随着金融科技的快速发展，人工智能技术（AI）在金融领域的应用日益广泛。放款材料审批作为金融业务流程中的重要环节，传统的人工审批方式逐渐暴露出效率低下、易出错、风险识别能力不足等问题。AI技术的引入，特别是放款材料审批Agent的应用，为解决这些问题提供了新的方案。放款材料审批Agent是一种基于人工智能技术的智能审核系统，能够自动分析、处理并审批借款人的贷款申请材料，从而辅助金融机构进行贷款审批决策。该系统通过自然语言处理（NLP）、机器学习（ML）等技术，实现对贷款材料的精准识别、分类与风险评估，显著提升了审批效率与准确性。
金融机构通过放款材料评估借款人还款能力，关键指标包括稳定收入流水和资产负债状况。准确评估有助于确定贷款条件，降低不良贷款风险。
放款材料在信用风险评估中至关重要，包括信用记录和资金往来记录。准确评估信用风险有助于筛选优质客户，保障资金安全。
放款材料审批是防范欺诈、洗钱等非法活动的重要防线。通过仔细审查和核实材料，金融机构可以发现并阻止非法活动，维护金融秩序和声誉。
- 信息不对称：借款人为获取贷款，可能美化或虚报经营状况、财务数据等。银行等金融机构难以实时、准确掌握借款人真实财务状况、经营成果和资金流向等信息。例如小微企业可能提供虚增收入的财务报表，而金融机构难以逐笔核实交易。
- 要求不明确：贷款产品多样，不同产品对放款材料要求差异大，部分金融机构对材料要求的表述不够清晰明确，导致借款人理解偏差，提供材料不完整。例如，对某些证明文件的格式、内容细节规定模糊，借款人按自己理解准备，常出现缺失关键信息的情况。
- 沟通成本高：材料不完整时，金融机构需多次联系借款人补充，涉及多部门协作时，沟通环节增多，容易出现信息传递错误或遗漏，延长审批时间，降低效率。
- 法规更新快：金融监管法规不断变化，对贷款业务的合规要求持续更新。审批人员需及时掌握最新法规政策，确保放款材料符合要求。如消费者权益保护、反洗钱等相关法规调整，若审批人员未及时学习，可能导致合规判定失误。
- 解读有差异：对于一些法规条款，不同地区、不同机构可能存在理解和解读差异。尤其在复杂业务或新兴金融领域，法规适用存在模糊地带，增加了合规判定难度。
- 依赖经验判断：传统审批对审批人员经验要求高，需凭借经验分析材料，判断借款人还款能力和意愿，预测贷款风险。但经验判断存在主观性和局限性，不同审批人员风险偏好和判断标准不同，对同一笔贷款可能得出不同结论。
- 风险因素多：除借款人财务状况和信用记录外，还需考虑市场环境、行业趋势等外部因素对还款能力的影响。如行业竞争加剧、经济下行等，增加了风险评估的复杂性和不确定性。
- 流程繁琐：为确保放款安全，传统审批设置多环节、多流程，材料需多部门流转审核。如一笔大额贷款，可能需业务部门、风险管理部门、法律合规部门等依次审查，各部门意见可能不一致，需反复沟通协调，导致审批时间长。
- 人力成本高：对每份放款材料进行详细审查，需投入大量人力，增加了金融机构运营成本。尤其在业务量较大时，人力不足问题凸显，影响审批效率和质量。
达观Agent是一款专注于企业级办公应用的解决方案，致力于为企业用户带来智能化、自动化的办公新体验。在放款材料审批领域，达观Agent通过其卓越的语义理解能力、自动化处理能力以及强大的数据分析功能，为金融机构提供了高效、准确的审批解决方案。
达观Agent技术基于RPA与AI的深度融合，结合了RPA的高效执行能力与AI的先进语义理解技术。结合达观数据自研的“曹植大模型”等先进技术，这些技术在自然语言处理、光学字符识别（OCR）、知识管理等方面具有显著优势。
- 识别多种格式材料：放款材料通常包括各种文档格式，如 PDF、Excel、图片等。达观 Agent 通过光学字符识别（OCR）技术，能准确识别不同格式文档中的文字信息，将其转化为可编辑的文本，如识别银行流水账单、财务报表、合同文件等中的数据。
- 提取关键信息：利用自然语言处理（NLP）技术，达观 Agent 可以理解文本内容，精准提取出与放款审批相关的关键信息，如借款人基本信息、贷款金额、还款期限、抵押物信息、财务指标等，避免人工提取时可能出现的遗漏和错误。
- 完整性检查：达观 Agent 可以根据预设的审批规则，检查放款材料是否齐全，判断是否缺少必要的文件或信息。例如，检查是否缺少抵押合同、评估报告等重要文件，确保审批流程不会因材料缺失而中断。
- 准确性校验：对提取的关键信息进行准确性校验，与相关数据源或历史数据进行比对。如核对借款人的身份信息、信用记录是否一致，检查财务数据的勾稽关系是否正确，及时发现数据异常或错误，提高审批的准确性。
- 信用风险评估：基于提取的借款人财务数据、信用记录等信息，达观 Agent 运用机器学习算法和风险评估模型，对借款人的信用状况进行评估，计算出信用评分或风险等级，为审批决策提供量化依据。例如，通过分析借款人的收入稳定性、负债情况等因素，预测其违约风险。
- 欺诈风险识别：借助大数据分析和异常检测技术，达观 Agent 可以识别放款材料中的潜在欺诈行为。例如，检测交易流水是否存在异常波动、虚假交易记录，或借款人是否提供虚假的身份证明、财务报表等，帮助金融机构有效防范欺诈风险。
- 决策建议生成：综合考虑材料完整性、准确性和风险评估结果，达观 Agent 为审批人员提供决策建议，如批准贷款、拒绝贷款或要求补充更多信息。同时，还可以根据借款人的风险状况，提出合理的贷款额度、还款方式等建议，辅助审批人员做出更科学的决策。
- 自动审批流程：对于符合一定条件的低风险贷款申请，达观 Agent 可以实现自动审批，无需人工干预，大大缩短审批时间，提高放款效率。例如，对于信用记录良好、贷款金额较小的借款人，系统可以自动完成审批并放款。
- 任务分配与提醒：达观 Agent 可以根据审批规则和人员分工，自动将放款材料分配给相应的审批人员，并设置提醒功能，确保审批任务及时处理，避免流程延误。
- 数据统计与分析：对审批过程中的数据进行实时统计和分析，为金融机构提供业务报表和决策支持。例如，统计不同地区、行业的贷款审批通过率、风险分布情况等，帮助金融机构优化信贷政策和资源配置。
某大型商业银行随着业务量的不断攀升，该银行传统的信贷流水审核方式逐渐暴露出诸多弊端，如审核效率低、准确性不高、风险识别能力不足等。
引入达观 Agent 后，系统能够自动分析、处理并审核流水数据。首先，利用 OCR 技术、NLP 技术等将非结构化数据转换为结构化数据，精准识别并解析近百家主流银行的流水版式，支持多种流水格式。然后，通过分析流水数据中的关键信息，如交易频率、交易金额、交易对手类型等，提取出对信贷审批具有重要影响的特征，并利用机器学习算法对这些特征进行分类与风险评估。最后，基于提取的特征与分类结果，自动计算借款人的信用评分或风险等级，为信贷审批决策提供有力支持。
引入达观 Agent 后，贷款审批效率大幅提升，审批时间从数小时甚至数天缩短至几分钟以内，缓解业务量增长带来的审批压力；同时风险识别准确性提升，借助其智能分析能力精准识别潜在风险点，不良贷款率从 3% 降至 1.5%，保障银行资产安全；此外，客户服务体验改善，快速审批满足借款人资金需求，合理决策增强客户信任与满意度，降低投诉率，提升客户忠诚度，促进持续合作。
