摘要: 在数字化转型与合规监管强化的背景下，企业网站内容面临多模态、隐晦化及AIGC生成等多重挑战。本文设计并实现了一个面向烟草行业的智能合规监测模型，该模型深度融合自然语言处理（NLP）语义理解与计算机视觉、语音识别等多模态分析技术。通过“分层解耦、闭环协同”的系统架构，实现对官网文本、图像及音频内容的自动采集、跨模态融合分析与智能风险判定。实验表明，模型在准确率、召回率及处理延迟上均显著优于传统关键词过滤方法，尤其对隐性违规及AIGC内容的识别表现优异。本模型为企业构建自动化、精细化、可扩展的内容安全防线提供了有效的技术解决方案。