领雁科技在过去的一年里，聚焦金融机构内控合规IT解决方案的研发与实施，取得了显著的进展和业务增长。通过数智化内控合规平台的实施，覆盖金融机构的各项业务流程和监管要求，推动业务操作的合规性。通过先进的人工智能技术，帮助金融机构及时发现潜在风险，并提供相应的风险预警和应对建议。同时，根据不同金融机构的业务特点和需求，进行灵活的配置和定制化开发。通过为银行等金融机构提供优质的服务，领雁也积累了丰富的行业经验和成功案例，为内控合规更好的发展奠定了坚实的基础。

某股份制银行内控合规一体化数字管理平台

该项目充分打通一二三道防线信息壁垒，从数据、工具、信息三个层面进行整合，提供互联互通、高效可用的“内控合规一体化管理平台”。通过搭建非现场监测平台，对高风险操作、交易、客户实现事中、及时化的管控与提示;通过建立机构、员工、客户不同层级的合规画像，前瞻化地开展合规、洗钱以及操作风险识别;创新性运用人工智能技术，智能化代替高频、低效人工操作，释放一线人工占用;通过打通内控合规全流程管理，搭建起全面的内控合规管理视图，为管理层提供精准化的决策参考和依据。

包括：问责管理、案防管理、员工异常行为管理、合规风险管理、内控流程管理、操作风险管理、现场检查、非现场监测、内外规管理、整改管理等为一体的综合管理系统。

某沿海城市城商行智能合规管理系统

该系统建成后辅助全行进行合规管理、确立合规检查管理框架、完成规范合规检查体系，同时提供一致性、多视角且相互验证的管理信息，促进各业务条线和管理部门优化业务和管理流程，加强合规风险识别评估、合规检查管理、问题整改管理等，从而实现内部控制、强化信息应用，为管理决策提供有力参考。

包含：合规检查、流程管理、智能化制度管理、统计分析、合规问答、基础管理等功能模块。

某城商行新一代内控合规系统

该项目以提升全行的内控合规与操作风险水平为目标，通过完整的内控合规系统，为各部门、业务线、各级机构提供统一管理平台，整合相关资源支持合规、操作风险及内控管理工作。并以资源共享、数据互通的理念实现一二三道防线共同互补，减少管理部门重复检查和业务部门重复整改的工作，全面管理暴露的问题，避免同一领域解决的问题重复暴露，从而大幅提高风险管控质效，为各机构切实履行合规管控职能提供有力抓手。

包括：监管动态、制度管理、员工行为管理、检查管理、问责管理、操作风险管理、案防管理等功能模块。

某省级农信社员工异常行为管理系统

为加强员工行为管理，该员工异常行为管理系统参照同业先进实践，构建了科学有效的员工行为监测管理框架和运行机制。该机制结合实际情况梳理了员工异常行为管理要点，明确了各部门在监测管理中的职责，并建立了线上工作管理机制流程。系统以员工账户风险行为监测为核心，整合多维数据，通过技术手段开发排查模型，对员工行为进行动态评分和预警。风险名单经专职人员确认后，下发至相关负责人处理，形成闭环管理。系统支持人工分析和自动报告，提供多维统计看板，便于管理层掌握风险情况。此外，系统可调阅员工交易明细、图谱关联等记录，提供审计证据，并接入短信和邮件平台，确保信息及时传递。

某领先农商行员工行为管理系统

该系统考虑行方未来经营战略调整、组织架构变化等需求，合理进行数据架构及数据模型的先进性设计，以保证在未来一段时期内持续有效支撑行方业务发展需求。并通过咨询服务，对行方员工行为管理工作等现状进行调研，以同业先进经验为行方提供系统规划、制度建设等可行性建议。通过该系统建设，满足不同部门和机构的业务需求，以及风险数据处理的全业务流程的规范化规范化管理，可视化建模工具进行模型研发和校验，全面展示不同条件下员工行为风险情况，以及对触发风险规则的业务信息进行核查，并跟踪整改和责任追究等功能。

包括：工作台、系统管理、数据管理、模型管理、监测预警、画像管理、案防工作管理、员工违规积分管理等。

实施优势

知识积累

根据各类银行系统特点、数据特点、管制规范，充分利用在实施项目中积累的知识库，按照银行的要求和期望提供符合行方实际应用条件和应用环境的内控合规系统。

专业咨询

结合国际领先银行在合规管理方面可以为国内银行提供的借鉴，基于多年国内银行内控合规数字化建设经验，并整合多家主流咨询厂商的合作经验，在数智化内控合规平台建设初期，可为银行等金融机构提供咨询服务，根据银行实际需求进行整体规划与分期建设，形成管理标准统一、风险轨迹口径统一、工作联通的综合内控合规管理。

制度智能解析

基于大数据、人工智能、大模型等技术，建立制度标签体系，通过智能解析及切片，实现制度结构化处理，多维度制度标签设计，对内外部制度等全面数据进行主动捕捉、内化、智能解析，形成制度知识图谱。具体应用时，以知识库、标签库、特征库等驱动，辅助工作人员进行文件提炼、自动检索、合规审查等工作，更直观的获取所需信息，以此推动“监管合规”到“科技合规”转变。

可视化模型

根据行内风险监控要求或外部监管要求形成风险监测目标，结合业务知识、风险监管经验、风险预警经验和相关的数据逻辑关系，在模型配置平台上配置风险预警模型(包括风险监测型、指标模型、风险查证模型)，完成模型的配置、验证、发布及模型生命周期的全程管理。

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