在信息安全领域，“金库式管理”是企业数字安全的坚盾。

 

不同于银行，这里没有金砖，也没有保安，却是企业管控IT资产高风险操作的重要环节。

 

在金库操作过程中，申请理由的合规识别是防范风险的重要手段。

 

为提高合规识别效率和准确性，神州泰岳依托AI技术，创新推出了“金库申请理由不合规检测识别模型”。该模型如同一名“哨兵”，可基于自然语言处理（NLP）技术和双向长短时记忆网络（BiLSTM）算法，实现对金库申请理由的自动化、智能化审核，精准识别出不合规或语义不相关的申请理由。

 

 

图：Bi-LSTM网络结构

 

在真实场景中，这一创新应用表现出优异的性能效果：

 

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识别准确率提升

 

该模型上线后，部分客户测试结果显示，金库申请理由不合规识别的准确率达到了95%以上，相较于传统人工审核方法，准确率提升约10%。

 

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审核效率提升

 

传统的金库申请主要依赖人工审核，一个审核员每天只能审核数百份申请，而AI能够在几秒钟内完成对数千份申请的审核，大大提高了审核效率。以一次大规模的审计为例，该模型在一小时内审核了超过五千份申请，相当于人工审核数天的工作量。

 

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安全隐患减少

 

通过模型的实时监控和自动处理，能有效减少因不合规申请导致的安全隐患并避免潜在的安全事件。

 

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用户体验提升

 

用户在提交申请时，模型会根据申请理由的合规性实时给出反馈，引导用户填写更加合理和详细的申请理由，提升了企业职工整体的合规意识。

 

“金库申请理由不合规检测识别模型”部署于神州泰岳自主研发的Ultra-AIS平台。该平台深度融合AI技术，通过强大的数据处理能力和灵活的模型编排工具，为模型的快速部署与迭代提供了强有力的支持，为企业安全运营提供了高效、便捷的解决方案，推动了企业安全防护能力的全面提升。