"报告期内无环保处罚"
第 42 页原文：报告期内，公司严格遵守国家环境保护相关法律法规， 未发生重大环境违法违规事件，不存在因环保问题受到行政处罚的情形。
表述完整、语气笃定、格式规范——一份看起来毫无破绽的合规声明。
全国人工智能应用创新大赛 · 金融领域 · 路演演示
把一份晦涩的 ESG 报告，
压缩成一次精准的 AI 风险扫描。
面向银行信贷审批场景，用四个智能体并行交叉验证，把 ESG 报告里的定性表述， 还原成可量化、可溯源、可复核的信用风险信号——一页纸，签得下字。
多智能体就绪
等待载入报告文本
耗时：—
在线 AI 引擎 + 本地规则兜底 · 断网可降级运行
待载入
01 章节切分
02 条款匹配
03 冲突检测
04 评分与摘要
一份报告，两套叙事
企业自己写的，和监管实际开出的，从来不是同一件事。 信贷审批要签的字，不能建立在一句"本公司高度重视环境保护"上。
19 份罚单 · 6.57 亿元补税
同期公开监管信息：累计 19 份环保与安全类行政处罚决定书， 单笔最高 320 万元；税务机关追缴税款及滞纳金合计 6.57 亿元。
两份材料都在公开渠道可查，但它们在信贷审批桌上，从来没有被放在一起看。
行政处罚决定书 · 19 份
覆盖 2021—2023 三个报告年度，涉及大气排放、固废处置、安全生产三类事项， 其中 6 份发生在报告披露期内。
税务追缴 · 6.57 亿元
税务机关补税及滞纳金合计 6.57 亿元，涉及 3 个会计年度， 占最近一期净利润的 11.4%。
第三方审计 · 保留意见
审计机构对 ESG 相关科目出具保留意见， 报告正文"审计情况"章节未对该事项作任何说明。
*注：案例数据基于公开监管处罚公告与财报整理，仅用于系统演示，不构成投资建议。
我们把问题带到了审批桌上
基于公开信贷业务研报与行业资料，梳理制造业客户授信场景下的典型痛点。 下面三张卡片，是资料梳理后归并出的三条共性现象。
场景：制造业客户授信审批
对公授信审批与风险控制环节，需在有限时间内完成对客户 ESG 材料的 完整性核验与风险归因，作为额度核定与贷后跟踪的辅助依据。
行业普遍现象：ESG 报告往往是最厚、但复核率最低的那份附件。
核心痛点：厚而不重
一份 ESG 报告平均 120 页，真正影响授信结论的条款不足 5 页； 处罚信息散落在附注与第三方公示中，人工交叉比对通常需要 3—5 个工作日，且难以逐条留痕。
行业共性：材料越厚，复核反而越难做深、做全。
业务期待：一页可签字
希望以分钟级时间拿到一页可直接归档的风险摘要， 并且每一条结论都能回跳原文页码——要的不是结论本身， 而是能复核、能负责的结论。
业务诉求：结论要短，依据要长，且随时可以核对。
四个数字，说明它做了什么
不堆功能清单，只交代清楚：这套系统由什么组成、覆盖了多少材料、 沉淀了什么资产、以及它对"可溯源"这件事的底线要求。
3
大模块
规则引擎、知识库、多智能体协同调度，三块拼成一次完整扫描。
50+
报告样本
覆盖钢铁、化工、电力、建材等高碳行业的公开 ESG 与可持续发展报告。
1
个知识库
政策法规、监管处罚、碳排放核算方法统一沉淀，随查随用，不重复造轮子。
0
信息断链
每一条风险结论都绑定原文页码与段落，点得开、看得见、复核得了。
这不是一个 AI，是四个 AI 在开会
单个模型会顺着报告的叙事往下读；四个分工明确的智能体同时读、互相质疑， 才能把"声称"和"事实"这两条线真正分开。
解析 Agent
PARSE版面还原、表格抽取、页码锚定。把 PDF 里的每一个数字， 连同它所在的章节标题一起搬进结构化字段。
检索 Agent
RETRIEVE在政策法规库、监管处罚库、行业基准库里召回相关条目， 给每一条自述找到可对标的外部事实。
验证 Agent
VERIFY把"企业声称"与"外部事实"逐条比对，标记冲突等级， 并给出保守、中性、激进三种口径下的风险判断。
生成 Agent
GENERATE输出一页式风险摘要，附原文出处与置信度， 格式对齐信贷审批归档要求。
溯源看板：每条结论都有出处
左边这张折线，是风险信号沿报告章节的密度分布；右边这个韦恩图， 展示"企业自述"与"监管记录"之间真正能交叉验证的那一块。
漂绿风险信号 · 章节分布
横轴：章节序号 / 纵轴：信号密度
风险信号密度
高亮章节（环境责任 / 附注）
可交叉验证范围
韦恩图 · 集合重叠
报告自述条款
监管公开记录
四步，从一份 PDF 到一页结论
上传、扫描、验证、建议——四步之间有明确的交接物， 每一步的输出都能被下一步复核。
上传
拖入 ESG 报告文本，系统自动完成章节切分与条款抽取， 在线模式走 AI 引擎，断网时走本地规则引擎。
已解析 120 页 · 48 张表格
扫描
四个智能体并行开跑，条款级抽取与外部信息召回同步进行， 输出一份带置信度的条款覆盖度评分。
扫描耗时 — 秒
验证
五个维度交叉比对，任何一条低于阈值的维度， 都会在摘要里被单独拎出来，附上原文与外部事实。
最低维度 — 分 · 已标记冲突
建议
输出一页式授信建议：AI 召回条款数与人工抽检基线并列呈现， 差异部分单独列出，交由审批人裁决。
多召回 — 条风险条款
四层架构，每层只做一件事
从数据到应用，中间隔着的不是黑箱，是两层可以被单独验证的中间件。
数据层
- 政策法规库
- 监管处罚库
- 行业基准库
- 报告原文库
智能体层
- 解析 Agent：版面与表格
- 检索 Agent：多库召回
- 验证 Agent：冲突标记
- 生成 Agent：摘要输出
校验层
- 规则引擎：硬性红线
- 置信度评分
- 人工复核队列
- 版本与留痕
应用层
- 一页式风险摘要
- 原文页码溯源
- 授信建议口径
- 归档与导出
四个可被检验的指标
不谈"智能"，只谈覆盖率、准确率、可溯源率和单位成本。
50
份
已解析 ESG 报告
87
%
条款识别准确率
100
%
结论可溯源率
0.8
元 / 份
单份扫描成本
六个功能，都指向同一件事：可复核
功能列表不按"技术含量"排，按"审批人能不能复核"排。
版面级解析
保留原始双栏版面、表格结构与脚注层级，不做"拍平"处理， 确保抽取结果与原文位置一一对应。
条款级溯源
每一条结论都绑定页码、章节与原文片段， 点击即可回跳，复核路径不超过两次点击。
交叉验证
"企业声称"与"监管记录"逐条比对， 冲突项单独列出，不做自动合并，不替审批人下结论。
风险评分
五维雷达评分配合置信度区间， 分数下面永远跟着"依据是什么"，而不是一个孤零零的数字。
一键摘要
输出对齐信贷归档格式的一页纸， 可直接并入授信报告，也可以整段复制进会议纪要。
双引擎兜底
在线调 DeepSeek，断网切本地规则引擎， 全部图表为纯 SVG 手绘，弱网、内网隔离环境下均可完整演示。
试试问 AI
* 在线模式由 DeepSeek 实时回答；断网或未扫描时，回退到本地轻量化引擎（Sandbox Mode）。
等待提问……
六条可以被当场验证的承诺
以下六条，全部可以在演示现场逐条验证，不需要额外环境。
01
在线模式由 DeepSeek 实时分析；断网或弱网环境下自动切换本地规则引擎，功能完整可演示。
02
雷达图、仪表盘、柱状图、环形进度条、折线图、韦恩图全部为纯 SVG 手绘，不依赖任何图表 CDN。
03
3D 拓扑图在移动端或依赖加载失败时自动降级为静态 SVG，演示不会因为网络问题中断。
04
每一条风险结论都标注原文页码与段落，人工复核路径最多两次点击。
05
演示中使用的数据来源于公开监管信息与模拟报告，仅用于展示方法，不构成任何投资或授信建议。
06
匿名盲审：全站不出现任何真实姓名、学校名称与真实邮箱地址。
数据底座
扫描能力建立在下面这些数据源之上，每一个标签背后，都是一份可检索的结构化条目。
政策法规
环保处罚
安全生产处罚
税务追缴
碳排放核算
ESG 披露准则
行业基准值
供应链审查
第三方审计意见
绿色信贷指引
气候风险
社会责任
治理结构
排污许可
能耗双控
环境信息披露
关联交易
合规声明
历史处罚频次
行业对标
异常表述识别
置信度评分