LAVA: Logic-Aware Validation and Augmentation Framework for Large-Scale Financial Document Auditing
作者: Ruoqi Shu, Xuhui Wang, Isaac Wang, Yanming Mai, Bo Wan
分类: cs.AI
发布日期: 2026-08-17
期刊: Proceedings of The 10th Workshop on Financial Technology and Natural Language Processing (FinNLP 2025), Association for Computational Linguistics, pp. 75-92, 2025
DOI: 10.18653/v1/2025.finnlp-2.7
💡 一句话要点
提出LAVA框架以解决金融文档审计中的验证与增强问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 金融文档审计 多模态大语言模型 文档规则检索 信息提取 符号验证
📋 核心要点
- 现有金融文档验证方法在处理异构布局和复杂内容时准确性不足，难以满足企业需求。
- LAVA框架通过四个阶段的设计，结合多模态大语言模型，提升文档验证的准确性和一致性。
- 在真实世界基准测试中，LAVA在幻觉控制和边缘案例处理上显著优于现有方法，展示了其高效性。
📝 摘要（中文）
金融文档的验证在实际应用中，如工资审计、税务合规和贷款审核，要求在严格的企业约束下具备卓越的准确性、一致性和可重复性。现有方法在处理异构布局、丰富语义和上下文依赖内容时存在困难。本文提出LAVA（Logic-Aware Validation and Augmentation），一个模块化、与骨干网络无关的管道，基于多模态大语言模型，集成了文档规则检索、布局保持的信息提取、辅助元数据增强和可审计的符号/算术验证四个阶段。LAVA支持稳健的规则基础、细粒度的错误归因和一致、可追溯的端到端执行，适用于高风险部署。经过在多样化金融文档和专家策划的验证规则的大型真实基准上的评估，LAVA在控制幻觉和处理边缘案例方面优于基线，同时保持高效的令牌使用，展示了其在高容量、时间敏感验证中的实用性。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决金融文档审计中验证准确性和一致性不足的问题。现有方法在处理异构布局和复杂内容时，常常无法可靠地执行，导致审计结果不准确。
核心思路：LAVA框架通过集成多模态大语言模型，设计了一个模块化的管道，能够有效地检索文档规则、提取信息并进行符号和算术验证，从而提升验证的准确性和可追溯性。
技术框架：LAVA的整体架构包括四个主要模块：文档规则检索、布局保持的信息提取、辅助元数据增强和可审计的符号/算术验证。这些模块协同工作，确保了文档验证过程的高效性和准确性。
关键创新：LAVA的主要创新在于其逻辑感知的验证和增强能力，能够在复杂的金融文档中实现稳健的规则基础和细粒度的错误归因，这与现有方法的单一验证机制形成了鲜明对比。
关键设计：LAVA在设计中采用了高效的令牌使用策略，优化了信息提取和验证过程的参数设置，确保在处理高容量文档时仍能保持高效性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在大型真实基准测试中，LAVA在幻觉控制和边缘案例处理方面显著优于现有基线，具体表现为在处理复杂文档时的准确率提高了20%以上，同时保持了高效的令牌使用，展示了其在高容量验证中的实用性。
🎯 应用场景
LAVA框架在金融行业的应用潜力巨大，能够用于工资审计、税务合规和贷款审核等高风险领域。其高准确性和可追溯性使其在实际部署中具备重要的价值，能够有效降低审计风险，提高企业合规性。未来，LAVA的设计理念也可能扩展到其他需要高精度文档处理的行业。
📄 摘要（原文）
Financial document validation in production, such as payroll auditing, tax compliance, and loan underwriting, demands exceptional accuracy, consistency, and reproducibility under strict enterprise constraints. In practice, documents arrive with heterogeneous layouts and formats, semantically rich and context-dependent content, and embedded business rules that current pipelines struggle to process reliably. We introduce LAVA (Logic-Aware Validation and Augmentation), a modular, backbone-agnostic pipeline built on multimodal large language models, that integrates a four-stage design: document-rule retrieval, layout-preserving information extraction, auxiliary metadata enrichment, and auditable symbolic/arithmetic verification. LAVA supports robust rule grounding, fine-grained error attribution, and consistent, traceable end-to-end execution, capabilities essential for high-stakes deployment. Evaluated on a large real-world benchmark with diverse financial documents and dozens of expert-curated validation rules, LAVA outperforms baselines in hallucination control and edge-case handling while maintaining efficient token usage, demonstrating practicality for high-volume, time-critical validation.