7989f3a159
后端新增风险图谱算法模块、风险观察与反馈服务、规则 DSL 校验器和可解释性引擎，完善系统仪表盘和财务仪表盘统计， 优化 agent 运行和编排执行链路，清理旧开发文档，前端新增 系统趋势、负载热力图等多种仪表盘图表组件，完善操作反馈 对话框和工作台日期选择器，优化报销创建和审批详情交互， 补充单元测试覆盖。
4.6 KiB
4.6 KiB
公开竞品资料校准与自有算法映射
更新日期：2026-05-30
资料边界
本文件只使用公开资料做产品能力和方法论校准，不推断竞品内部算法实现。 X-Financial 的落地实现必须以自有数据、本体、规则中心、风险观察池、反馈池、 决策追踪和可回放测试为准。
公开资料来源：
用友公开资料校准
端到端费控链路
公开资料覆盖事前申请、商旅预订、智能识票、自动报账、移动审批、智能收单、 智能审核、自动核算、结算、分析、电子归档等环节。
X-Financial 映射：
- 用
ObjectCentricEvent建立申请、预订、报销、审批、付款、归档、复盘事件。 - 用
RiskObservation承接每个阶段产生的风险结论。 - 用
RiskDataLineage记录每条结论引用的单据、票据、规则、本体和 AgentRun。
规则模板、预算刚柔控制、信用抽审、商旅推荐
公开资料中可借鉴的能力包括规则引擎/规则模板、预算事前事中控制、刚性/柔性 控制、信用管理与抽审规则，以及基于出发时间、目的地、差旅标准和多供应商比价 的商旅推荐。
X-Financial 映射：
PolicyTemplateLibrary：把制度条款沉淀为按场景、本体实体、费用类型和角色 绑定的规则模板族。PreControlRecommender：在提交前给出预算、差标、商旅供应商、住宿和交通 标准建议。RiskSamplingPlanner：结合风险分、员工画像、信用等级、历史误报率和反馈 标签，生成抽审策略、阈值和回放桶。ProfileBaselineUpdater：定期更新员工、部门、供应商、费用类型基线，为信用 抽审和预算柔性控制提供自有画像数据。
合思公开资料校准
AI 审核与人机共审
公开资料强调 AI 先完成规则型检查、风险标记和建议输出，再由财务处理异常、 灰区和制度优化。X-Financial 不应让 AI 直接替代规则中心，而应把 AI 产出转成 可解释、可审计、可回放的风险观察。
X-Financial 映射：
HumanInLoopAutomationGate：按置信度、风险等级、证据来源数、历史误报率和 数据质量决定自动放行、辅助、人工复核或候选观察。DecisionTrace：保留输入、命中行、贡献项、不确定性原因和解释模板。RiskObservationFeedback：把确认、误报、忽略、补件、升级、候选规则来源 转为闭环样本。
多凭证校验与时空推理
公开资料中，多凭证校验覆盖报销单、发票、水单、订单、小票、合同、行程等材料； 时空校验覆盖消费时间、地点、轨迹、行程逻辑和异常地点。
X-Financial 映射：
MultiEvidenceReconciler：把单据、发票、附件、流水、合同、行程和事前申请 统一成证据项，输出字段一致性和缺失项。SpatioTemporalRiskEngine：基于发生时间、提交时间、明细时间、地点、行程、 开票地点和供应商地点构造时空一致性信号。RiskDataQualityGate：证据不足或字段缺失时封顶风险分，避免低质量数据触发 强结论。
转成 X-Financial 自有壁垒
竞品资料只作为能力校准。真正不可复制的部分必须沉淀在以下资产中：
- 自有财务本体：场景、意图、实体、约束、风险信号、权限、置信度。
- 自有对象中心事件日志：每个报销和风控过程可回放。
- 自有画像基线：员工、部门、供应商、费用类型、规则、制度条款长期演化。
- 自有反馈池：人工确认、误报、补件、升级和候选规则来源。
- 自有回放集：正样本、负样本、反事实样本、噪声样本和历史误报样本。
- 自有解释资产：证据链、制度条款、相似案例、贡献项、决策追踪和数据血缘。
因此，后续实现原则是：不复制竞品页面、术语和流程包装；只吸收公开资料中可验证 的能力方向，并转译为 X-Financial 的结构化数据、确定性算法、人工反馈和回放测试。