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格式多样性：不同银行、不同渠道（网银、柜面、回单）生成的流水格式各异，表格、纯文本、带水印的图片PDF等形态并存。 -
语言与表述灵活性：交易摘要（附言）使用自然语言描述，简写、俚语、行业术语、模糊表述（如“转账”、“消费”）普遍存在，同一语义有多种表达方式。 -
专业性与领域特性：涉及大量金融专属名词、账户编码、特定业务类型（如“银承”、“贴现”）。 -
噪音与变形：扫描件中的识别错误、版式扭曲、无关印章文字干扰等。 -
传统方法（如正则表达式、模板匹配、基于CRF的序列标注模型）严重依赖人工定义规则和特征工程，开发维护成本高，且对未见过的新表述或格式泛化能力差。
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微调（Fine-tuning）：将预训练好的大模型（如BERT、RoBERTa、DeBERTa或金融领域预训练模型如FinBERT）在已标注的银行流水数据集上进行有监督微调，将其适配为序列标注（用于抽取实体，如金额、日期）、文本分类（用于判断交易类型）或阅读理解（通过问答形式定位答案）等下游任务模型。这是当前最主流且效果显著的方法。 -
提示工程与少样本/零样本学习（Prompt Engineering & Few-shot/Zero-shot Learning）：利用如GPT系列等生成式大模型，通过精心设计的自然语言提示（Prompt），引导模型直接生成或识别所需的关键字段内容。这种方式无需或仅需极少量标注样例，展现了强大的泛化与适应能力，尤其适合标注数据稀缺或格式频繁变化的场景。 -
多模态信息抽取：对于扫描件或图片流水，结合视觉大模型（如ViT）与语言大模型，构建多模态理解系统（如LayoutLM、Pix2Struct），同时利用文本、布局、视觉特征进行联合理解，显著提升从复杂版式中抽取信息的准确性。
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强大的语义理解与泛化能力：能理解“向张三转账”、“支付给李四货款”、“张三收款”本质均为“对手方”为“张三”的交易，减少对表面字符串的依赖。 -
上下文感知：能依据上下文消歧义，例如判断“余额”是交易前余额还是交易后余额，识别跨行或跨页的关联信息。 -
减少特征工程依赖：模型自动学习文本中与任务相关的深层次特征，降低了人工设计复杂规则和模板的成本。 -
处理复杂格式与噪音的鲁棒性增强：通过预训练获得的对噪声文本的容忍度，能更好地应对OCR错误或非标准表述。
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对PDF、图像等非结构化文档，使用OCR技术（可结合大模型提升OCR后矫正效果）转化为统一文本。 -
文档结构与字段定位：识别流水文本的逻辑区域（如表头、交易条目、表尾），定位各关键字段的大致位置。大模型可以通过序列标注或目标检测（多模态场景）完成。
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结构化字段：如“交易日期”、“记账金额”、“余额”等，通常格式相对固定，微调后的模型能以极高准确率抽取。 -
半结构化/非结构化字段：如“交易摘要”、“对手方名称”、“对手方账号”。这是大模型最能发挥优势的领域。通过微调或提示学习，模型能理解摘要中蕴含的交易类型（餐饮、工资、报销）、业务性质（贷款发放、保费代扣）、对手方实体，并进行归一化输出。 -
关联与归一化：将抽取出的离散字段进行关联，形成完整的交易记录。并对抽取结果进行规范化（如日期格式统一、对手方名称清洗、交易类型标准化编码）。