金融机构的反洗钱（AML）和合规分析师，尤其是负责撰写可疑活动报告（SAR）的人员，承受着巨大的身心压力。他们抱怨SAR撰写过程枯燥、耗时、易错，且需面对严苛的内部质量控制（QC）和“完美分数”要求，这导致了高度的焦虑和挫败感。他们认为自己的工作（SAR）最终可能无人审阅，缺乏实际影响力，从而感到努力毫无意义。

我将构建一个基于网络的“智能SAR辅助写作工具”。MVP（约2周完成）将包括：

1. SAR模板与引导式输入： 提供FinCEN SAR标准表单字段，并根据字段类型给出撰写提示。
2. 关键信息抽取与关联： 允许用户输入原始交易/案件信息，工具能识别并突出显示与SAR相关的人物、实体、日期、金额等关键数据，避免遗漏。
3. 叙述文智能建议（MVP阶段可基于规则）： 提供常用SAR叙述段落的模板和句式建议，特别是针对常见可疑行为模式（如拆分交易、洗钱模式）的描述。初期可采用规则引擎和预设文本片段，而非复杂LLM API，以控制成本和开发周期。
4. 合规性与质量检查： 内置SAR叙述文的“红线”规则（例如：避免主观判断、仅陈述事实、使用特定术语等），实时检测并提示潜在的合规风险或格式错误，提供“预QC”分数，帮助分析师自我纠正，减少与QC团队的来回修改。这将大大缓解“完美分数”的压力。
5. 语法与拼写检查： 基础的语言质量保障。
6. 导出功能： 将最终撰写的SAR文本导出为纯文本文件或可粘贴到FinCEN在线系统的格式。

基础设施预算：完全基于云服务器或无服务器架构（如Vercel/Netlify托管前端，少量Lambda/Cloud Functions处理后端逻辑，小型PostgreSQL数据库），每月200美元绰绰有余。