近期，中国人民银行浙江省分行对外公示浙江省金融科技创新监管工具第7批创新应用（为“人工智能”主题），包括5项创新应用，其中之一为工商银行浙江省分行申请的“基于人工智能技术的对公信贷AI助手”。

据悉，该创新应用主要应用大数据、人工智能等技术手段，创新打造对公信贷AI助手，面向行内客户经理、信贷人员，实现四大核心能力：一是助力客户营销，实现营销模式从“广撒网”到“靶向突破”，基于内外部数据，智能识别高价值目标企业清单，构建企业全景标签画像体系。利用大模型技术生成深度客户洞察报告，全面、客观地还原客户真实状况与业务风险底数，是业务申报的基础，并形成产品推荐方案，实现客户精准分层与差异化营销策略制定。二是智能尽调辅助，实现尽调报告从“人工撰写”到“一键生成”，支持客户经理上传各类证件影像、纸质资料，运用多模态技术自动提取关键信息，整合内外数据构建完整尽调数据链，智能生成标准化尽调报告，对尽调内容进行独立穿透与交叉验证，剖析疑点并给出明确的同意、附条件或否决的审批结论，为业务决策把关。三是智能审查审批，实现审查工作从“经验驱动”到“数据驱动”，构建全套信贷制度知识库，打造信贷制度问答助手，辅助研判；基于尽调信息智能生成授信审查报告，辅助审查审批；自动识别企业类型、融资背景、贷款性质，实现绿色贷款标识、战新标识自动打标分类，辅助贷款标识规范化管理。四是信贷风险分析，实现风险防控从“事后处置”到“主动预防”，自动识别行业集中度、区域违约率、产品风险偏好等高风险集聚特征，研判系统性风险；通过构建企业关联关系知识图谱，实现对关联企业风险转移、多头授信等隐藏风险的精准穿透与动态监测。

其中，依托内外部数据，运用大数据技术筛选高价值企业，搭建企业全景标签画像体系，实现客户精细化分层，精准锁定客群融资需求。

运用多模态+光学字符识别（OCR）技术实现非结构化资料智能处理，支持多格式证件影像、纸质资料上传，自动提取、清洗、归类关键信息，替代人工录入核对，最终生成标准化尽调报告，为信贷审批提供可靠数据支撑。

利用大模型技术智能生成客户洞察报告与定制化产品方案，为客户制定差异化营销策略。大模型智能核验客户财报、业务资料的勾稽关系与数据准确性，自动生成标准化授信审查报告，辅助审批决策。

运用检索增强生成（RAG）技术构建全覆盖信贷制度知识库，打造智能制度问答助手，支持业务人员快速查询、精准解读信贷规则，高效完成合规研判。

依托机器学习算法，动态监测行业、区域、产品维度风险，自动识别行业集中、区域高违约、风险集聚等特征，提前预判系统性风险，为授信准入、额度管控提供预警支撑。

利用知识图谱技术构建企业关联关系，穿透梳理企业股权、担保、关联交易等多维关系网络，精准识别风险传导、多头授信、隐性负债等隐蔽风险，实现关联风险动态监测与精准预警。

上述应用的创新性主要在于：

在客户营销方面，利用大数据+大模型实现精准差异化拓客。依托内外部数据，筛选高价值企业，搭建企业全景标签画像体系，并智能生成客户洞察报告与定制化产品方案，实现客户分层和定制化营销。相较于传统粗放的拓客模式，本应用精准锁定客群融资需求，大幅提升信贷获客精准度与营销转化效率。

在辅助尽调方面，利用多模态+OCR实现尽调流程自动化。对非结构化资料进行智能处理，支持多格式证件影像、纸质资料上传，通过多模态识别+OCR技术自动提取、清洗、归类关键信息，最终生成标准化尽调报告。相较于传统尽调方式存在的人工操作量大、信息零散、效率低、主观性强等问题，本应用可节省50%的数据采集工作，并统一输出规范、弱化人工主观偏差，提升尽调工作的合规性与专业性，为信贷审批提供可靠数据支撑。

在智能审查方面，知识库+智能核验提升审查审批效率。构建全覆盖信贷制度知识库，结合大模型打造智能制度问答助手，支持业务人员快速查询、精准解读信贷规则，高效完成合规研判，利用大模型智能核验客户财报、业务资料的勾稽关系与数据准确性，自动生成标准化授信审查报告。相较于传统审查模式存在的制度查阅繁琐、理解偏差等问题，本应用通过智能辅助审批决策，能够有效统一审查标准、提升审查效率。

在风险防控方面，知识图谱+机器学习穿透式防控各类信贷风险。依托机器学习算法，动态监测行业、区域、产品维度风险，自动识别行业集中、区域高违约、风险集聚等特征，提前预判系统性风险，为授信准入、额度管控提供预警支撑。通过企业关联关系知识图谱，穿透梳理企业股权、担保、关联交易等多维关系网络，精准识别风险传导、多头授信、隐性负债等隐蔽风险，实现关联风险动态监测与精准预警。相较于原来的贷后风控模式，本应用构建了事前预判、事中监测、穿透溯源的智能风控体系，推动信贷风控从事后处置转向事前预警、事中管控，全方位筑牢信贷风险防线。