一种金融智能体输出内容证据链校验与责任边界标记系统的制作方法

本发明涉及金融内容安全领域，特别涉及一种金融智能体输出内容证据链校验与责任边界标记系统。

背景技术：

1、金融智能体作为生成式人工智能在金融领域的进阶形态，正从辅助性效率工具向深度参与业务流程与决策的协作伙伴演进。当前，以大型语言模型为基础的金融智能体已在客户服务、营销触达等场景中展开规模化部署。然而，金融业务对输出内容的准确性、可追溯性与合规性具有近乎苛刻的要求，任何涉及收益、额度、审批结论、风险评级、费用说明及客户权益的表述，均须具备明确的来源依据和可验证的支撑材料。与此同时，大模型固有的概率性生成特征使其输出内容天然存在“模型幻觉”、推理不可解释及结果不确定性等问题。在此背景下，金融智能体输出内容的可信度保障与合规管控，已成为制约该技术在金融行业规模化落地的关键瓶颈。业界已开始探索通过数据分级管理、检索增强生成及输出侧事实核查等路径为大模型生成内容构建证据链，亦有相关团体标准首次以系统化方式提出了金融领域大模型可信治理的参考路径。

2、现有金融智能体内容安全与合规管控方案主要存在以下不足：其一，依赖敏感词过滤、规则拦截或人工审核的既有模式，难以对智能体输出内容的每一项关键结论进行来源依据的结构化匹配与校验；输出内容中事实陈述、业务建议、风险提示与需人工确认事项之间缺乏明确的类型化区分与差异化的处理策略。其二，现有合规审查机制普遍缺少面向金融业务场景的责任边界标记能力，无法根据输出内容的依据充分性、敏感字段命中情况与合规规则匹配程度，对输出结果进行分级化的责任边界界定。其三，现有方案对智能体输出过程的审计记录能力不足，输出内容的生成依据、规则命中情况等关键信息缺乏结构化的留存与关联存储机制，难以支撑事后合规复盘、投诉处理与责任认定。因此，基于上述难题，本发明提出了一种金融智能体输出内容证据链校验与责任边界标记系统。

技术实现思路

1、为了解决上述问题，本发明的目的在于提供一种金融智能体输出内容证据链校验与责任边界标记系统，使得金融智能体输出内容的每一项关键结论均可追溯至对应的依据来源，实现对不同风险等级输出内容的差异化合规管控，为输出过程提供可审计、可复盘的完整留痕，并使系统具备随业务场景变化持续优化和适配的能力，以适应不同业务场景的差异化合规要求。

2、为了实现上述目的，本发明提供一种金融智能体输出内容证据链校验与责任边界标记系统。系统包括内容类型识别模块、证据匹配模块、敏感字段检测模块、边界标记模块、改写与拦截模块、人工确认模块以及审计记录模块。接收待输出内容及其上下文后，先识别业务类型，再由证据匹配模块从各数据源中匹配输出依据，同时由敏感字段检测模块检测金融敏感字段；边界标记模块综合匹配与检测结果，标记可直接输出、需补充提示、需改写、需人工确认或禁止输出五个等级的责任边界，改写与拦截模块据此执行相应操作，审计记录模块生成包含证据来源、规则命中、边界标记、处理动作和人工确认状态的审计记录。系统通过反馈优化接口将执行反馈、人工确认结果、异常处理状态及业务指标变化数据回流至证据匹配与边界标记模块，持续更新依据库与规则库。该系统能够对智能体输出内容逐项校验依据来源与合规边界，实现金融智能体输出内容在证据支撑、合规管控与责任追溯三个维度的统一管理。

3、第一方面，本发明提供了一种金融智能体输出内容证据链校验与责任边界标记系统，包括：

4、内容类型识别模块，用于接收金融智能体待输出的内容及其生成上下文，并识别输出内容的业务类型；

5、证据匹配模块，用于根据所述业务类型，从至少一个数据源中为所述输出内容匹配输出依据；

6、敏感字段检测模块，用于对所述输出内容中的金融敏感字段进行专项检测；

7、边界标记模块，用于根据所述证据匹配模块的匹配结果和所述敏感字段检测模块的检测结果，为所述输出内容标记责任边界；

8、改写与拦截模块，用于根据所述责任边界，对所述输出内容执行直接输出、补充提示后输出、改写、转交人工确认或拦截操作；

9、人工确认模块，用于提供人工确认通道，接收所述改写与拦截模块转交的待确认内容，并生成人工确认状态信息；

10、审计记录模块，用于生成所述输出内容的审计记录；

11、其中，所述边界标记模块标记的所述责任边界包括可直接输出、需补充提示、需改写、需人工确认和禁止输出五个等级，所述审计记录至少包括证据来源信息、规则命中信息、边界标记信息、处理动作信息和人工确认状态信息。

12、进一步的，所述数据源包括知识库、业务规则库、流程规则库、产品规则库和人工确认记录库；所述证据匹配模块通过将所述输出内容的关键信息与所述数据源中存储的结构化对象进行关联比对，以匹配对应的输出依据，所述结构化对象之间通过预设的关联关系形成统一的金融业务对象模型。

13、进一步的，所述敏感字段检测模块基于预设的敏感字段库和语义识别规则，对所述输出内容中的金融敏感字段进行逐项检测，并标记命中的敏感字段及其属性；所述边界标记模块根据所述敏感字段的属性与预设的合规边界规则之间的匹配程度，确定所述责任边界的等级。

14、进一步的，所述边界标记模块根据所述匹配结果和所述检测结果，按照预设的合规边界规则将所述责任边界确定为所述五个等级中的一个；其中，当所述匹配结果或检测结果满足预设的人工介入条件时，所述边界标记模块将所述责任边界标记为需人工确认；所述改写与拦截模块将待确认内容转交至所述人工确认模块，所述人工确认模块生成人工确认状态信息，所述审计记录模块记录所述人工确认状态信息。

15、进一步的，所述改写与拦截模块包括改写单元、拦截单元和人工确认转交单元，所述改写单元用于根据预设的改写模板或规则，对标记为需改写的输出内容进行自动修正，并添加依据引用或风险提示；所述拦截单元用于对标记为禁止输出的内容进行阻断，并触发告警；所述人工确认转交单元用于将标记为需人工确认的输出内容转交至所述人工确认模块；所述改写单元在对所述输出内容进行修正时，将修正前后的内容及其对应的改写规则记录于所述审计记录中。

16、进一步的，所述系统还包括反馈优化接口，用于接收外部输入的执行反馈、来自所述人工确认模块的人工确认结果、异常处理状态或业务指标变化数据，并将所述数据反馈至所述证据匹配模块和所述边界标记模块，以更新所述数据源中的规则或依据；其中，所述规则存储于业务规则库、流程规则库和产品规则库中的至少一个，所述依据存储于知识库和人工确认记录库中的至少一个；所述系统根据所述执行反馈调整所述证据匹配模块的匹配策略和所述边界标记模块的标记阈值。

17、进一步的，所述内容类型识别模块识别的所述业务类型包括事实说明、业务建议、客户提示、风险提醒、产品说明和操作指引；所述证据匹配模块根据不同的所述业务类型，从所述数据源中匹配对应的依据模板和校验规则，所述依据模板定义了所需匹配的依据字段及其来源要求，所述校验规则定义了合规检查项目。

18、进一步的，所述证据匹配模块将所述输出内容拆分为若干原子断言，针对每一所述原子断言，从所述数据源中检索候选证据来源，并从多个维度评估各候选证据来源与对应原子断言之间的关联强度，选取关联强度符合预设条件的候选证据来源作为该原子断言的主证据；所述证据匹配模块基于全部原子断言的证据支撑度进行聚合评估，生成所述输出内容的证据链完整性评估结果，并根据所述评估结果与预设完整性阈值的比较，确定所述输出内容进入后续处理流程的路径。

19、进一步的，所述边界标记模块还包括自适应阈值调节单元，用于通过所述反馈优化接口获取历史合规反馈数据，并根据所述历史合规反馈数据动态调整所述边界标记模块进行责任边界判定时所采用的综合判定阈值；所述自适应阈值调节单元在调整所述综合判定阈值时，根据所述历史合规反馈数据的离散程度抑制调整幅度；所述边界标记模块采用调整后的综合判定阈值对后续输出内容进行责任边界标记。

20、第二方面，本发明还提供了一种金融智能体输出内容证据链校验与责任边界标记方法，所述方法基于前述第一方面所述系统，包括：

21、接收金融智能体待输出的内容及其生成上下文；

22、识别输出内容的业务类型；

23、根据所述业务类型，从至少一个数据源中为所述输出内容匹配输出依据；

24、对所述输出内容中的金融敏感字段进行专项检测；

25、根据匹配到的所述输出依据和所述金融敏感字段的检测结果，为所述输出内容标记责任边界，所述责任边界包括可直接输出、需补充提示、需改写、需人工确认和禁止输出；

26、根据所述责任边界，对所述输出内容执行直接输出、补充提示后输出、改写、转交人工确认或拦截操作；

27、生成所述输出内容的审计记录，所述审计记录至少包括证据来源信息、规则命中信息、边界标记信息、处理动作信息和人工确认状态信息。

28、本发明通过将证据匹配、敏感字段检测、责任边界标记与审计记录整合为统一框架，使输出内容的每一项关键结论均可追溯至对应依据，实现输出内容可验证性的系统性提升；基于证据匹配与敏感字段的综合判定，实现差异化的责任边界标记，使事实陈述、业务建议、风险提示与需人工确认事项之间形成明确的类型化区分与差异化的管控策略；通过结构化的审计记录，为输出过程提供完整的事后可追溯留痕；通过引入执行反馈与处理结果的回流机制，使证据匹配策略与边界标记阈值能够随业务场景持续自适应优化，在不同金融业务场景中保持合规管控的有效性与适配性，最终使输出内容在证据支撑的充分性、合规边界的明确性、风险管控的前置性以及责任归属的可追溯性方面获得系统性的技术保障。

29、有益效果

30、通过实施上述本发明提供的一种金融智能体输出内容证据链校验与责任边界标记系统，具有以下技术效果：

31、(1)通过建立面向金融业务场景的结构化对象模型，将金融业务中涉及的原子要素抽象为具有预设关联关系的结构化对象，并在该统一模型框架下实现证据匹配模块对多源异构数据的统一寻址与关联检索。该对象模型使证据来源的定位从基于关键词匹配的文本检索模式转化为基于对象关系遍历的结构化查询模式，显著提升了证据匹配过程在语义层面的精确性和在复杂业务场景下的可扩展性，同时为审计记录模块中证据来源信息与输出内容的结构化关联存储提供了统一的数据底座。

32、(2)通过在执行链路末端引入反馈优化接口并将执行反馈、人工确认结果、异常处理状态及业务指标变化数据回流至证据匹配模块与边界标记模块，使系统的证据匹配策略和边界标记阈值能够基于真实业务运行结果进行闭环迭代修正。该回流机制使系统具备从人工确认记录中提取新的证据来源、从异常处理结果中更新合规边界规则、从业务指标变化中感知场景漂移的能力，从而在不依赖外部系统重新配置的前提下，实现系统内部知识资产与规则资产的持续积累与自适应进化。

33、(3)通过构建多维证据关联强度的量化评估机制，将金融智能体输出内容与证据来源之间的匹配关系从传统的二元判定细化为连续的多维度量化评估。该机制能够按照输出内容中各原子断言的语义重要性差异进行差异化加权，使涉及收益承诺、审批结论和风险提示等关键敏感内容的断言在证据链完整性评分中获得更高的贡献权重，从而在量化层面有效暴露证据支撑薄弱的环节，为后续责任边界的精细化判定提供可计算的决策依据。

34、(4)通过引入基于历史合规反馈的自适应阈值调节机制，使责任边界的判定阈值不再固化为预设的静态数值，而是能够随系统运行过程中积累的人工审核结果、合规审查结论和客户反馈等历史数据持续动态演进。该机制中引入的波动抑制因子能够确保阈值在反馈数据离散程度较高时保持足够的调整惰性，避免短期数据扰动导致的阈值震荡，使系统的合规管控策略在稳定性与自适应性之间获得平衡，从而在不同金融业务场景和监管环境下均能保持责任边界标记的有效性与合理性。