自动解析中的两大核心技术 —— 法律文本 NER 命名实体识别和基于 pgvector+Sentence-BERT 的文档相似度检索，并附上相关代码和理论解释。

一、法律文本 NER 命名实体识别：精准提取关键信息

（一）理论基础：命名实体识别（NER）

命名实体识别是自然语言处理中的一项基础任务，旨在从文本中识别出具有特定意义的实体，如人名、地名、机构名、时间、金额等。在金融文档中，涉及大量的金融实体，如金融产品名称、监管机构、合同条款中的关键主体和时间节点等。准确识别这些实体是后续合规审计的重要基础。

在金融领域，由于专业术语和特定表达方式的存在，传统的基于规则的 NER 方法难以满足需求。而基于深度学习的方法，如使用预训练语言模型（如 BERT）结合 CRF 层的模型，能够更好地捕捉上下文语义信息，提高实体识别的准确性。

（二）金融文档中的实体类型

在金融文档处理中，我们重点关注以下几类实体：

金融产品实体：如股票代码（如 "600519"）、基金名称（如 "易方达蓝筹精选混合基金"）、债券品种（如 "2023 年记账式附息（十期）国债"）等。

监管机构实体：如中国证券监督管理委员会（证监会）、中国人民银行（央行）、国家外汇管理局等。

合同相关实体：合同编号、甲方乙方名称、签约日期、金额（包括大写和小写）、利率、期限等。

风险相关实体：如 "违约风险"" 市场波动风险 ""信用评级" 等。

（三）代码实现：基于 BERT 的金融 NER 模型

以下是使用 Hugging Face 库实现金融文档 NER 的示例代码：

from transformers import BertTokenizer, BertForTokenClassification
import torch
# 加载预训练模型和分词器
model_name = "uer/bert-base-chinese-finetuned-ner"  # 金融领域可替换为领域内预训练模型
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = BertForTokenClassification.from_pretrained(model_name)
# 示例文本
text = "根据《中国证券监督管理委员会关于规范证券基金经营机构信息技术管理的指导意见》，本公司于2023年10月15日与华夏基金管理有限公司签订了《基金托管协议》，协议金额为100,000,000元，期限为3年。"
# 数据预处理
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True)
with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs)
# 解析输出
logits = outputs.logits
predicted = torch.argmax(logits, dim=2)
entities = []
for i, word in enumerate(tokenizer.tokenize(text)):
    entity_type = model.config.id2label[predicted[0][i].item()]
    if entity_type != "O":  # "O"表示非实体
        entities.append((word, entity_type))
print("识别出的实体：")
for entity in entities:
    print(f"实体：{entity[0]}，类型：{entity[1]}")

（四）在券商合规审核中的应用

在某券商的合规审核系统中，NER 技术主要用于以下场景：

合同审核：快速识别合同中的甲方乙方名称、合同金额、期限、关键条款等，与内部模板进行比对，确保信息一致。

报告分析：从各类财务报告、合规报告中提取关键数据，如公司名称、交易金额、日期等，用于后续的合规性检查。

风险预警：识别文档中提到的风险相关实体，如 "重大诉讼"" 财务造假 " 等，及时触发风险预警机制。

二、文档相似度检索：pgvector+Sentence-BERT 实现高效比对

（一）理论基础：文档相似度计算

文档相似度检索是指通过计算文档之间的语义相似度，找出与目标文档相似的其他文档。传统的基于关键词匹配的方法难以捕捉语义信息，而基于深度学习的句向量模型能够将文档转换为高维向量空间中的点，通过向量之间的距离（如余弦相似度）来衡量文档的相似程度。

Sentence-BERT 是一种基于 BERT 的模型，通过特殊的训练方法，能够生成具有良好语义相似度的句向量。pgvector 是 PostgreSQL 的一个扩展，用于存储和检索向量数据，支持高效的近似最近邻搜索。

（二）技术流程

文档预处理：将金融文档（如 PDF、Word）转换为纯文本，去除噪声（如页眉页脚、无关符号），并进行分句或分段落处理。

句向量生成：使用 Sentence-BERT 模型将每个句子转换为固定长度的向量。

向量存储：将句向量存储到 PostgreSQL 数据库中，利用 pgvector 扩展创建向量索引。

相似度检索：对于待审核的文档，生成其句向量，在数据库中检索相似度过高的文档，用于合规比对。

（三）代码实现：pgvector+Sentence-BERT 集成

安装依赖

pip install sentence-transformers psycopg2-binary
生成句向量
from sentence_transformers import SentenceTransformer
model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')  # 选择适合的Sentence-BERT模型
sentences = ["这是一个金融文档的句子示例1", "这是一个金融文档的句子示例2"]
embeddings = model.encode(sentences)
连接 PostgreSQL 并存储向量（需先安装 pgvector 扩展）
import psycopg2
conn = psycopg2.connect(
    dbname="financial_doc_db",
    user="your_user",
    password="your_password",
    host="localhost"
)
cur = conn.cursor()
# 创建表（假设已创建pgvector扩展）
cur.execute("CREATE TABLE IF NOT EXISTS doc_embeddings (id SERIAL PRIMARY KEY, text TEXT, embedding vector(384));")
# 插入数据
for sentence, embedding in zip(sentences, embeddings):
    cur.execute("INSERT INTO doc_embeddings (text, embedding) VALUES (%s, %s);", (sentence, embedding.tolist()))
conn.commit()
相似度检索
query_sentence = "需要比对的金融文档句子"
query_embedding = model.encode([query_sentence])[0]
cur.execute(
    "SELECT text, embedding <=> %s AS distance "
    "FROM doc_embeddings "
    "ORDER BY distance LIMIT 5;",  # 查找最相似的5个句子
    (query_embedding.tolist(),)
)
results = cur.fetchall()
for text, distance in results:
    print(f"句子：{text}，相似度（距离越小越相似）：{distance}")

（四）在券商合规审核中的应用

在该券商的文档智能审核系统中，文档相似度检索主要用于以下方面：

合规条款比对：将新起草的合同条款与历史合规的合同条款进行相似度检索，确保新条款符合监管要求和公司内部规定。

风险案例匹配：当发现某个风险点时，通过相似度检索查找历史上类似的风险案例，为当前的合规决策提供参考。

报告一致性检查：对同一项目的不同版本报告进行相似度分析，快速定位内容变动较大的部分，重点审核。

三、实践案例：某券商合规部门文档智能审核系统搭建

（一）系统架构

该券商的文档智能审核系统采用分层架构设计，主要包括以下几个层次：

数据层：负责文档的采集、存储和预处理，支持多种文档格式（PDF、Word、Excel 等）的解析，将非结构化数据转换为结构化文本。

NLP 处理层：包含 NER 命名实体识别、文档相似度检索、语义分析等模块，利用训练好的模型对文档进行深度解析。

业务逻辑层：根据券商的合规规则和业务需求，对 NLP 处理层输出的信息进行逻辑处理，如合规性判断、风险等级评估等。

应用层：为合规审核人员提供友好的操作界面，展示审核结果、风险提示等信息，支持人工复核和干预。

（二）实施步骤

需求分析：与合规部门深入沟通，明确审核重点，如合同中的关键条款、报告中的财务数据合规性等，确定需要识别的实体类型和相似度检索的应用场景。

数据准备：收集历史合规文档和违规文档，进行标注和预处理，构建训练数据集和测试数据集。对于 NER 任务，标注金融领域特有的实体；对于相似度检索，确保有足够的相似和不相似文档对用于模型训练和评估。

模型训练与优化：选择合适的预训练模型（如金融领域的 BERT 模型、Sentence-BERT 模型），在标注数据集上进行微调，通过交叉验证等方法优化模型参数，提高识别和检索的准确性。

系统集成与测试：将 NLP 模型与数据库（使用 pgvector 存储向量）、业务系统进行集成，进行功能测试、性能测试和稳定性测试，确保系统在实际业务场景中能够稳定运行。

上线与迭代：系统上线后，收集合规审核人员的反馈，不断优化模型和业务逻辑，根据新的监管要求和业务需求，更新实体类型和合规规则。

（三）实施效果

该系统上线后，取得了显著的效果：

审核效率提升：原本需要人工逐字逐句审核的文档，系统能够快速识别关键信息并进行相似度比对，审核时间缩短了 70% 以上。

准确性提高：通过 NLP 技术，避免了人工审核中的疲劳和疏漏，实体识别准确率达到 95% 以上，文档相似度检索的召回率和精确率均超过 90%。

风险防控加强：能够及时发现文档中的潜在风险点，如不合规的条款、与历史风险案例相似的内容等，为券商的合规管理提供了有力支持。

四、总结与展望

NLP 技术在金融文档合规审计中的应用，通过法律文本 NER 命名实体识别和文档相似度检索等核心技术，实现了金融文档的自动解析和智能审核，大大提高了审核效率和准确性，降低了合规成本。随着 NLP 技术的不断发展，未来可以进一步结合大模型（如 GPT 系列）实现更复杂的语义理解和推理，为金融合规审计提供更强大的支持。

如果您的企业也面临金融文档审核的难题，不妨考虑引入 NLP 技术，搭建智能审核系统。相信在不久的将来，NLP 将在金融合规领域发挥越来越重要的作用，助力行业实现数字化转型和智能化升级。