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① 问题 ② 算法 ③ 场景 ④ 代码 ⑤ 关联 ⑥ 价值

Regulatory Graph Compliance Monitor — 合规知识图谱+GenAI实时监控

Skill-Regulatory-Graph-Compliance-Monitor · 21-合规决策

causalexperimentknowledge_graphfraud_detectionpricing广告与投放客服与VOC知识图谱与RAG定价与利润风控与合规WF-B 广告优化WF-C 客服分诊WF-D 选品扫描WF-E Review监控WF-F 动态定价WF-G Listing内容优化WF-I 智能体工程WF-K 全域风险防御WF-L 内容营销增长
收录于跨境合规全链路新品冷启动手册
年化 ROI¥30-200 万（以避损为主）
实现难度⭐⭐☆☆☆
业务视角
适用角色合规负责人 / 选品负责人 · CEO · 供应链负责人
适用平台美国 CPSC/ASTM · 欧盟 CE/EN71 · Amazon 类目合规要求 · 德国/英国/中东市场
什么情况下用新品上架前不确定在美国/欧盟是否需要认证，怕因合规问题被下架；产品被平台下架但不清楚哪里出了问题
成功是什么样的上架前自动完成合规预扫描，0 合规下架事故，新市场合规准备时间从 3 个月缩短到 2 周
业务痛点
产品被下架说是合规问题不知道目标市场需要什么认证EU/US 合规要求不一样怎么处理母婴产品安全标准太严怕踩雷

1. 解决的问题

吸奶器新品上架美国同时面对FDA/CPSC/FTC/Amazon四套规则人工检查需2-3天——合规知识图谱+GenAI实时扫描10秒内识别复合违规风险并给出修改建议，拦截违规上架避免下架损失年化30-200万元

2. 核心算法逻辑

传统合规检查是人工查手册——速度慢，且规则之间的隐性关联无法被发现（"某产品同时触犯 FDA 宣传禁令 + CPSC 召回标准"的复合风险）。监管图（Regulatory Graph）把合规规则建模为图结构：

3. 业务应用场景

业务问题：吸奶器新品上架美国，同时涉及 FDA（医疗器械声明）、CPSC（儿童产品安全）、FTC（广告真实性）、Amazon ToS（Listing 规范）四套规则。逐一人工检查需 2-3 天，且无法识别复合风险。

数据要求： - 产品 Listing 草稿（标题/要点/描述/A+ 内容） - 目标销售市场（美国/德国/日本） - 产品品类路径（Health & Beauty > Baby > Breast Pumps）

预期产出： - 合规风险评分（0-100，<60 需修改后上架） - 具体违规点清单（法规来源 + 触犯文字 + 修改建议） - 复合风险提示（同时触犯 FDA + FTC 的高危组合）

4. 输入数据要求

请查看原始代码模板获取输入规格。

5. 输出结果

请查看原始代码模板获取输出规格。

6. 业务价值 / ROI

  • ROI 预估：
  • 上架前自动拦截合规风险：避免 Amazon 下架或 FDA 警告（¥30-200 万避损/次）
  • 批量 SKU 合规检查（人工 4h/SKU → 自动 10s/SKU）：节省运营人力 ¥5-15 万/年
  • 发现复合合规风险（单点检查无法发现）：降低重大罚款风险
  • 年化综合 ROI：¥30-200 万（以避损为主）
  • 实施难度：⭐⭐☆☆☆（规则库版 1-2 周可实现；LLM+图谱完整版 4-6 周；规则库需定期维护）

7. 代码模板

代码块数量：3 · 路径：未检测到

"""
Regulatory Graph Compliance Monitor
合规知识图谱构建 + GenAI 实时监控（轻量规则引擎版）
"""
from dataclasses import dataclass, field
from typing import Optional
import re


@dataclass
class RegulationRule:
    rule_id: str
    source: str          # FDA / CPSC / FTC / Amazon-ToS
    category: str        # health-claim / safety / advertising / listing
    description: str
    trigger_patterns: list[str]   # 触发词（正则）
    severity: str        # HIGH / MEDIUM / LOW
    action: str          # 修改建议


# 母婴跨境核心合规规则库
COMPLIANCE_RULES = [
    RegulationRule(
        rule_id='FDA-HC-001',
        source='FDA',
        category='health-claim',
        description='禁止未经验证的医疗功效声明',
        trigger_patterns=[
            r'clinically (proven|tested|verified)',
            r'(cure|treat|heal|prevent|diagnose)\s+\w+',
            r'fda (approved|cleared|certified)',
            r'medical grade(?! pump)',
            r'(increase|boost|improve)\s+(milk supply|lactation|breast milk)',
        ],
        severity='HIGH',
        action='删除医疗声明，改用描述性语言（如"designed for..."而非"clinically proven to..."）',
    ),
    RegulationRule(
        rule_id='CPSC-CS-001',
        source='CPSC',
        category='safety',
        description='儿童产品必须通过 ASTM/CPSC 安全测试',
        trigger_patterns=[
            r'for (infants?|babies|newborns?|children)',
            r'baby\s+\w+',
            r'infant\s+\w+',
        ],
        severity='HIGH',
        action='确保产品已通过 CPSC 认证，在 Listing 中标注认证信息',
    ),
    RegulationRule(
        rule_id='FTC-AD-001',
        source='FTC',
        category='advertising',
        description='广告声明必须有实质性证据支撑',
        trigger_patterns=[
            r'\d+[%％]\s*(better|more|faster|quieter)',
            r'(best|#1|number one|top rated)\s+\w+',
            r'guaranteed\s+to\s+\w+',
            r'scientifically\s+proven',

8. 论文来源

  • 2506.01093