這些都不失為有效的方法，但如果需要快速、準確地復核幾份招股說明書、債券募集說明書、年報等文檔時，恐怕大家手速再快也會應接不暇了。

在計算機技術蓬勃發展的今天，你是否想過，曾經侵占你過多時間的這項機械勞動，可以交由人工智能代勞呢？

今天，我們重點介紹財債通產品財務一致性審核中的重磅功能——單表格計算審查。

一、財務邏輯關系審查

財務主表信息計算    
 

如：合并口徑/單體口徑中流動資產合計、非流動資產合計、資產總計、流動負債合計、非流動負債合計、負債總計、歸屬于母公司股東的所有者權益合計、所有者權益總計、負債及所有者權益合計、營業利潤、利潤總額、凈利潤、經營活動/投資活動/籌資活動現金流入與流出小計、經營活動/投資活動/籌資活動現金流量凈額、期末現金及現金等價物余額等。

     

      

   

這類表格的計算邏輯與格式樣式與券商拿到的中介機構提供的第三方文檔的格式及報告撰寫者的個人風格有很大關聯，樣式無法窮舉，利用單純累積格式寫正則的方法無法解決全部問題，這也是充分體現AI功力的地方。

達觀數據財債通采用統計學與AI自主學習的方法，讓計算機通過深度學習技術了解各類表格的格式與計算方法，輕松地找出報告中的各類計算錯誤，并通過計算方法展現、建議值提供等方式，幫助用戶加強人機交互能力，以多快好準地實現報告復核的目標。

財債通對表格內容的準確定位得益于其在產品中設計并實現了一種基于OpenCV和Faster R-CNN深度學習模型的表格抽取算法。 通過使用OpenCV方法識別有線條表格識別、使用深度學習方法識別一般表格，并將二者的識別結果進行融合。

這種方法在CCKS主辦方的測試集上達到接近100%的準確率，且目前財債通已在中信建投、興業銀行、招商證券、深交所等金融機構的債券募集說明書和年報審核等場景中發揮作用。

在測試中我們發現，幾乎每份公開發表的招股書或募集說明書中都存在或多或少的單表格計算錯誤。在上萬份數據的校驗與測試中，財債通能夠找到絕大部分的單表格計算錯誤，并通過人機交互的方式，報告審核的準確率得到了大幅度的提升。

 

特別聲明：

文章來源：達觀數據（Datagrand_）

原文鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/CNjTmAoO2wUSvpPq4LoCtw

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