核心中的核心算法

# 财务行为图谱风险引擎

这套算法不是单一模型，而是把专有本体、对象中心事件日志、财务行为图谱、画像基线、规则命中、人工反馈和可回放评测集组合成一套持续进化的风险控制系统。它的目标不是“给一个风险分”，而是解释清楚谁异常、哪里异常、依据是什么、历史如何处理、现在应该怎么做。

5
不可复制资产
专有本体、事件日志、反馈池、人机共审、回放评测。
8
第一版风险信号
重复票据、超标准、预算超额、附件缺失等。
10+
算法模块
本体、实体解析、过程挖掘、图特征、异常检测。
1
统一产物
所有风险最终沉淀为 `RiskObservation`。

## 不可复制壁垒

复杂算法本身可以被模仿，真正难复制的是长期运行中积累的语义、过程、反馈和评测资产。
Core Barrier
1

### 专有财务语义本体

把制度条款、费用类型、风险信号、审批场景、预算科目和票据要求归一为公司自己的语义协议。

2

### 对象中心事件日志

把申请、预算、票据、审批、付款、归档、复盘统一沉淀为可回放事件。

3

### 风险观察反馈池

每条风险都有证据路径、规则命中、画像偏离、图谱异常、人工结果和算法版本。

4

### 人机共审行为数据

记录采纳、驳回、补件、退回、升级审批、标记误报和候选规则生成。

5

### 可回放评测资产

用同一批历史单据、本体版本、规则版本、算法版本和反馈标签评估新算法。

结论：别人可以复制页面、名词和公开算法，但复制不了真实审批过程、公司制度语义、历史处理结果和长期回放集。算法壁垒必须从第一天开始沉淀这些资产。

## 总体架构

整体架构分为语义、事件、图谱、画像、推理、观察、反馈七层。每层只解决一个问题，避免规则中心、图谱引擎和数字员工职责混乱。
Seven Layers
语义层

#### 本体解析

识别场景、意图、费用类型、风险信号、约束条件。

#### 制度条款

把制度转成可引用、可版本化、可匹配的条款。

#### 标准词典

统一供应商、费用类型、票据类型和风险信号。

事件层

#### 业务事件

申请、提交、上传票据、审批、退回、付款、归档。

#### 多对象日志

一个事件同时绑定单据、票据、员工、供应商和预算。

#### 运行追踪

关联 AgentRun、数字员工任务和工具调用结果。

图谱层

#### 节点

员工、部门、供应商、票据、单据、制度条款、规则。

#### 边

提交、包含、使用票据、关联供应商、命中规则。

#### 证据路径

形成可展示、可审计、可回放的风险解释链。

推理层

#### 规则命中

确定性规则提供强证据，仍由规则中心治理。

#### 画像偏离

员工、部门、供应商和费用类型的同类基线。

#### 图谱异常

供应商集中、重复票据、审批链异常、时空冲突。

反馈层

#### 人工确认

采纳、误报、忽略、退回、补件、升级审批。

#### 离线回放

用历史样本评估规则和算法版本。

#### 候选优化

生成规则候选、制度更新候选和抽审策略调整。

## 本体与风险图谱桥接

本体不是一个辅助字段，而是风险图谱的语义骨架。它决定节点类型、边类型、规则适用范围、风险信号口径和看板聚合维度。
Ontology First

### 本体输出最小协议

    ontology_parse_id
    ontology_version
    domain
    scenario
    intent
    entities
    constraints
    risk_signals
    confidence

### 图谱节点标准字段

    node_type
    ontology_type
    canonical_key
    canonical_id
    source_object_type
    source_object_id
    ontology_parse_id
    ontology_version

本体实体 | 图谱节点 | 作用 | 示例
--- | --- | --- | ---
`expense_type` | 费用类型节点 | 统一规则范围、画像基线和风险看板聚合。 | `hotel`, `travel`, `entertainment`
`risk_signal` | 风险信号节点 / 风险观察 | 把“住宿超标”“酒店超标”等近义说法合并。 | `accommodation_standard_deviation`
`document_type` | 单据、票据、合同、流水 | 支撑多凭证一致性校验。 | `invoice`, `payment_record`
`policy_clause` | 制度条款节点 | 让风险结论能引用制度依据。 | 差旅住宿标准第 3 条
`vendor` | 供应商 / 商户节点 | 支撑供应商集中、别名归一、关联交易识别。 | 上海某酒店管理有限公司

关键约束：图谱边必须来自白名单，例如 `submitted`、`uses_invoice`、`paid_to_vendor`、`matches_policy_clause`、`triggered_rule`。数字员工不能自由创造运行时边类型。

## RiskObservation 是唯一风险产物

规则命中、画像偏离、图谱异常、制度条款和人工反馈最终都必须合成风险观察。它是单据详情、工作记录、风险看板和算法回放的统一事实表。
Single Output

### 输入

- 本体解析结果
- 规则命中结果
- 画像基线偏离
- 图谱关系异常
- 历史反馈和相似案例

### 输出

- 风险分和风险等级
- 证据链和制度依据
- 建议动作和自动化模式
- 算法版本和置信度
- 人工反馈状态

### 用途

- 单据详情解释风险
- 工作记录展示任务产出
- 风险看板聚合态势
- 规则优化和误报分析
- 离线回放和算法评测

### 核心结构

    RiskObservation
      subject_type / subject_id
      risk_type / risk_signals_json
      severity / score / confidence_score
      ontology_parse_id / ontology_version
      domain / scenario / intent
      evidence_items_json / evidence_path_json
      related_policy_clauses_json
      comparable_baseline_json
      suggested_actions_json
      source_type / source_id
      automation_mode / control_stage / control_mode
      algorithm_version / feedback_status

## 风险评分模型

第一版采用可解释加权模型，不用黑盒模型直接给最终结论。复杂模型只提供候选证据，强结论必须能解释。
Explainable Score
risk_score = clip( 0.35 * S_rule + 0.25 * S_anomaly + 0.20 * S_graph + 0.15 * S_policy + 0.05 * S_history, 0, 100 )
S_rule 来自规则中心命中，S_anomaly 来自画像基线偏离，S_graph 来自图谱关系异常，S_policy 来自制度语义，S_history 来自历史反馈。

### 同类基线偏离

deviation = (x - median(peer)) / max(IQR(peer), epsilon) S_anomaly = 100 * sigmoid(k * (deviation - tau))
用于金额、频次、天数、退回率等指标。样本不足时必须记录降级口径。

### 图谱异常分

S_graph = min(100, sum(w_i * g_i))
候选信号包括重复票据、供应商集中、审批链异常、时空冲突和相似单据异常。

分数项 | 证据来源 | 可解释依据 | 是否可单独强拦截
--- | --- | --- | ---
`S_rule` | 规则中心 / 决策表 | 规则版本、命中条件、输入快照。 | 强制度规则可拦截。
`S_anomaly` | 画像基线 | 同部门、同职级、同费用类型分位偏离。 | 不可单独拦截。
`S_graph` | 图谱路径 | 供应商集中、重复票据、异常审批路径。 | 高证据覆盖时可复核拦截。
`S_policy` | 制度条款 | 费用说明、票据、制度条款是否一致。 | 需结合规则和证据。
`S_history` | 人工反馈 | 相似单据退回率、确认率、误报率。 | 不单独拦截，影响权重和门控。

## 证据链如何展示

图谱不要默认展示成全量关系网。产品上要展示小范围、场景化、可解释的证据链。
Evidence Path
员工张三，P8，研发中心
单据差旅报销 4,860 元
票据酒店发票，1,260 元/晚
供应商上海某酒店
基线同级别 P90 为 760 元/晚
制度住宿标准第 3 条
历史相似 12 笔，8 笔退回

### 单据详情

面向审批人，解释当前单据为什么异常、应该怎么处理。

### 工作记录详情

面向管理员，解释数字员工本次任务处理了哪些实体、发现了哪些风险。

### 风险看板

面向财务和管理层，展示整体风险态势、算法效果和抽审结果。

## 深度算法层

这些模块构成算法复杂度，但必须全部回到可解释证据和 `RiskObservation`，不能变成不可审计黑盒。
Algorithm Stack

### 对象中心过程挖掘

把申请、票据、预算、审批、付款、供应商放入多对象事件日志，识别跳步审批、流程绕行、返工循环和付款前异常。

### 实体解析与主数据归一

归一供应商、商户、酒店、银行户名、员工姓名，避免同一主体被拆成多个节点。

### 异构图与时序图特征

计算员工、部门、供应商、票据、规则、制度之间的元路径、中心性、邻域风险密度和关系突增。

### 多模型异常检测组合

组合稳健统计、孤立森林、局部离群、时间突变和周期偏离，但只作为候选风险证据。

### 决策建模与策略即代码

把规则中心的确定性规则拆成决策表、策略运行和决策追踪，保证版本化和可审计。

### 反事实风险建议

给出降低风险分的可执行补救动作，例如补充酒店水单、选择协议酒店或增加预算负责人复核。

### 数据血缘与质量门禁

记录风险观察使用了哪些表、文档、OCR、AgentRun、规则版本和本体版本；低质量数据不触发强风控。

### 可解释与不确定性控制

保存特征贡献、置信度、低置信度原因和人工复核要求，让每个结论都能被复查。

## 人机共审门控

系统不应让 AI 直接通过或驳回单据。自动化必须由置信度、风险等级、证据覆盖、历史误报率和金额影响共同决定。
Human in the Loop
if confidence >= theta_auto and severity <= medium and evidence_coverage >= 2 and false_positive_rate <= alpha: automation_mode = "auto" elif confidence >= theta_semi and evidence_coverage >= 1: automation_mode = "semi_auto" else: automation_mode = "assist"
`assist` 只给建议，`semi_auto` 可半自动但保留抽审，`auto` 只允许低风险、高置信、证据充分、历史误报低的场景。

### 高风险

全量复核，必须展示完整证据链和制度依据。

### 中风险

按风险类型、金额和历史误报率进入抽审。

### 低风险

可进入小比例随机抽审，用于监控漏报。

### 低置信

只生成候选观察，不触发强拦截。

## 产品体现

核心算法不能只存在后端。它必须在用户能理解的地方体现：详情解释单点风险，看板解释整体态势，工作记录解释数字员工产出。
Product Surface
单据详情风险证据链、基线对比、制度条款、建议动作。
工作记录详情任务范围、处理数量、风险观察、异常关系。
风险看板总览、分布、趋势、排行、算法效果。
规则中心规则定义、版本、测试、发布、候选规则审核。
画像详情员工、部门、供应商和费用类型长期基线。

页面 | 用户 | 回答的问题 | 数据来源
--- | --- | --- | ---
单据详情 | 审批人 | 这张单为什么异常，应该怎么处理。 | RiskObservation + evidence_path
数字员工工作记录 | 管理员 | 这次任务处理了什么，产出了什么风险。 | AgentRun + RiskObservation
风险看板 | 财务 / 管理层 | 整体风险态势、确认率、误报率、抽审效率。 | RiskObservation 聚合
规则中心 | 管理员 | 规则如何定义、测试、发布和回滚。 | risk_rules + rule_runs

## 实施路线

第一版不要一次引入全部复杂算法。先打通最小闭环，然后逐步增强图谱、过程挖掘和评测体系。
Execution Plan
建立本体桥接和 RiskObservation

把本体解析、规则命中、画像偏离、图谱路径和人工反馈统一进风险观察模型。

实现第一批 8 个高价值风险信号

重复票据、金额超标准、预算超额、附件缺失、报销发票金额不一致、申请报销不一致、时间地点不一致、供应商集中异常。

落地三个产品入口

单据详情风险证据链、数字员工工作记录详情、分析看板风险看板。

沉淀反馈与回放集

记录人工采纳、误报、退回、补件和升级审批；建立历史样本回放能力。

引入深度算法模块

逐步加入实体解析、对象中心过程挖掘、异构图特征、异常检测组合和反事实建议。

## 参考资料

以下资料用于公开方法论和可借鉴技术来源。内部实现仍以 X-Financial 自有数据、本体、规则和反馈闭环为准。
References

- 用友 YonBIP 财务云智能费控服务白皮书
- 用友数智化财务资料：商旅费控、事项法会计与 AI 能力
- 合思 AI 官网：Agent 与财务审核能力
- 合思企业内控解决方案
- OCEL 2.0 Object-Centric Event Log
- IEEE Task Force Process Mining Manifesto
- Temporal Graph Networks
- GraphSAGE
- metapath2vec
- Heterogeneous Graph Attention Network
- Isolation Forest
- SHAP: A Unified Approach to Interpreting Model Predictions
- OMG Decision Model and Notation
- Open Policy Agent Documentation
- OpenLineage
- Great Expectations Data Validation

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关键算法模块
本体标准化 风险观察池 风险评分 图谱特征 人机门控
核心公式

风险分由规则、画像、图谱、制度、历史反馈五部分组成，所有分量必须有证据来源。

边界原则

规则中心管规则，图谱引擎管风险观察，数字员工管持续运行，风险看板管整体态势。

第一版优先级

先做本体桥接、RiskObservation、8 个风险信号、详情证据链、工作记录详情、风险看板和反馈回放。