2024中小金融机构数字化亮点 | 中原银行基于大模型技术打造智能信贷助手，赋能信贷业务质效大幅提升

当前，大模型正掀起新一轮智能化发展浪潮，以大模型为代表的智能化技术正在快速赋能千行百业。国内外金融机构和科技企业正积极探索大模型在金融业的应用，目前部分金融机构已试点应用于智能客服、智能办公、智能研发、智能投研等多个业务场景，加速AI技术赋能金融业务提质增效。

为提高银行风控智能化水平，提升信贷业务处理质效，完善信贷报告分析维度，沉淀信贷知识，改善客户体验，实现信贷业务智能化，中原银行基于行内实际业务需求，启动智能信贷助手项目建设。

本项目基于大模型内容生成及分析能力，结合多源多维数据支撑，实现报告智能生成及问答，提高报告撰写效率，增强信贷风险管理，优化客户体验，加快业务流转。 

应用场景方面，项目基于信贷业务痛点难点现状，以业务需求为导向，整合了上游多源数据、包括：年报、章程、财报等离线文件数据，工商、涉诉等外部数据，客户基本信息、历史授信、抵质押等行内数据，通过自研的对话意图识别与对话策略中心，结合大模型、检索增强生（RAG）等AI技术，构建了具备报告内容智能生成、辅助审批、智能决策等能力的智能信贷助手系统，实现了对行内外多源数据资产的充分高效利用，赋能信贷报告撰写、促进授信质效提升。

技术方面，项目以大语言模型技术为核心，利用其强大的自然语言理解、生成和推理能力，以及 RAG、智能体（Agent）等技术，研发了智能信贷助手系统。系统通过具备光学字符识别技术（OCR）、自然语言处理技术（NLP）的小模型抽取文本数据；以大模型的逻辑推理及上下文理解能力，支撑审批决策；RAG整合客户行内外数据进行信用分析，增强报告内容的丰富性和准确性；智能体自主执行数据检索、风险评估和报告生成等任务，实现报告的智能撰写；自研对话意图识别与对话策略中心，支撑客户信息高效问答及分析内容重新生成，确保报告紧贴业务需求。项目采用昇腾等信创算力，确保信息技术研发应用的自主可控，同时自研技术提升了系统对用户需求的理解和响应能力。 

本项目一期完成报告生成能力构建，二期渐次推进辅助审核、智能决策等能力构建。

金融特色方面，本项目是河南省首批利用大模型等前沿AI技术深度融合金融信贷场景的金融科技项目。借助大模型实现对客户多源异构数据的智能抽取、智能挖掘、内容生成分析，已实现尽调、审查等多类报告的智能撰写，助力信贷业务质效提升，实现“AI+ 数据”融合赋能业务。项目积极响应信创政策要求，完成核心组件及服务的全链路信创架构方案设计及适配落地，强化信息技术自主可控。 

自项目实施以来，中原银行对公尽调报告撰写耗时从7天压降至10分钟以内，覆盖全行对公一般信贷业务量74%，业务办理效能大幅提升。

中央财经大学中国互联网

经济研究院副院长、中国市场学会

副会长  欧阳日辉

专家点评

商业银行数字化转型是在做好金融五篇大文章和金融业高质量发展背景下的重要议题。以数据要素和数字技术为关键驱动，加快推进金融机构数字化转型，提高金融服务的便利性和竞争力，是金融业高质量发展的方向和趋势。

中原银行基于大模型内容生成及分析能力，结合多源多维数据支撑，优化客户体验，加快业务流转。一方面，以前沿大语言模型技术为核心，利用自然语言理解、生成和推理能力，及RAG检索增强、Agent智能体等技术，研发了智能信贷助手系统，并不断迭代和优化，以适应市场变化和客户需求。另一方面，项目通过大模型对客户多源多维复杂数据点的智能挖掘分析，为金融决策提供数据支持，增强了金融服务的智能化和精准度。

中原银行智能信贷助手项目取得了很好的经济和社会效益。一方面，通过自动化手段极大提高了工作效率，满足了银行业务中对效率和准确性的迫切需求。另一方面，项目有潜力进一步拓展到其他金融服务领域，开辟新的市场空间。比如，自动化风险评估、个性化金融产品推荐、智能决策、风险评估、客户服务等，为银行业开拓新的业务条线和服务模式，扩展业务场景。此外，项目积极响应信创政策要求，强化信息技术自主安全，广泛适用于商业银行、投资银行、信贷公司等。

中原银行的做法具有示范性和可推广性。该项目探索了一条行之有效的“大模型+数据”赋能业务的落地之路，是大模型在商业银行信贷领域的首批成功应用案例之一，展示了大模型技术在金融领域的实际应用效果，为同行业提供了可行的解决方案和应用模式。

（此文刊发于《金融电子化》2025年2月上半月刊）