名单筛查KYC 的工作流编排

这个品类的数据长什么样

名单筛查的数据主要来自监管机构公开制裁名录、国际组织合规清单、行业合规共享库。更新节奏随监管政策变动不定期调整，无固定常规更新周期。文档多为结构化格式，包含姓名、证件号码、单位名称、制裁生效日期、制裁依据等字段，日期字段采用YYYY-MM-DD格式，证件号码需匹配对应国家的编码规则，部分条目附带关联主体标识。

这些特征在「工作流编排」这一环带来什么约束

该品类的数据来源分散且更新无固定周期，要求工作流支持动态拉取最新名单，避免使用静态缓存，防止因名单过时引发合规风险。字段格式有严格合规要求，需在工作流中嵌入格式校验节点，对证件号码、制裁生效日期字段做正则匹配。部分条目存在字段缺失情况，需配置异常分支处理逻辑，跳过无效条目或触发人工审核。名单数据量随更新逐步增长，需设置批量处理分片参数，避免单节点处理超时影响整体流程稳定性。

配置怎么定

本页给出的参数取值均为常规建议，用于确定配置的起点。实际取值受材料形态、数据量与业务规则影响，具体问题需具体分析，建议在自有样本上实测后再定。

容易做错的三处

• 现象：工作流运行后返回字段为空的报错日志。原因：未配置正则校验规则，未过滤掉名单数据中的缺失字段条目。
• 现象：AI对话节点后添加的代码运行节点未生效，运行结果仍保留think标签内容。原因：代码节点未配置为在AI节点输出后立即执行，或未正确匹配AI输出的文本格式进行替换。
• 现象：工作流无法拉取到历史运行记录。原因：未开启工作流的运行日志存储配置，或日志保留周期设置过短。

怎么确认配好了

• 手动触发工作流，输入单条格式合规的测试数据，核对各节点输出结果是否符合预期。
• 查看工作流的运行日志，确认名单拉取、格式校验、代码处理各环节的执行状态均为成功。
• 调整批量处理分片大小为较小数值，运行批量测试，确认各分片均能正常完成处理且无超时报错。
• 触发一次异常格式的测试数据，确认工作流会自动分流至预设的异常处理分支。

问题素材取自公开社区提问（2026-09-11 去重 4,834 条）。文中的配置项名称与取值区间需以所用版本的实际界面与文档为准；本页核验日 2026-09-14，当时的最新发布版本为 FastGPT v4.17.0。