【金融街发布】大模型驱动的企业客户舆情风险智能分析体系——以科技创新提升信贷风险防控效能

转自：新华财经

中国邮政储蓄银行认真贯彻中央金融工作会议关于“健全金融风险防控长效机制、提升风险识别、预警、处置能力”的要求，落实《进一步深化金融供给侧结构性改革的意见》《数字中国建设整体布局规划》等政策精神，坚持以金融科技驱动高质量发展，积极推进人工智能技术在风险管理领域的深度应用。基于自主可控的大模型技术，邮储银行创新性的构建了企业客户舆情风险智能分析体系，为提升信贷审批科学性、前瞻性和风控能力提供了新的解决方案。

传统信贷审批在舆情风险研判环节长期面临三大难题：一是信息碎片化，外部新闻、公告、司法文书等数据分散，内外部信息壁垒难以打通；二是判断主观化，风险研判标准不统一，信审依赖人工经验；三是响应滞后化，面对社交媒体时代的快速传播，人工检索难以及时识别潜在风险。为破解上述问题，邮储银行依托大模型的语义理解与逻辑推理能力，实现舆情信息的自动识别、抽取与聚合分析，显著提升舆情处理的时效性、全面性与一致性。

该项目以“新闻—舆情—企业”三级深度分析框架为核心，通过多源异构数据融合和语义聚合实现全流程智能研判：在新闻层面，自动从主流媒体、监管公告、司法文书等权威信息源发现与企业相关的报道并提取要素；在舆情层面，基于语义聚类与时间线对齐技术，整合碎片化信息，形成可追溯的事件链条，捕捉风险演化脉络；在企业层面，将事件与企业工商、股权结构、风险提示等内外部数据关联分析，生成企业及关联方风险画像，形成“外部舆情—内部数据—动态评估”的闭环分析机制。

依托邮储银行自主建设的知识管理平台和内网实时数据通道，体系实现内外部数据的贯通和融合，具备实时更新、全面覆盖、标准统一的特征，能够在信贷审批环节第一时间提供最新、最鲜活的风险信息，弥补传统舆情研判滞后、覆盖不足等短板。系统通过“标签+摘要+风险等级+时间脉络”的结构化形式智能推送舆情风险，建立“模型初筛+人工核判”的协同机制，显著提升审批决策的准确性与一致性。

在应用层面，该体系实现了信贷风控从经验驱动向智能驱动的转变。一是实现智能化识别，通过大模型的语义理解和自动抽取能力，精准捕捉潜在风险信息；二是实现系统化研判，以舆情知识图谱为支撑，打通新闻、舆情和企业之间的逻辑关联；三是实现标准化决策支撑，通过统一标签体系与风险逻辑，减少主观偏差，提升审批一致性与可追溯性。

邮储银行企业客户舆情风险智能分析体系的建设，是落实中央金融工作会议部署、推动金融科技赋能风控管理的具体实践。通过“大模型+舆情知识图谱”的融合创新，银行实现了从“被动识别”向“主动预警”的转变，探索出以智能技术提升信贷风险识别能力的新路径。未来，邮储银行将持续深化大模型、智能体和知识图谱等人工智能技术在风险管理全流程中的深度应用，完善舆情风险分析体系与动态预警机制，推动金融科技更好服务国家战略与实体经济高质量发展。