合规团队需要的不是「会读文档的模型」，而是把身份数据抽进固定 schema、按政策校验，并在不安全自动放行时升级给人。
开户与定期复核仍意味着收集证件、地址证明、企业文件与筛查结果——再有人手动录入并判断档案是否齐全。
政策纸面上清楚，执行上模糊。分析师对边缘案例判断不一。证据散落在邮件、文档库和只存最终结论的核心系统里。
监管关心路径：收集了什么、检查了什么、谁覆盖了什么。自由文本聊天记录不是控制措施。
能跑既定 KYC/AML 流程的智能体系统：接入材料、按 schema 抽取身份属性、跑确定性政策与筛查步骤，在置信度不足或硬规则失败时开人工案件。
模型有边界。它不凭感觉发明风险评级。评分与通过/失败来自你们认可的规则与筛查服务——或在合规签字后由我们接入。
每一步写审计记录：源文件、抽取字段、校验结果、审核动作与最终处置。
Sense：接收开户包或定期复核触发；分类文档类型；在允许时从核心系统拉既有客户数据。
Reason：抽取并做 schema 校验；按客户类型对照必备证据清单；调用筛查/制裁 API；套用你们的升级矩阵。
Rock：在 CRM 或 KYC 平台更新案件状态；分派带上下文的分析师任务；按政策保留日志。
低质量扫描与多语言证件。关键字段（姓名、出生日期、证件号）的字段置信度与双录，比干净样张上的漂亮演示更重要。
年中政策变更。要求写成可版本化配置——而不仅是 prompt——合规才能审变更。
高风险客群过度自动化。有些客户类型必须过人；系统强制执行，而不是商量。
系统收集并抽取身份证据，执行你们的 KYC/AML 检查，把例外路由给分析师，并留下审计路径。智能体执行流程；通过、失败与升级仍由合规政策定义。
流程贴合产品时，成品 KYC 工具很强。当政策、系统或证据类型装不进标准产品，或需要在你们已有系统上编排时，我们负责建设。常见答案是两者并用：用筛查厂商，自己拥有外围流程。
抽取对准固定 schema。格式非法即校验失败。关键字段可要求多源一致或人工确认。政策定义的证据清单不齐，不得标完成。
可以。我们接入案件与客户的主系统。智能体不是第二个 CRM，而是在你们流程下填写并推进案件的执行层。
按角色权限、高风险路径人审、可版本化政策规则、可复现日志，以及案件误关时可重开。只会抽一张护照照片的演示不算。
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