（四）智能信贷审批与风险定价

场景描述：

中小企业向银行申请贷款。

智能体应用：

多维度尽调：自动抓取并分析企业的税务、社保、海关、水电、上下游交易等多维度数据，构建更全面的企业信用画像。

自动化报告生成：根据尽调数据，自动生成信贷评估报告和风险提示，大幅提升审批效率。

动态贷后管理：持续监控企业的经营状况，一旦发现风险信号（如司法诉讼、负面舆情），立即预警，以便银行及时采取措施。

参考案例：

一、案例简介

2025年，大模型技术演进与“AI+金融”政策推动下，AI应用迈入普惠化、场景化新阶段。大连银行围绕“4+N”人工智能应用体系，构建“统一AI应用开发平台+业务智能体”技术路径，着力解决大模型与业务流程脱节、私有数据难融合、场景适配弱等痛点。平台集成AI模型、知识库、工具链及业务流程编排能力，推动AI从“聪明大脑”向“能办事助手”转变，深度赋能银行办公通用业务场景，有效提升办公效率与服务质量，实现AI赋能提升效率、降低成本等目标。

二、案例详述

案例详述

1.业务流程

大连银行构建“需求-组装-测试-发布-迭代”敏捷闭环：研发团队通过低代码平台从智能体市场选取预置模板（如文档审核、报告生成等），通过插件化扩展定制业务规则，AI开发平台调用模型库（LLM/NLP/多模态）并融合私有知识库进行RAG增强，基于流程编排引擎拖拽预制流程模块快速组装，生成通用场景化智能体，在AI管理平台完成自动化调试、安全审计与发布，以及部署至生产环境后持续监控优化。

2.技术架构

构建4+N智能体赋能体系

1、算力底座：云原生异构算力集群（CPU/GPU混合调度），支撑千亿级参数模型推理；

2、模型平台：统一纳管大模型（LLM）、NLP、多模态等10+预置模型，支持私有化对比评估；

3、数据平台：构建企业级知识库，融合行内客户/交易/风控数据以及外部征信等数据；

4、智能体引擎：核心开发平台集成模板市场（20+金融场景模板）、插件生态（API/工具链）、流程编排器，实现智能体快速组装；

5、N场景应用：通过智能体市场输出智能问答、文档审核、报告生成等银行通用大模型应用场景解决方案。

 

3.实施内容

1、平台建设

开发智能体开发平台，提供低代码拖拽界面，支持研发人员通过模板+插件组装智能体；构建智能体市场，沉淀标准化业务模板、业务插件、工具、工作流、知识库以及智能体；

2、场景落地

智能问答：企业级智能问答场景包含但不限于业务产品文档、法律法规与监管政策文档、操作流程文档、客户服务文档、风险管理文档、银行内部管理文档等；

智能报告生成：支持各业务域专业报告智能生成，包括但不限于客户尽调报告、财务分析报告、行业研究报告、企业年审报告、征信报告等；

智能文档分析：支持自动审核结构化与非结构化数据，智能标记风险点并生成审批建议；

智能反洗钱甄别：支持全流程风险排查与甄别、监管报送文案生成、自动审核比对，确保符合监管要求；

智能问数：实现大模型与ChatBI深度融合，支持自然语言数据交互，实现数据即问即答，提升决策效率。

智能文案生成：自动生成营销文案、宣传海报等营销素材，智能匹配产品特性与客户需求，提升多模态内容创作效率；

 

4.核心成果与突破
        1、智能体市场复用：6大场景均基于预制模板+插件快速组装，开发周期缩短70%

2、数据安全融合：通过构建企业私有知识库，解决行内知识积累沉淀、便捷知识获取、敏感数据处理等大模型安全难题

3、模式创新标杆

智能体市场：沉淀6大场景模板，支持跨部门复用（如营销智能体适配零售/对公业务）

 

三、案例成效

 

业务场景赋能：通过大模型赋能通用场景，有效提升办公效率、风险管控能力与客户服务质量。

统一技术平台：构建全行统一智能体开发能力，建设具备高度定制化与场景适配能力的智能体开发平台，实现技术路线统一、安全可控、开发效能提升，快速响应各部门智能化需求。  

四、AI创新应用情况

 

智能体开发平台

流程编排：通过流程编排引擎实现信贷审批、反洗钱等20+流程可视化组装，支持跨系统调用（如对接征信API、CRM）；

RAG工程：采用动态切分策略（段落识别+表格解析）处理2000+文档，混合检索（语义+全文）提升召回率30%；

安全合规：集成三重检测机制（敏感词过滤+模型输出审计+人工兜底），满足生成式AI监管要求。

 

场景化落地

智能问答：基于记忆管理模块实现多轮对话，知识库覆盖制度/产品文档，回答准确率≥95%；

报告生成：调用代码解释器插件自动生成财务分析报告，支持图表动态更新与DOCX/PDF导出；

文档比对：通过双模态引擎比对合同条款与监管规则，差异识别准确率95%，审核效率提升70%。

 

五、成效与应用价值

 

1、智能体动态编排：支持业务规则与AI策略实时联动，迭代效率超传统开发5倍；

2、私有数据安全：通过RAG框架实现敏感数据隔离调用，解决银行隐私数据安全合规难题；

3、经济效益显著：全面提升办公/业务办理/客户营销效率，提升风控损失控制水平，AI+人工大幅降低经营成本；

4、普惠金融深化：提升客户服务响应速度，压缩贷款审批时效。

 

（案例来源：大连银行）