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资讯 行情邮件处理，是银行资管、托管和运营人员的一项日常工作。几十封邮件看下来，光是打开附件、查找并录入数据，就要花费不少时间。
《DeepBot企业应用实践》系列，将从具体业务场景出发，展示AI如何进入日常工作流程。第二期，我们以银行行情邮件处理为例，看DeepBot如何读取邮件和附件、整理关键数据、辅助产品匹配，并把异常内容交给业务人员复核。
行情邮件处理的三大挑战
附件形式多：同一封邮件中，正文和多种附件可能同时包含所需信息。压缩包还可能出现中文文件名乱码、文件嵌套等问题，增加提取难度。
业务规则细：普通行情、特殊时点行情有不同要求，净值口径也需要区分。业务人员还要核对产品别名和证券代码，准确整理行情日期、类型、产品、指标和数值。
异常核对难：处理状态如果只显示“成功”或“失败”，很难判断问题出在附件解析、规则判断、产品匹配还是字段检查。修改结果时，还要保留原始依据和确认记录。
破局解法：把重复整理交给DeepBot
这次，我们尝试用DeepBot 分担行情邮件处理中的重复工作。业务人员一次上传多封邮件后，系统逐封建立任务，读取正文和附件，再按照业务规则提取行情信息、匹配产品、检查字段。
依托DeepBot搭建的行情邮件处理平台，具备三项核心能力：
- 批量整理：逐封建立任务，集中展示处理进度、任务详情和待复核内容。
- 智能识别：读取正文、表格、PDF文档和图片，提取行情信息，并结合产品库辅助匹配产品。
- 复核留痕：无法确定的内容交给业务人员复核，确认后的结果整理成表，并保留来源、判断依据和确认记录。
安全边界：不让系统自行补猜
行情邮件中包含客户、产品等业务信息，整个处理过程在内网环境中进行。针对邮件附件，系统对文件上传、压缩包解包和访问路径设置安全限制。对于无法确认的结果，系统会提示业务人员复核，确认后再进行后续处理。
先看两个场景演示
以下为行情邮件处理平台演示Demo。案例一：先处理这一批邮件业务人员一次上传多封邮件后，系统会逐封处理，并显示每封邮件的进度。打开具体任务，可以查看处理详情和待复核内容。批量上传行情邮件，查看处理进度、任务详情、待复核内容和导出结果。
[视频] 请前往原文观看
应用价值：减少逐封打开邮件、下载附件、抄录产品净值等重复操作。
案例二：再看看附件里的数据
当行情信息放在PDF 文档、PNG图片或扫描件中时，系统会按文件类型读取内容。PDF文档按页提取文字；图片通过文字识别服务提取文字、表格和原始位置，并保留文件名、页码等来源信息。无法可靠读取的内容，会记录失败原因并进入人工复核。
系统读出内容后，会核对产品名称、别名和编号。遇到无法唯一确定的情况，业务人员可以使用“智能匹配”，由大模型在候选产品中辅助判断，仍无法确认时，再由业务人员进一步核对。
打开包含文档和图片附件的行情邮件，查看识别内容、候选产品和原始依据，再由业务人员确认。
[视频] 请前往原文观看
应用价值：系统先完成附件识别和初步匹配，业务人员可以把核对重点放在解析失败、产品冲突和证据不足的内容上。
从附件识别到业务结果，DeepBot如何实现？
行情邮件处理需要从不同格式的材料中提取数据，再判断数据属于哪只产品、是否符合业务规则。文字识别完成后，还需要结合具体业务进行校验。
这次展示的是基于DeepBot快速搭建的行情邮件处理平台原型。DeepBot作为智能体引擎，为平台提供Agent服务，邮件和附件经过解析或文字识别后，由智能体结合业务规则校验识别结果，再进入产品匹配、字段检查等环节。
为了让处理过程按照既定步骤进行，我们将材料读取、字段提取、产品匹配和结果检查等关键步骤通过DeepBot Skill固化为工作流。开发者可以通过 Python 脚本编排流程，在需要理解材料或辅助匹配产品时调用大模型，遇到无法确定的内容，则交由业务人员复核。
从行情邮件到开户材料
资产托管客户调研还提到了另一类相似问题。客户开户时需要进行受益人识别，但各家客户提交的信息采集表并不一致。业务人员既要检查信息是否完整、填写是否正确，也要结合不同业务品类，按人行相关要求完成识别。
据调研反馈，业务人员每天要处理几十笔相关业务，约需一到两个小时。这类工作同样需要先整理格式不一的材料，再按明确要求逐项核对。系统可以先整理表格内容，提示缺失和不一致之处，再由业务人员作出最终判断。
在这些工作中，DeepBot可以协助完成重复的信息整理，保留后续核对所需的依据，让业务人员把更多精力用在需要判断的具体问题上。
下一次，让 DeepBot 接什么活？
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