合规检查 Agent¶

项目背景与目标¶

企业合规要求日益严格，数据安全、反垄断、广告法、劳动法、税务等领域的合规检查工作量大且专业性强。传统人工合规检查依赖法务人员逐项核对，效率低、易遗漏、标准不一。一次合规检查可能涉及数百项规则，跨部门协作成本高。智能合规检查 Agent 通过规则引擎 + LLM 自动化检查业务材料、流程、文档，输出风险报告与整改建议。

本项目目标是构建一个企业合规自动检查 Agent，支持多领域合规检查，输出规则匹配、风险评估、整改建议、合规报告。

需求分析¶

检查领域： 1. 数据合规：个人信息收集合法性、隐私政策、数据出境 2. 广告合规：虚假宣传、极限用语、医疗广告限制 3. 劳动合规：劳动合同、社保、工时、解除程序 4. 税务合规：发票、申报、抵扣、关联交易 5. 反腐败：商业贿赂、利益冲突、礼品申报

核心能力： 1. 规则匹配：将业务材料与合规规则自动匹配 2. 风险评估：量化合规风险等级 3. 整改建议：给出具体整改措施 4. 报告生成：输出结构化合规报告 5. 持续监控：定期巡检与变更触发检查

技术选型说明¶

模块	技术方案	选型理由
Agent 框架	LangGraph	多领域检查流程
规则引擎	Drools / 自研 DSL	合规规则标准化执行
LLM	Qwen-Max	材料理解与建议生成
法规库	向量检索	法规条文检索
知识图谱	Neo4j	合规义务-业务-风险关系
后端	Spring Boot	对接企业系统
数据库	PostgreSQL + Elasticsearch	检查记录 + 材料检索
调度	XXL-Job	定期巡检任务

架构设计¶

flowchart TD
    SRC[业务材料/流程] --> ING[材料接入]
    ING --> AGENT[合规检查 Agent]
    AGENT --> RULE[规则引擎]
    RULE --> RDB[(规则库)]
    AGENT --> LAW[法规检索]
    LAW --> LDB[(法规库)]
    AGENT --> KG[合规图谱]
    KG --> NEO[(Neo4j)]
    AGENT --> RISK[风险评估]
    RISK --> SCORE[风险评分]
    AGENT --> SUG[整改建议]
    SUG --> LLM[LLM 生成]
    AGENT --> REP[合规报告]
    REP --> DASH[合规看板]
    SCHED[定期巡检] --> ING
    ALERT[风险告警] --> MGR[合规管理人员]

关键模块实现思路¶

模块1：合规规则引擎¶

合规规则结构化表达，使用 DSL 描述条件与后果，便于法务维护。规则包含：适用场景、检查条件、风险等级、法规依据、整改建议。

COMPLIANCE_RULE = {
    "id": "ADS-001",
    "domain": "广告",
    "condition": "contains_any(text, ['最', '第一', '国家级', '最佳'])",
    "risk_level": "high",
    "law_ref": "广告法第九条",
    "advice": "去除极限用语，改为客观描述"
}

规则引擎批量执行，每条材料匹配所有适用规则。规则支持版本管理，法规更新时同步修订。

模块2：材料理解与法规检索¶

业务材料多样（合同、广告文案、隐私政策、员工手册），LLM 理解材料语义，提取检查要素。法规库按领域分类（数据、广告、劳动、税务），向量检索定位适用法规。

def check_material(material, domain):
    rules = load_rules(domain)
    elements = llm_extract_elements(material, domain)
    results = []
    for rule in rules:
        if rule.matches(elements):
            results.append({"rule": rule.id, "risk": rule.risk_level,
                            "evidence": rule.evidence(material)})
    return results

模块3：合规知识图谱¶

构建"合规义务-业务场景-风险点-法规"知识图谱。例如：数据出境场景 → 义务（安全评估/标准合同）→ 风险（未评估即出境）→ 法规（数据出境安全评估办法）。

图谱支持关联推理：识别一个业务场景涉及的所有合规义务，避免遗漏。新法规发布后图谱节点更新，影响范围自动传播。

模块4：风险评估与整改建议¶

风险评分综合考虑：违规严重程度、发生概率、影响范围、历史记录。输出风险等级（高/中/低）与量化评分。

def assess_risk(violation, context):
    severity = SEVERITY_MAP[violation.rule.risk_level]  # 1-5
    probability = estimate_probability(context.history)
    impact = context.affected_scope
    score = severity * probability * impact
    return {"score": score, "level": score_to_level(score)}

整改建议由 LLM 生成：具体整改措施、责任部门、时限建议、验证方法。建议须可执行，引用法规依据。

模块5：合规报告与持续监控¶

合规报告结构化输出：检查范围、发现问题、风险等级、整改建议、合规得分。报告按管理层/执行层分级呈现，管理层看汇总，执行层看明细。

持续监控采用定期巡检（月度/季度）+ 变更触发（新业务上线、法规更新）双机制，确保合规状态持续受控。

核心流程详解¶

专项检查流程： 1. 选择检查领域与范围 → 接入业务材料 2. 规则引擎批量匹配 → 标记违规项 3. 法规检索确认依据 → LLM 生成整改建议 4. 风险评分 → 按等级排序 5. 生成合规报告 → 推送责任部门 6. 整改跟踪 → 验证整改效果 → 闭环

定期巡检流程： 1. 调度任务触发 → 自动采集最新材料 2. 增量检查（仅新增/变更部分） 3. 风险趋势分析 → 与历史对比 4. 异常告警 → 推送合规管理人员 5. 季度合规健康度报告

部署与优化建议¶

规则治理：法务团队维护规则库，变更走审核流程
法规同步：关注监管动态，新法规及时转化为规则
误报治理：收集误报样本，优化规则条件
业务集成：嵌入业务流程节点（如广告发布前检查）
培训：基于检查案例生成合规培训材料
分级授权：敏感检查结果按权限分级访问

常见问题与解决方案¶

问题	原因	解决方案
规则覆盖不全	合规要求动态变化	法规订阅 + 规则持续补充
误报率高	规则条件粗放	规则细化 + 上下文判断
材料格式杂	来源多样	统一接入层 + LLM 兜底解析
整改不落地	建议太抽象	具体措施 + 责任人 + 时限

扩展方向¶

合规培训：基于检查结果推送个性化培训
供应商合规：延伸检查供应链合作伙伴
跨境合规：GDPR、CCPA 等多法域支持
合规预警：监管动态监测与影响评估