某中型律师事务所（150 人，两地办公），专精代理银行金融纠纷诉讼。我们联合某科创板上市集成商，用一套本地私有化的 AI 银行流水鉴定工作流，把律师助理原本 1–2 天的人工核对压缩到 26 秒/账户，94 笔关键可疑交易零漏检，误报率控制在 5% 以内。
每一个结论都要从银行流水里抠证据，这活儿不难，但极其耗时，而且——怕漏。
单个案件的流水核对，律师助理要花 1–2 天。150 人的律所一年约 3000 件案子，四成以上要做流水核对，等于每年上千人天砸在这件重复劳动上。
异常交易的人工漏检率普遍在 5%–15%。对代理金融诉讼的律所来说，漏一笔就是丢一个证据链，可能就是一场官司的胜负手。
律所手里全是当事人的账户隐私，任何数据都不允许上云，签保密协议之前连真实流水都不可能拿出来。
先用形态高度仿真的模拟数据搭原型——6 类场景、12 个账户、709 条流水、94 笔预埋可疑交易当“标准答案”，跑通了再谈。
Excel / CSV / 扫描件 PDF 都支持，扫描件走 OCR 识别
把金融诉讼识别经验做成 0–100 分置信度评分，每笔可疑交易带分数与高/中/低风险等级
只把“拿不准”的中间分段交给本地大模型二次把关，既省时间又守住绝不漏的底线
输出干净的可疑交易清单＋利息核算明细，律师几乎可以直接做诉状附件
在 6 类真实案件场景的仿真数据上，这套工作流跑出了一份让律师“啊哈”的成绩单。更关键的是——整套系统不是黑盒：律师可以填“合规对手方白名单”减少误报，还能拖“严格程度”滑杆，AI 听律师的话，而不是律师迁就 AI。
