在当前监管部门大力推进金融行业数字化、智能化的背景下，智能审核系统旨在从以下几个方面实现资源整合、信息共享、业务协同，以提高相关部门人员的工作效率和输出质量：针对组织大量复杂的草稿和传统审核流程中的研究和报告输出过程。

从业务流程的角度来看，研究人员组织稿件，撰写研究报告，并将其提交给审稿人。审稿人审查研究报告，伴随着诸如打字或将其传递给下一位审稿人等操作，直到审稿通过。这一过程无法标准化，信息也难以共享。该审核系统可以支持管理者制定审核流程，全程在线。相关人员可以实时监控项目进度，共享关键节点数据，减少信息传递障碍。

从审核本身来看，审查员需要在复杂的稿件中逐一对应每个数据源，并花费大量时间查询第三方数据，以保证数据的准确性。验证过程没有数据沉淀，离线方法效率低，容易出错。验证系统可以通过技术手段在线分析文献内容，智能判断文献中数据与相关公开数据的一致性，自动关联相关稿件内容，保证科研报告与相关稿件内容的一致性，并通过语义分析等技术验证，保证文本标准化。此外，在沉淀文档数据后，它支持手稿可追溯性。核查系统应通过相关技术提供一套完整的文件核查能力，以解决核查人员在核查过程中面临的痛点。

整个系统围绕业务内容进行设计，考虑了数据源、系统核心处理流程、数据落地和存储等几个方面。通过OCR、NLP、智能语言处理等技术对业务人员上传的文件进行分析和存储，完成对验证对象的数据处理，连接第三方数据源。经过分析和清理，获得外部数据支持。

构建工作流引擎，支持业务流程配置，包括人员权限相关管理、验证流程、相关内容管理，涵盖科研人员与审稿人之间的工作流程，支持文件上传、稿件管理、智能审稿、人工审稿、标注、反馈消息通知等功能，实现流程可追溯性，提高流程标准化，保证科研报告输出质量。

对于核心验证功能，集成已解析和结构化的文档，关联已处理的第三方数据，并依赖已配置的业务流程和验证相关规则和需求，系统将自动审核研究报告的上下文一致性、研究报告与草稿的一致性、文本中数据与第三方数据的一致性以及文本内容的规范性。

将各类文档数据结构化存储，结合搜索引擎，实现稿件溯源能力，支持业务人员在海量稿件中，通过系统中简单的关键字信息，筛选出关键文档。