Spectra：基于规则的LLM流水线实现KYC文件自动处理

arXiv:2609.25474v1 公告类型：新发布 摘要：资本市场的了解你的客户（KYC）入职流程要求分析师手动对文档进行分类、从异构来源中提取结构化数据，并依据复杂的监管政策验证合规性。该流程每位客户都需要耗费大量分析师时间，由于各环节顺序交接，端到端入职周期往往长达数周。在本研究中，我们分析了一个入职流程，发现其由多个可重复的组件构成，非常适合 AI 自动化。因此我们提出了一种重构后的工作流程，使其更易于自动化：将传统的四方流程整合为两方，由这两方分担大部分工作并可一并实现自动化，从而消除了会累积延迟的中间交接环节。为实现剩余步骤的自动化，我们推出了 Spectra——一个 AI 辅助的文档处理平台，它将结构化的规则引擎与基于 LLM 的分类、提取和验证 Agent 相结合。规则引擎将合规政策编码为可查询的数据库，从而实现有针对性的上下文注入，在减少 token 使用量的同时提升提取精度。该系统并非采用单一的整体提示词，而是将文档处理分解为相互隔离、可审计的阶段，每个阶段独立优化，并可追溯至具体的政策条款。在对真实 KYC 文档的评估中，Spectra 实现了 100% 的分类准确率和 89.4% 的提取准确率。人工审核负担降低了 96%。