随着信息技术的飞速发展,金融机构在信贷审核过程中逐渐引入智能化技术,旨在提高审核效率、降低操作风险,并提升客户体验。信贷审核报告作为信贷审批流程中的重要组成部分,其撰写质量直接影响信贷决策的准确性。然而,传统信贷审核报告的撰写存在诸多难点。本文将围绕传统信贷审核报告的难点、达观Agent的应用以及具体案例分析展开综述,探讨信贷审核报告撰写智能体的应用效果。
信贷审核过程中,信贷客户经理、审查审批人员等需要收集并整理客户的财务报表、银行流水、征信记录等大量信息,并将其转化为结构化的报告内容。这一过程耗费大量时间和精力,占用了信贷审查审批人员日常工作的20%-40%(参考某银行的数据)。
传统模式下,审核报告中的数据多以文档形式存在,校验核实工作需要人工进行,效率较低,且容易出错。此外,由于数据共享复用较难,对数字化、智能化的推进产生了较大影响。
审核报告的质量依赖于撰写人员的业务水平与经验,不同人员撰写的报告在格式、内容、深度等方面可能存在较大差异,影响了信贷决策的一致性和准确性。
传统信贷审核流程中,报告需要经过多层审批,流程繁琐且耗时较长,不利于快速响应市场变化和客户需求。
达观Agent融合了自然语言处理(NLP)、机器学习(ML)、光学字符识别(OCR)等先进技术,实现了对信贷数据的精准识别、分类与风险评估。其内置的“曹植”大语言模型、IDP智能文本处理系统以及RPA自动化执行技术,共同构建了一个集“数智大脑-视觉识别-执行操作”于一体的智能体平台。

达观Agent的技术融合体系是其强大功能的基石。在达观Agent中,“曹植”大模型作为核心智能引擎,与RPA、OCR、知识图谱等技术紧密交织。“曹植”大模型凭借其强大的语义理解和生成能力,为达观Agent提供了智能决策的基础。在处理复杂的业务文档时,它能够准确理解文档中的语义信息,提取关键内容,并根据需求生成相应的回复或操作指令。
RPA技术则负责将这些指令转化为具体的执行动作。在数据采集任务中,“曹植”大模型可以分析出需要采集的数据来源和格式要求,然后RPA技术按照这些指令,自动登录到相关系统,进行数据的采集和整理工作。在某企业的市场调研项目中,“曹植”大模型分析出需要从多个网站和数据库中采集竞争对手的产品信息、价格策略等数据,RPA技术则模拟人工操作,自动访问这些网站和数据库,将所需数据准确无误地采集回来。
OCR技术与“曹植”大模型、RPA技术协同工作,实现了对各类图像文档的智能化处理。当面对一份扫描版的合同或报告时,OCR技术首先将图像中的文字转化为可编辑的文本,然后“曹植”大模型对这些文本进行语义分析,提取关键信息,最后RPA技术根据分析结果进行相应的操作,如数据录入、信息分类等。在某金融机构的信贷审批流程中,OCR技术将客户提交的纸质资料转化为电子文本,“曹植”大模型分析其中的财务数据、信用记录等关键信息,RPA技术将这些信息录入到信贷审批系统中,大大提高了审批效率。
- 在数据预处理阶段,达观Agent通过OCR(光学字符识别)技术、NLP(自然语言处理)技术等手段,将非结构化数据转换为结构化数据,便于后续分析处理。
- 它能够精准识别并提取银行流水中的关键信息,如交易日期、金额、交易对手等。
- 基于提取的特征与分类结果,达观Agent能够自动计算借款人的信用评分或风险等级。
- 根据风险评估结果,它自动生成信贷审核报告,内容包括借款人基本情况、财务状况评价、信贷风险评价和防范措施以及审查结论等。
- 达观Agent还能根据金融机构的特定需求,对生成的信贷审核报告进行优化和调整。
- 它提供的风险评估结果和决策建议,有助于金融机构做出更加精准和高效的信贷审批决策。
某大型商业银行信贷业务规模庞大,信贷审核报告撰写工作繁重。传统的报告撰写方式依赖人工收集、整理和分析数据,不仅效率低下,而且容易出现错误和遗漏。此外,不同审核人员撰写的报告格式和内容质量参差不齐,难以满足银行对信贷风险控制和决策支持的要求。为了提高信贷审核报告的撰写效率和质量,该银行决定引入达观 Agent。
- 数据集成与预处理:达观 Agent 首先与银行的多个业务系统进行集成,包括客户信息系统、信贷管理系统、财务报表系统等,实现数据的自动获取和整合。然后,利用 OCR 技术对纸质文档进行识别和数字化处理,将非结构化数据转换为结构化数据。接着,通过数据清洗和标准化处理,去除噪声数据和异常值,确保数据的准确性和一致性。
- 智能模板匹配与内容生成:达观 Agent 基于银行的信贷审核报告模板,利用自然语言处理技术对数据进行分析和理解,自动匹配相应的模板段落和字段。然后,根据数据内容和预设的规则,生成报告的主体内容,包括借款人基本信息、财务状况分析、信用评级、风险评估等部分。对于一些需要进行复杂计算和分析的指标,达观 Agent 利用机器学习算法和数据分析模型进行计算和预测,并将结果融入报告中。
- 知识图谱与推理:为了提高报告的准确性和深度,达观 Agent 构建了信贷领域的知识图谱,将借款人的信息、行业数据、市场动态等进行关联和整合。在撰写报告时,达观 Agent 通过知识图谱进行推理和分析,挖掘潜在的风险点和关联关系,为审核人员提供更全面的决策支持。
- 审核与修改辅助:达观 Agent 生成的报告初稿会提交给审核人员进行审核和修改。审核人员可以在报告中直接进行批注和修改,达观 Agent 会自动记录修改历史,并根据审核人员的反馈进行优化和调整。同时,达观 Agent 还提供智能提示和建议,帮助审核人员发现报告中的问题和不足之处。
- 审核效率大幅提升:传统人工审核一笔贷款流水需数小时甚至数天,引入达观Agent后缩短至几分钟以内,日处理贷款申请量从100笔提升至500笔以上,有效缓解了信贷业务量增长带来的审核压力。
- 风险识别准确性提高:达观Agent凭借强大的智能分析能力,精准识别潜在风险点,如隐蔽关联交易、异常资金流向等,不良贷款率从3%降至1.5%,保障了银行资产安全。
- 客户服务体验改善:快速审批流程满足客户资金需求,准确风险评估与合理贷款决策增强了客户信任和满意度,客户投诉率降低,忠诚度显著提升,客户更愿继续合作。
达观Agent作为一款基于人工智能技术的信贷审核报告撰写智能体,在解决传统信贷审核报告撰写过程中的难点方面取得了显著成效。通过自动化处理,提高了审核效率,降低了操作风险,提升了报告质量,优化了客户体验。未来,随着人工智能技术的不断发展,达观Agent有望在更多领域得到应用,为金融机构提供更加智能化、高效化的服务。